Šta je mašinsko učenje? Koja je upotreba mašinskog učenja?

Jedna od tema na dnevnom redu digitaliziranog svijeta, čija je popularnost u porastu posljednjih godina, je mašinsko učenje, odnosno mašinsko učenje. Šta je mašinsko učenje, koje je važan koncept u smislu bankarskih tehnologija i tehnologija veštačke inteligencije i nudi mnoge prednosti bankarskom sektoru?

Šta je mašinsko učenje?

Mašinsko učenje, koje se može definirati kao vrsta aplikacije u kojoj kompjuterski programi mogu naučiti obrasce kroz podatke i algoritme za obuku, je podgrana umjetne inteligencije. Aplikacija, koja imitira ljudske pokrete, ima za cilj učenje kroz iskustvo, bez programiranja. Zahvaljujući podacima i algoritmima za obuku, detektuje podatke i automatski dovršava zadatke predviđanjem.

Mašinsko učenje umjetne inteligencije, koje je prvi koristio IBM-ov istraživač Arthur Samuel 1959. godine, čini osnovu aplikacija kao što su Google Assistant i Siri koji se danas koriste. Mašinsko učenje, koje se smatra podgranom umjetne inteligencije, omogućava kompjuteru da razmišlja kao čovjek i samostalno obavlja svoje zadatke.

Da bi kompjuter mogao razmišljati kao čovjek, koristi se neuronska mreža koja se sastoji od algoritama modeliranih na osnovu ljudskog mozga.

Koja je upotreba mašinskog učenja?

U današnjem svijetu u kojem se tehnologija razvija i proces digitalizacije se brzo širi, aplikacije za strojno učenje mogu se koristiti u gotovo svim oblastima. Možete se susresti sa mašinskim učenjem u mnogim oblastima, posebno u kupovini na mreži, aplikacijama društvenih medija, bankarskom i finansijskom sektoru, zdravstvu i obrazovanju. Kako bismo bolje upoznali područja upotrebe mašinskog učenja, za vas smo naveli nekoliko primjera:

• ASR (Automatsko prepoznavanje govora): Dizajniran korištenjem NLP tehnologije (veza se može povezati sa NLP sadržajem) za pretvaranje ljudskih glasova u tekst, ASR omogućava upućivanje glasovnih poziva s mobilnih uređaja ili da razgovori dođu do druge strane u obliku poruke.
• Korisnički servis: Roboti za online razgovore dizajnirani za komunikaciju s klijentima jedno su od najprimijenjenijih područja strojnog učenja. Roboti za online razgovore mogu odgovoriti na često postavljana pitanja kupaca i pružiti personalizirane savjete korisnicima. Roboti za razmjenu poruka, virtualni i glasovni asistenti na stranicama e-trgovine dobri su primjeri korištenja strojnog učenja.

Šta je duboko učenje?

Duboko učenje, koje se smatra podgranom mašinskog učenja, je tehnika koja kreira obrasce koristeći algoritame i ogromne skupove podataka i daje odgovarajuće odgovore na te obrasce, bez ljudske intervencije. Naučnici podataka često koriste softver za duboko učenje kako bi analizirali velike i složene podatke, obavljali složene zadatke i reagirali na slike, tekst i zvuk brže od ljudi.

Tehnika dubokog učenja uči uređaje da filtriraju, klasifikuju i predviđaju iz audio, tekstualnih ili slikovnih unosa. Zahvaljujući dubokom učenju, pametni kućni uređaji mogu razumjeti i primijeniti glasovne komande, a autonomna vozila mogu razlikovati pješake od drugih objekata. Tehnika dubokog učenja koristi programabilnu neuronsku mrežu tako da mašine imaju mogućnost da donose ispravne odluke bez ljudskog faktora. Dubinsko učenje, čija se oblast upotrebe povećava iz dana u dan; Ima glas u mnogim poljima kao što su sistemi za prepoznavanje glasa i lica, autopiloti vozila, vozila bez vozača, alarmni sistemi, zdravstveni sektor, poboljšanje slike i analiza sajber prijetnji.

Koje su razlike između mašinskog učenja i dubokog učenja?

Iako se koncepti mašinskog učenja i dubokog učenja često koriste naizmjenično, oni imaju različita svojstva. Glavna razlika je količina obrađenih podataka. Male količine podataka dovoljne su za predviđanje u mašinskom učenju. U dubokom učenju potrebne su ogromne količine podataka za razvoj prediktivnih sposobnosti. Shodno tome, nema potrebe za velikom računarskom snagom u mašinskom učenju, dok se mnoge operacije množenja matrice koriste u tehnici dubokog učenja.

Za stjecanje vještina mašinskog učenja, funkcije moraju definirati i kreirati korisnici. U tehnici dubokog učenja, karakteristike se uče iz podataka, a nove karakteristike kreira sam sistem. Rezultat u mašinskom učenju; Iako se sastoji od numeričkih vrijednosti kao što su klasifikacija ili rezultat, rezultat u tehnici dubokog učenja; mogu se razlikovati u obliku teksta, zvuka ili partiture.