Hva er maskinlæring? Hva er bruken av maskinlæring?

Et av temaene på agendaen i den digitaliserte verden, hvis popularitet har økt de siste årene, er maskinlæring, det vil si maskinlæring. Hva er maskinlæring, som er et viktig konsept når det gjelder bank- og kunstig intelligens-teknologier og gir mange fordeler for banksektoren?

Hva er maskinlæring?

Maskinlæring, som kan defineres som en slags applikasjon der dataprogrammer kan lære mønstre gjennom treningsdata og algoritmer, er en undergren av kunstig intelligens. Applikasjonen, som imiterer menneskelige bevegelser, har som mål å lære gjennom erfaring, uten programmering. Takket være treningsdata og algoritmer, oppdager den data og fullfører automatisk oppgaver ved å lage spådommer.

Kunstig intelligens maskinlæring, først brukt av IBM-forsker Arthur Samuel i 1959, danner grunnlaget for applikasjoner som Google Assistant og Siri som brukes i dag. Maskinlæring, som regnes som en undergren av kunstig intelligens, gjør at datamaskinen kan tenke som et menneske og utføre oppgavene sine på egen hånd.

For at datamaskinen skal tenke som et menneske, brukes et nevralt nettverk bestående av algoritmer modellert ut fra den menneskelige hjernen.

Hva er bruken av maskinlæring?

I dagens verden hvor teknologien utvikler seg og digitaliseringsprosessen sprer seg raskt, kan maskinlæringsapplikasjoner brukes på nesten alle felt. Du kan møte maskinlæring på mange områder, spesielt netthandel, sosiale medier-applikasjoner, bank- og finanssektoren, helse og utdanning. For å bli bedre kjent med bruksområdene for maskinlæring, har vi listet opp noen eksempler for deg:

• ASR (Automatic Speech Recognition): Designet ved å bruke NLP-teknologi (lenke kan kobles til NLP-innhold) for å konvertere menneskestemmer til tekst, gjør ASR det mulig å foreta taleanrop fra mobile enheter eller at samtalene kan nå den andre parten i form av meldinger.
• Kundeservice: Online samtaleroboter designet for kundekommunikasjon er et av områdene der maskinlæring brukes mest. Online samtaleroboter kan svare på vanlige spørsmål fra kunder og gi personlig tilpassede råd til brukere. Meldingsroboter, virtuelle og stemmeassistenter på e-handelssider er gode eksempler på bruk av maskinlæring.

Hva er dyp læring?

Deep learning, som regnes som en undergren av maskinlæring, er en teknikk som lager mønstre ved hjelp av algoritmer og enorme datasett og gir passende svar på disse mønstrene, uten menneskelig innblanding. Dataforskere bruker ofte dyplæringsprogramvare for å analysere store og komplekse data, utføre komplekse oppgaver og svare på bilder, tekst og lyd raskere enn mennesker.

Dyplæringsteknikk lærer enheter å filtrere, klassifisere og lage spådommer fra lyd-, tekst- eller bildeinndata. Takket være dyp læring kan smarthusenheter forstå og bruke talekommandoer, og autonome kjøretøy kan skille fotgjengere fra andre objekter. Den dype læringsteknikken bruker et programmerbart nevralt nettverk slik at maskiner har muligheten til å ta riktige avgjørelser uten den menneskelige faktoren. Dyplæring, hvor bruksområdet øker dag for dag; Han har en stemme på mange felt som stemme- og ansiktsgjenkjenningssystemer, autopiloter for kjøretøy, førerløse kjøretøy, alarmsystemer, helsesektoren, bildeforbedring og cybertrusselanalyse.

Hva er forskjellene mellom maskinlæring og dyp læring?

Selv om begrepene maskinlæring og dyp læring ofte brukes om hverandre, har de forskjellige egenskaper. Hovedforskjellen er mengden data som behandles. Små mengder data er tilstrekkelig til å gi spådommer i maskinlæring. I dyp læring er det nødvendig med enorme mengder data for å utvikle prediksjonsevne. Følgelig er det ikke behov for høy beregningskraft i maskinlæring, mens mange matrisemultiplikasjonsoperasjoner brukes i dyp læringsteknikk.

For tilegnelse av maskinlæringsferdigheter må funksjoner defineres og opprettes av brukere. I dyplæringsteknikk læres funksjoner fra data og nye funksjoner skapes av systemet selv. Output i maskinlæring; mens den består av numeriske verdier som klassifisering eller poengsum, er resultatet i dyp læringsteknikk; kan variere i form av tekst, lyd eller partitur.