Ena od tem na dnevnem redu digitaliziranega sveta, katerega priljubljenost v zadnjih letih narašča, je strojno učenje, torej strojno učenje. Kaj je strojno učenje, ki je pomemben koncept v smislu tehnologij bančništva in umetne inteligence ter ponuja številne prednosti bančnemu sektorju?
Kaj je strojno učenje?
Strojno učenje, ki ga lahko opredelimo kot nekakšno aplikacijo, v kateri se lahko računalniški programi učijo vzorcev s pomočjo podatkov in algoritmov usposabljanja, je podveja umetne inteligence. Aplikacija, ki posnema človeška gibanja, je namenjena učenju skozi izkušnje, brez programiranja. Zahvaljujoč podatkom in algoritmom za usposabljanje zazna podatke in samodejno dokonča naloge z predvidevanjem.
Strojno učenje z umetno inteligenco, ki ga je prvi uporabil IBM-ov raziskovalec Arthur Samuel leta 1959, je osnova aplikacij, kot sta Google Assistant in Siri, ki se uporabljajo danes. Strojno učenje, ki velja za podvejo umetne inteligence, omogoča računalniku, da razmišlja kot človek in samostojno opravlja svoje naloge.
Da bi računalnik razmišljal kot človek, se uporablja nevronska mreža, sestavljena iz algoritmov, modeliranih na podlagi človeških možganov.
Kakšne so uporabe strojnega učenja?
V današnjem svetu, kjer se tehnologija razvija in se proces digitalizacije hitro širi, se lahko aplikacije strojnega učenja uporabljajo na skoraj vseh področjih. Strojno učenje se lahko srečate na številnih področjih, zlasti v spletnem nakupovanju, aplikacijah družbenih medijev, bančnem in finančnem sektorju, zdravstvu in izobraževanju. Da bi bolje spoznali področja uporabe strojnega učenja, smo za vas našteli nekaj primerov:
- ASR (samodejno prepoznavanje govora): zasnovan z uporabo tehnologije NLP (povezava se lahko poveže z vsebino NLP) za pretvorbo človeških glasov v besedilo, ASR omogoča glasovne klice iz mobilnih naprav ali pogovore, da dosežejo drugo osebo v obliki sporočila.
- Storitev za stranke: Roboti za spletne pogovore, zasnovani za komunikacijo s strankami, so eno od področij, kjer se strojno učenje najbolj uporablja. Roboti za spletne pogovore lahko odgovarjajo na pogosta vprašanja strank in uporabnikom nudijo prilagojene nasvete. Roboti za sporočanje, virtualni in glasovni pomočniki na spletnih mestih za e-trgovino so dobri primeri uporabe strojnega učenja.
Kaj je globoko učenje?
Globoko učenje, ki velja za podvejo strojnega učenja, je tehnika, ki ustvarja vzorce z uporabo algoritmov in ogromnih naborov podatkov ter daje ustrezne odgovore na te vzorce brez človekovega posredovanja. Podatkovni znanstveniki pogosto uporabljajo programsko opremo za globoko učenje za analizo velikih in zapletenih podatkov, izvajanje zapletenih nalog in odzivanje na slike, besedilo in zvok hitreje kot ljudje.
Tehnika globokega učenja uči naprave filtrirati, razvrščati in predvidevati iz vnosa zvoka, besedila ali slike. Zahvaljujoč globokemu učenju lahko naprave pametnega doma razumejo in uporabljajo glasovne ukaze, avtonomna vozila pa lahko ločijo pešce od drugih predmetov. Tehnika globokega učenja uporablja programabilno nevronsko mrežo, tako da imajo stroji možnost sprejemanja pravilnih odločitev brez človeškega faktorja. Globoko učenje, katerega področje uporabe se iz dneva v dan povečuje; Ima glas na številnih področjih, kot so sistemi za prepoznavanje glasu in obraza, avtopiloti vozil, vozila brez voznika, alarmni sistemi, zdravstveni sektor, izboljšanje slike in analiza kibernetskih groženj.
Kakšne so razlike med strojnim učenjem in poglobljenim učenjem?
Čeprav se koncepta strojnega učenja in globokega učenja pogosto uporabljata zamenljivo, imata različne lastnosti. Glavna razlika je količina obdelanih podatkov. Majhne količine podatkov zadostujejo za predvidevanje v strojnem učenju. Pri globokem učenju so potrebne ogromne količine podatkov za razvoj sposobnosti napovedovanja. V skladu s tem pri strojnem učenju ni potrebe po visoki računski moči, medtem ko se v tehniki globokega učenja uporablja veliko operacij množenja matrik.
Za pridobitev veščin strojnega učenja morajo funkcije definirati in ustvariti uporabniki. Pri tehniki globokega učenja se lastnosti naučimo iz podatkov, nove funkcije pa ustvari sistem sam. Izhod v strojnem učenju; medtem ko je sestavljen iz številčnih vrednosti, kot je klasifikacija ali rezultat, je pri tehniki globokega učenja rezultat; se lahko razlikujejo v obliki besedila, zvoka ali partiture.
Najprej komentirajte