Viena iš skaitmenizuoto pasaulio darbotvarkės temų, kurios populiarumas pastaraisiais metais išaugo, yra mašininis mokymasis, tai yra mašininis mokymasis. Kas yra mašininis mokymasis, kuris yra svarbi bankininkystės ir dirbtinio intelekto technologijų koncepcija ir teikia daug pranašumų bankų sektoriui?
Kas yra mašininis mokymasis?
Mašinų mokymasis, kurį galima apibrėžti kaip tam tikrą taikomąją programą, kurioje kompiuterinės programos gali išmokti modelius per mokymo duomenis ir algoritmus, yra dirbtinio intelekto pošakis. Žmogaus judesius imituojančia programa siekiama mokytis per patirtį, be programavimo. Dėka mokymo duomenų ir algoritmų, jis aptinka duomenis ir automatiškai atlieka užduotis numatydamas.
Dirbtinio intelekto mašininis mokymasis, kurį pirmą kartą panaudojo IBM tyrinėtojas Arthuras Samuelis 1959 m., yra tokių programų, kaip „Google Assistant“ ir „Siri“, pagrindas. Mašininis mokymasis, kuris laikomas dirbtinio intelekto pošakiu, leidžia kompiuteriui mąstyti kaip žmogus ir savarankiškai atlikti savo užduotis.
Tam, kad kompiuteris mąstytų kaip žmogus, naudojamas neuroninis tinklas, susidedantis iš algoritmų, modeliuotų žmogaus smegenų pagrindu.
Kokie yra mašininio mokymosi tikslai?
Šiuolaikiniame pasaulyje, kuriame technologijos tobulėja, o skaitmeninimo procesas sparčiai plinta, mašininio mokymosi programas galima naudoti beveik visose srityse. Su mašininiu mokymusi galite susidurti daugelyje sričių, ypač apsipirkti internetu, socialinės žiniasklaidos programose, bankininkystės ir finansų sektoriuje, sveikatos priežiūros ir švietimo srityse. Siekdami geriau pažinti mašininio mokymosi naudojimo sritis, pateikėme keletą pavyzdžių:
- ASR (automatinis kalbos atpažinimas): sukurta naudojant NLP technologiją (nuoroda gali būti susieta su NLP turiniu), kad žmonių balsai būtų paverčiami tekstu, ASR leidžia skambinti iš mobiliųjų įrenginių arba pokalbius pasiekti kitą šalį žinutes.
- Klientų aptarnavimas: Internetiniai pokalbių robotai, sukurti bendravimui su klientais, yra viena iš sričių, kurioje dažniausiai taikomas mašininis mokymasis. Internetiniai pokalbių robotai gali atsakyti į dažniausiai klientų užduodamus klausimus ir teikti asmeninius patarimus vartotojams. Susirašinėjimo robotai, virtualūs ir balso padėjėjai el. prekybos svetainėse yra geri mašininio mokymosi naudojimo pavyzdžiai.
Kas yra gilusis mokymasis?
Gilus mokymasis, kuris laikomas mašininio mokymosi pošakiu, yra technika, kuri sukuria modelius naudojant algoritmus ir didžiulius duomenų rinkinius ir pateikia tinkamus atsakymus į šiuos modelius be žmogaus įsikišimo. Duomenų mokslininkai dažnai naudoja gilaus mokymosi programinę įrangą, kad analizuotų didelius ir sudėtingus duomenis, atliktų sudėtingas užduotis ir greičiau nei žmonės reaguotų į vaizdus, tekstą ir garsą.
Giluminio mokymosi technika moko įrenginius filtruoti, klasifikuoti ir numatyti garso, teksto ar vaizdo įvestis. Dėl gilaus mokymosi išmanieji namų įrenginiai gali suprasti ir taikyti balso komandas, o autonominės transporto priemonės gali atskirti pėsčiuosius nuo kitų objektų. Gilaus mokymosi technika naudoja programuojamą neuroninį tinklą, kad mašinos galėtų priimti teisingus sprendimus be žmogiškojo faktoriaus. Gilus mokymasis, kurio naudojimo sritis kasdien didėja; Jis turi balsą daugelyje sričių, tokių kaip balso ir veido atpažinimo sistemos, transporto priemonių autopilotai, be vairuotojo transporto priemonės, signalizacijos sistemos, sveikatos sektorius, vaizdo gerinimas ir kibernetinės grėsmės analizė.
Kokie yra mašininio mokymosi ir giluminio mokymosi skirtumai?
Nors mašininio mokymosi ir gilaus mokymosi sąvokos dažnai vartojamos pakaitomis, jos turi skirtingas savybes. Pagrindinis skirtumas yra apdorojamų duomenų kiekis. Mažo duomenų kiekio pakanka, kad būtų galima prognozuoti mašininio mokymosi procesą. Giluminio mokymosi metu reikia didžiulio duomenų kiekio, kad būtų išugdytas gebėjimas nuspėti. Atitinkamai, mašininiam mokymuisi nereikia didelės skaičiavimo galios, o gilaus mokymosi technikoje naudojama daug matricos daugybos operacijų.
Norint įgyti mašininio mokymosi įgūdžių, naudotojai turi apibrėžti ir sukurti funkcijas. Gilaus mokymosi technikoje funkcijos išmokstamos iš duomenų, o naujas funkcijas sukuria pati sistema. Mašininio mokymosi rezultatai; nors jį sudaro skaitinės reikšmės, tokios kaip klasifikacija ar balas, gilaus mokymosi technikoje rezultatas yra; gali skirtis teksto, garso ar partitūros forma.
Būkite pirmas, kuris komentuoja