Co je strojové učení? Jaká jsou využití strojového učení?

Jedním z témat agendy digitalizovaného světa, jehož obliba v posledních letech stoupá, je strojové učení, tedy strojové učení. Co je strojové učení, které je důležitým pojmem z hlediska bankovnictví a technologií umělé inteligence a nabízí bankovnímu sektoru mnoho výhod?

Co je strojové učení?

Strojové učení, které lze definovat jako druh aplikace, ve které se počítačové programy mohou učit vzory prostřednictvím trénovacích dat a algoritmů, je dílčím odvětvím umělé inteligence. Aplikace, která napodobuje lidské pohyby, má za cíl učit se zkušenostmi, bez programování. Díky trénovacím datům a algoritmům detekuje data a automaticky dokončuje úkoly pomocí předpovědí.

Strojové učení umělé inteligence, které poprvé použil výzkumník IBM Arthur Samuel v roce 1959, tvoří základ dnes používaných aplikací, jako je Google Assistant a Siri. Strojové učení, které je považováno za dílčí odvětví umělé inteligence, umožňuje počítači myslet jako člověk a plnit své úkoly samostatně.

Aby počítač mohl myslet jako člověk, používá se neuronová síť skládající se z algoritmů modelovaných na základě lidského mozku.

Jaká jsou využití strojového učení?

V dnešním světě, kde se technologie vyvíjí a proces digitalizace se rychle šíří, lze aplikace strojového učení využít téměř v každém oboru. Se strojovým učením se můžete setkat v mnoha oblastech, zejména v online nakupování, aplikacích na sociálních sítích, bankovním a finančním sektoru, zdravotnictví a školství. Abychom lépe poznali oblasti použití strojového učení, uvedli jsme pro vás několik příkladů:

• ASR (Automatic Speech Recognition): Navrženo s využitím technologie NLP (odkaz lze propojit s obsahem NLP) k převodu lidských hlasů na text, umožňuje ASR uskutečňovat hlasové hovory z mobilních zařízení nebo konverzace, aby dosáhly druhé strany ve formě zprávy.
• Zákaznický servis: Roboti pro online konverzaci navržení pro komunikaci se zákazníky jsou jednou z nejpoužívanějších oblastí strojového učení. Roboti pro online konverzaci mohou odpovídat na často kladené otázky zákazníků a poskytovat uživatelům personalizované rady. Dobrými příklady využití strojového učení jsou roboti pro zasílání zpráv, virtuální a hlasoví asistenti na stránkách elektronického obchodování.

Co je hluboké učení?

Hluboké učení, které je považováno za dílčí odvětví strojového učení, je technika, která vytváří vzory pomocí algoritmů a obrovských datových souborů a dává na tyto vzorce vhodné odpovědi bez lidského zásahu. Datoví vědci často používají software pro hluboké učení k analýze velkých a složitých dat, provádění složitých úkolů a reakci na obrázky, text a zvuk rychleji než lidé.

Technika hlubokého učení učí zařízení filtrovat, klasifikovat a vytvářet předpovědi ze zvukových, textových nebo obrazových vstupů. Díky hlubokému učení mohou zařízení pro chytrou domácnost porozumět a používat hlasové příkazy a autonomní vozidla dokážou odlišit chodce od ostatních objektů. Technika hlubokého učení využívá programovatelnou neuronovou síť, takže stroje mají schopnost činit správná rozhodnutí bez lidského faktoru. Hluboké učení, jehož oblast použití se každým dnem zvyšuje; Má hlas v mnoha oblastech, jako jsou systémy rozpoznávání hlasu a obličeje, autopiloti vozidel, vozidla bez řidiče, poplašné systémy, zdravotnictví, zlepšování obrazu a analýza kybernetických hrozeb.

Jaké jsou rozdíly mezi strojovým učením a hlubokým učením?

Ačkoli se koncepty strojového učení a hlubokého učení často používají zaměnitelně, mají různé vlastnosti. Hlavním rozdílem je množství zpracovávaných dat. K předpovědím ve strojovém učení stačí malé množství dat. V hlubokém učení je k rozvoji prediktivní schopnosti potřeba obrovské množství dat. V souladu s tím není potřeba vysoký výpočetní výkon ve strojovém učení, zatímco v technice hlubokého učení se používá mnoho operací násobení matic.

Aby bylo možné získat dovednosti strojového učení, musí být funkce definovány a vytvořeny uživateli. V technice hlubokého učení se funkce učí z dat a nové funkce vytváří samotný systém. Výstup ve strojovém učení; I když se skládá z číselných hodnot, jako je klasifikace nebo skóre, výstup v technice hlubokého učení; se mohou lišit formou textu, zvuku nebo partitury.