Jednou z tém agendy digitalizovaného sveta, ktorá v posledných rokoch naberá na popularite, je strojové učenie, teda strojové učenie. Čo je strojové učenie, ktoré je dôležitým pojmom z hľadiska bankových technológií a technológií umelej inteligencie a bankovému sektoru ponúka množstvo výhod?
Čo je strojové učenie?
Strojové učenie, ktoré možno definovať ako druh aplikácie, v ktorej sa počítačové programy môžu učiť vzory prostredníctvom trénovacích údajov a algoritmov, je pododvetvím umelej inteligencie. Cieľom aplikácie, ktorá napodobňuje ľudské pohyby, je učiť sa skúsenosťou, bez programovania. Vďaka trénovacím dátam a algoritmom zisťuje dáta a automaticky dokončuje úlohy pomocou predpovedí.
Strojové učenie umelej inteligencie, ktoré prvýkrát použil výskumník IBM Arthur Samuel v roku 1959, tvorí základ dnes používaných aplikácií ako Google Assistant a Siri. Strojové učenie, ktoré je považované za pododvetvie umelej inteligencie, umožňuje počítaču myslieť ako človek a vykonávať svoje úlohy sám.
Aby počítač mohol myslieť ako človek, používa sa neurónová sieť pozostávajúca z algoritmov modelovaných na základe ľudského mozgu.
Aké sú využitie strojového učenia?
V dnešnom svete, kde sa technológie vyvíjajú a proces digitalizácie sa rýchlo šíri, možno aplikácie strojového učenia využiť takmer v každej oblasti. So strojovým učením sa môžete stretnúť v mnohých oblastiach, najmä v online nakupovaní, aplikáciách sociálnych médií, bankovom a finančnom sektore, zdravotníctve a školstve. Aby sme lepšie spoznali oblasti použitia strojového učenia, uviedli sme pre vás niekoľko príkladov:
- ASR (Automatic Speech Recognition): Navrhnuté s využitím technológie NLP (odkaz je možné prepojiť s obsahom NLP) na konverziu ľudských hlasov na text, ASR umožňuje uskutočňovať hlasové hovory z mobilných zariadení alebo konverzácie s cieľom dosiahnuť druhú stranu vo forme správy.
- Zákaznícky servis: Online konverzačné roboty určené na komunikáciu so zákazníkmi sú jednou z najpoužívanejších oblastí strojového učenia. Roboty na online konverzáciu môžu odpovedať na často kladené otázky zákazníkov a poskytovať používateľom prispôsobené rady. Dobrými príkladmi využitia strojového učenia sú roboty na odosielanie správ, virtuálni a hlasoví asistenti na stránkach elektronického obchodu.
Čo je hlboké učenie?
Hlboké učenie, ktoré sa považuje za pododvetvie strojového učenia, je technika, ktorá vytvára vzory pomocou algoritmov a obrovských súborov údajov a poskytuje vhodné odpovede na tieto vzorce bez ľudského zásahu. Vedci údajov často používajú softvér na hlboké učenie na analýzu veľkých a zložitých údajov, vykonávanie zložitých úloh a reagujú na obrázky, text a zvuk rýchlejšie ako ľudia.
Technika hlbokého učenia učí zariadenia filtrovať, klasifikovať a predpovedať zo zvukových, textových alebo obrazových vstupov. Vďaka hlbokému učeniu dokážu inteligentné domáce zariadenia porozumieť a aplikovať hlasové príkazy a autonómne vozidlá dokážu rozlíšiť chodcov od iných objektov. Technika hlbokého učenia využíva programovateľnú neurónovú sieť, takže stroje majú schopnosť robiť správne rozhodnutia bez ľudského faktora. Hlboké učenie, ktorého oblasť použitia sa každým dňom zvyšuje; Má hlas v mnohých oblastiach, ako sú systémy rozpoznávania hlasu a tváre, autopiloti vozidiel, vozidlá bez vodiča, poplašné systémy, zdravotníctvo, zlepšovanie obrazu a analýza kybernetických hrozieb.
Aké sú rozdiely medzi strojovým učením a hlbokým učením?
Hoci sa pojmy strojové učenie a hlboké učenie často používajú zameniteľne, majú odlišné vlastnosti. Hlavným rozdielom je množstvo spracovávaných údajov. Na vytváranie predpovedí v rámci strojového učenia stačí malé množstvo údajov. Pri hlbokom učení je na rozvoj prediktívnych schopností potrebné obrovské množstvo údajov. V súlade s tým nie je potrebný vysoký výpočtový výkon pri strojovom učení, zatiaľ čo v technike hlbokého učenia sa používa veľa operácií násobenia matíc.
Na získanie zručností strojového učenia musia byť funkcie definované a vytvorené používateľmi. V technike hlbokého učenia sa funkcie učia z údajov a nové funkcie vytvára samotný systém. Výstup v strojovom učení; Aj keď pozostáva z číselných hodnôt, ako je klasifikácia alebo skóre, výstup v technike hlbokého učenia; sa môžu líšiť formou textu, zvuku alebo partitúry.
Buďte prvý komentár