Шта је машинско учење? Која је употреба машинског учења?

Једна од тема на дневном реду дигитализованог света, којој је последњих година све већа популарност, јесте машинско учење, односно машинско учење. Шта је машинско учење, које је важан концепт у смислу банкарских технологија и технологија вештачке интелигенције и нуди многе предности банкарском сектору?

Шта је машинско учење?

Машинско учење, које се може дефинисати као нека врста апликације у којој компјутерски програми могу научити обрасце кроз податке и алгоритме за обуку, је подграна вештачке интелигенције. Апликација, која имитира људске покрете, има за циљ учење кроз искуство, без програмирања. Захваљујући подацима и алгоритмима за обуку, детектује податке и аутоматски довршава задатке предвиђањем.

Машинско учење вештачке интелигенције, које је први употребио истраживач ИБМ-а Артур Семјуел 1959. године, чини основу апликација као што су Гоогле Ассистант и Сири који се данас користе. Машинско учење, које се сматра подграном вештачке интелигенције, омогућава рачунару да размишља као човек и да самостално обавља своје задатке.

Да би рачунар размишљао као човек, користи се неуронска мрежа која се састоји од алгоритама моделованих на основу људског мозга.

Која је употреба машинског учења?

У данашњем свету, где се технологија развија и процес дигитализације се брзо шири, апликације за машинско учење могу се користити у скоро свим областима. Можете наићи на машинско учење у многим областима, посебно у куповини на мрежи, апликацијама друштвених медија, банкарском и финансијском сектору, здравству и образовању. Да бисмо боље упознали области употребе машинског учења, за вас смо навели неколико примера:

• АСР (Аутоматско препознавање говора): Дизајниран коришћењем НЛП технологије (линк се може повезати са НЛП садржајем) за претварање људских гласова у текст, АСР омогућава да се гласовни позиви упућују са мобилних уређаја или да разговори дођу до друге стране у облику поруке.
• Кориснички сервис: Роботи за онлајн разговоре дизајнирани за комуникацију са клијентима су једно од најпримењенијих области машинског учења. Роботи за онлајн разговоре могу одговорити на често постављана питања купаца и пружити персонализоване савете корисницима. Роботи за размену порука, виртуелни и гласовни асистенти на сајтовима за е-трговину су добри примери коришћења машинског учења.

Шта је дубоко учење?

Дубоко учење, које се сматра подграном машинског учења, је техника која креира обрасце користећи алгоритаме и огромне скупове података и даје одговарајуће одговоре на ове обрасце, без људске интервенције. Научници података често користе софтвер за дубоко учење да анализирају велике и сложене податке, обављају сложене задатке и реагују на слике, текст и звук брже од људи.

Техника дубоког учења учи уређаје да филтрирају, класификују и праве предвиђања на основу аудио, текстуалних или сликовних уноса. Захваљујући дубоком учењу, паметни кућни уређаји могу да разумеју и примењују гласовне команде, а аутономна возила могу да разликују пешаке од других објеката. Техника дубоког учења користи програмабилну неуронску мрежу тако да машине имају могућност да доносе исправне одлуке без људског фактора. Дубоко учење, чија се област употребе повећава из дана у дан; Има глас у многим областима као што су системи за препознавање гласа и лица, аутопилоти возила, возила без возача, алармни системи, здравствени сектор, побољшање слике и анализа сајбер претњи.

Које су разлике између машинског учења и дубоког учења?

Иако се концепти машинског учења и дубоког учења често користе наизменично, они имају различита својства. Главна разлика је количина обрађених података. Мале количине података довољне су за предвиђање у машинском учењу. У дубоком учењу, потребне су огромне количине података да би се развила способност предвиђања. Сходно томе, нема потребе за великом рачунарском снагом у машинском учењу, док се многе операције множења матрице користе у техници дубоког учења.

За стицање вештине машинског учења, корисници морају да дефинишу и креирају функције. У техници дубоког учења, карактеристике се уче из података, а нове карактеристике креира сам систем. Излаз у машинском учењу; док се састоји од нумеричких вредности као што су класификација или резултат, у техници дубоког учења резултат је; могу се разликовати у облику текста, звука или партитуре.