Viena no digitalizētās pasaules dienaskārtības tēmām, kuras popularitāte pēdējos gados ir pieaugusi, ir mašīnmācīšanās, tas ir, mašīnmācīšanās. Kas ir mašīnmācība, kas ir svarīgs jēdziens banku un mākslīgā intelekta tehnoloģiju ziņā un piedāvā daudzas priekšrocības banku sektoram?
Kas ir mašīnmācīšanās?
Mašīnmācība, ko var definēt kā sava veida lietojumprogrammu, kurā datorprogrammas var apgūt modeļus, izmantojot apmācības datus un algoritmus, ir mākslīgā intelekta apakšnozare. Lietojumprogrammas, kas imitē cilvēka kustības, mērķis ir mācīties caur pieredzi, bez programmēšanas. Pateicoties apmācības datiem un algoritmiem, tas nosaka datus un automātiski pabeidz uzdevumus, veicot prognozes.
Mākslīgā intelekta mašīnmācīšanās, ko 1959. gadā pirmo reizi izmantoja IBM pētnieks Artūrs Semjuels, veido pamatu tādām lietojumprogrammām kā Google Assistant un Siri, ko izmanto mūsdienās. Mašīnmācība, kas tiek uzskatīta par mākslīgā intelekta apakšnozari, ļauj datoram domāt kā cilvēkam un veikt savus uzdevumus pašam.
Lai dators domātu kā cilvēks, tiek izmantots neironu tīkls, kas sastāv no algoritmiem, kas modelēti uz cilvēka smadzeņu bāzes.
Kādi ir mašīnmācīšanās lietojumi?
Mūsdienu pasaulē, kur tehnoloģijas attīstās un digitalizācijas process strauji izplatās, mašīnmācības lietojumprogrammas var izmantot gandrīz visās jomās. Jūs varat saskarties ar mašīnmācīšanos daudzās jomās, jo īpaši iepirkšanās tiešsaistē, sociālo mediju lietojumprogrammas, banku un finanšu sektors, veselība un izglītība. Lai labāk iepazītu mašīnmācības izmantošanas jomas, esam jums uzskaitījuši dažus piemērus.
- ASR (automātiskā runas atpazīšana): izstrādāta, izmantojot NLP tehnoloģiju (saiti var saistīt ar NLP saturu), lai pārveidotu cilvēku balsis tekstā, ASR ļauj veikt balss zvanus no mobilajām ierīcēm vai sarunas sasniegt otru pusi ziņas.
- Klientu apkalpošana: tiešsaistes sarunu roboti, kas paredzēti saziņai ar klientiem, ir viena no visvairāk izmantotajām mašīnmācības jomām. Tiešsaistes sarunu roboti var atbildēt uz klientu bieži uzdotajiem jautājumiem un sniegt lietotājiem personalizētus padomus. Ziņapmaiņas roboti, virtuālie un balss asistenti e-komercijas vietnēs ir labi mašīnmācības izmantošanas piemēri.
Kas ir dziļā mācīšanās?
Dziļā mācīšanās, kas tiek uzskatīta par mašīnmācīšanās apakšnozari, ir paņēmiens, kas rada modeļus, izmantojot algoritmus un milzīgas datu kopas, un sniedz atbilstošas atbildes uz šiem modeļiem bez cilvēka iejaukšanās. Datu zinātnieki bieži izmanto dziļās mācīšanās programmatūru, lai analizētu lielus un sarežģītus datus, veiktu sarežģītus uzdevumus un reaģētu uz attēliem, tekstu un audio ātrāk nekā cilvēki.
Dziļās mācīšanās tehnika māca ierīcēm filtrēt, klasificēt un prognozēt audio, teksta vai attēlu ievades datus. Pateicoties dziļai apmācībai, viedās mājas ierīces var saprast un lietot balss komandas, un autonomie transportlīdzekļi var atšķirt gājējus no citiem objektiem. Dziļās mācīšanās tehnika izmanto programmējamu neironu tīklu, lai mašīnām būtu iespēja pieņemt pareizus lēmumus bez cilvēka faktora. Padziļināta mācīšanās, kuras izmantošanas joma ar katru dienu pieaug; Viņam ir balss daudzās jomās, piemēram, balss un sejas atpazīšanas sistēmās, transportlīdzekļu autopilotos, bezvadītāja transportlīdzekļos, signalizācijas sistēmās, veselības nozarē, attēla uzlabošanā un kiberdraudu analīzē.
Kādas ir atšķirības starp mašīnmācīšanos un padziļinātu mācīšanos?
Lai gan mašīnmācīšanās un dziļās mācīšanās jēdzieni bieži tiek lietoti kā sinonīmi, tiem ir dažādas īpašības. Galvenā atšķirība ir apstrādāto datu apjoms. Neliels datu apjoms ir pietiekams, lai prognozētu mašīnmācību. Dziļās mācīšanās procesā ir nepieciešams milzīgs datu apjoms, lai attīstītu prognozēšanas spēju. Attiecīgi mašīnmācībā nav nepieciešama liela skaitļošanas jauda, savukārt dziļās mācīšanās tehnikā tiek izmantotas daudzas matricas reizināšanas darbības.
Lai iegūtu mašīnmācīšanās prasmes, lietotājiem ir jādefinē un jāizveido līdzekļi. Dziļās mācīšanās tehnikā funkcijas tiek apgūtas no datiem, un jaunas funkcijas rada pati sistēma. Rezultāti mašīnmācībā; lai gan tas sastāv no skaitliskām vērtībām, piemēram, klasifikācijas vai punktu skaita, dziļās mācīšanās tehnikā rezultāts ir; var atšķirties teksta, audio vai partitūras veidā.
Esi pirmais, kas komentē