Što je strojno učenje? Koja je upotreba strojnog učenja?

Jedna od tema na dnevnom redu digitaliziranog svijeta, čija je popularnost posljednjih godina sve veća, jest strojno učenje, odnosno strojno učenje. Što je strojno učenje, koje je važan koncept u smislu tehnologija bankarstva i umjetne inteligencije i nudi mnoge prednosti bankarskom sektoru?

Što je strojno učenje?

Strojno učenje, koje se može definirati kao vrsta aplikacije u kojoj računalni programi mogu naučiti obrasce putem podataka i algoritama za obuku, podgrana je umjetne inteligencije. Aplikacija, koja oponaša ljudske pokrete, ima za cilj učenje kroz iskustvo, bez programiranja. Zahvaljujući podacima i algoritmima za obuku, detektira podatke i automatski dovršava zadatke predviđanjem.

Strojno učenje umjetne inteligencije, koje je prvi upotrijebio IBM-ov istraživač Arthur Samuel 1959. godine, čini osnovu aplikacija kao što su Google Assistant i Siri koje se danas koriste. Strojno učenje, koje se smatra podgranom umjetne inteligencije, omogućuje računalu da razmišlja kao čovjek i samostalno izvršava svoje zadatke.

Kako bi računalo moglo razmišljati kao čovjek, koristi se neuronska mreža koja se sastoji od algoritama modeliranih na temelju ljudskog mozga.

Koja je upotreba strojnog učenja?

U današnjem svijetu u kojem se tehnologija razvija i proces digitalizacije se brzo širi, aplikacije strojnog učenja mogu se koristiti u gotovo svim područjima. Možete se susresti s strojnim učenjem u mnogim područjima, posebno u online kupovini, aplikacijama društvenih medija, bankarskom i financijskom sektoru, zdravstvu i obrazovanju. Kako bismo bolje upoznali područja uporabe strojnog učenja, za vas smo naveli nekoliko primjera:

• ASR (Automatsko prepoznavanje govora): Dizajniran korištenjem NLP tehnologije (veza se može povezati s NLP sadržajem) za pretvaranje ljudskih glasova u tekst, ASR omogućuje upućivanje glasovnih poziva s mobilnih uređaja ili da razgovori dođu do druge strane u obliku poruke.
• Korisnička služba: roboti za online razgovore dizajnirani za komunikaciju s klijentima jedno su od najprimijenjenijih područja strojnog učenja. Roboti za online razgovore mogu odgovoriti na često postavljana pitanja kupaca i pružiti personalizirane savjete korisnicima. Roboti za razmjenu poruka, virtualni i glasovni asistenti na stranicama e-trgovine dobri su primjeri korištenja strojnog učenja.

Što je duboko učenje?

Dubinsko učenje, koje se smatra podgranom strojnog učenja, tehnika je koja stvara obrasce pomoću algoritama i ogromnih skupova podataka i daje odgovarajuće odgovore na te obrasce, bez ljudske intervencije. Znanstvenici za podatke često koriste softver za duboko učenje za analizu velikih i složenih podataka, obavljanje složenih zadataka i reagiranje na slike, tekst i zvuk brže od ljudi.

Tehnika dubokog učenja uči uređaje da filtriraju, klasificiraju i predviđaju iz audio, tekstualnih ili slikovnih unosa. Zahvaljujući dubokom učenju, pametni kućni uređaji mogu razumjeti i primijeniti glasovne naredbe, a autonomna vozila mogu razlikovati pješake od drugih objekata. Tehnika dubokog učenja koristi programabilnu neuronsku mrežu tako da strojevi imaju sposobnost donošenja ispravnih odluka bez ljudskog faktora. Dubinsko učenje, čije se područje upotrebe povećava iz dana u dan; Ima glas u mnogim područjima kao što su sustavi za prepoznavanje glasa i lica, autopiloti vozila, vozila bez vozača, alarmni sustavi, zdravstveni sektor, poboljšanje slike i analiza kibernetičkih prijetnji.

Koje su razlike između strojnog učenja i dubokog učenja?

Iako se koncepti strojnog učenja i dubokog učenja često koriste naizmjenično, imaju različita svojstva. Glavna razlika je količina obrađenih podataka. Male količine podataka dovoljne su za predviđanje u strojnom učenju. U dubokom učenju potrebne su ogromne količine podataka za razvoj sposobnosti predviđanja. Sukladno tome, nema potrebe za velikom računskom snagom u strojnom učenju, dok se mnoge operacije množenja matrice koriste u tehnici dubokog učenja.

Za stjecanje vještina strojnog učenja, korisnici trebaju definirati i izraditi značajke. U tehnici dubokog učenja, značajke se uče iz podataka, a nove značajke stvara sam sustav. Izlaz u strojnom učenju; dok se sastoji od numeričkih vrijednosti kao što su klasifikacija ili rezultat, u tehnici dubokog učenja izlaz je; mogu se razlikovati u obliku teksta, zvuka ili partiture.