Wat is machinaal leren? Wat zijn de toepassingen van machine learning?

Een van de onderwerpen op de agenda van de gedigitaliseerde wereld, waarvan de populariteit de afgelopen jaren is toegenomen, is machine learning, oftewel machine learning. Wat is machine learning, een belangrijk concept op het gebied van bank- en kunstmatige intelligentietechnologieën en biedt het veel voordelen voor de banksector?

Wat is machinaal leren?

Machine learning, dat kan worden gedefinieerd als een soort applicatie waarin computerprogramma's patronen kunnen leren door middel van trainingsgegevens en algoritmen, is een subtak van kunstmatige intelligentie. De applicatie, die menselijke bewegingen imiteert, is bedoeld om te leren door ervaring, zonder te programmeren. Dankzij trainingsgegevens en algoritmen detecteert het gegevens en voltooit het automatisch taken door voorspellingen te doen.

Machine learning op basis van kunstmatige intelligentie, voor het eerst gebruikt door IBM-onderzoeker Arthur Samuel in 1959, vormt de basis van toepassingen zoals Google Assistant en Siri die tegenwoordig worden gebruikt. Machine learning, dat wordt beschouwd als een subtak van kunstmatige intelligentie, stelt de computer in staat te denken als een mens en zijn taken zelfstandig uit te voeren.

Om de computer te laten denken als een mens, wordt een neuraal netwerk gebruikt dat bestaat uit algoritmen die zijn gemodelleerd op basis van het menselijk brein.

Wat zijn de toepassingen van machine learning?

In de wereld van vandaag, waar technologie zich ontwikkelt en het digitaliseringsproces zich snel verspreidt, kunnen machine learning-toepassingen op bijna elk gebied worden gebruikt. U kunt machine learning op veel gebieden tegenkomen, met name online winkelen, sociale-mediatoepassingen, de bank- en financiële sector, de gezondheidszorg en het onderwijs. Om de gebruiksgebieden van machine learning beter te leren kennen, hebben we enkele voorbeelden voor u op een rij gezet:

• ASR (Automatic Speech Recognition): Ontworpen door gebruik te maken van NLP-technologie (link kan worden gekoppeld aan NLP-inhoud) om menselijke stemmen om te zetten in tekst, ASR maakt spraakoproepen mogelijk vanaf mobiele apparaten of de gesprekken om de andere partij te bereiken in de vorm van berichten.
• Klantenservice: online conversatierobots die zijn ontworpen voor klantcommunicatie, zijn een van de meest toegepaste gebieden van machine learning. Online gespreksrobots kunnen veelgestelde vragen van klanten beantwoorden en gebruikers persoonlijk advies geven. Messaging-robots, virtuele en spraakassistenten op e-commercesites zijn goede voorbeelden van het gebruik van machine learning.

Wat is diep leren?

Deep learning, dat wordt beschouwd als een subtak van machine learning, is een techniek die patronen creëert met behulp van algoritmen en enorme datasets en passende antwoorden geeft op deze patronen, zonder menselijke tussenkomst. Datawetenschappers gebruiken vaak deep learning-software om grote en complexe gegevens te analyseren, complexe taken uit te voeren en sneller dan mensen te reageren op afbeeldingen, tekst en audio.

Deep learning-techniek leert apparaten om te filteren, classificeren en voorspellingen te doen op basis van audio-, tekst- of afbeeldingsinvoer. Dankzij deep learning kunnen smarthome-apparaten spraakopdrachten begrijpen en toepassen, en kunnen autonome voertuigen voetgangers van andere objecten onderscheiden. De deep learning-techniek maakt gebruik van een programmeerbaar neuraal netwerk, zodat machines de juiste beslissingen kunnen nemen zonder de menselijke factor. Deep learning, waarvan het gebruiksgebied met de dag toeneemt; Hij heeft een stem op vele gebieden, zoals spraak- en gezichtsherkenningssystemen, stuurautomaten voor voertuigen, voertuigen zonder bestuurder, alarmsystemen, de gezondheidssector, beeldverbetering en analyse van cyberdreigingen.

Wat zijn de verschillen tussen machine learning en deep learning?

Hoewel de concepten machine learning en deep learning vaak door elkaar worden gebruikt, hebben ze verschillende eigenschappen. Het belangrijkste verschil is de hoeveelheid verwerkte gegevens. Kleine hoeveelheden data zijn voldoende om voorspellingen te doen in machine learning. Bij deep learning zijn enorme hoeveelheden gegevens nodig om voorspellend vermogen te ontwikkelen. Dienovereenkomstig is er geen hoge rekenkracht nodig bij machine learning, terwijl veel bewerkingen voor matrixvermenigvuldiging worden gebruikt in deep learning-techniek.

Voor het verwerven van machine learning-vaardigheden moeten functies worden gedefinieerd en gemaakt door gebruikers. Bij deep learning-techniek worden functies uit gegevens geleerd en worden nieuwe functies door het systeem zelf gecreëerd. Output in machine learning; terwijl het bestaat uit numerieke waarden zoals classificatie of score, is de output bij deep learning-techniek; kunnen verschillen in de vorm van tekst, audio of partituur.