Apakah Pembelajaran Mesin? Apakah Kegunaan Pembelajaran Mesin?

Salah satu topik dalam agenda dunia digital, yang semakin popular dalam beberapa tahun kebelakangan ini, ialah pembelajaran mesin, iaitu pembelajaran mesin. Apakah pembelajaran mesin, yang merupakan konsep penting dari segi perbankan dan teknologi kecerdasan buatan serta menawarkan banyak kelebihan kepada sektor perbankan?

Apakah Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin, yang boleh ditakrifkan sebagai sejenis aplikasi di mana program komputer boleh mempelajari corak melalui data latihan dan algoritma, ialah sub-cabang kecerdasan buatan. Aplikasi itu, yang meniru pergerakan manusia, bertujuan untuk belajar melalui pengalaman, tanpa pengaturcaraan. Terima kasih kepada data latihan dan algoritma, ia mengesan data dan menyelesaikan tugasan secara automatik dengan membuat ramalan.

Pembelajaran mesin kecerdasan buatan, pertama kali digunakan oleh penyelidik IBM Arthur Samuel pada tahun 1959, membentuk asas aplikasi seperti Google Assistant dan Siri yang digunakan hari ini. Pembelajaran mesin, yang dianggap sebagai cabang kecil kecerdasan buatan, membolehkan komputer berfikir seperti manusia dan melaksanakan tugasnya sendiri.

Untuk membolehkan komputer berfikir seperti manusia, rangkaian saraf yang terdiri daripada algoritma yang dimodelkan berdasarkan otak manusia digunakan.

Apakah Kegunaan Pembelajaran Mesin?

Dalam dunia hari ini, di mana teknologi berkembang dan proses pendigitalan merebak dengan pantas, aplikasi pembelajaran mesin boleh digunakan dalam hampir setiap bidang. Anda boleh menemui pembelajaran mesin dalam banyak bidang, terutamanya membeli-belah dalam talian, aplikasi media sosial, sektor perbankan dan kewangan, kesihatan dan pendidikan. Untuk mengetahui bidang penggunaan pembelajaran mesin dengan lebih baik, kami telah menyenaraikan beberapa contoh untuk anda:

• ASR (Pengiktirafan Pertuturan Automatik): Direka dengan menggunakan teknologi NLP (pautan boleh dikaitkan dengan kandungan NLP) untuk menukar suara manusia kepada teks, ASR membolehkan panggilan suara dibuat daripada peranti mudah alih atau perbualan untuk mencapai pihak lain dalam bentuk mesej.
• Perkhidmatan Pelanggan: Robot perbualan dalam talian yang direka untuk komunikasi pelanggan ialah salah satu bidang pembelajaran mesin yang paling banyak digunakan. Robot perbualan dalam talian boleh menjawab soalan lazim oleh pelanggan dan memberikan nasihat yang diperibadikan kepada pengguna. Robot pemesejan, pembantu maya dan suara di tapak e-dagang ialah contoh penggunaan pembelajaran mesin yang baik.

Apakah Pembelajaran Dalam?

Pembelajaran mendalam, yang dianggap sebagai cabang kecil pembelajaran mesin, ialah teknik yang mencipta corak menggunakan algoritma dan set data yang besar dan memberikan jawapan yang sesuai kepada corak ini, tanpa campur tangan manusia. Saintis data sering menggunakan perisian pembelajaran mendalam untuk menganalisis data yang besar dan kompleks, melaksanakan tugas yang kompleks dan bertindak balas terhadap imej, teks dan audio lebih pantas daripada manusia.

Teknik pembelajaran mendalam mengajar peranti untuk menapis, mengelas dan membuat ramalan daripada input audio, teks atau imej. Terima kasih kepada pembelajaran mendalam, peranti rumah pintar boleh memahami dan menggunakan arahan suara, dan kenderaan autonomi boleh membezakan pejalan kaki daripada objek lain. Teknik pembelajaran mendalam menggunakan rangkaian saraf yang boleh diprogramkan supaya mesin mempunyai keupayaan untuk membuat keputusan yang betul tanpa faktor manusia. Pembelajaran mendalam, kawasan penggunaan yang semakin meningkat dari hari ke hari; Beliau mempunyai suara dalam banyak bidang seperti sistem pengecaman suara dan muka, juruterbang automatik kenderaan, kenderaan tanpa pemandu, sistem penggera, sektor kesihatan, penambahbaikan imej dan analisis ancaman siber.

Apakah Perbezaan Antara Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam?

Walaupun konsep pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam sering digunakan secara bergantian, ia mempunyai sifat yang berbeza. Perbezaan utama ialah jumlah data yang diproses. Jumlah data yang kecil sudah memadai untuk membuat ramalan dalam pembelajaran mesin. Dalam pembelajaran mendalam, sejumlah besar data diperlukan untuk membangunkan keupayaan ramalan. Sehubungan itu, tidak ada keperluan untuk kuasa pengiraan yang tinggi dalam pembelajaran mesin, sedangkan banyak operasi pendaraban matriks digunakan dalam teknik pembelajaran mendalam.

Untuk pemerolehan kemahiran pembelajaran mesin, ciri perlu ditakrifkan dan dibuat oleh pengguna. Dalam teknik pembelajaran mendalam, ciri dipelajari daripada data dan ciri baharu dicipta oleh sistem itu sendiri. Output dalam pembelajaran mesin; walaupun ia terdiri daripada nilai berangka seperti klasifikasi atau skor, dalam teknik pembelajaran mendalam outputnya ialah; mungkin berbeza dalam bentuk teks, audio atau skor.