Ano ang Machine Learning? Ano ang mga Gamit ng Machine Learning?

Ang isa sa mga paksa sa agenda ng digitalized na mundo, na ang katanyagan ay tumaas sa mga nakaraang taon, ay machine learning, iyon ay, machine learning. Ano ang machine learning, na isang mahalagang konsepto sa mga tuntunin ng mga teknolohiya sa pagbabangko at artipisyal na katalinuhan at nag-aalok ng maraming pakinabang sa sektor ng pagbabangko?

Ano ang Machine Learning?

Ang machine learning, na maaaring tukuyin bilang isang uri ng application kung saan ang mga computer program ay maaaring matuto ng mga pattern sa pamamagitan ng data ng pagsasanay at mga algorithm, ay isang sub-branch ng artificial intelligence. Ang application, na ginagaya ang mga galaw ng tao, ay naglalayong matuto sa pamamagitan ng karanasan, nang walang programming. Salamat sa data ng pagsasanay at mga algorithm, nakakakita ito ng data at awtomatikong nakumpleto ang mga gawain sa pamamagitan ng paggawa ng mga hula.

Ang artificial intelligence machine learning, na unang ginamit ng IBM researcher na si Arthur Samuel noong 1959, ay bumubuo sa batayan ng mga application gaya ng Google Assistant at Siri na ginagamit ngayon. Ang machine learning, na itinuturing bilang isang sub-branch ng artificial intelligence, ay nagbibigay-daan sa computer na mag-isip tulad ng isang tao at gawin ang mga gawain nito nang mag-isa.

Upang ang computer ay mag-isip tulad ng isang tao, isang neural network na binubuo ng mga algorithm na namodelo batay sa utak ng tao ay ginagamit.

Ano ang mga Gamit ng Machine Learning?

Sa mundo ngayon, kung saan umuunlad ang teknolohiya at mabilis na kumakalat ang proseso ng digitalization, magagamit ang mga application ng machine learning sa halos lahat ng larangan. Maaari kang makatagpo ng machine learning sa maraming lugar, lalo na ang online shopping, mga aplikasyon sa social media, sektor ng pagbabangko at pananalapi, kalusugan at edukasyon. Upang mas makilala ang mga bahagi ng paggamit ng machine learning, naglista kami ng ilang halimbawa para sa iyo:

• ASR (Automatic Speech Recognition): Dinisenyo sa pamamagitan ng paggamit ng teknolohiya ng NLP (maaaring i-link ang link sa nilalaman ng NLP) upang i-convert ang mga boses ng tao sa text, binibigyang-daan ng ASR ang mga voice call na gawin mula sa mga mobile device o ang mga pag-uusap upang maabot ang kabilang partido sa anyo ng mga mensahe.
• Serbisyo sa Customer: Ang mga robot sa pag-uusap sa online na idinisenyo para sa komunikasyon ng customer ay isa sa mga pinaka-ginagamit na bahagi ng machine learning. Ang mga robot sa pag-uusap sa online ay makakasagot sa mga madalas itanong ng mga customer at makakapagbigay ng personalized na payo sa mga user. Ang mga robot sa pagmemensahe, virtual at voice assistant sa mga e-commerce na site ay magandang halimbawa ng paggamit ng machine learning.

Ano ang Deep Learning?

Ang malalim na pag-aaral, na itinuturing na isang sub-branch ng machine learning, ay isang pamamaraan na gumagawa ng mga pattern gamit ang mga algorithm at malalaking dataset at nagbibigay ng mga naaangkop na sagot sa mga pattern na ito, nang walang interbensyon ng tao. Ang mga data scientist ay kadalasang gumagamit ng deep learning software upang suriin ang malaki at kumplikadong data, magsagawa ng mga kumplikadong gawain, at tumugon sa mga larawan, text, at audio nang mas mabilis kaysa sa mga tao.

Ang malalim na diskarte sa pag-aaral ay nagtuturo sa mga device na mag-filter, mag-uri-uriin at gumawa ng mga hula mula sa mga input ng audio, text o imahe. Salamat sa malalim na pag-aaral, mauunawaan at mailapat ng mga smart home device ang mga voice command, at maaaring makilala ng mga autonomous na sasakyan ang mga pedestrian sa iba pang mga bagay. Gumagamit ang deep learning technique ng programmable neural network para may kakayahan ang mga machine na gumawa ng mga tamang desisyon nang walang human factor. Malalim na pag-aaral, ang lugar ng paggamit na tumataas araw-araw; Mayroon siyang boses sa maraming larangan tulad ng mga voice at face recognition system, mga autopilot ng sasakyan, mga sasakyang walang driver, mga sistema ng alarma, sektor ng kalusugan, pagpapabuti ng imahe, at pagsusuri sa banta sa cyber.

Ano ang mga Pagkakaiba sa pagitan ng Machine Learning at Deep Learning?

Bagama't ang mga konsepto ng machine learning at deep learning ay kadalasang ginagamit nang palitan, mayroon silang iba't ibang katangian. Ang pangunahing pagkakaiba ay ang dami ng data na naproseso. Ang maliit na halaga ng data ay sapat upang makagawa ng mga hula sa machine learning. Sa malalim na pag-aaral, malaking halaga ng data ang kailangan upang bumuo ng kakayahang panghuhula. Alinsunod dito, hindi na kailangan ng mataas na computational power sa machine learning, samantalang maraming matrix multiplication operations ang ginagamit sa deep learning technique.

Para sa pagkuha ng kasanayan sa machine learning, kailangang tukuyin at gawin ng mga user ang mga feature. Sa deep learning technique, natutunan ang mga feature mula sa data at ang mga bagong feature ay nilikha ng system mismo. Output sa machine learning; habang binubuo ito ng mga numerical values ​​gaya ng classification o score, sa deep learning technique ang output ay; maaaring magkaiba sa anyo ng teksto, audio o marka.