近年人気が高まっているデジタル化された世界の議題の一つは、機械学習、つまり機械学習です。銀行や人工知能技術の観点から重要な概念であり、銀行セクターに多くの利点を提供する機械学習とは何ですか？

機械学習とは何ですか？

機械学習は、コンピュータープログラムがトレーニングデータとアルゴリズムを通じてパターンを学習できる一種のアプリケーションとして定義でき、人工知能のサブブランチです。人間の動きを模倣するこのアプリケーションは、プログラミングを行わずに、経験を通じて学習することを目的としています。トレーニングデータとアルゴリズムのおかげで、データを検出し、予測を行うことでタスクを自動的に完了します。

1959年にIBMの研究者ArthurSamuelによって最初に使用された人工知能の機械学習は、現在使用されているGoogleアシスタントやSiriなどのアプリケーションの基礎を形成しています。人工知能のサブブランチと見なされる機械学習により、コンピューターは人間のように考え、自分でタスクを実行できます。

コンピュータが人間のように考えるために、人間の脳に基づいてモデル化されたアルゴリズムで構成されるニューラルネットワークが使用されます。

機械学習の用途は何ですか？

テクノロジーが発展し、デジタル化プロセスが急速に普及している今日の世界では、機械学習アプリケーションはほぼすべての分野で使用できます。多くの分野、特にオンラインショッピング、ソーシャルメディアアプリケーション、銀行および金融セクター、健康および教育で機械学習に遭遇する可能性があります。機械学習の使用分野をよりよく理解するために、いくつかの例をリストしました。

ASR（自動音声認識）：NLPテクノロジー（リンクはNLPコンテンツにリンク可能）を利用して人間の声をテキストに変換することで設計されたASRを使用すると、モバイルデバイスから音声通話を発信したり、会話を次の形式で相手に送信したりできます。メッセージ。
カスタマーサービス：カスタマーコミュニケーション用に設計されたオンライン会話ロボットは、機械学習で最も応用されている分野のXNUMXつです。オンライン会話ロボットは、顧客からのよくある質問に答えたり、ユーザーに個別のアドバイスを提供したりできます。 eコマースサイトのメッセージングロボット、仮想アシスタント、音声アシスタントは、機械学習の使用例です。

ディープラーニングとは何ですか？

機械学習のサブブランチと見なされるディープラーニングは、アルゴリズムと膨大なデータセットを使用してパターンを作成し、人間の介入なしにこれらのパターンに適切な回答を提供する手法です。データサイエンティストは、ディープラーニングソフトウェアを使用して、大規模で複雑なデータを分析し、複雑なタスクを実行し、人間よりも速く画像、テキスト、音声に応答することがよくあります。

ディープラーニング技術は、音声、テキスト、または画像の入力からフィルタリング、分類、および予測を行うためのデバイスを教えます。ディープラーニングのおかげで、スマートホームデバイスは音声コマンドを理解して適用でき、自動運転車は歩行者を他の物体から区別できます。深層学習技術は、プログラム可能なニューラルネットワークを使用するため、機械は人的要因なしに正しい決定を下すことができます。ディープラーニング、日々増加している使用領域; 彼は、音声および顔認識システム、車両の自動操縦、無人車両、警報システム、健康セクター、画像改善、サイバー脅威分析など、多くの分野で発言権を持っています。

機械学習とディープラーニングの違いは何ですか？

機械学習と深層学習の概念は同じ意味で使用されることがよくありますが、それらには異なる特性があります。主な違いは、処理されるデータの量です。機械学習で予測を行うには、少量のデータで十分です。深層学習では、予測能力を開発するために大量のデータが必要です。したがって、機械学習では高い計算能力は必要ありませんが、深層学習手法では多くの行列乗算演算が使用されます。

機械学習のスキルを習得するには、機能をユーザーが定義して作成する必要があります。深層学習技術では、特徴はデータから学習され、新しい特徴はシステム自体によって作成されます。機械学習の出力; 分類やスコアなどの数値で構成されていますが、深層学習技術での出力は、テキスト、オーディオ、またはスコアの形式が異なる場合があります。

機械学習とは何ですか？機械学習の用途は何ですか？