Kio estas Maŝina Lernado? Kio estas la Uzoj de Maŝina Lernado?

Unu el la temoj en la tagordo de la ciferecigita mondo, kies populareco pliiĝis en la lastaj jaroj, estas maŝina lernado, tio estas, maŝina lernado. Kio estas maŝinlernado, kiu estas grava koncepto laŭ bankaj kaj artefarita inteligenteco teknologioj kaj ofertas multajn avantaĝojn al la banka sektoro?

Kio estas Maŝina Lernado?

Maŝina lernado, kiu povas esti difinita kiel speco de aplikaĵo, en kiu komputilaj programoj povas lerni ŝablonojn per trejnado de datumoj kaj algoritmoj, estas subbranĉo de artefarita inteligenteco. La aplikaĵo, kiu imitas homajn movojn, celas lerni per sperto, sen programado. Danke al trejnaj datumoj kaj algoritmoj, ĝi detektas datumojn kaj aŭtomate kompletigas taskojn per antaŭdiroj.

La maŝinlernado de artefarita inteligenteco, unue uzita fare de IBM-esploristo Arthur Samuel en 1959, formas la bazon de aplikoj kiel ekzemple Google Assistant kaj Siri uzataj hodiaŭ. Maŝina lernado, kiu estas konsiderata kiel subbranĉo de artefarita inteligenteco, ebligas al la komputilo pensi kiel homo kaj plenumi siajn taskojn memstare.

Por ke la komputilo pensu kiel homo, neŭrala reto konsistanta el algoritmoj modeligitaj surbaze de la homa cerbo estas uzata.

Kio estas la Uzoj de Maŝina Lernado?

En la nuna mondo, kie teknologio disvolviĝas kaj la cifereciga procezo rapide disvastiĝas, maŝinlernadaplikoj povas esti uzataj en preskaŭ ĉiu kampo. Vi povas renkonti maŝinlernadon en multaj areoj, precipe interreta butikumado, sociaj amaskomunikiloj, banka kaj financa sektoro, sano kaj edukado. Por pli bone koni la uzajn areojn de maŝinlernado, ni listigis kelkajn ekzemplojn por vi:

• ASR (Aŭtomata Parola Rekono): Dizajnite per utiligado de NLP-teknologio (ligo povas esti ligita al NLP-enhavo) por konverti homajn voĉojn al teksto, ASR ebligas voĉvokojn esti faritaj de porteblaj aparatoj aŭ la konversacioj por atingi la alian partion en la formo de mesaĝojn.
• Klienta Servo: Interretaj konversaciaj robotoj dezajnitaj por klienta komunikado estas unu el la plej aplikataj areoj de maŝinlernado. Interretaj konversaciaj robotoj povas respondi oftajn demandojn de klientoj kaj provizi personigitajn konsilojn al uzantoj. Mesaĝaj robotoj, virtualaj kaj voĉaj asistantoj en retkomercaj retejoj estas bonaj ekzemploj de maŝinlernada uzo.

Kio estas Profunda Lernado?

Profunda lernado, kiu estas konsiderita subbranĉo de maŝinlernado, estas tekniko kiu kreas ŝablonojn uzante algoritmojn kaj grandegajn datumarojn kaj donas taŭgajn respondojn al ĉi tiuj ŝablonoj, sen homa interveno. Datensciencistoj ofte uzas profundan lernan programaron por analizi grandajn kaj kompleksajn datumojn, plenumi kompleksajn taskojn kaj respondi al bildoj, tekstoj kaj audio pli rapide ol homoj.

Profunda lerna tekniko instruas aparatojn filtri, klasifiki kaj fari antaŭdirojn el audio, teksto aŭ bildaj enigaĵoj. Danke al profunda lernado, inteligentaj hejmaj aparatoj povas kompreni kaj apliki voĉkomandojn, kaj aŭtonomaj veturiloj povas distingi piedirantojn de aliaj objektoj. La tekniko de profunda lernado uzas programeblan neŭralan reton, por ke maŝinoj havu la kapablon fari ĝustajn decidojn sen la homa faktoro. Profunda lernado, kies uzado areo pliiĝas tago post tago; Li havas voĉon en multaj kampoj kiel ekzemple voĉo kaj vizaĝrekonsistemoj, veturilaŭtomatpilotoj, senŝoforaj veturiloj, alarmsistemoj, sansektoro, bildplibonigo, kaj ciberminacanalizo.

Kio estas la Diferencoj Inter Maŝina Lernado kaj Profunda Lernado?

Kvankam la konceptoj de maŝinlernado kaj profunda lernado ofte estas uzataj interŝanĝeble, ili havas malsamajn ecojn. La ĉefa diferenco estas la kvanto de datumoj prilaboritaj. Malgrandaj kvantoj da datumoj sufiĉas por fari antaŭdirojn en maŝinlernado. En profunda lernado, grandegaj kvantoj da datumoj estas necesaj por evoluigi prognozan kapablon. Sekve, ekzistas neniu bezono de alta komputila potenco en maŝinlernado, dum multaj matricaj multiplikaj operacioj estas uzitaj en profunda lernado-tekniko.

Por maŝinlernada lerteco-akiro, funkcioj devas esti difinitaj kaj kreitaj de uzantoj. En profunda lerna tekniko, funkcioj estas lernitaj de datumoj kaj novaj funkcioj estas kreitaj de la sistemo mem. Eligo en maŝinlernado; dum ĝi konsistas el nombraj valoroj kiel klasifiko aŭ poentaro, en profunda lernado tekniko la eligo estas; povas malsami en la formo de teksto, audio aŭ partituro.