Ένα από τα θέματα στην ατζέντα του ψηφιοποιημένου κόσμου, του οποίου η δημοτικότητα έχει αυξηθεί τα τελευταία χρόνια, είναι η μηχανική μάθηση, δηλαδή η μηχανική μάθηση. Τι είναι η μηχανική μάθηση, η οποία είναι μια σημαντική έννοια όσον αφορά τις τραπεζικές τεχνολογίες και τις τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης και προσφέρει πολλά πλεονεκτήματα στον τραπεζικό τομέα;
Τι είναι η Μηχανική Μάθηση;
Η μηχανική μάθηση, η οποία μπορεί να οριστεί ως ένα είδος εφαρμογής στην οποία τα προγράμματα υπολογιστών μπορούν να μάθουν μοτίβα μέσω εκπαιδευτικών δεδομένων και αλγορίθμων, είναι ένας υποκλάδος της τεχνητής νοημοσύνης. Η εφαρμογή, που μιμείται τις ανθρώπινες κινήσεις, στοχεύει στη μάθηση μέσα από την εμπειρία, χωρίς προγραμματισμό. Χάρη σε δεδομένα εκπαίδευσης και αλγόριθμους, εντοπίζει δεδομένα και ολοκληρώνει αυτόματα εργασίες κάνοντας προβλέψεις.
Η μηχανική μάθηση τεχνητής νοημοσύνης, που χρησιμοποιήθηκε για πρώτη φορά από τον ερευνητή της IBM, Arthur Samuel, το 1959, αποτελεί τη βάση εφαρμογών όπως το Google Assistant και το Siri που χρησιμοποιούνται σήμερα. Η μηχανική μάθηση, η οποία θεωρείται υποκλάδος της τεχνητής νοημοσύνης, δίνει τη δυνατότητα στον υπολογιστή να σκέφτεται σαν άνθρωπος και να εκτελεί τα καθήκοντά του μόνος του.
Για να μπορεί ο υπολογιστής να σκέφτεται σαν άνθρωπος, χρησιμοποιείται ένα νευρωνικό δίκτυο που αποτελείται από αλγόριθμους που έχουν διαμορφωθεί με βάση τον ανθρώπινο εγκέφαλο.
Ποιες είναι οι χρήσεις της Μηχανικής Μάθησης;
Στον σημερινό κόσμο όπου η τεχνολογία αναπτύσσεται και η διαδικασία ψηφιοποίησης εξαπλώνεται ραγδαία, οι εφαρμογές μηχανικής μάθησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν σχεδόν σε κάθε τομέα. Μπορείτε να συναντήσετε τη μηχανική μάθηση σε πολλούς τομείς, ειδικά σε διαδικτυακές αγορές, εφαρμογές μέσων κοινωνικής δικτύωσης, τραπεζικό και χρηματοοικονομικό τομέα, υγεία και εκπαίδευση. Για να γνωρίσετε καλύτερα τους τομείς χρήσης της μηχανικής εκμάθησης, παραθέτουμε μερικά παραδείγματα για εσάς:
- ASR (Automatic Speech Recognition): Σχεδιασμένο με τη χρήση τεχνολογίας NLP (ο σύνδεσμος μπορεί να συνδεθεί με περιεχόμενο NLP) για τη μετατροπή των ανθρώπινων φωνών σε κείμενο, το ASR επιτρέπει την πραγματοποίηση φωνητικών κλήσεων από κινητές συσκευές ή τις συνομιλίες για να φτάσουν στο άλλο μέρος με τη μορφή μηνύματα.
- Εξυπηρέτηση πελατών: Τα ρομπότ διαδικτυακής συνομιλίας που έχουν σχεδιαστεί για την επικοινωνία με τους πελάτες είναι ένας από τους τομείς όπου η μηχανική εκμάθηση εφαρμόζεται περισσότερο. Τα ρομπότ διαδικτυακής συνομιλίας μπορούν να απαντήσουν σε συχνές ερωτήσεις των πελατών και να παρέχουν εξατομικευμένες συμβουλές στους χρήστες. Τα ρομπότ ανταλλαγής μηνυμάτων, οι εικονικοί και φωνητικοί βοηθοί σε ιστότοπους ηλεκτρονικού εμπορίου είναι καλά παραδείγματα χρήσης μηχανικής εκμάθησης.
Τι είναι το Deep Learning;
Η βαθιά μάθηση, η οποία θεωρείται υποκλάδος της μηχανικής μάθησης, είναι μια τεχνική που δημιουργεί μοτίβα χρησιμοποιώντας αλγόριθμους και τεράστια σύνολα δεδομένων και δίνει κατάλληλες απαντήσεις σε αυτά τα μοτίβα, χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση. Οι επιστήμονες δεδομένων χρησιμοποιούν συχνά λογισμικό βαθιάς εκμάθησης για να αναλύουν μεγάλα και πολύπλοκα δεδομένα, να εκτελούν σύνθετες εργασίες και να ανταποκρίνονται σε εικόνες, κείμενο και ήχο πιο γρήγορα από τους ανθρώπους.
Η τεχνική Deep Learning διδάσκει τις συσκευές να φιλτράρουν, να ταξινομούν και να κάνουν προβλέψεις από εισόδους ήχου, κειμένου ή εικόνας. Χάρη στη βαθιά μάθηση, οι έξυπνες οικιακές συσκευές μπορούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν φωνητικές εντολές και τα αυτόνομα οχήματα μπορούν να διακρίνουν τους πεζούς από άλλα αντικείμενα. Η τεχνική βαθιάς μάθησης χρησιμοποιεί ένα προγραμματιζόμενο νευρωνικό δίκτυο έτσι ώστε οι μηχανές να έχουν τη δυνατότητα να λαμβάνουν σωστές αποφάσεις χωρίς τον ανθρώπινο παράγοντα. Η βαθιά μάθηση, η περιοχή χρήσης της οποίας αυξάνεται μέρα με τη μέρα. Έχει φωνή σε πολλούς τομείς όπως συστήματα αναγνώρισης φωνής και προσώπου, αυτόματους πιλότους οχημάτων, οχήματα χωρίς οδηγό, συστήματα συναγερμού, τομέα υγείας, βελτίωση εικόνας και ανάλυση κυβερνοαπειλών.
Ποιες είναι οι διαφορές μεταξύ της μηχανικής μάθησης και της βαθιάς μάθησης;
Αν και οι έννοιες της μηχανικής μάθησης και της βαθιάς μάθησης χρησιμοποιούνται συχνά εναλλακτικά, έχουν διαφορετικές ιδιότητες. Η κύρια διαφορά είναι ο όγκος των δεδομένων που υποβάλλονται σε επεξεργασία. Μικρές ποσότητες δεδομένων επαρκούν για να γίνουν προβλέψεις στη μηχανική μάθηση. Στη βαθιά μάθηση, απαιτούνται τεράστιες ποσότητες δεδομένων για την ανάπτυξη της ικανότητας πρόβλεψης. Κατά συνέπεια, δεν υπάρχει ανάγκη για υψηλή υπολογιστική ισχύ στη μηχανική μάθηση, ενώ πολλές λειτουργίες πολλαπλασιασμού πινάκων χρησιμοποιούνται στην τεχνική βαθιάς μάθησης.
Για την απόκτηση δεξιοτήτων μηχανικής μάθησης, οι δυνατότητες πρέπει να ορίζονται και να δημιουργούνται από τους χρήστες. Στην τεχνική βαθιάς μάθησης, τα χαρακτηριστικά μαθαίνονται από δεδομένα και δημιουργούνται νέα χαρακτηριστικά από το ίδιο το σύστημα. Έξοδος στη μηχανική μάθηση. ενώ αποτελείται από αριθμητικές τιμές όπως ταξινόμηση ή βαθμολογία, στην τεχνική βαθιάς μάθησης το αποτέλεσμα είναι μπορεί να διαφέρει ως προς τη μορφή κειμένου, ήχου ή παρτιτούρας.
Γίνετε ο πρώτος που θα σχολιάσει