Yksi viime vuosina suosionsa kasvaneen digitalisoituneen maailman asialistalla on koneoppiminen eli koneoppiminen. Mitä on koneoppiminen, joka on tärkeä käsite pankki- ja tekoälyteknologian kannalta ja tarjoaa monia etuja pankkisektorille?
Mitä on koneoppiminen?
Koneoppiminen, joka voidaan määritellä eräänlaiseksi sovellukseksi, jossa tietokoneohjelmat voivat oppia malleja opetusdatan ja algoritmien avulla, on tekoälyn alahaara. Ihmisen liikkeitä jäljittelevä sovellus pyrkii oppimaan kokemuksen kautta, ilman ohjelmointia. Harjoitustietojen ja algoritmien ansiosta se havaitsee tiedot ja suorittaa tehtävät automaattisesti tekemällä ennusteita.
Tekoälyn koneoppiminen, jota IBM-tutkija Arthur Samuel käytti ensimmäisen kerran vuonna 1959, muodostaa perustan nykyisille sovelluksille, kuten Google Assistant ja Siri. Koneoppiminen, jota pidetään tekoälyn alahaarana, mahdollistaa tietokoneen ajattelemisen ihmisen tavoin ja hoitaa tehtävänsä itsenäisesti.
Jotta tietokone voisi ajatella ihmisen tavoin, käytetään ihmisen aivojen perusteella mallinnetuista algoritmeista koostuvaa neuroverkkoa.
Mitkä ovat koneoppimisen käyttötarkoitukset?
Nykymaailmassa, jossa teknologia kehittyy ja digitalisaatioprosessi leviää nopeasti, koneoppimissovelluksia voidaan käyttää lähes kaikilla aloilla. Koneoppimista voi kohdata monilla aloilla, erityisesti verkkokaupoissa, sosiaalisen median sovelluksissa, pankki- ja rahoitusalalla, terveydenhuollossa ja koulutuksessa. Jotta voisimme tutustua paremmin koneoppimisen käyttöalueisiin, olemme listanneet sinulle muutaman esimerkin:
- ASR (Automatic Speech Recognition): Suunniteltu käyttämällä NLP-tekniikkaa (linkki voidaan linkittää NLP-sisältöön) muuntamaan ihmisäänet tekstiksi. ASR mahdollistaa äänipuhelujen soittamisen mobiililaitteista tai keskustelujen tavoittamisen toiselle osapuolelle viestejä.
- Asiakaspalvelu: Asiakasviestintään suunnitellut verkkokeskustelurobotit ovat yksi koneoppimisen sovelletuimmista alueista. Verkkokeskustelurobotit voivat vastata asiakkaiden usein kysyttyihin kysymyksiin ja tarjota henkilökohtaisia neuvoja käyttäjille. Viestintärobotit, virtuaali- ja puheavustajat verkkokauppasivustoilla ovat hyviä esimerkkejä koneoppimisen käytöstä.
Mitä syväoppiminen on?
Syväoppiminen, jota pidetään koneoppimisen alahaarana, on tekniikka, joka luo kuvioita algoritmien ja valtavien tietojoukkojen avulla ja antaa näihin malleihin asianmukaiset vastaukset ilman ihmisen puuttumista. Datatieteilijät käyttävät usein syväoppimisohjelmistoa analysoidakseen suuria ja monimutkaisia tietoja, suorittaakseen monimutkaisia tehtäviä ja vastatakseen kuviin, tekstiin ja ääneen nopeammin kuin ihmiset.
Syväoppimistekniikka opettaa laitteita suodattamaan, luokittelemaan ja ennustamaan ääni-, teksti- tai kuvasyötteitä. Syväoppimisen ansiosta älykodin laitteet voivat ymmärtää ja käyttää äänikomentoja, ja autonomiset ajoneuvot voivat erottaa jalankulkijat muista esineistä. Syväoppimistekniikka käyttää ohjelmoitavaa hermoverkkoa, jotta koneilla on kyky tehdä oikeita päätöksiä ilman inhimillistä tekijää. Syväoppiminen, jonka käyttöalue kasvaa päivä päivältä; Hänellä on ääni monilla aloilla, kuten äänen- ja kasvojentunnistusjärjestelmät, ajoneuvojen automaattiohjaukset, kuljettajattomat ajoneuvot, hälytysjärjestelmät, terveydenhuolto, kuvan parantaminen ja kyberuhkien analysointi.
Mitä eroa on koneoppimisen ja syväoppimisen välillä?
Vaikka koneoppimisen ja syväoppimisen käsitteitä käytetään usein vaihtokelpoisina, niillä on erilaisia ominaisuuksia. Suurin ero on käsiteltävän tiedon määrä. Pienet tietomäärät riittävät ennusteiden tekemiseen koneoppimisessa. Syväoppimisessa tarvitaan valtavia tietomääriä ennustamiskyvyn kehittämiseen. Näin ollen koneoppimisessa ei tarvita suurta laskentatehoa, kun taas syväoppimistekniikassa käytetään monia matriisikertotoimintoja.
Koneoppimistaitojen hankkimiseksi käyttäjien on määriteltävä ja luotava ominaisuuksia. Syväoppimistekniikassa ominaisuuksia opitaan tiedosta ja järjestelmä itse luo uusia ominaisuuksia. Tuotos koneoppimisessa; vaikka se koostuu numeerisista arvoista, kuten luokittelu tai pisteet, syväoppimistekniikassa tulos on; voivat vaihdella tekstin, äänen tai partituurin muodossa.
Ole ensimmäinen, joka kommentoi