Was ist maschinelles Lernen? Was sind die Einsatzmöglichkeiten von maschinellem Lernen?

Eines der Themen auf der Agenda der digitalisierten Welt, dessen Popularität in den letzten Jahren zugenommen hat, ist Machine Learning, also maschinelles Lernen. Was ist maschinelles Lernen, das ein wichtiges Konzept in Bezug auf Banken und Technologien der künstlichen Intelligenz ist und dem Bankensektor viele Vorteile bietet?

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen, das als eine Art Anwendung definiert werden kann, bei der Computerprogramme durch Trainingsdaten und Algorithmen Muster lernen können, ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Die Anwendung, die menschliche Bewegungen imitiert, zielt darauf ab, durch Erfahrung zu lernen, ohne zu programmieren. Dank Trainingsdaten und Algorithmen erkennt es Daten und erledigt Aufgaben automatisch, indem es Vorhersagen trifft.

Maschinelles Lernen mit künstlicher Intelligenz, das erstmals 1959 vom IBM-Forscher Arthur Samuel verwendet wurde, bildet die Grundlage für Anwendungen wie Google Assistant und Siri, die heute verwendet werden. Maschinelles Lernen, das als Teilzweig der künstlichen Intelligenz gilt, ermöglicht es dem Computer, wie ein Mensch zu denken und seine Aufgaben selbstständig auszuführen.

Damit der Computer wie ein Mensch denken kann, kommt ein neuronales Netz zum Einsatz, das aus Algorithmen besteht, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind.

Was sind die Einsatzmöglichkeiten von maschinellem Lernen?

In der heutigen Welt, in der sich die Technologie weiterentwickelt und der Digitalisierungsprozess sich schnell ausbreitet, können Anwendungen des maschinellen Lernens in fast allen Bereichen eingesetzt werden. Maschinelles Lernen begegnet Ihnen in vielen Bereichen, insbesondere Online-Shopping, Social-Media-Anwendungen, Banken- und Finanzsektor, Gesundheit und Bildung. Um die Einsatzbereiche des maschinellen Lernens besser kennenzulernen, haben wir einige Beispiele für Sie aufgelistet:

• ASR (Automatic Speech Recognition): ASR wurde unter Verwendung der NLP-Technologie (Link kann mit NLP-Inhalt verknüpft werden) entwickelt, um menschliche Stimmen in Text umzuwandeln, und ermöglicht es, Sprachanrufe von mobilen Geräten aus zu tätigen oder die Gespräche in Form von zu erreichen Mitteilungen.
• Kundenservice: Online-Gesprächsroboter, die für die Kundenkommunikation entwickelt wurden, sind einer der Bereiche, in denen maschinelles Lernen am häufigsten angewendet wird. Online-Gesprächsroboter können häufig gestellte Fragen von Kunden beantworten und Benutzern personalisierte Ratschläge geben. Messaging-Roboter, virtuelle und Sprachassistenten auf E-Commerce-Websites sind gute Beispiele für den Einsatz von maschinellem Lernen.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning, das als Teilzweig des maschinellen Lernens gilt, ist eine Technik, die mithilfe von Algorithmen und riesigen Datensätzen Muster erstellt und ohne menschliches Eingreifen angemessene Antworten auf diese Muster gibt. Data Scientists verwenden häufig Deep-Learning-Software, um große und komplexe Daten zu analysieren, komplexe Aufgaben auszuführen und schneller als Menschen auf Bilder, Text und Audio zu reagieren.

Die Deep-Learning-Technik lehrt Geräte, Audio-, Text- oder Bildeingaben zu filtern, zu klassifizieren und Vorhersagen zu treffen. Dank Deep Learning können Smart-Home-Geräte Sprachbefehle verstehen und anwenden, und autonome Fahrzeuge können Fußgänger von anderen Objekten unterscheiden. Die Deep-Learning-Technik verwendet ein programmierbares neuronales Netzwerk, damit Maschinen die richtigen Entscheidungen ohne den menschlichen Faktor treffen können. Deep Learning, dessen Einsatzgebiet von Tag zu Tag zunimmt; Er hat eine Stimme in vielen Bereichen wie Sprach- und Gesichtserkennungssystemen, Fahrzeugautopiloten, fahrerlosen Fahrzeugen, Alarmsystemen, Gesundheitssektor, Imageverbesserung und Cyber-Bedrohungsanalyse.

Was sind die Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning?

Obwohl die Konzepte maschinelles Lernen und Deep Learning oft synonym verwendet werden, haben sie unterschiedliche Eigenschaften. Der Hauptunterschied besteht in der Menge der verarbeiteten Daten. Kleine Datenmengen reichen aus, um Vorhersagen beim maschinellen Lernen zu treffen. Beim Deep Learning werden riesige Datenmengen benötigt, um die Vorhersagefähigkeit zu entwickeln. Dementsprechend ist beim maschinellen Lernen keine hohe Rechenleistung erforderlich, während beim Deep-Learning-Verfahren viele Matrixmultiplikationsoperationen verwendet werden.

Für den Erwerb von maschinellen Lernfähigkeiten müssen Funktionen von Benutzern definiert und erstellt werden. Bei der Deep-Learning-Technik werden Merkmale aus Daten gelernt und neue Merkmale vom System selbst erstellt. Ausgabe beim maschinellen Lernen; Während es sich bei der Deep-Learning-Technik um Zahlenwerte wie Einstufung oder Punktzahl handelt, ist die Ausgabe; können sich in Form von Text, Audio oder Partitur unterscheiden.