Học máy là gì? Công dụng của Học máy là gì?

Một trong những chủ đề trong chương trình nghị sự của thế giới số hóa, vốn ngày càng phổ biến trong những năm gần đây, là học máy, tức là học máy. Học máy là gì, một khái niệm quan trọng trong lĩnh vực ngân hàng và công nghệ trí tuệ nhân tạo và mang lại nhiều lợi thế cho lĩnh vực ngân hàng?

Học máy là gì?

Học máy, có thể được định nghĩa là một loại ứng dụng trong đó các chương trình máy tính có thể học các mẫu thông qua dữ liệu đào tạo và thuật toán, là một nhánh con của trí tuệ nhân tạo. Ứng dụng bắt chước chuyển động của con người, nhằm mục đích học hỏi thông qua trải nghiệm mà không cần lập trình. Nhờ dữ liệu đào tạo và thuật toán, nó phát hiện dữ liệu và tự động hoàn thành nhiệm vụ bằng cách đưa ra dự đoán.

Máy học trí tuệ nhân tạo, được nhà nghiên cứu Arthur Samuel của IBM sử dụng lần đầu tiên vào năm 1959, là nền tảng của các ứng dụng như Trợ lý Google và Siri được sử dụng ngày nay. Học máy, được coi là một nhánh phụ của trí tuệ nhân tạo, cho phép máy tính suy nghĩ như con người và tự thực hiện các nhiệm vụ của mình.

Để máy tính có thể suy nghĩ như con người, một mạng nơ-ron bao gồm các thuật toán được mô hình hóa dựa trên cơ sở não người được sử dụng.

Công dụng của Học máy là gì?

Trong thế giới ngày nay, nơi công nghệ đang phát triển và quá trình số hóa đang lan rộng nhanh chóng, các ứng dụng học máy có thể được sử dụng trong hầu hết các lĩnh vực. Bạn có thể gặp máy học trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là mua sắm trực tuyến, các ứng dụng truyền thông xã hội, lĩnh vực tài chính ngân hàng, y tế và giáo dục. Để hiểu rõ hơn về các lĩnh vực sử dụng của máy học, chúng tôi đã liệt kê một vài ví dụ cho bạn:

• ASR (Nhận dạng giọng nói tự động): Được thiết kế bằng cách sử dụng công nghệ NLP (liên kết có thể được liên kết với nội dung NLP) để chuyển giọng nói của con người thành văn bản, ASR cho phép thực hiện các cuộc gọi thoại từ thiết bị di động hoặc các cuộc trò chuyện để liên lạc với bên kia dưới dạng tin nhắn.
• Dịch vụ khách hàng: Robot hội thoại trực tuyến được thiết kế để giao tiếp với khách hàng là một trong những lĩnh vực mà máy học được áp dụng nhiều nhất. Robot trò chuyện trực tuyến có thể trả lời các câu hỏi thường gặp của khách hàng và đưa ra lời khuyên được cá nhân hóa cho người dùng. Robot nhắn tin, trợ lý ảo và giọng nói trên các trang thương mại điện tử là những ví dụ điển hình về việc sử dụng máy học.

Học sâu là gì?

Học sâu, được coi là một nhánh con của học máy, là một kỹ thuật tạo ra các mẫu bằng cách sử dụng các thuật toán và bộ dữ liệu khổng lồ và đưa ra câu trả lời thích hợp cho các mẫu này mà không cần sự can thiệp của con người. Các nhà khoa học dữ liệu thường sử dụng phần mềm học sâu để phân tích dữ liệu lớn và phức tạp, thực hiện các tác vụ phức tạp và phản hồi hình ảnh, văn bản và âm thanh nhanh hơn con người.

Kỹ thuật học sâu dạy các thiết bị lọc, phân loại và đưa ra dự đoán từ đầu vào âm thanh, văn bản hoặc hình ảnh. Nhờ học sâu, các thiết bị nhà thông minh có thể hiểu và áp dụng lệnh thoại, đồng thời các phương tiện tự hành có thể phân biệt người đi bộ với các đối tượng khác. Kỹ thuật học sâu sử dụng một mạng nơ-ron có thể lập trình để máy móc có khả năng đưa ra quyết định chính xác mà không cần đến yếu tố con người. Học sâu, diện tích sử dụng đang tăng lên từng ngày; Ông có tiếng nói trong nhiều lĩnh vực như hệ thống nhận dạng giọng nói và khuôn mặt, máy lái tự động trên xe, phương tiện không người lái, hệ thống báo động, lĩnh vực y tế, cải thiện hình ảnh và phân tích mối đe dọa mạng.

Sự khác biệt giữa Học máy và Học sâu là gì?

Mặc dù các khái niệm về học máy và học sâu thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng chúng có các tính chất khác nhau. Sự khác biệt chính là lượng dữ liệu được xử lý. Một lượng nhỏ dữ liệu đủ để đưa ra dự đoán trong học máy. Trong học tập sâu, lượng dữ liệu khổng lồ là cần thiết để phát triển khả năng dự đoán. Do đó, không cần phải có sức mạnh tính toán cao trong học máy, trong khi nhiều phép toán nhân ma trận được sử dụng trong kỹ thuật học sâu.

Để đạt được kỹ năng học máy, các tính năng cần được xác định và tạo bởi người dùng. Trong kỹ thuật học sâu, các tính năng được học từ dữ liệu và các tính năng mới được tạo bởi chính hệ thống. Đầu ra trong học máy; trong khi nó bao gồm các giá trị số như phân loại hoặc điểm số, thì trong kỹ thuật học sâu, đầu ra là; có thể khác nhau ở dạng văn bản, âm thanh hoặc điểm số.