Соңғы жылдары танымалдығы артқан цифрландырылған әлемнің күн тәртібіндегі тақырыптардың бірі - машиналық оқыту, яғни машиналық оқыту. Банктік және жасанды интеллект технологиялары тұрғысынан маңызды тұжырымдама болып табылатын және банк секторына көптеген артықшылықтарды ұсынатын машиналық оқыту дегеніміз не?
Machine Learning дегеніміз не?
Компьютерлік оқыту деректері мен алгоритмдері арқылы үлгілерді үйренуге болатын компьютерлік бағдарламалардың бір түрі ретінде анықтауға болатын машиналық оқыту жасанды интеллекттің қосалқы тармағы болып табылады. Адам қозғалысына еліктейтін қолданба бағдарламалаусыз, тәжірибе арқылы үйренуді көздейді. Жаттығу деректері мен алгоритмдерінің арқасында ол деректерді анықтайды және болжам жасау арқылы тапсырмаларды автоматты түрде орындайды.
Алғаш рет 1959 жылы IBM зерттеушісі Артур Сэмюэл пайдаланған жасанды интеллект машиналық оқыту бүгінде қолданылатын Google Assistant және Siri сияқты қолданбалардың негізін құрайды. Жасанды интеллекттің қосалқы тармағы ретінде қарастырылатын машиналық оқыту компьютерге адам сияқты ойлауға және өз міндеттерін өздігінен орындауға мүмкіндік береді.
Компьютердің адам сияқты ойлауы үшін адам миы негізінде модельделген алгоритмдерден тұратын нейрондық желі қолданылады.
Машиналық оқытудың қандай мақсаттары бар?
Технологиялар дамып, цифрландыру процесі қарқынды дамып жатқан қазіргі әлемде машиналық оқыту қосымшаларын барлық дерлік салада қолдануға болады. Сіз көптеген салаларда машиналық оқытуды кездестіре аласыз, әсіресе онлайн-сауда, әлеуметтік медиа қолданбалары, банк және қаржы секторы, денсаулық сақтау және білім беру. Машиналық оқытудың қолдану салаларын жақсырақ білу үшін біз сізге бірнеше мысал келтірдік:
- ASR (сөзді автоматты түрде тану): адам дауысын мәтінге түрлендіру үшін NLP технологиясын (сілтемені NLP мазмұнына байланыстыруға болады) пайдалану арқылы жасалған ASR мобильді құрылғылардан дауыстық қоңыраулар жасауға немесе сөйлесулерді басқа тарапқа келесі форматта жеткізуге мүмкіндік береді. хабарлар.
- Тұтынушыларға қызмет көрсету: Тұтынушылармен байланысуға арналған онлайн сөйлесу роботтары машиналық оқыту ең көп қолданылатын салалардың бірі болып табылады. Онлайн сөйлесу роботтары тұтынушылар жиі қоятын сұрақтарға жауап бере алады және пайдаланушыларға жеке кеңестер бере алады. Электрондық коммерция сайттарындағы хабар алмасу роботтары, виртуалды және дауыстық көмекшілер машинаны оқытуды пайдаланудың жақсы мысалдары болып табылады.
Терең оқыту дегеніміз не?
Машиналық оқытудың қосалқы тармағы болып саналатын терең оқыту - адамның араласуынсыз алгоритмдер мен үлкен деректер жиынын пайдаланып үлгілерді жасайтын және осы үлгілерге сәйкес жауап беретін әдіс. Деректер ғалымдары үлкен және күрделі деректерді талдау, күрделі тапсырмаларды орындау және суреттерге, мәтінге және дыбысқа адамдарға қарағанда жылдамырақ жауап беру үшін терең оқыту бағдарламалық құралын жиі пайдаланады.
Терең оқыту техникасы құрылғыларды аудио, мәтін немесе кескін кірістерінен сүзуге, жіктеуге және болжам жасауға үйретеді. Терең оқытудың арқасында смарт үй құрылғылары дауыстық командаларды түсініп, қолдана алады, ал автономды көліктер жаяу жүргіншілерді басқа нысандардан ажырата алады. Терең оқыту әдістемесі бағдарламаланатын нейрондық желіні пайдаланады, сондықтан машиналар адам факторынсыз дұрыс шешім қабылдау мүмкіндігіне ие болады. Қолдану аймағы күннен күнге артып келе жатқан тереңдетіп оқыту; Оның дауыс пен бетті тану жүйелері, көліктің автопилоттары, жүргізушісіз көліктер, дабыл жүйелері, денсаулық сақтау секторы, кескінді жақсарту және киберқауіптерді талдау сияқты көптеген салаларда дауысы бар.
Машиналық оқыту мен терең оқытудың қандай айырмашылықтары бар?
Машиналық оқыту және терең оқыту ұғымдары жиі синоним ретінде қолданылғанымен, олардың әртүрлі қасиеттері бар. Негізгі айырмашылық өңделген деректер көлемі болып табылады. Шағын деректер көлемі машиналық оқытуда болжам жасау үшін жеткілікті. Терең оқытуда болжау қабілетін дамыту үшін үлкен көлемдегі деректер қажет. Тиісінше, машиналық оқытуда жоғары есептеу қуатының қажеті жоқ, ал терең оқыту әдістемесінде көптеген матрицалық көбейту операциялары қолданылады.
Машинамен үйрену дағдыларын меңгеру үшін мүмкіндіктерді пайдаланушылар анықтап, жасау керек. Терең оқыту әдістемесінде мүмкіндіктер деректерден үйренеді және жүйенің өзі жаңа мүмкіндіктерді жасайды. Машиналық оқытудағы нәтиже; ол жіктеу немесе балл сияқты сандық мәндерден тұратын болса, терең оқыту әдістемесінде нәтиже болады; мәтін, дыбыс немесе балл түрінде әр түрлі болуы мүмкін.
Бірінші болып пікір айтыңыз