Què és l'aprenentatge automàtic? Quins són els usos de l'aprenentatge automàtic?

Un dels temes de l'agenda del món digitalitzat, la popularitat del qual ha augmentat en els darrers anys, és l'aprenentatge automàtic, és a dir, l'aprenentatge automàtic. Què és l'aprenentatge automàtic, que és un concepte important pel que fa a les tecnologies bancàries i d'intel·ligència artificial i ofereix molts avantatges al sector bancari?

Què és l'aprenentatge automàtic?

L'aprenentatge automàtic, que es pot definir com una mena d'aplicació en què els programes informàtics poden aprendre patrons mitjançant dades d'entrenament i algorismes, és una subbranca de la intel·ligència artificial. L'aplicació, que imita els moviments humans, pretén aprendre a través de l'experiència, sense programar. Gràcies a les dades d'entrenament i als algorismes, detecta dades i completa automàticament les tasques fent prediccions.

L'aprenentatge automàtic d'intel·ligència artificial, utilitzat per primera vegada per l'investigador d'IBM Arthur Samuel el 1959, constitueix la base d'aplicacions com Google Assistant i Siri que s'utilitzen avui dia. L'aprenentatge automàtic, que es considera una subbranca de la intel·ligència artificial, permet a l'ordinador pensar com un humà i realitzar les seves tasques per si mateix.

Perquè l'ordinador pensi com un humà, s'utilitza una xarxa neuronal formada per algorismes modelats a partir del cervell humà.

Quins són els usos de l'aprenentatge automàtic?

En el món actual, on la tecnologia s'està desenvolupant i el procés de digitalització s'estén ràpidament, les aplicacions d'aprenentatge automàtic es poden utilitzar en gairebé tots els camps. Podeu trobar aprenentatge automàtic en moltes àrees, especialment compres en línia, aplicacions de xarxes socials, sector bancari i financer, salut i educació. Per tal de conèixer millor les àrees d'ús de l'aprenentatge automàtic, us hem enumerat alguns exemples:

• ASR (reconeixement automàtic de la veu): dissenyat utilitzant la tecnologia NLP (l'enllaç es pot enllaçar al contingut de NLP) per convertir veus humanes en text, ASR permet fer trucades de veu des de dispositius mòbils o que les converses arribin a l'altra part en forma de missatges.
• Atenció al client: els robots de conversa en línia dissenyats per a la comunicació amb el client són una de les àrees més aplicades de l'aprenentatge automàtic. Els robots de conversa en línia poden respondre les preguntes més freqüents dels clients i oferir assessorament personalitzat als usuaris. Els robots de missatgeria, els assistents virtuals i de veu als llocs de comerç electrònic són bons exemples d'ús de l'aprenentatge automàtic.

Què és l'aprenentatge profund?

L'aprenentatge profund, que es considera una subbranca de l'aprenentatge automàtic, és una tècnica que crea patrons mitjançant algorismes i grans conjunts de dades i dóna respostes adequades a aquests patrons, sense intervenció humana. Els científics de dades sovint utilitzen programari d'aprenentatge profund per analitzar dades grans i complexes, realitzar tasques complexes i respondre a imatges, text i àudio més ràpidament que els humans.

La tècnica d'aprenentatge profund ensenya als dispositius a filtrar, classificar i fer prediccions a partir d'entrada d'àudio, text o imatge. Gràcies a l'aprenentatge profund, els dispositius domèstics intel·ligents poden entendre i aplicar ordres de veu, i els vehicles autònoms poden distingir els vianants d'altres objectes. La tècnica d'aprenentatge profund utilitza una xarxa neuronal programable perquè les màquines tinguin la capacitat de prendre decisions correctes sense el factor humà. Aprenentatge profund, l'àrea d'ús del qual augmenta dia a dia; Té veu en molts camps com ara sistemes de reconeixement de veu i cares, pilots automàtics de vehicles, vehicles sense conductor, sistemes d'alarma, sector de la salut, millora de la imatge i anàlisi d'amenaces cibernètiques.

Quines diferències hi ha entre l'aprenentatge automàtic i l'aprenentatge profund?

Encara que els conceptes d'aprenentatge automàtic i aprenentatge profund s'utilitzen sovint de manera intercanviable, tenen propietats diferents. La diferència principal és la quantitat de dades processades. Petites quantitats de dades són suficients per fer prediccions en l'aprenentatge automàtic. En l'aprenentatge profund, es necessiten grans quantitats de dades per desenvolupar la capacitat predictiva. En conseqüència, no hi ha necessitat d'una gran potència computacional en l'aprenentatge automàtic, mentre que moltes operacions de multiplicació de matrius s'utilitzen en la tècnica d'aprenentatge profund.

Per a l'adquisició d'habilitats d'aprenentatge automàtic, les funcions han de ser definides i creades pels usuaris. En la tècnica d'aprenentatge profund, les característiques s'aprenen a partir de les dades i les noves característiques són creades pel propi sistema. Sortida en aprenentatge automàtic; mentre que consta de valors numèrics com la classificació o la puntuació, en la tècnica d'aprenentatge profund la sortida és; pot diferir en la forma de text, àudio o partitura.