Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? Quelles sont les utilisations du Machine Learning ?

L'un des sujets à l'ordre du jour du monde numérisé, qui a gagné en popularité ces dernières années, est l'apprentissage automatique, c'est-à-dire l'apprentissage automatique. Qu'est-ce que le machine learning, qui est un concept important en termes de technologies bancaires et d'intelligence artificielle et qui offre de nombreux avantages au secteur bancaire ?

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique, qui peut être défini comme une sorte d'application dans laquelle les programmes informatiques peuvent apprendre des modèles grâce à des données de formation et des algorithmes, est une sous-branche de l'intelligence artificielle. L'application, qui imite les mouvements humains, vise à apprendre par l'expérience, sans programmation. Grâce aux données d'entraînement et aux algorithmes, il détecte les données et exécute automatiquement les tâches en faisant des prédictions.

L'apprentissage automatique de l'intelligence artificielle, utilisé pour la première fois par le chercheur d'IBM Arthur Samuel en 1959, constitue la base d'applications telles que Google Assistant et Siri utilisées aujourd'hui. L'apprentissage automatique, qui est considéré comme une sous-branche de l'intelligence artificielle, permet à l'ordinateur de penser comme un humain et d'accomplir ses tâches par lui-même.

Pour que l'ordinateur pense comme un humain, un réseau neuronal composé d'algorithmes modélisés sur la base du cerveau humain est utilisé.

Quelles sont les utilisations du Machine Learning ?

Dans le monde d'aujourd'hui, où la technologie se développe et le processus de numérisation se répand rapidement, les applications d'apprentissage automatique peuvent être utilisées dans presque tous les domaines. Vous pouvez rencontrer l'apprentissage automatique dans de nombreux domaines, en particulier les achats en ligne, les applications de médias sociaux, le secteur bancaire et financier, la santé et l'éducation. Afin de mieux connaître les domaines d'utilisation du machine learning, nous vous avons listé quelques exemples :

• ASR (Automatic Speech Recognition): Conçu en utilisant la technologie NLP (le lien peut être lié au contenu NLP) pour convertir les voix humaines en texte, ASR permet aux appels vocaux d'être passés à partir d'appareils mobiles ou aux conversations d'atteindre l'autre partie sous la forme de messages.
• Service client : les robots de conversation en ligne conçus pour la communication client sont l'un des domaines les plus appliqués de l'apprentissage automatique. Les robots de conversation en ligne peuvent répondre aux questions fréquemment posées par les clients et fournir des conseils personnalisés aux utilisateurs. Les robots de messagerie, les assistants virtuels et vocaux sur les sites de commerce électronique sont de bons exemples d'utilisation du machine learning.

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur ?

L'apprentissage en profondeur, qui est considéré comme une sous-branche de l'apprentissage automatique, est une technique qui crée des modèles à l'aide d'algorithmes et d'énormes ensembles de données et donne des réponses appropriées à ces modèles, sans intervention humaine. Les scientifiques des données utilisent souvent des logiciels d'apprentissage en profondeur pour analyser des données volumineuses et complexes, effectuer des tâches complexes et répondre aux images, au texte et à l'audio plus rapidement que les humains.

La technique d'apprentissage en profondeur enseigne aux appareils à filtrer, classer et faire des prédictions à partir d'entrées audio, texte ou image. Grâce à l'apprentissage en profondeur, les appareils domestiques intelligents peuvent comprendre et appliquer des commandes vocales, et les véhicules autonomes peuvent distinguer les piétons des autres objets. La technique d'apprentissage en profondeur utilise un réseau neuronal programmable afin que les machines aient la capacité de prendre les bonnes décisions sans le facteur humain. Apprentissage en profondeur, dont le domaine d'utilisation augmente de jour en jour ; Il a une voix dans de nombreux domaines tels que les systèmes de reconnaissance vocale et faciale, les pilotes automatiques de véhicules, les véhicules sans conducteur, les systèmes d'alarme, le secteur de la santé, l'amélioration de l'image et l'analyse des cybermenaces.

Quelles sont les différences entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur ?

Bien que les concepts d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur soient souvent utilisés de manière interchangeable, ils ont des propriétés différentes. La principale différence est la quantité de données traitées. De petites quantités de données suffisent pour faire des prédictions en apprentissage automatique. Dans l'apprentissage en profondeur, d'énormes quantités de données sont nécessaires pour développer la capacité prédictive. En conséquence, il n'y a pas besoin d'une puissance de calcul élevée dans l'apprentissage automatique, alors que de nombreuses opérations de multiplication matricielle sont utilisées dans la technique d'apprentissage en profondeur.

Pour l'acquisition de compétences en apprentissage automatique, les fonctionnalités doivent être définies et créées par les utilisateurs. Dans la technique d'apprentissage en profondeur, les fonctionnalités sont apprises à partir des données et de nouvelles fonctionnalités sont créées par le système lui-même. Sortie en apprentissage automatique ; Alors qu'il se compose de valeurs numériques telles que la classification ou le score, la sortie dans la technique d'apprentissage en profondeur; peuvent différer sous la forme de texte, d'audio ou de partition.