Che cos'è l'apprendimento automatico? Quali sono gli usi dell'apprendimento automatico?

Uno dei temi all'ordine del giorno del mondo digitalizzato, la cui popolarità è aumentata negli ultimi anni, è il machine learning, ovvero il machine learning. Che cos'è l'apprendimento automatico, che è un concetto importante in termini di tecnologie bancarie e di intelligenza artificiale e offre molti vantaggi al settore bancario?

Che cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico, che può essere definito come un tipo di applicazione in cui i programmi per computer possono apprendere modelli attraverso dati di addestramento e algoritmi, è un sottoramo dell'intelligenza artificiale. L'applicazione, che imita i movimenti umani, mira all'apprendimento attraverso l'esperienza, senza programmazione. Grazie ai dati di allenamento e agli algoritmi, rileva i dati e completa automaticamente le attività effettuando previsioni.

L'apprendimento automatico dell'intelligenza artificiale, utilizzato per la prima volta dal ricercatore IBM Arthur Samuel nel 1959, costituisce la base di applicazioni come Google Assistant e Siri utilizzate oggi. L'apprendimento automatico, considerato un ramo secondario dell'intelligenza artificiale, consente al computer di pensare come un essere umano e di svolgere i propri compiti da solo.

Affinché il computer possa pensare come un essere umano, viene utilizzata una rete neurale composta da algoritmi modellati sulla base del cervello umano.

Quali sono gli usi dell'apprendimento automatico?

Nel mondo di oggi, in cui la tecnologia si sta sviluppando e il processo di digitalizzazione si sta diffondendo rapidamente, le applicazioni di apprendimento automatico possono essere utilizzate in quasi tutti i campi. Puoi incontrare l'apprendimento automatico in molte aree, in particolare lo shopping online, le applicazioni dei social media, il settore bancario e finanziario, la salute e l'istruzione. Per conoscere meglio le aree di utilizzo dell'apprendimento automatico, abbiamo elencato alcuni esempi per te:

• ASR (Automatic Speech Recognition): Progettato utilizzando la tecnologia NLP (il collegamento può essere collegato al contenuto NLP) per convertire le voci umane in testo, ASR consente di effettuare chiamate vocali da dispositivi mobili o di conversazioni per raggiungere l'altra parte sotto forma di messaggi.
• Servizio clienti: i robot di conversazione online progettati per la comunicazione con i clienti sono una delle aree in cui viene maggiormente applicato l'apprendimento automatico. I robot di conversazione online possono rispondere alle domande più frequenti dei clienti e fornire consigli personalizzati agli utenti. I robot di messaggistica, gli assistenti virtuali e vocali sui siti di e-commerce sono buoni esempi di utilizzo del machine learning.

Che cos'è l'apprendimento profondo?

Il deep learning, considerato un ramo secondario dell'apprendimento automatico, è una tecnica che crea modelli utilizzando algoritmi e enormi set di dati e fornisce risposte appropriate a questi modelli, senza l'intervento umano. I data scientist utilizzano spesso software di deep learning per analizzare dati grandi e complessi, eseguire attività complesse e rispondere a immagini, testo e audio più velocemente degli esseri umani.

La tecnica di deep learning insegna ai dispositivi a filtrare, classificare e fare previsioni da input audio, di testo o di immagini. Grazie al deep learning, i dispositivi smart home possono comprendere e applicare comandi vocali e i veicoli autonomi possono distinguere i pedoni da altri oggetti. La tecnica del deep learning utilizza una rete neurale programmabile in modo che le macchine abbiano la capacità di prendere decisioni corrette senza il fattore umano. Deep learning, la cui area di utilizzo aumenta di giorno in giorno; Ha una voce in molti campi come i sistemi di riconoscimento vocale e facciale, i piloti automatici dei veicoli, i veicoli senza conducente, i sistemi di allarme, il settore sanitario, il miglioramento dell'immagine e l'analisi delle minacce informatiche.

Quali sono le differenze tra Machine Learning e Deep Learning?

Sebbene i concetti di machine learning e deep learning siano spesso usati in modo intercambiabile, hanno proprietà diverse. La differenza principale è la quantità di dati elaborati. Piccole quantità di dati sono sufficienti per fare previsioni nell'apprendimento automatico. Nel deep learning sono necessarie enormi quantità di dati per sviluppare capacità predittive. Di conseguenza, non è necessaria un'elevata potenza di calcolo nell'apprendimento automatico, mentre molte operazioni di moltiplicazione di matrici vengono utilizzate nella tecnica di apprendimento profondo.

Per l'acquisizione di competenze di machine learning, le funzionalità devono essere definite e create dagli utenti. Nella tecnica di deep learning, le funzionalità vengono apprese dai dati e le nuove funzionalità vengono create dal sistema stesso. Output nell'apprendimento automatico; mentre consiste in valori numerici come classificazione o punteggio, nella tecnica del deep learning l'output è; possono differire nella forma di testo, audio o partitura.