O que é Aprendizado de Máquina? Quais são os usos do aprendizado de máquina?

Um dos temas da agenda do mundo digitalizado, cuja popularidade aumentou nos últimos anos, é o aprendizado de máquina, ou seja, o aprendizado de máquina. O que é aprendizado de máquina, que é um conceito importante em termos de tecnologias bancárias e de inteligência artificial e oferece muitas vantagens para o setor bancário?

O que é Aprendizado de Máquina?

O aprendizado de máquina, que pode ser definido como um tipo de aplicativo no qual os programas de computador podem aprender padrões por meio de dados e algoritmos de treinamento, é um sub-ramo da inteligência artificial. O aplicativo, que imita os movimentos humanos, tem como objetivo aprender pela experiência, sem programação. Graças aos dados e algoritmos de treinamento, ele detecta dados e conclui tarefas automaticamente fazendo previsões.

O aprendizado de máquina de inteligência artificial, usado pela primeira vez pelo pesquisador da IBM Arthur Samuel em 1959, forma a base de aplicativos como o Google Assistant e Siri usados ​​hoje. O aprendizado de máquina, considerado um sub-ramo da inteligência artificial, permite que o computador pense como um humano e execute suas tarefas por conta própria.

Para que o computador pense como um humano, é utilizada uma rede neural composta por algoritmos modelados com base no cérebro humano.

Quais são os usos do aprendizado de máquina?

No mundo de hoje, onde a tecnologia está se desenvolvendo e o processo de digitalização está se espalhando rapidamente, os aplicativos de aprendizado de máquina podem ser usados ​​em quase todos os campos. Você pode encontrar aprendizado de máquina em muitas áreas, especialmente compras on-line, aplicativos de mídia social, setor bancário e financeiro, saúde e educação. Para conhecer melhor as áreas de uso do aprendizado de máquina, listamos alguns exemplos para você:

• ASR (Automatic Speech Recognition): Projetado utilizando a tecnologia NLP (o link pode ser vinculado ao conteúdo NLP) para converter vozes humanas em texto, o ASR permite que chamadas de voz sejam feitas de dispositivos móveis ou conversas para alcançar a outra parte na forma de mensagens.
• Atendimento ao cliente: os robôs de conversação online projetados para comunicação com o cliente são uma das áreas mais aplicadas do aprendizado de máquina. Os robôs de conversação online podem responder a perguntas frequentes dos clientes e fornecer conselhos personalizados aos usuários. Robôs de mensagens, assistentes virtuais e de voz em sites de comércio eletrônico são bons exemplos de uso de aprendizado de máquina.

O que é Aprendizado Profundo?

O aprendizado profundo, que é considerado um sub-ramo do aprendizado de máquina, é uma técnica que cria padrões usando algoritmos e grandes conjuntos de dados e dá respostas adequadas a esses padrões, sem intervenção humana. Os cientistas de dados costumam usar software de aprendizado profundo para analisar dados grandes e complexos, executar tarefas complexas e responder a imagens, texto e áudio mais rapidamente do que os humanos.

A técnica de aprendizado profundo ensina os dispositivos a filtrar, classificar e fazer previsões de entradas de áudio, texto ou imagem. Graças ao aprendizado profundo, os dispositivos domésticos inteligentes podem entender e aplicar comandos de voz, e os veículos autônomos podem distinguir pedestres de outros objetos. A técnica de aprendizado profundo usa uma rede neural programável para que as máquinas tenham a capacidade de tomar decisões corretas sem o fator humano. Aprendizado profundo, cuja área de uso está aumentando dia a dia; Ele tem voz em muitos campos, como sistemas de reconhecimento de voz e rosto, pilotos automáticos de veículos, veículos autônomos, sistemas de alarme, setor de saúde, melhoria de imagem e análise de ameaças cibernéticas.

Quais são as diferenças entre Machine Learning e Deep Learning?

Embora os conceitos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo sejam frequentemente usados ​​de forma intercambiável, eles têm propriedades diferentes. A principal diferença é a quantidade de dados processados. Pequenas quantidades de dados são suficientes para fazer previsões em aprendizado de máquina. No aprendizado profundo, grandes quantidades de dados são necessárias para desenvolver a capacidade preditiva. Assim, não há necessidade de alto poder computacional no aprendizado de máquina, enquanto muitas operações de multiplicação de matrizes são usadas na técnica de aprendizado profundo.

Para aquisição de habilidades de aprendizado de máquina, os recursos precisam ser definidos e criados pelos usuários. Na técnica de aprendizado profundo, os recursos são aprendidos a partir dos dados e novos recursos são criados pelo próprio sistema. Saída em aprendizado de máquina; enquanto consiste em valores numéricos, como classificação ou pontuação, na técnica de aprendizado profundo a saída é; podem diferir na forma de texto, áudio ou partitura.