Machine Learning nədir? Maşın Öyrənməsinin İstifadələri Nələrdir?

Son illərdə populyarlığı artan rəqəmsallaşmış dünyanın gündəmində olan mövzulardan biri də maşın öyrənməsi, yəni maşın öyrənməsidir. Bankçılıq və süni intellekt texnologiyaları baxımından əhəmiyyətli bir anlayış olan və bank sektoruna bir çox üstünlüklər təqdim edən maşın öyrənməsi nədir?

Machine Learning nədir?

Kompüter proqramlarının təlim məlumatları və alqoritmlər vasitəsilə nümunələri öyrənə biləcəyi bir növ tətbiq olaraq təyin edilə bilən maşın öyrənməsi süni intellektin bir alt qoludur. İnsan hərəkətlərini təqlid edən tətbiq proqramlaşdırmadan təcrübə yolu ilə öyrənməyi hədəfləyir. Təlim məlumatları və alqoritmləri sayəsində məlumatları aşkarlayır və proqnozlar verməklə tapşırıqları avtomatik yerinə yetirir.

İlk dəfə 1959-cu ildə IBM tədqiqatçısı Artur Samuel tərəfindən istifadə edilən süni intellekt maşın öyrənməsi bu gün istifadə edilən Google Assistant və Siri kimi proqramların əsasını təşkil edir. Süni intellektin bir alt qolu hesab edilən maşın öyrənməsi kompüterin insan kimi düşünməsinə və öz vəzifələrini yerinə yetirməsinə şərait yaradır.

Kompüterin insan kimi düşünməsi üçün insan beyni əsasında modelləşdirilmiş alqoritmlərdən ibarət neyron şəbəkəsindən istifadə edilir.

Maşın Öyrənməsinin İstifadələri Nələrdir?

Texnologiyanın inkişaf etdiyi və rəqəmsallaşma prosesinin sürətlə yayıldığı müasir dünyada maşın öyrənmə proqramlarından demək olar ki, hər sahədə istifadə oluna bilər. Başda onlayn alış-veriş, sosial media tətbiqləri, bank və maliyyə sektoru, səhiyyə və təhsil kimi bir çox sahədə maşın öyrənməsi ilə qarşılaşa bilərsiniz. Maşın öyrənməsinin istifadə sahələrini daha yaxşı tanımaq üçün sizin üçün bir neçə nümunə sadaladıq:

• ASR (Avtomatik Nitqin Tanınması): İnsan səslərini mətnə ​​çevirmək üçün NLP texnologiyasından (link NLP məzmunu ilə əlaqələndirilə bilər) istifadə edilərək dizayn edilmiş ASR, mobil cihazlardan səsli zənglər etməyə və ya danışıqlar şəklində qarşı tərəfə çatmağa imkan verir. mesajlar.
• Müştəri Xidməti: Müştəri ünsiyyəti üçün nəzərdə tutulmuş onlayn danışıq robotları maşın öyrənməsinin ən çox tətbiq olunan sahələrindən biridir. Onlayn danışıq robotları müştərilərin tez-tez verdiyi suallara cavab verə və istifadəçilərə fərdi məsləhətlər verə bilər. Elektron ticarət saytlarında mesajlaşma robotları, virtual və səsli köməkçilər maşın öyrənməsinin istifadəsinə yaxşı nümunələrdir.

Dərin Öyrənmə nədir?

Maşın öyrənməsinin bir alt qolu hesab edilən dərin öyrənmə, insan müdaxiləsi olmadan alqoritmlər və nəhəng verilənlər bazalarından istifadə edərək nümunələr yaradan və bu nümunələrə müvafiq cavablar verən bir texnikadır. Məlumat alimləri böyük və mürəkkəb məlumatları təhlil etmək, mürəkkəb tapşırıqları yerinə yetirmək və şəkillərə, mətnə ​​və səsə insanlardan daha sürətli cavab vermək üçün tez-tez dərin öyrənmə proqramından istifadə edirlər.

Dərin öyrənmə texnikası cihazları süzgəcdən keçirməyi, təsnif etməyi və audio, mətn və ya şəkil daxiletmələrindən proqnozlar verməyi öyrədir. Dərin öyrənmə sayəsində ağıllı ev cihazları səs əmrlərini başa düşə və tətbiq edə, avtonom nəqliyyat vasitələri isə piyadaları digər obyektlərdən ayıra bilir. Dərin öyrənmə texnikası proqramlaşdırıla bilən neyron şəbəkəsindən istifadə edir ki, maşınlar insan faktoru olmadan düzgün qərarlar qəbul edə bilsinlər. İstifadə sahəsi günü-gündən artan dərindən öyrənmə; O, səs və üz tanıma sistemləri, nəqliyyat vasitələrinin avtopilotları, sürücüsüz nəqliyyat vasitələri, siqnalizasiya sistemləri, səhiyyə sektoru, görüntünün təkmilləşdirilməsi və kiber təhlükənin təhlili kimi bir çox sahədə söz sahibidir.

Maşın Öyrənməsi ilə Dərin Öyrənmə arasındakı fərqlər nələrdir?

Maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə anlayışları tez-tez bir-birini əvəz etsə də, fərqli xüsusiyyətlərə malikdir. Əsas fərq emal olunan məlumatların miqdarıdır. Kiçik miqdarda məlumat maşın öyrənməsində proqnozlar vermək üçün kifayətdir. Dərin öyrənmədə proqnozlaşdırma qabiliyyətini inkişaf etdirmək üçün çoxlu məlumat tələb olunur. Müvafiq olaraq, maşın öyrənməsində yüksək hesablama gücünə ehtiyac yoxdur, halbuki dərin öyrənmə texnikasında bir çox matris vurma əməliyyatları istifadə olunur.

Maşın öyrənmə bacarıqlarının əldə edilməsi üçün funksiyalar istifadəçilər tərəfindən müəyyən edilməli və yaradılmalıdır. Dərin öyrənmə texnikasında xüsusiyyətlər verilənlərdən öyrənilir və sistemin özü tərəfindən yeni xüsusiyyətlər yaradılır. Maşın öyrənməsində çıxış; təsnifat və ya bal kimi ədədi dəyərlərdən ibarət olsa da, dərin öyrənmə texnikasında nəticə; mətn, audio və ya xal şəklində fərqlənə bilər.