Unu di i temi nantu à l'agenda di u mondu digitalizatu, chì a so popularità hè cresciuta in l'ultimi anni, hè l'apprendimentu machine, vale à dì, l'apprendimentu machine. Chì ghjè l'apprendimentu automaticu, chì hè un cuncettu impurtante in termini di tecnulugia bancaria è di intelligenza artificiale è offre assai vantaghji à u settore bancariu?
Cosa hè Machine Learning?
L'apprendimentu di a macchina, chì pò esse definitu cum'è un tipu d'applicazione in quale i prugrammi di l'urdinatore ponu amparà mudelli per mezu di dati di furmazione è algoritmi, hè un subramu di intelligenza artificiale. L'applicazione, chì imita i muvimenti umani, hà u scopu di amparà à traversu l'esperienza, senza prugrammazione. Grazie à i dati di furmazione è l'algoritmi, detecta dati è compie automaticamente e so attività fendu predizioni.
L'apprendimentu automaticu di l'intelligenza artificiale, prima utilizatu da u ricercatore IBM Arthur Samuel in u 1959, forma a basa di applicazioni cum'è Google Assistant è Siri utilizati oghje. L'apprendimentu di a macchina, chì hè cunsideratu cum'è una subbranca di l'intelligenza artificiale, permette à l'urdinatore di pensà cum'è un umanu è di fà e so attività per sè stessu.
Per chì l'urdinatore penserà cum'è un umanu, hè aduprata una rete neurale custituita da algoritmi modellati nantu à a basa di u cervellu umanu.
Chì sò l'Usi di Machine Learning?
In u mondu d'oghje induve a tecnulugia si sviluppa è u prucessu di digitalizazione si sparghje rapidamente, l'applicazioni d'apprendimentu automaticu ponu esse aduprate in quasi ogni campu. Pudete scuntrà l'apprendimentu automaticu in parechje aree, in particulare shopping in linea, applicazioni di media suciale, settore bancariu è finanziariu, salute è educazione. Per cunnosce megliu i spazii d'usu di l'apprendimentu automaticu, avemu elencatu uni pochi di esempi per voi:
- ASR (Ricunniscenza Automatica di Speech): Progettatu utilizendu a tecnulugia NLP (ligame pò esse ligatu à u cuntenutu NLP) per cunvertisce e voci umane in testu, ASR permette à e chjama di voce per esse fatta da i dispositi mobili o e conversazioni per ghjunghje à l'altra parte in forma di missaghji.
- Serviziu Clienti: I robot di cunversazione in linea pensati per a cumunicazione di i clienti sò unu di i settori più applicati di l'apprendimentu machine. I robot di cunversazione in linea ponu risponde à e dumande frequenti da i clienti è furnisce cunsiglii persunalizati à l'utilizatori. I robot di messageria, l'assistenti virtuali è di voce in i siti di e-commerce sò boni esempi di usu di l'apprendimentu machine.
Cosa hè Deep Learning?
L'apprendimentu prufondu, chì hè cunsideratu un subramu di l'apprendimentu di machine, hè una tecnica chì crea mudelli cù algoritmi è datasets enormi è dà risposte apprupriate à questi mudelli, senza intervenzione umana. I scientisti di dati spessu usanu un software di apprendimentu prufondu per analizà e dati grandi è cumplessi, eseguisce compiti cumplessi, è risponde à l'imaghjini, u testu è l'audio più veloce di l'omu.
A tecnica di apprendimentu prufonda insegna à i dispositi à filtrà, classificà è fà predizioni da input audio, testu o imagine. Grazie à l'apprendimentu prufondu, i dispositi intelligenti di casa ponu capisce è applicà cumandamenti di voce, è i veiculi autonomi ponu distingue i pedoni da altri oggetti. A tecnica d'apprendimentu prufonda usa una rete neurale programabile per chì e macchine anu a capacità di piglià decisioni currette senza u fattore umanu. Apprendimentu prufondu, l'area d'usu di quale hè in crescita ogni ghjornu; Hà una voce in parechji campi cum'è sistemi di ricunniscenza di voce è faccia, autopiloti di veiculi, veiculi senza conducente, sistemi di alarme, settore di salute, migliuramentu di l'imaghjini è analisi di minaccia cibernetica.
Chì sò e Differenze trà Machine Learning è Deep Learning?
Ancu se i cuncetti di machine learning è deep learning sò spessu usati in modu intercambiable, anu proprietà diverse. A principal diferenza hè a quantità di dati trattati. Piccole quantità di dati sò abbastanza per fà predizioni in l'apprendimentu machine. In l'apprendimentu prufondu, enormi quantità di dati sò necessarii per sviluppà a capacità predittiva. In cunsiquenza, ùn ci hè micca bisognu di una putenza computazionale alta in l'apprendimentu machine, mentri assai operazioni di multiplicazione di matrici sò aduprate in a tecnica di apprendimentu profondu.
Per l'acquistu di cumpetenze di l'apprendimentu automaticu, e funzioni anu da esse definite è create da l'utilizatori. In a tecnica d'apprendimentu prufonda, e caratteristiche sò amparate da e dati è e funzioni novi sò create da u sistema stessu. Output in machine learning; mentre hè custituitu di valori numerichi cum'è classificazione o puntuazione, in a tecnica di apprendimentu prufonda l'output hè; pò differisce in a forma di testu, audio o partitura.
Esse u primu à cummentà