Mis on masinõpe? Mis on masinõppe kasutusalad?

Viimastel aastatel populaarsust kogunud digitaliseerunud maailma üheks päevakorral olevaks teemaks on masinõpe ehk masinõpe. Mis on masinõpe, mis on panganduse ja tehisintellekti tehnoloogiate seisukohalt oluline mõiste ning pakub pangandussektorile palju eeliseid?

Mis on masinõpe?

Masinõpe, mida võib defineerida kui omamoodi rakendust, milles arvutiprogrammid saavad koolitusandmete ja algoritmide kaudu mustreid õppida, on tehisintellekti alamharu. Inimese liigutusi jäljendava rakenduse eesmärk on õppida kogemuse kaudu, programmeerimata. Tänu koolitusandmetele ja algoritmidele tuvastab see andmed ja täidab ülesandeid automaatselt prognooside abil.

Tehisintellekti masinõpe, mida kasutas esmakordselt IBMi teadlane Arthur Samuel 1959. aastal, on tänapäeval kasutatavate rakenduste nagu Google Assistant ja Siri aluseks. Masinõpe, mida peetakse tehisintellekti alamharuks, võimaldab arvutil mõelda inimese moodi ja täita oma ülesandeid iseseisvalt.

Selleks, et arvuti mõtleks nagu inimene, kasutatakse inimese aju baasil modelleeritud algoritmidest koosnevat närvivõrku.

Mis on masinõppe kasutusalad?

Tänapäeva maailmas, kus tehnoloogia areneb ja digitaliseerimisprotsess levib kiiresti, saab masinõpperakendusi kasutada peaaegu igas valdkonnas. Masinõppega võib kokku puutuda paljudes valdkondades, eriti veebipoodides, sotsiaalmeediarakendustes, panganduses ja finantssektoris, tervishoius ja hariduses. Masinõppe kasutusvaldkondade paremaks tundmaõppimiseks oleme teile välja toonud mõned näited:

• ASR (automaatne kõnetuvastus): loodud kasutades NLP-tehnoloogiat (linki saab linkida NLP-sisuga), et muuta inimhääled tekstiks. ASR võimaldab teha häälkõnesid mobiilseadmetest või jõuda vestlused teise osapooleni sõnumid.
• Klienditeenindus: kliendisuhtluseks loodud veebivestlusrobotid on masinõppe üks enim rakendatud valdkondi. Veebivestluste robotid saavad vastata klientide korduma kippuvatele küsimustele ja pakkuda kasutajatele isikupärastatud nõu. Sõnumirobotid, virtuaalsed ja häälassistendid e-kaubanduse saitidel on head näited masinõppe kasutamisest.

Mis on süvaõpe?

Süvaõpe, mida peetakse masinõppe alamharuks, on tehnika, mis loob mustreid algoritmide ja tohutute andmekogumite abil ning annab neile mustritele asjakohaseid vastuseid ilma inimese sekkumiseta. Andmeteadlased kasutavad sageli süvaõppe tarkvara, et analüüsida suuri ja keerulisi andmeid, täita keerulisi ülesandeid ning reageerida piltidele, tekstile ja helile kiiremini kui inimesed.

Süvaõppe tehnika õpetab seadmeid filtreerima, klassifitseerima ja ennustama heli-, teksti- või pildisisendite põhjal. Tänu sügavale õppimisele suudavad nutikodu seadmed mõista ja rakendada häälkäsklusi ning autonoomsed sõidukid suudavad jalakäijaid teistest objektidest eristada. Süvaõppe tehnika kasutab programmeeritavat närvivõrku, et masinatel oleks võimalus teha õigeid otsuseid ilma inimfaktorita. Süvaõpe, mille kasutusala kasvab iga päevaga; Tal on hääl paljudes valdkondades, nagu hääle- ja näotuvastussüsteemid, sõidukite autopiloodid, juhita sõidukid, häiresüsteemid, tervishoiusektor, pildi parandamine ja küberohtude analüüs.

Mis vahe on masinõppel ja süvaõppel?

Kuigi masinõppe ja süvaõppe mõisteid kasutatakse sageli vaheldumisi, on neil erinevad omadused. Peamine erinevus on töödeldavate andmete hulk. Masinõppes prognooside tegemiseks piisab väikestest andmemahtudest. Süvaõppes on ennustamisvõime arendamiseks vaja tohutult andmeid. Sellest tulenevalt pole masinõppes vaja suurt arvutusvõimsust, samas kui süvaõppe tehnikas kasutatakse paljusid maatrikskorrutamisoperatsioone.

Masinõppeoskuste omandamiseks peavad funktsioonid määratlema ja looma kasutajad. Süvaõppe tehnikas õpitakse funktsioone andmetest ja uusi funktsioone loob süsteem ise. Väljund masinõppes; kuigi see koosneb arvväärtustest, nagu klassifikatsioon või skoor, on süvaõppetehnikas väljundiks; võivad erineda teksti, heli või partituuri kujul.