Машинное обучение против глубокого обучения и его использование в повседневной жизни

Определение машинного обучения

Машинное обучение — это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитического режима. Это область искусственного интеллекта, основанная на идее, что машина должна учиться на собственном опыте. В прошлом машинное обучение дало нам беспилотные автомобили, практическое распознавание речи, эффективный веб-поиск... Сегодня машинное обучение настолько распространено, что каждый использует его десятки раз в день, даже не подозревая об этом.

Использование машинного обучения в повседневной жизни

Здравоохранение: Машинное обучение — это быстро развивающийся метод в сфере здравоохранения, при котором мы используем данные для оценки состояния здоровья пациента в режиме реального времени с помощью датчиков и носимых устройств. Кроме того, эта технология может помочь медицинскому эксперту анализировать данные для выявления признаков, которые могут привести к улучшению диагноза.

Правительство:  Например, служба общественной безопасности нуждается в машинном обучении, поскольку у них есть несколько источников данных, которые можно использовать для получения информации. Анализируйте данные датчиков, определяйте способ повышения эффективности и экономии денег. Кроме того, это может помочь обнаружить мошенничество и свести к минимуму кражу личных данных.

Финансовые услуги:  Финансовая отрасль, такая как банк и другие предприятия, использует эту технологию по многим причинам; для выявления важных идей в данных и предотвращения мошенничества. Эти идеи могут определить инвестиционные возможности или помочь инвесторам узнать, когда торговать. Интеллектуальный анализ данных также может выявлять клиентов с профилями высокого риска или использовать кибер-наблюдение для выявления предупредительных признаков мошенничества.

Транспорт:  Анализ данных для выявления закономерностей и тенденций имеет ключевое значение для транспортной отрасли, которая полагается на повышение эффективности маршрутов и прогнозирование потенциальных проблем для повышения прибыльности. Аспекты анализа данных и моделирования машинного обучения являются важными инструментами для компаний доставки, общественного транспорта и других транспортных организаций.

Разница между машинным обучением и глубоким обучением

Глубокое обучение:

Глубокое обучение сочетает в себе достижения в области вычислительной мощности и специальные типы нейронных сетей для изучения сложных закономерностей в больших объемах данных. Методы глубокого обучения в настоящее время являются самыми современными для идентификации объектов на изображениях и слов в звуках.

Машинное обучение:

Разница с машинным обучением заключается в том, что, как и в статистических моделях, цель состоит в том, чтобы понять структуру данных — подогнать теоретические распределения к хорошо изученным данным. Таким образом, в статистических моделях за моделью стоит теория, которая математически доказана, но для этого требуется, чтобы данные также соответствовали определенным сильным предположениям. Машинное обучение развилось на основе возможности использовать компьютеры для изучения структуры данных, даже если у нас нет теории о том, как эта структура выглядит.

Возможности машинного обучения

Проверка модели машинного обучения — это ошибка проверки новых данных, а не теоретическая проверка, подтверждающая нулевую гипотезу. Поскольку машинное обучение часто использует итеративный подход для изучения данных, обучение можно легко автоматизировать. Проходы выполняются по данным до тех пор, пока не будет найден надежный шаблон. Прямо сейчас «Машинное обучение» — самая интересная и горячая тема для исследователей по всему миру. Искусственный интеллект и машинное обучение будут править миром с помощью робота в ближайшем будущем.

Эта статья написана г-ном Юссефом АИТ АЛИ, он является частью нашей команды. Пожалуйста, нажмите здесь, если хотите прочитать его биографию.