최근 몇 년간 인기가 높아진 디지털화 세계의 의제 중 하나는 머신 러닝, 즉 머신 러닝입니다. 뱅킹 및 인공 지능 기술 측면에서 중요한 개념이며 은행 부문에 많은 이점을 제공하는 머신 러닝이란 무엇입니까?
머신 러닝이란 무엇입니까?
컴퓨터 프로그램이 훈련 데이터와 알고리즘을 통해 패턴을 학습할 수 있는 일종의 응용 프로그램으로 정의할 수 있는 머신 러닝은 인공 지능의 하위 분야입니다. 인간의 움직임을 모방한 애플리케이션은 프로그래밍 없이 경험을 통해 학습하는 것을 목표로 한다. 훈련 데이터와 알고리즘 덕분에 데이터를 감지하고 예측을 통해 자동으로 작업을 완료합니다.
1959년 IBM 연구원 Arthur Samuel이 처음 사용한 인공 지능 기계 학습은 오늘날 사용되는 Google Assistant 및 Siri와 같은 응용 프로그램의 기초를 형성합니다. 인공 지능의 하위 분야로 간주되는 머신 러닝은 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 스스로 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
컴퓨터가 인간처럼 생각하기 위해서는 인간의 두뇌를 기반으로 모델링한 알고리즘으로 구성된 신경망이 사용된다.
기계 학습의 용도는 무엇입니까?
기술이 발전하고 디지털화 과정이 빠르게 확산되는 오늘날의 세계에서 머신 러닝 애플리케이션은 거의 모든 분야에서 사용될 수 있습니다. 많은 영역, 특히 온라인 쇼핑, 소셜 미디어 애플리케이션, 은행 및 금융 부문, 건강 및 교육 분야에서 기계 학습을 접할 수 있습니다. 기계 학습의 사용 영역을 더 잘 알 수 있도록 몇 가지 예를 나열했습니다.
- ASR(Automatic Speech Recognition): NLP 기술(링크는 NLP 콘텐츠에 연결 가능)을 활용하여 사람의 음성을 텍스트로 변환하도록 설계된 ASR은 모바일 장치에서 음성 통화를 하거나 대화 형식으로 상대방에게 도달할 수 있도록 합니다. 메시지.
- 고객 서비스: 고객 커뮤니케이션을 위해 설계된 온라인 대화 로봇은 머신 러닝이 가장 많이 적용되는 분야 중 하나입니다. 온라인 대화 로봇은 고객이 자주 묻는 질문에 답하고 사용자에게 개인화된 조언을 제공할 수 있습니다. 전자 상거래 사이트의 메시징 로봇, 가상 및 음성 도우미는 기계 학습 사용의 좋은 예입니다.
딥러닝이란?
머신 러닝의 하위 분야로 간주되는 딥 러닝은 알고리즘과 거대한 데이터 세트를 사용하여 패턴을 생성하고 이러한 패턴에 대해 인간의 개입 없이 적절한 답변을 제공하는 기술입니다. 데이터 과학자는 종종 딥 러닝 소프트웨어를 사용하여 크고 복잡한 데이터를 분석하고 복잡한 작업을 수행하며 인간보다 빠르게 이미지, 텍스트 및 오디오에 응답합니다.
딥 러닝 기술은 장치가 오디오, 텍스트 또는 이미지 입력을 필터링, 분류 및 예측하도록 가르칩니다. 딥 러닝 덕분에 스마트 홈 장치는 음성 명령을 이해하고 적용할 수 있으며 자율 주행 차량은 보행자를 다른 물체와 구별할 수 있습니다. 딥 러닝 기술은 프로그래밍 가능한 신경망을 사용하여 기계가 인적 요소 없이 올바른 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 그 활용영역이 나날이 증가하고 있는 딥러닝, 음성 및 얼굴 인식 시스템, 차량 자동 조종 장치, 무인 차량, 경보 시스템, 건강 부문, 이미지 개선, 사이버 위협 분석 등 다양한 분야에서 목소리를 내고 있습니다.
머신 러닝과 딥 러닝의 차이점은 무엇입니까?
머신 러닝과 딥 러닝의 개념은 종종 같은 의미로 사용되지만 서로 다른 속성을 가지고 있습니다. 주요 차이점은 처리되는 데이터의 양입니다. 기계 학습에서 예측을 하려면 소량의 데이터만 있으면 충분합니다. 딥 러닝에서는 예측 능력을 개발하기 위해 엄청난 양의 데이터가 필요합니다. 따라서 머신 러닝에서는 높은 연산 능력을 필요로 하지 않는 반면 딥 러닝 기술에서는 많은 행렬 곱셈 연산이 사용됩니다.
머신 러닝 기술 습득을 위해서는 사용자가 기능을 정의하고 생성해야 합니다. 딥 러닝 기술에서는 데이터에서 기능을 학습하고 시스템 자체에서 새로운 기능을 생성합니다. 기계 학습의 출력; 분류 또는 점수와 같은 숫자 값으로 구성되지만 딥 러닝 기술에서 출력은 다음과 같습니다. 텍스트, 오디오 또는 점수의 형태로 다를 수 있습니다.
코멘트를 가장 먼저하십시오