¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Cuáles son los usos del aprendizaje automático?

Uno de los temas en la agenda del mundo digitalizado, cuya popularidad ha aumentado en los últimos años, es el aprendizaje automático, es decir, el aprendizaje automático. ¿Qué es el aprendizaje automático, que es un concepto importante en términos de tecnologías bancarias y de inteligencia artificial y ofrece muchas ventajas al sector bancario?

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático, que puede definirse como un tipo de aplicación en la que los programas informáticos pueden aprender patrones a través de datos de entrenamiento y algoritmos, es una rama secundaria de la inteligencia artificial. La aplicación, que imita los movimientos humanos, tiene como objetivo aprender a través de la experiencia, sin programación. Gracias a datos de entrenamiento y algoritmos, detecta datos y completa automáticamente tareas haciendo predicciones.

El aprendizaje automático de inteligencia artificial, utilizado por primera vez por el investigador de IBM Arthur Samuel en 1959, constituye la base de aplicaciones como Google Assistant y Siri que se utilizan en la actualidad. El aprendizaje automático, que se considera una rama secundaria de la inteligencia artificial, permite que la computadora piense como un humano y realice sus tareas por sí misma.

Para que la computadora piense como un humano, se utiliza una red neuronal que consta de algoritmos modelados sobre la base del cerebro humano.

¿Cuáles son los usos del aprendizaje automático?

En el mundo actual, donde la tecnología se está desarrollando y el proceso de digitalización se está extendiendo rápidamente, las aplicaciones de aprendizaje automático se pueden utilizar en casi todos los campos. Puede encontrar aprendizaje automático en muchas áreas, especialmente en compras en línea, aplicaciones de redes sociales, sector bancario y financiero, salud y educación. Para conocer mejor las áreas de uso del aprendizaje automático, hemos enumerado algunos ejemplos para usted:

• ASR (reconocimiento automático de voz): Diseñado utilizando la tecnología NLP (el enlace se puede vincular al contenido de NLP) para convertir voces humanas en texto, ASR permite realizar llamadas de voz desde dispositivos móviles o conversaciones para llegar a la otra parte en forma de mensajes
• Atención al cliente: Los robots de conversación online diseñados para la comunicación con el cliente son una de las áreas donde más se aplica el aprendizaje automático. Los robots de conversación en línea pueden responder preguntas frecuentes de los clientes y brindar asesoramiento personalizado a los usuarios. Los robots de mensajería, los asistentes virtuales y de voz en los sitios de comercio electrónico son buenos ejemplos del uso del aprendizaje automático.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo, que se considera una rama secundaria del aprendizaje automático, es una técnica que crea patrones utilizando algoritmos y grandes conjuntos de datos y brinda respuestas adecuadas a estos patrones, sin intervención humana. Los científicos de datos a menudo usan software de aprendizaje profundo para analizar datos grandes y complejos, realizar tareas complejas y responder a imágenes, texto y audio más rápido que los humanos.

La técnica de aprendizaje profundo enseña a los dispositivos a filtrar, clasificar y hacer predicciones a partir de entradas de audio, texto o imágenes. Gracias al aprendizaje profundo, los dispositivos domésticos inteligentes pueden comprender y aplicar comandos de voz, y los vehículos autónomos pueden distinguir a los peatones de otros objetos. La técnica de aprendizaje profundo utiliza una red neuronal programable para que las máquinas tengan la capacidad de tomar decisiones correctas sin el factor humano. Aprendizaje profundo, cuyo área de uso aumenta día a día; Tiene voz en muchos campos, como los sistemas de reconocimiento de voz y rostro, los pilotos automáticos de vehículos, los vehículos sin conductor, los sistemas de alarma, el sector de la salud, la mejora de la imagen y el análisis de amenazas cibernéticas.

¿Cuáles son las diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo?

Aunque los conceptos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo a menudo se usan indistintamente, tienen propiedades diferentes. La principal diferencia es la cantidad de datos procesados. Pequeñas cantidades de datos son suficientes para hacer predicciones en el aprendizaje automático. En el aprendizaje profundo, se necesitan grandes cantidades de datos para desarrollar la capacidad predictiva. En consecuencia, no hay necesidad de una gran potencia computacional en el aprendizaje automático, mientras que muchas operaciones de multiplicación de matrices se utilizan en la técnica de aprendizaje profundo.

Para la adquisición de habilidades de aprendizaje automático, los usuarios deben definir y crear características. En la técnica de aprendizaje profundo, las funciones se aprenden a partir de los datos y el propio sistema crea nuevas funciones. Salida en aprendizaje automático; mientras que consta de valores numéricos como la clasificación o la puntuación, en la técnica de aprendizaje profundo el resultado es; pueden diferir en forma de texto, audio o partitura.