機械学習と深層学習 および日常生活でのその使用

機械学習の定義

機械学習は、分析モードの構築を自動化するデータ分析の方法です。これは、機械が経験から学習できるべきであるという考えに基づく人工知能の分野です。これまで、機械学習は自動運転車、実用的な音声認識、効果的な Web 検索を実現してきました。今日、機械学習は非常に普及しており、誰もが知らないうちに 1 日に何十回も使用しています。

日常生活における機械学習 の使用

ヘルスケア: 機械学習は、ヘルスケア業界で急速に成長している方法であり、データを使用して、センサーとウェアラブル デバイスを使用して患者の健康状態をリアルタイムで評価します。また、この技術は、医療専門家がデータを分析して、診断の改善につながるフラグを特定するのにも役立ちます。

政府: 公共の安全などには、洞察を得るためにマイニングできる複数のデータ ソースがあるため、機械学習が必要です。センサー データを分析し、効率を高めてコストを削減する方法を特定します。また、詐欺を検出し、個人情報の盗難を最小限に抑えるのにも役立ちます。

金融サービス: 銀行やその他の企業などの金融業界は、多くの理由でこのテクノロジーを使用しています。データの重要な洞察を特定し、不正行為を防止します。この洞察は、投資機会を特定したり、投資家がいつ取引すべきかを知るのに役立ちます。データ マイニングは、リスクの高いプロファイルを持つクライアントを特定したり、サイバー監視を使用して詐欺の兆候を特定したりすることもできます。

輸送: データを分析してパターンと傾向を特定することは、ルートをより効率的にし、潜在的な問題を予測して収益性を高めることに依存している輸送業界にとって重要です。機械学習のデータ分析とモデリングの側面は、配送会社、公共交通機関、その他の交通機関にとって重要なツールです。

機械学習と深層学習の違い

ディープ ラーニング:

ディープ ラーニング は、コンピューティング能力の進歩と特殊なタイプのニューラル ネットワークを組み合わせて、大量のデータから複雑なパターンを学習します。ディープ ラーニング技術は現在、画像内のオブジェクトと音声内の単語を識別するための最先端技術です。

機械学習:

機械学習との違いは、統計モデルと同様に、目標はデータの構造を理解することであり、理論的な分布を十分に理解されているデータに適合させることです。したがって、統計モデルでは、数学的に証明されたモデルの背後にある理論がありますが、これにはデータが特定の強力な仮定も満たしている必要があります。機械学習は、その構造がどのように見えるかについての理論がなくても、コンピューターを使用してデータの構造を調べる能力に基づいて開発されました。

機械学習の能力

機械学習モデルのテストは、新しいデータの検証エラーであり、帰無仮説を証明する理論的なテストではありません。機械学習はデータから学習するために反復アプローチを使用することが多いため、学習は簡単に自動化できます。パスは、堅牢なパターンが見つかるまでデータを介して実行されます。現在、「機械学習」は世界中の研究者にとって最も興味深くホットなトピックです。近い将来、人工知能と機械学習がロボットの助けを借りて世界を支配するでしょう。

この記事は Youssef AIT ALI 氏によって書かれました。彼は私たちのチームの一員です。彼の伝記を読みたい場合は、ここをクリックしてください。