머신 러닝 대 딥 러닝 및 일상 생활에서의 사용

기계 학습의 정의

머신 러닝은 분석 모드 구축을 자동화하는 데이터 분석 방법입니다. 기계가 경험을 통해 학습할 수 있어야 한다는 생각에서 출발한 인공지능의 한 분야입니다. 과거에 머신 러닝은 우리에게 자율 주행 자동차, 실용적인 음성 인식, 효과적인 웹 검색을 제공했습니다. 오늘날 머신 러닝은 너무나 만연하여 모든 사람이 자신도 모르게 하루에도 수십 번씩 사용합니다.

일상 생활에서 머신러닝 사용

의료: 머신 러닝은 의료 산업에서 빠르게 성장하는 방법으로, 데이터를 사용하여 센서와 웨어러블 장치를 사용하여 실시간으로 환자의 건강을 평가합니다. 또한 이 기술은 의료 전문가가 데이터를 분석하여 진단을 개선할 수 있는 플래그를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

정부:  공공 안전과 같은 분야에는 통찰력을 위해 마이닝할 수 있는 여러 데이터 소스가 있기 때문에 기계 학습이 필요합니다. 센서 데이터를 분석하고 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있는 방법을 식별합니다. 또한 사기를 감지하고 신원 도용을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

금융 서비스:  은행 및 기타 비즈니스와 같은 금융 산업은 여러 가지 이유로 이 기술을 사용합니다. 데이터에서 중요한 통찰력을 식별하고 사기를 방지합니다. 통찰력은 투자 기회를 식별하거나 투자자가 거래 시기를 알 수 있도록 도와줍니다. 데이터 마이닝은 또한 고위험 프로필을 가진 고객을 식별하거나 사이버 감시를 사용하여 사기의 경고 신호를 정확히 찾아낼 수 있습니다.

교통편:  패턴과 추세를 식별하기 위한 데이터 분석은 경로를 보다 효율적으로 만들고 수익성을 높이기 위해 잠재적인 문제를 예측하는 데 의존하는 운송 산업의 핵심입니다. 머신 러닝의 데이터 분석 및 모델링 측면은 배송 회사, 대중 교통 및 기타 운송 조직에 중요한 도구입니다.

머신 러닝과 딥 러닝의 차이점

딥 러닝:

딥 러닝은 컴퓨팅 성능의 발전과 특별한 유형의 신경망을 결합하여 대량의 데이터에서 복잡한 패턴을 학습합니다. 딥 러닝 기술은 현재 이미지의 물체와 소리의 단어를 식별하는 최첨단 기술입니다.

머신 러닝:

머신 러닝과의 차이점은 통계 모델과 마찬가지로 목표가 데이터 구조를 이해하는 것이며 이론적인 분포를 잘 이해된 데이터에 맞추는 것입니다. 따라서 통계 모델에는 수학적으로 입증된 모델 이면의 이론이 있지만 이를 위해서는 데이터가 특정 강력한 가정도 충족해야 합니다. 기계 학습은 구조가 어떻게 생겼는지에 대한 이론이 없더라도 컴퓨터를 사용하여 구조에 대한 데이터를 조사하는 능력을 기반으로 발전했습니다.

머신 러닝의 능력

머신러닝 모델에 대한 테스트는 귀무가설을 증명하는 이론적인 테스트가 아니라 새로운 데이터에 대한 검증 오류입니다. 머신 러닝은 데이터로부터 학습하기 위해 종종 반복적인 접근 방식을 사용하기 때문에 학습을 쉽게 자동화할 수 있습니다. 강력한 패턴이 발견될 때까지 데이터를 통해 패스가 실행됩니다. 지금 "머신 러닝"은 전 세계 연구원들에게 가장 흥미롭고 뜨거운 주제입니다. 가까운 미래에 인공 지능과 머신 러닝이 로봇의 도움으로 세상을 지배할 것입니다.

이 기사는 Mr.Youssef AIT ALI가 작성했습니다. 그는 우리 팀의 일원입니다. 그의 전기를 읽고 싶다면 여기를 클릭하십시오.