Maschinelles Lernen vs. Deep Learning und seine Verwendung im täglichen Leben

Definition von maschinellem Lernen

Ein maschinelles Lernen ist eine Methode der Datenanalyse, die den Aufbau von Analysemodi automatisiert. Es ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der auf der Idee basiert, dass Maschinen in der Lage sein sollten, aus Erfahrungen zu lernen. In der Vergangenheit hat uns maschinelles Lernen selbstfahrende Autos, praktische Spracherkennung, effektive Websuche beschert … Maschinelles Lernen ist heute so allgegenwärtig, dass jeder es Dutzende Male am Tag verwendet, ohne es zu wissen.

Nutzung des maschinellen Lernens im täglichen Leben

Gesundheitswesen: Maschinelles Lernen ist eine schnell wachsende Methode in der Gesundheitsbranche, bei der wir Daten verwenden, um die Gesundheit eines Patienten in Echtzeit zu beurteilen, indem wir Sensoren und tragbare Geräte verwenden. Außerdem kann diese Technologie einem medizinischen Experten helfen, Daten zu analysieren, um Flags zu identifizieren, die zu verbesserten Diagnosen führen können.

Regierung:  Beispielsweise benötigt die öffentliche Sicherheit maschinelles Lernen, da sie über mehrere Datenquellen verfügt, aus denen Erkenntnisse gewonnen werden können. Analysieren Sie Sensordaten, identifizieren Sie Wege zur Effizienzsteigerung und sparen Sie Geld. Außerdem kann es helfen, Betrug aufzudecken und Identitätsdiebstahl zu minimieren.

Finanzdienstleistungen:  Die Finanzbranche wie Banken und andere Unternehmen nutzen diese Technologie aus vielen Gründen; um wichtige Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und Betrug zu verhindern. Die Erkenntnisse können Investitionsmöglichkeiten identifizieren oder Anlegern helfen, zu wissen, wann sie handeln sollten. Data Mining kann auch Kunden mit Hochrisikoprofilen identifizieren oder Cyber-Überwachung verwenden, um Warnzeichen von Betrug zu lokalisieren.

Transport:  Die Analyse von Daten zur Identifizierung von Mustern und Trends ist der Schlüssel für die Transportbranche, die darauf angewiesen ist, Routen effizienter zu gestalten und potenzielle Probleme vorherzusagen, um die Rentabilität zu steigern. Die Datenanalyse- und Modellierungsaspekte des maschinellen Lernens sind wichtige Werkzeuge für Lieferunternehmen, öffentliche Verkehrsmittel und andere Transportunternehmen.

Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning

Tiefes Lernen:

Deep Learning kombiniert Fortschritte in der Rechenleistung und spezielle Arten von neuronalen Netzwerken, um komplizierte Muster in großen Datenmengen zu lernen. Deep-Learning-Techniken sind derzeit Stand der Technik, um Objekte in Bildern und Wörter in Tönen zu identifizieren.

Maschinelles Lernen:

Der Unterschied zum maschinellen Lernen besteht darin, dass das Ziel genau wie bei statistischen Modellen darin besteht, die Struktur der Daten zu verstehen – theoretische Verteilungen an die gut verstandenen Daten anzupassen. Bei statistischen Modellen gibt es also eine Theorie hinter dem Modell, die mathematisch bewiesen ist, aber dies erfordert, dass die Daten auch bestimmte starke Annahmen erfüllen. Maschinelles Lernen hat sich auf der Grundlage der Fähigkeit entwickelt, Daten mithilfe von Computern auf Strukturen zu untersuchen, auch wenn wir keine Theorie darüber haben, wie diese Struktur aussieht.

Fähigkeit zum maschinellen Lernen

Der Test für ein maschinelles Lernmodell ist ein Validierungsfehler bei neuen Daten, kein theoretischer Test, der eine Nullhypothese beweist. Da maschinelles Lernen oft einen iterativen Ansatz verwendet, um aus Daten zu lernen, kann das Lernen leicht automatisiert werden. Die Daten werden durchlaufen, bis ein robustes Muster gefunden wird. Im Moment ist „Maschinelles Lernen“ das interessanteste und heißeste Thema für Forscher auf der ganzen Welt. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in naher Zukunft mit Hilfe von Robot die Welt beherrschen.

Dieser Artikel wurde von Mr. Youssef AIT ALI verfasst, er ist Teil unseres Teams, bitte klicken Sie hier, wenn Sie seine Biografie lesen möchten.