Machine Learning vs Deep Learning dan Penggunaannya dalam Kehidupan Sehari-hari

Definisi Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin adalah metode analisis data yang mengotomatiskan pembuatan mode analitis. Ini adalah bidang kecerdasan buatan yang didasarkan pada gagasan bahwa mesin harus dapat belajar dari pengalaman. Di masa lalu, pembelajaran mesin telah memberi kita mobil yang dapat mengemudi sendiri, pengenalan ucapan yang praktis, penelusuran web yang efektif… Pembelajaran mesin saat ini begitu meluas sehingga setiap orang menggunakannya puluhan kali sehari tanpa menyadarinya.

Penggunaan Machine Learning dalam Kehidupan Sehari-hari

Perawatan Kesehatan: Machine Learning Adalah metode yang berkembang pesat di industri perawatan kesehatan, yang kami gunakan untuk menilai kesehatan pasien secara real time dengan menggunakan sensor dan perangkat yang dapat dikenakan. Selain itu, teknologi ini dapat membantu pakar medis menganalisis data guna mengidentifikasi tanda yang dapat mengarah pada peningkatan diagnosis.

Pemerintah:  Seperti keamanan publik yang membutuhkan Pembelajaran Mesin karena mereka memiliki banyak sumber data yang dapat ditambang untuk wawasan. Menganalisis data sensor, mengidentifikasi cara untuk meningkatkan efisiensi dan menghemat uang. Selain itu, ini dapat membantu mendeteksi penipuan dan meminimalkan pencurian identitas.

Layanan keuangan:  Industri keuangan seperti Bank dan bisnis lainnya, menggunakan teknologi ini untuk berbagai alasan; untuk mengidentifikasi wawasan penting dalam data dan mencegah penipuan. Wawasan dapat mengidentifikasi peluang investasi, atau membantu investor mengetahui kapan harus berdagang. Penambangan data juga dapat mengidentifikasi klien dengan profil berisiko tinggi atau menggunakan pengawasan dunia maya untuk menunjukkan dengan tepat tanda-tanda peringatan penipuan.

Transportasi:  Menganalisis data untuk mengidentifikasi pola dan tren adalah kunci bagi industri transportasi, yang bergantung pada pembuatan rute yang lebih efisien dan memprediksi potensi masalah untuk meningkatkan profitabilitas. Analisis data dan aspek pemodelan pembelajaran mesin merupakan alat penting bagi perusahaan pengiriman, transportasi umum, dan organisasi transportasi lainnya.

Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mendalam:

Pembelajaran mendalam menggabungkan kemajuan dalam daya komputasi dan jenis jaringan saraf khusus untuk mempelajari pola rumit dalam data dalam jumlah besar. Teknik pembelajaran mendalam saat ini adalah yang tercanggih untuk mengidentifikasi objek dalam gambar dan kata-kata dalam suara.

Pembelajaran Mesin:

Perbedaan dengan pembelajaran mesin adalah sama seperti model statistik, tujuannya adalah untuk memahami struktur data – menyesuaikan distribusi teoretis dengan data yang dipahami dengan baik. Jadi, dengan model statistik, ada teori di balik model yang terbukti secara matematis, tetapi ini membutuhkan data yang memenuhi asumsi kuat tertentu juga. Pembelajaran mesin telah dikembangkan berdasarkan kemampuan menggunakan komputer untuk menyelidiki struktur data, bahkan jika kita tidak memiliki teori tentang seperti apa struktur itu.

Kapasitas pembelajaran mesin

Pengujian untuk model pembelajaran mesin adalah kesalahan validasi pada data baru, bukan pengujian teoretis yang membuktikan hipotesis nol. Karena pembelajaran mesin sering menggunakan pendekatan berulang untuk belajar dari data, pembelajaran dapat dengan mudah diotomatisasi. Pass dijalankan melalui data sampai pola yang kuat ditemukan. Saat Ini “Pembelajaran Mesin” adalah topik paling menarik dan hangat bagi para peneliti di seluruh dunia. Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin akan Menguasai dunia dengan bantuan Robot dalam waktu dekat.

Artikel ini telah Ditulis oleh Mr.Youssef AIT ALI, dia adalah bagian dari tim kami dengan hormat Klik Di Sini jika Anda ingin Membaca Biografinya.