TECHNOLOGY

Искусственный интеллект и машинное обучение

В последнее время искусственный интеллект и машинное обучение — горячая тема в индустрии высоких технологий. Возможно, больше, чем наша повседневная жизнь, искусственный интеллект (ИИ) больше влияет на деловой мир. В 2014 году в стартапы ИИ было вложено около 300 миллионов долларов венчурного капитала, что на 300% больше, чем годом ранее.

ИИ повсюду, от игровых станций до хранения сложной информации на работе. Компьютерные инженеры, ученые прилагают все усилия, чтобы придать интеллектуальное поведение в машинах заставляя их думать, реагировать в режиме реального времени ситуации. ИИ переходит от темы исследования к ранним стадиям внедрения на предприятии.
Искусственный интеллект и машинное обучение
Технологические гиганты, такие как Google и Facebook, сделали огромные ставки на искусственный интеллект и машинное обучение, используя его уже в своих продуктах. Но это только начало, в ближайшие несколько лет мы можем увидеть, как ИИ будет постепенно внедряться в один продукт за другим.

Давайте проясним ситуацию: искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) — это две разные вещи.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект — это такая же наука, как математика или биология. Он изучает способы создания интеллектуальных программ и машин, которые могут творчески решать проблемы, что всегда считалось прерогативой человека.

Машинное обучение

Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта (ИИ), которое предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. В ML есть разные алгоритмы (например, нейронные сети), которые помогают решать проблемы.

Разберем более подробно.

Что такое искусственный интеллект

По словам Стэнфордского исследователя Джона Маккарти, «искусственный интеллект — это наука и техника создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. Искусственный интеллект связан с аналогичной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но ИИ не должен ограничиваться биологически наблюдаемыми методами».

Проще говоря, цель ИИ — сделать компьютеры / компьютерные программы достаточно умными, чтобы имитировать поведение человеческого разума.
Инженерия знаний — важная часть исследований ИИ. Машины и программы должны иметь обильную информацию, относящуюся к миру, чтобы часто действовать и реагировать как люди.

ИИ должен иметь доступ к свойствам, категориям, объектам, отношениям между ними для реализации инженерии знаний. ИИ стимулирует здравый смысл, решение проблем, способность к аналитическому мышлению в машинах, что является очень сложной и утомительной работой.

Сервисы ИИ можно разделить на Вертикальный и Горизонтальный ИИ.

Что такое вертикальный ИИ

Это услуги, ориентированные на одну работу, будь то планирование встреч, автоматизация повторяющейся работы и т. д. Вертикальные боты с искусственным интеллектом выполняют только одну работу за вас и делают ее настолько хорошо, что мы можем принять их за человека.

Что такое горизонтальный ИИ

Эти службы таковы, что они могут обрабатывать несколько задач. Нет одноразовой работы. Алиса, Сири и Маруся — некоторые из примеров горизонтального ИИ. Эти службы работают более широко, как настройки вопросов и ответов, такие как «Какая температура в Москве?».

Они работают для нескольких задач, а не только для конкретной задачи целиком.
ИИ достигается путем анализа работы человеческого мозга при решении проблемы и последующего использования этих аналитических методов решения проблем для построения сложных алгоритмов для выполнения аналогичных задач.

ИИ — это автоматизированная система принятия решений, которая постоянно учится, адаптируется, предлагает и автоматически принимает меры. По сути, им нужны алгоритмы, которые могут учиться на их опыте. Здесь на сцену выходит машинное обучение.

Что такое машинное обучение

В наши дни термины «искусственный интеллект» и «машинное обучение» являются очень популярными, а также запутанными понятиями.

Машинное обучение (ML) — это разновидность искусственного интеллекта. ML — это наука о разработке, применении алгоритмов, которые могут извлекать уроки из прошлых случаев. Если какое-то поведение существовало в прошлом, вы можете предсказать, может ли оно повториться снова. Означает, что если нет прошлых случаев, то нет никакого прогноза.
Машинное обучение можно применять для решения сложных проблем, таких как обнаружение мошенничества с кредитными картами, включение беспилотных автомобилей, а также обнаружение и распознавание лиц.
ML использует сложные алгоритмы, которые постоянно перебирают большие наборы данных, анализируя закономерности в данных и помогая машинам реагировать на различные ситуации, для которых они не были явно запрограммированы.

Машины учатся на истории, чтобы давать надежные результаты. Алгоритмы машинного обучения используют информатику и статистику для прогнозирования рациональных результатов.

Есть 3 основных направления машинного обучения:

Контролируемое;
Неконтролируемое;
Обучение с подкреплением.

Контролируемое обучение

При обучении с учителем в систему предоставляются наборы обучающих данных. Алгоритмы контролируемого обучения анализируют данные и создают предполагаемую функцию. Полученное таким образом правильное решение можно использовать для отображения новых примеров.

Обнаружение мошенничества с кредитными картами — один из примеров алгоритма контролируемого обучения.

Неконтролируемое обучение

Алгоритмы неконтролируемого обучения намного сложнее, потому что данные, подлежащие загрузке, не кластеризованы, а не являются наборами данных. Здесь цель состоит в том, чтобы машина обучилась сама по себе, без какого-либо надзора. Правильного решения какой-либо проблемы не предусмотрено.

Сам алгоритм находит закономерности в данных. Одним из примеров контролируемого обучения являются механизмы рекомендаций, которые есть на всех сайтах электронной коммерции, а также в механизме предложения друзей в Facebook.

Обучение с подкреплением

Этот тип алгоритмов машинного обучения позволяет программным агентам и машинам автоматически определять идеальное поведение в конкретном контексте, чтобы максимизировать его производительность. Обучение с подкреплением определяется характеристикой проблемы обучения, а не методами обучения.

Любой метод, который хорошо подходит для решения проблемы, мы считаем методом обучения с подкреплением. Обучение с подкреплением предполагает, что программный агент, то есть робот, компьютерная программа или бот, подключается к динамической среде для достижения определенной цели. Этот метод выбирает действие, которое даст ожидаемый результат быстро и эффективно.

Искусственный интеллект, машинное обучение всегда интересуют и удивляют своими инновациями. AI и Ml достигли таких отраслей, как обслуживание клиентов, электронная коммерция, финансы и другие отрасли.
Наша команда разработает ИИ и сильную нейронную сеть для Вашего проекта. Мы построим прототип машинного обучения с целью регулярного развития и оптимизации, что позволит автоматизировать и упростить рабочие процессы.

Наши заказчики могут выбрать как отдельные услуги, так и стратегическое партнерство с компанией, подразумевающее комплексный подход — от детализации требований до аутсорсинга.

Читать ещё

Хотите работать с нами
Досточно просто написать нам