Искусственный интеллект (ИИ) переживает бум, быстро меняя многие отрасли и аспекты нашей личной и профессиональной жизни.
И все же область ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, и ее Ожидается, что в ближайшие годы возможности резко возрастут. Сильный ИИ (интеллект на уровне человеческого мозга) возможен, хотя и в отдаленном будущем. Тем не менее, в ближайшем будущем ИИ, вероятно, будет играть все более важную роль в различных аспектах жизни общества.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект — это раздел информатики, занимающийся созданием систем, которые могут рассуждать, учиться и действовать без человеческого руководства. Конечная цель исследований ИИ — разработка машин и алгоритмов, которые в совокупности образуют искусственные нейронные сети, обрабатывают данные, распознают закономерности и реагируют так же, как человеческий мозг.
Что такое машинное обучение ?
Машинное обучение — это подобласть искусственного интеллекта, в которой машины учатся на данных без явного программирования. Системы искусственного интеллекта могут анализировать огромные объемы данных, выявлять закономерности и делать прогнозы на основе информации, которую человек может упустить, давая возможность частному лицу или компании определить области, требующие улучшения.
Примеры машинное обучение
Компании могут обратиться к проектам машинного обучения, чтобы оптимизировать операции, улучшить обслуживание клиентов и получить преимущество над конкурентами. Машинное обучение имеет ряд применений, которые уже очевидны во многих сферах жизни:
Распознавание изображений
Одним из примеров машинного обучения является распознавание изображений. Системы искусственного интеллекта могут идентифицировать объекты и сцены на изображениях с высокой точностью. Это используется в программном обеспечении для распознавания лиц, беспилотных автомобилях и маркировке изображений на платформах социальных сетей.
Обработка естественного языка
Обработка естественного языка — еще один пример машинного обучения, в котором ИИ может понимать и обрабатывать человеческий язык. Обработка естественного языка используется с виртуальными помощниками, инструментами перевода и анализом настроений в социальных сетях.
Системы рекомендаций
Для генерации рекомендаций также можно использовать машинное обучение. Алгоритмы искусственного интеллекта используют такие системы на платформах электронной коммерции и в потоковых сервисах, предлагая продукты или контент, которые могут вас заинтересовать, на основе вашего прошлого поведения и предпочтений.
Машинное обучение и искусственный интеллект: в чем разница ?
Искусственный интеллект и машинное обучение — это термины науки о данных, которые часто путают, но они имеют разные значения.
ИИ — это общий термин и более широкое понятие для любой технологии, позволяющей машинам имитировать когнитивные аспекты человека. Сюда могут входить системы искусственного интеллекта, которые учатся на основе данных или опыта и применяют эти знания для решения проблем.
Машинное обучение — это подобласть искусственного интеллекта. Модели машинного обучения полагаются на обучающие данные для изучения и улучшения производительности алгоритмов при выполнении конкретной задачи. Алгоритмы машинного обучения не требуют явного программирования для каждой ситуации. Вместо этого они могут учиться на данных, выявлять закономерности, делать прогнозы и со временем повышать свою точность.
Не все ИИ используют машинное обучение. Существуют разные подходы к созданию ИИ. Некоторые методы искусственного интеллекта включают в себя символическое мышление и логику, но не обязательно с использованием алгоритмов машинного обучения.
Короче говоря, все машинное обучение — это форма ИИ, но не весь ИИ — это машинное обучение. Машинное обучение – это инструмент, который позволяет системам искусственного интеллекта учиться и совершенствоваться, не нуждаясь в руководстве со стороны человека в любой ситуации.
Типы машинного обучения
Машинное обучение обычно относится к одному из следующие категории:
Обучение с учителем
При машинном обучении с учителем алгоритм обучается с использованием помеченных наборов данных, которые состоят из входных и выходных данных, и алгоритм обучается. взаимосвязь между ними, чтобы спрогнозировать результаты, используя будущие данные. К распространенным приложениям, с которыми конечные пользователи могут быть знакомы, относятся распознавание изображений, фильтрация спама и прогноз погоды.
Обучение без учителя
Машинное обучение без учителя работает с немаркированными и неструктурированными данными. , а цель алгоритма — выявить скрытые закономерности. Общие приложения включают сегментацию рынка, обнаружение аномалий (особенно полезно в случаях обнаружения мошенничества) и уменьшение размерности (сжатие больших наборов данных для более быстрого анализа).
Полу-контролируемое обучение
Этот тип машинного обучения включает в себя как размеченные, так и неразмеченные данные, особенно когда наборов размеченных данных мало и их приобретение дорого. Одним из примеров является разработка модели машинного обучения для диагностики редких заболеваний. Такие данные чувствительны, их получение дорого и они редки.
Алгоритм использует помеченные наборы данных для изучения модели, а затем использует немаркированные наборы данных. данные для уточнения и улучшения производительности модели. Общие приложения включают классификацию текста (классификацию документов), сегментацию изображений (деление изображения на основе пикселей со схожими характеристиками, иногда используемое для анализа медицинских сканирований с целью выявления опухолей) и анализ настроений (определение эмоционального тона). текста).
Обучение с подкреплением
При обучении с подкреплением алгоритм учится методом проб и ошибок в моделируемой среде, получая как вознаграждение за желаемые действия, так и штрафы. за нежелательные действия. Дело в том, что алгоритм учится предпринимать действия, которые максимизируют его вознаграждение. Общие приложения включают обучение ботов игре, обучение самообучающихся роботов и оптимизацию распределения ресурсов в сложных системах (например, координацию потока материалов на нескольких этапах производства и распределения в цепочке поставок).
Как компании могут использовать машинное обучение
Машинное обучение имеет множество применений в бизнесе, в том числе:
Принятие решений на основе данных
Машинное обучение позволяет анализировать огромные объемы данных из различных источников, чтобы выявить скрытые закономерности и тенденции. Этот поток информации, подаваемый в систему искусственного интеллекта, может помочь различным отделам принимать стратегические решения на основе данных.
Улучшение качества обслуживания клиентов
Алгоритмы машинного обучения может анализировать данные клиентов (например, историю покупок и поведение при просмотре страниц), чтобы рекомендовать продукты или услуги, соответствующие их интересам, что может помочь повысить удовлетворенность клиентов и продажи. Виртуальные помощники на основе машинного обучения, или чат-боты, могут круглосуточно отвечать на вопросы клиентов, оказывать поддержку и решать основные проблемы. Это снижает зависимость от агентов по обслуживанию клиентов при обработке простых запросов, освобождая их для выполнения более сложных задач.
Улучшение бизнес-операций
Машинное обучение может помочь предотвратить мошенничество. выявление и оценка управления рисками путем анализа финансовых транзакций для выявления закономерностей, указывающих на несанкционированную деятельность, чтобы помочь предприятиям защитить себя от финансовых потерь. Машинное обучение также может улучшить цепочки поставок, анализируя данные для прогнозирования колебаний спроса и оптимизации управления запасами. Это помогает компаниям обеспечивать наличие на складе нужных товаров в нужное время, сокращая затраты и повышая эффективность.
Оптимизация маркетинга и продаж
Машинное обучение может повысить эффективность рекламы. эффективность за счет анализа данных о клиентах и демографических данных для определения идеальной целевой аудитории для маркетинговых кампаний. Это позволяет компаниям максимально эффективно использовать свои рекламные бюджеты. Машинное обучение также может помочь в оценке потенциальных клиентов и прогнозировании продаж, анализируя взаимодействие с клиентами, чтобы предсказать, какие потенциальные клиенты с большей вероятностью превратятся в продажи, помогая отделам продаж расставлять приоритеты в своем времени и сосредоточивать свои усилия на более квалифицированных потенциальных клиентах.
Разработка продукта
Машинное обучение также может помочь улучшить дизайн и модернизацию новых продуктов на основе отзывов клиентов и данных об использовании, чтобы выявлять тенденции и формировать стратегии разработки продуктов. Это позволяет предприятиям создавать продукты, которые лучше удовлетворяют потребности клиентов. Машинное обучение используется при профилактическом обслуживании путем анализа данных датчиков машин, что помогает предотвратить сбои оборудования до того, как они произойдут. Такой упреждающий подход позволяет избежать дорогостоящих простоев и экстренного технического обслуживания.
Преобразуйте изображения продуктов с помощью искусственного интеллекта.
Мгновенно заменяйте или создавайте высококачественный фон в существующих изображениях продуктов. с простыми в использовании инструментами искусственного интеллекта в медиаредакторе — опыт проектирования не требуется.
Редактируйте изображения с помощью ИИ
ИИ и машинное обучение Часто задаваемые вопросы
Каковы четыре типа машинного обучения?
Существует четыре основных типа машинного обучения ИИ, каждый из которых подходит для выполнения сложных задач и Приложения. К ним относятся обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с полуконтролем и обучение с подкреплением.
Является ли ИИ тем же самым, что и машинное обучение?
Является ли искусственный интеллект тем же самым, что и машинное обучение?