Штучний інтелект (ШІ) процвітає, швидко змінюючи багато галузей і аспекти нашого особистого та професійного життя.
І все ж галузь ШІ все ще перебуває в зародковому стані, і її Очікується, що в найближчі роки можливості зростуть. Потужний ШІ (інтелект на рівні людського мозку) є можливістю, хоча й у віддаленому майбутньому. Тим не менш, ШІ, ймовірно, відіграватиме дедалі важливішу роль у різних аспектах суспільства в найближчому майбутньому.
Що таке штучний інтелект?
Штучний інтелект — це галузь інформатики, яка стосується створення систем, які можуть міркувати, навчатися та діяти без керівництва людини. Кінцева мета досліджень штучного інтелекту – розробити машини та алгоритми, які об’єднуються для створення штучних нейронних мереж, обробки даних, розпізнавання шаблонів і реагування, як це зробив би людський мозок.
Що таке машинне навчання ?
Машинне навчання — це підполе ШІ, у якому машини навчаються на основі даних без явного програмування. Системи штучного інтелекту можуть аналізувати величезні масиви даних, щоб виявляти закономірності та робити прогнози на основі інформації, яку може пропустити людина, що дає змогу окремим особам або компаніям визначити сфери, які потрібно вдосконалити.
Приклади машинне навчання
Підприємства можуть використовувати проекти машинного навчання, щоб оптимізувати роботу, покращити обслуговування клієнтів і отримати перевагу над конкурентами. Машинне навчання має ряд застосувань, які вже очевидні в багатьох сферах життя:
Розпізнавання зображень
Одним із прикладів машинного навчання є розпізнавання зображень. Системи ШІ можуть з високою точністю ідентифікувати об’єкти та сцени на зображеннях. Це використовується в програмному забезпеченні для розпізнавання облич, безпілотних автомобілях і додаванні тегів до зображень у соціальних мережах.
Обробка природної мови
Обробка природної мови є ще одним прикладом машинного навчання, у якому ШІ може розуміти та обробляти людську мову. Обробка природної мови використовується з віртуальними помічниками, інструментами перекладу та аналізом настроїв у соціальних мережах.
Системи рекомендацій
Машинне навчання також можна розгорнути для створення рекомендацій. Алгоритми штучного інтелекту підтримують такі системи на платформах електронної комерції та потокових сервісах, пропонуючи продукти чи вміст, які можуть вас зацікавити, на основі вашої минулої поведінки та вподобань.
Машинне навчання проти ШІ: у чому різниця ?
Штучний інтелект і машинне навчання – це терміни науки про дані, які часто плутають, але вони мають різні значення.
ШІ є загальним терміном і ширшим поняттям для будь-якої технології, яка забезпечує роботу машин імітувати когнітивні аспекти людей. Це може включати системи штучного інтелекту, які вивчають дані чи досвід і застосовують ці знання для вирішення проблем.
Машинне навчання є підсферою штучного інтелекту. Моделі машинного навчання покладаються на навчальні дані, щоб вивчати та покращувати виконання алгоритмів певного завдання. Алгоритми машинного навчання не потребують явного програмування для кожної ситуації. Натомість вони можуть вчитися на даних, щоб визначати закономірності, робити прогнози та з часом покращувати їх точність.
Не всі штучні інтелекти використовують машинне навчання. Існують різні підходи до створення ШІ. Деякі методи штучного інтелекту включають символічне міркування та логіку, не обов’язково залучаючи алгоритми машинного навчання.
У двох словах, усе машинне навчання є формою ШІ, але не весь ШІ є машинним навчанням. Машинне навчання – це інструмент, який дозволяє системам штучного інтелекту навчатися та вдосконалюватися, не потребуючи вказівок від людини в будь-якій ситуації.
Типи машинного навчання
Машинне навчання зазвичай належить до одного з такі категорії:
Контрольоване навчання
У керованому машинному навчанні алгоритм навчається за допомогою позначених наборів даних, які складаються з вхідних і вихідних даних, і алгоритм навчається зв’язок між ними, щоб передбачити результати, використовуючи майбутні дані. Поширені програми, з якими можуть бути знайомі кінцеві користувачі, включають розпізнавання зображень, фільтрацію спаму та прогнози погоди.
Неконтрольоване навчання
Неконтрольоване машинне навчання має справу з немаркованими, неструктурованими даними. , а ціль алгоритму — виявити приховані шаблони. Поширені програми включають сегментацію ринку, виявлення аномалій (особливо корисно у випадках виявлення шахрайства) і зменшення розмірності (стиснення великих наборів даних для швидшого аналізу).
Напівконтрольоване навчання
Цей тип машинного навчання включає як позначені, так і немарковані дані, особливо коли набори даних із мітками є дефіцитними та дорогими для отримання. Одним із прикладів є випадок розробки моделі машинного навчання для діагностики рідкісних захворювань — такі дані є конфіденційними, дорогими для отримання та рідкісними.
Алгоритм використовує позначені набори даних для вивчення моделі, а потім використовує непомічені дані для вдосконалення та покращення продуктивності моделі. До поширених застосувань належать класифікація тексту (категоризація документів), сегментація зображення (поділ зображення на основі пікселів із подібними характеристиками, іноді використовується для аналізу медичних сканувань для виявлення пухлин) і аналіз настрою (визначення емоційного тону тексту).
Навчання з підкріпленням
За допомогою навчання з підкріпленням алгоритм навчається методом проб і помилок у змодельованому середовищі, отримуючи винагороду за бажані дії, а також штрафи за небажані дії. Справа в тому, що алгоритм навчиться виконувати дії, які максимізують його винагороду. Поширені програми включають навчання ботів грати в ігри, навчання самонавчаючих роботів та оптимізацію розподілу ресурсів у складних системах (наприклад, координацію потоку матеріалів на кількох етапах виробництва та розподілу ланцюга постачання).
Як компанії можуть використовувати машинне навчання
Машинне навчання має багато застосувань у бізнесі, зокрема:
Прийняття рішень на основі даних
Машинне навчання може аналізувати величезні обсяги даних із різних джерел, щоб виявити приховані закономірності та тенденції. Цей потік інформації, який подається в систему штучного інтелекту, може допомогти в прийнятті стратегічних рішень на основі даних у різних відділах.
Покращення взаємодії з клієнтами
Алгоритми машинного навчання може аналізувати дані клієнтів (такі як історію покупок і поведінку веб-переглядача), щоб рекомендувати продукти чи послуги, які відповідають їхнім інтересам, що може допомогти підвищити задоволеність клієнтів і продажі. Віртуальні помічники на основі машинного навчання або чат-боти можуть цілодобово відповідати на запитання клієнтів, надавати підтримку та вирішувати основні проблеми. Це зменшує залежність від агентів із обслуговування клієнтів для простих запитів, звільняючи їх для виконання завдань більшої складності.
Покращення бізнес-операцій
Машинне навчання може допомогти зменшити шахрайство виявлення та оцінка управління ризиками шляхом аналізу фінансових операцій для визначення моделей, що вказують на несанкціоновану діяльність, щоб допомогти підприємствам захистити себе від фінансових втрат. Машинне навчання також може покращити ланцюги поставок, аналізуючи дані для прогнозування коливань попиту та оптимізуючи управління запасами. Це допомагає компаніям гарантувати, що вони мають потрібні продукти на складі в потрібний час, зменшуючи витрати та підвищуючи ефективність.
Маркетинг і оптимізація продажів
Машинне навчання може збільшити рекламу ефективність шляхом аналізу даних клієнтів і демографічних показників для визначення ідеальної цільової аудиторії для маркетингових кампаній. Це дозволяє підприємствам максимально ефективно використовувати свої рекламні бюджети. Машинне навчання також може допомогти з оцінкою потенційних клієнтів і прогнозуванням продажів, аналізуючи взаємодію з клієнтами, щоб передбачити, які потенційні клієнти з більшою ймовірністю призведуть до продажів, допомагаючи командам продажів визначити пріоритети свого часу та зосередити свої зусилля на більш кваліфікованих потенційних клієнтах.
Розробка продукту
Машинне навчання також може допомогти покращити дизайн і оновлення нових продуктів на основі відгуків клієнтів і даних про використання, щоб визначити тенденції та інформувати стратегії розробки продукту. Це дозволяє підприємствам створювати продукти, які краще задовольняють потреби клієнтів. Машинне навчання використовується для прогнозного технічного обслуговування шляхом аналізу даних датчиків машин, що допомагає запобігти збоям обладнання до їх виникнення. Цей проактивний підхід дозволяє уникнути дорогих простоїв і аварійного технічного ремонту.
Перетворюйте зображення продукту за допомогою штучного інтелекту
Миттєво замінюйте або створюйте високоякісні фони на наявних зображеннях продуктів. із простими у користуванні інструментами штучного інтелекту в медіа-редакторі — досвід дизайну не потрібен.
Редагуйте зображення за допомогою ШІ
ШІ та машинне навчання Поширені запитання
Які існують чотири типи машинного навчання?
Існує чотири основні типи машинного навчання ШІ, кожен з яких підходить для виконання складних завдань і програми. Вони включають контрольоване навчання, неконтрольоване навчання, напівконтрольоване навчання та навчання з підкріпленням.
Чи штучний інтелект – це те саме, що машинне навчання?
Ні. Машинне навчання є підмножиною ШІ, хоча не весь ШІ є машинним навчанням. ШІ — це ширша концепція, яка охоплює будь-яку техніку, яка дозволяє машинам імітувати когнітивні функції людського мозку. ШІ може використовувати різні підходи для досягнення інтелектуальної поведінки, зокрема машинне навчання.
Чи є ChatGPT типом машинного навчання?
Так, ChatGPT — це тип машинного навчання, зокрема велика модель мови (LLM), навчена за допомогою методів глибокого навчання. LLM – це тип моделі штучного інтелекту, яка навчається на величезних обсягах текстових даних; ці моделі машинного навчання охоплюють статистичні зв’язки між словами та можуть створювати текст, перекладати мови, писати вміст, відповідати на запитання та виконувати завдання, які зазвичай виконують люди.