Демистификация модных словечек: как AI и ML выглядят на практике

Сфера искусственного интеллекта состоит из различных передовых технологий, таких как машинное обучение, искусственные нейронные сети, обработка естественного языка и многое другое. В зависимости от того, как эти инструменты применяются, они могут варьироваться от очень простых до чрезвычайно сложных по архитектуре и реализации.

В бизнес-контексте ИИ обычно считается движущей силой аналитики, которая обеспечивает правильное понимание статистики и бизнес-моделей и предлагает практические шаги для улучшения. В потребительском секторе вовлечение таких технологий в нашу повседневную жизнь неизбежно, и мы используем их, зная или не зная. Некоторые отрасли, в которых эти технологии приносят изменения, финансы, электронная коммерция, производство, здравоохранение, машиностроениеи многое другое.

Термины «искусственный интеллект», «искусственное обучение» и «машинное обучение» часто используются как взаимозаменяемые, особенно с появлением большие данные. Однако эти термины относятся к разным технологиям, и важно понимать, как их можно применять.

Понимание условий

Искусственный интеллект: Когда машина демонстрирует свойства интеллекта, подобные человеческим, она называется искусственным интеллектом. ИИ позволяет машинам имитировать поведение человека. Фактически, некоторые компьютеры с искусственным интеллектом обладают способностью имитировать характеристики человеческого мозга, включая ощущения, действия, перспективу и когнитивные способности. Примером искусственного интеллекта в нашей повседневной жизни является использование любого личного помощника, такого как Google Now от Google, Cortana от Windows и Siri от Apple.

Машинное обучение: Машинное обучение является подмножеством ИИ и фокусируется на способности машин получать набор данных, учиться самостоятельно и изменять свои алгоритмы по мере того, как они узнают больше об информации, которую они обрабатывают. Примером машинного обучения является использование любого распознавание речи программное обеспечение на таких инструментах, как преобразование текста в речь Google или голосовой набор Google.

Наука о данных: Наука о данных похожа на машинное обучение в том, что алгоритмы, предназначенные для получения входных данных, статистически анализируют свои выходные значения в целях прогнозирования.

Все упомянутые выше термины взаимосвязаны. Эти модные словечки широко используются в некоторых технологических продуктах, поэтому важно точно понимать, к чему они относятся.

Путаница, связанная с терминологией

Попытка дать определение таким терминам, как AI, ML или Data Science без надлежащего знания каждого предмета, может создать огромные пробелы в понимании. Каждое модное слово имеет свое значение и контекст.

ИИ, в частности, представляет собой обширную область, которая также включает в себя определенные аспекты, такие как понимание нескольких языков, планирование, распознавание образов, способность решать проблемы и распознавание звуков. Учитывая, что отрасль наводнена подобной терминологией, выбор правильных алгоритмов может иметь большое значение при создании продукта.

Объяснение искусственного интеллекта

ИИ — это термин, который все чаще используется в современном технологическом мире. В этом контексте ИИ относится к машинам, которые могут копировать свойства человеческого интеллекта, такие как обучение а также решение проблем. Как отрасль компьютерных наук, ИИ относится к процессу моделирования операций человеческого разума с помощью машин. Природный интеллект играет существенную роль в этой операции.

ИИ основывается на предположении, что человеческий интеллект можно точно описать и понять, чтобы машины могли воспроизвести его с помощью ИИ. По этой причине большинство компьютеров с искусственным интеллектом сконструированы таким образом, чтобы имитировать или имитировать человеческий разум, а затем передаются большие объемы данных для их «обучения».

Хорошим примером является Google Now, которому требуется время, чтобы узнать о ваших ежедневных привычках, маршрутах, важных текстовых сообщениях и звонках, а также сделать соответствующие предложения. Хотя его настройки по умолчанию работают на среднем уровне, Google Now отлично справляется с ролью вашего помощника, когда узнает о ваших привычках и процессах.

После этапа обучения бизнес-ИИ может выявлять новые источники дохода, заново изобретать существующие бизнес-стратегии и укреплять способность сотрудников-людей стимулировать рост.

В этом смысле реальная ценность ИИ заключается в синтезе людей и машин, а не самих машин. По этой причине многие технологические и нетехнологические компании начинают инвестировать в возможности и приложения ИИ. В наиболее распространенном варианте использования искусственный интеллект имеет сложную функцию распознавания образов, которая помогает компаниям лучше понимать рынок для лучших инвестиционных возможностей. В других случаях искусственный интеллект находится на стороне пользователя, что упрощает общение между предприятиями и потребителями.

Базовая иллюстрация возможностей ИИ

Рассмотрим следующие основные принципы современного ИИ:

1. При решении простых математических задач любой компьютер способен превзойти человека по скорости и точности.

2. Опознавая животное на заданной картинке, человек может сделать это с большей точностью и скоростью, чем машина.

В случае 2 ИИ не нужно ничего демистифицировать, поэтому его математические способности уступают органам чувств человеческого тела. Когда проблемное пространство включает в себя структурированные данные или конкретные символы, реальностью становятся технологии, близкие к естественному интеллекту, и вычислительная мощность когнитивных систем.

Объяснение машинного обучения

Искусственный интеллект и машинное обучение кажутся похожими терминами, но это не одно и то же. Машинное обучение — это метод, с помощью которого машина пытается создать искусственный интеллект. Другими словами, это подмножество ИИ.

Практические применения машинного обучения заключаются в следующем:

• Большие данные — Машинное обучение оптимально подходит для обработки, организации и визуализации огромных объемов организационных, пользовательских и рыночных данных, которые сейчас собирают предприятия.
• Бизнес стратегия: Машинное обучение использует распознавание образов, чтобы определить действенные возможности для улучшения бизнес-результатов.
• Разработка программного обеспечения: Разработчики все чаще используют машинное обучение для оптимизации разработки, тестирования и развертывания продуктов.

В последнее время машины выполняют задачи, которые были возможны только благодаря человеческому интеллекту с надлежащими способностями к суждениям и принятию решений. Этот подвиг возможен благодаря способности машин распознавать образы, которые могут анализировать, учиться и использовать знания в будущем.

Что предлагает машинное обучение

В Краудботикс, мы понимаем, что машинное обучение — это связующее звено, в котором бизнес, данные и опыт встречаются с новыми технологиями для совместной работы. Машинное обучение дает возможность традиционным методологиям, таким как статистика и моделирование данных, взаимодействовать с алгоритмами и вычислительными возможностями науки о данных.

Команды, менеджеры и руководители должны убедиться, что у них есть базовое понимание этой восходящей технологии. В технологической отрасли может быть даже целесообразно предложить ряд программ и модулей, предназначенных для того, чтобы дать студентам, руководителям, специалистам и сотрудникам обширное представление о том, как использовать эту технологию в своих интересах.

три основных типа машинного обучения включают в себя:

• Контролируемое машинное обучение – Этот подход активно сопоставляет входные данные с выходными данными, чтобы обучить компьютер оптимизации для получения желаемых результатов.
• Неконтролируемое машинное обучение — Этот подход позволяет компьютеру обрабатывать неразмеченные данные в попытке идентифицировать ранее необнаруженные закономерности.
• Обучение с подкреплением — Этот подход определяет желаемые результаты, а затем позволяет компьютеру оптимизировать обработку информации, чтобы определить наиболее эффективный путь к этим результатам.

Общие типы алгоритмов машинного обучения включают в себя:

• Представление: Анализирует набор данных и создает структурированную модель для их понимания.
• Оценка: Проверяет данные на наличие аномалий или необходимых изменений.
• Оптимизация: Изменяет данные для получения лучших результатов от программы или устройства.

AI/ML мифы и реальность

За последние несколько лет ажиотаж вокруг искусственного интеллекта был использован несколькими отраслями. Некоторые предприятия внедряют ИИ, полагая, что он может служить важной инновацией, когда на самом деле он не имеет для их организации очень мало значения.

Многие так называемые продукты ИИ не выходят за рамки простых прогнозов или возможностей классификации с использованием алгоритмов и фундаментального статистического анализа. Из-за этого алгоритм становится менее точным и менее полезным всякий раз, когда в бизнесе происходят внезапные изменения или увеличение потока входных данных.

Использование алгоритмов машинного обучения в качестве основного инструмента для принятия стратегических бизнес-решений — рискованная ставка, учитывая негибкость большинства современных приложений ИИ. Это может привести к явлению, иногда называемому «искусственной глупостью», которое определяется как снижение эффективности в результате неправильного применения ИИ.

Вывод

В мире существует большое количество компаний, занимающихся машинным обучением и искусственным интеллектом. По этой причине важно работать с партнером, который может не только создавать продукты с использованием машинного обучения, но и помогать вам понимать соответствующие приложения для ИИ с учетом уникальных требований вашего бизнеса.

Краудботикс является надежным партнером, когда речь идет о разработке искусственного интеллекта и машинного обучения. Наша команда экспертов хорошо разбирается в распространенных приложениях машинного обучения, а платформа Crowdbotics использует искусственный интеллект для изучения множества приложений с открытым исходным кодом и выбора лучших компонентов для данной сборки программного обеспечения.

Вы хотите создать приложение на основе машинного обучения? Свяжитесь с нашими экспертами сегодня.