0 просмотров

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (ИИ) – раздел информатики, который включает в себя когнитивные задачи, обычно предъявляемые к человеческому интеллекту, такие как обучение, решение проблем и распознавание шаблонов. Искусственный интеллект (ИИ) часто ассоциируется с робототехникой и научной фантастикой, но на самом деле он давно отправился за фантастические места. Сегодня искусственный интеллект — это часть продвинутых компьютерных технологий. Одним из выдающихся ученых в этой области является профессор Педро Домингос. Он считает пять теоретических групп, которые вносят вклад в развитие машинного обучения: символисты, сфера берет начало в логике и философии; коннекционисты, которые берут знания из нейробиологии; эволюционисты, развивающие методы эволюционной биологии; байесовцы, предъявляющие математическую статистику и вероятность; и аналогисты, исследования основаны на психологии.За последние годы удалось вычислить развитие искусственного интеллекта в исследованиях, которые в итоге завершились как «машинное исследование». Аналогичным образом прогресс в области нейронных сетей привел к увеличению области под названием «глубокое обучение». Машинное обучение и глубокое обучение – это две области компьютерных технологий, с началом которых было проведено исследование искусственного интеллекта.

В смысле ощущения эти подходы постепенно на «направляемое» и на «произвольное» обучение. В первом случае использования данных с заданным результатом, во втором — без него.

Статья в тему:  Какие компании являются лидерами в области искусственного интеллекта

Каждый день заражения данных для систем машинного и глубокого обучения с увеличением объема данных AI становится «умнее» и развивается все быстрее и быстрее. Данные извлекаются из хранилищ, таких как Amazon Redshift, собираются с помощью платформы для краудсорсинга, таких как Mechanical Turk, или загружаются с помощью Kinesis Streams. Кроме того, с возможными данными о современных технологиях и сенсорных технологиях, которые практически не наблюдались, теперь стали измеряться для анализа, и их объем увеличивается в геометрической прогрессии.

Машинное обучение

Машинным обучением обычно называют методы анализа, основанные на байесовской теории, которые используются для изучения шаблонов и обучения. В основе машинного обучения лежит набор алгоритмов, которые используют предоставленные данные для обучения и прогнозирования, оптимизируют функциональность полезности в условиях неопределенности, распознают в данных, разрушают структуры и классифицируют данные в кратких описаниях. Машинное обучение часто участвует в тех случаях, когда использование технологичных алгоритмов не требует достаточной гибкости или неэффективно. Обычный компьютерный код подбора входных данных по алгоритму, заложенному разработчиком, и дает правильный ответ.Система машинного обучения анализирует входные данные для поиска шаблонов и составления кода (модель машинного обучения), который обнаруживает «правильный результат» на основании предыдущих входных данных (а также выходных данных в случае направляемого обучения). Точность моделей машинного обучения во многом зависит от качества и количества накопленных со временем данных.

Статья в тему:  Как долго изучать искусственный интеллект 10000 часов

При сборе данных модель может анализировать многомерные проблемы с миллиардами вариантов и находить оптимальную функцию, которая по входным данным будет прогнозировать корректное значение. Как правило, модели машинного прогнозирования отвечают со статистической достоверностью и достаточно надежны. Такие оценочные показатели следует учитывать при рассмотрении крупных моделей машинного обучения или любого отдельного прогнозирования.

Как мы используем машинное обучение на Amazon?

Amazon.com активно использует системы машинного обучения для решения практических задач. Технологии машинного обучения расширяют сферу деятельности, улучшают работу сервиса, повышают качество логистики и скорость доставки. Amazon.com запустила установку AWS, чтобы другие компании могли гибко и экономично использовать эти преимущества в своей ИТ-инфраструктуре, и продолжает делать технологии машинного обучения доступными для других.

Сама структура назначения разработки Amazon.com и приверженность к решению прикладных задач с помощью машинного финансирования ресурсов, но с широкими инструментами и сервисами машинного обучения. Эти инструменты проверяются на предмет обсуждения в рамках Amazon.com – и только впоследствии становятся вторичными для других компаний, так же, как и другие ИТ-сервисы.

Использование машинного обучения для бизнеса

Машинное обучение часто используется для прогнозирования результатов получения данных за прошедший период.Например, компания может использовать машинное обучение для прогнозирования объемов продаж в будущем финансовом квартале на основе информации о демографической ситуации или оценки, какие клиенты могут очароваться размножением вирусов на бренде или, наоборот, стать наиболее лояльными к нему, на основе профиля клиента. Такие прогнозы позволяют принимать более высокие платежи, улучшать качество продуктов и снижать расходы на удержание клиентов. Машинное обучение выполняется системой бизнес-аналитики, которые предполагают оценку деятельности компании за прошлые периоды, но сосредотачиваются на прогнозах ожидаемых результатов.

Статья в тему:  Как искусственный интеллект повышает производительность

Успешная реализация технологий машинного обучения состоит из шагов. Прежде всего необходимо определить, какую проблему должна решить система, т. е. какие прогнозы могут быть полезны для компании. Затем необходимо собрать данные за прошлые периоды клиентов по основанию бизнес-показателей (транзакции, показатели продаж, потери и т. п.). Эти данные распространяются на модели машинного обучения. После этой модели машинного обучения будут делаться прогнозы, которые можно использовать для более обоснованных бизнес-решений.

Использование машинного обучения в вашей организации

Использование машинного обучения в вашей организации

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
Adblock
detector