0 просмотров

6 областей ИИ

поля ИИ

Искусственный интеллект — это новая техническая дисциплина, которая изучает и разрабатывает теории, методы, технологии и прикладные системы для имитации расширения и расширения человеческого интеллекта. Исследования в области искусственного интеллекта направлены на то, чтобы позволить машинам выполнять некоторые сложные задачи, для которых в противном случае потребовались бы разумные люди. То есть мы надеемся, что машина сможет решить за нас некоторые сложные работы, не просто монотонные механические действия, но и такие, которые требуют человеческой мудрости. Вот 6 областей ИИ

6 областей ИИ

1. Машинное обучение

Машинное обучение — это характеристика искусственного интеллекта, которая позволяет компьютеру автоматически получать данные и учиться на трудностях или случаях, с которыми он столкнулся, вместо того, чтобы быть специально запрограммированным для выполнения задачи или функции.

Машинное обучение делает упор на разработку алгоритмов, которые могут анализировать данные и генерировать прогнозы. Его основное применение находится в области здравоохранения, где он используется для диагностики заболеваний и интерпретации результатов медицинского сканирования.

Машинное обучение имеет подкатегорию, называемую распознаванием образов. Он определяется как автоматическое распознавание компьютерными алгоритмами плана из необработанных данных.

Паттерн может быть повторяющимся набором действий людей в любой сети, которые могут указывать на некоторую социальную активность, устойчивым рядом данных во времени, который используется для прогнозирования последовательности событий и тенденций, специфическими характеристиками признаков изображения для идентификации объектов, повторяющихся сочетание слов и предложений для языковой помощи и многое другое.

Статья в тему:  Восстание фемботов: почему искусственный интеллект часто женский

Процесс распознавания образов включает несколько этапов. Они объясняются следующим образом:

i) сбор и измерение данных: Это включает в себя сбор необработанных данных, таких как физические переменные и т. д., а также измерение частоты, полосы пропускания, разрешения и т. д. Данные бывают двух типов: обучающие данные и обучающие данные.

Обучающие данные — это данные, в которых не предусмотрена маркировка набора данных, и система применяет кластеры для их классификации. В то время как данные обучения имеют хорошо помеченный набор данных, чтобы его можно было напрямую использовать с классификатором.

(ii) Предварительная обработка входных данных: Это включает в себя фильтрацию нежелательных данных, таких как шум от источника входного сигнала, и выполняется посредством обработки сигнала. На этом этапе также выполняется фильтрация уже существующих паттернов во входных данных для дальнейшего использования.

(iii) Извлечение признаков: Выполняются различные алгоритмы, такие как алгоритм сопоставления шаблонов, чтобы найти соответствующий шаблон в соответствии с требованиями с точки зрения функций.

(iv) Классификация: На основе результатов выполненных алгоритмов и различных моделей, обученных для получения совпадающего шаблона, шаблону присваивается класс.

(v) Постобработка: Здесь представлен окончательный результат, и будет обеспечено, что достигнутый результат почти наверняка будет необходим.

Экономические преимущества машинного обучения

Машинное обучение имеет более широкий спектр применений, чем любая другая технология ИИ. Прогнозы, основанные на пуле сложных данных, часто с несколькими зависимыми факторами, распространены в современных деловых ситуациях. Машинное обучение уже доказало свою эффективность в различных корпоративных условиях. Он выявляет изменения в отношении потребителей, предупреждает аналитиков о возможных тенденциях мошенничества и даже спасает жизни, выявляя сердечные приступы быстрее и точнее, чем операторы колл-центра. Машинное обучение способно самостоятельно перестраивать бизнес-процессы.

Статья в тему:  Искусственный интеллект, который использует больше

Промышленность находится на грани взрыва. По прогнозам аналитиков, к 2025 году искусственный интеллект принесет доход в размере 36,8 млрд долларов «практически во всех мыслимых отраслях промышленности». Forbes оценил мировой рынок машинного обучения в 1,58 миллиарда долларов в 2017 году и в 20,83 миллиарда долларов к 2024 году. В период с 2017 по 2024 год темпы роста CAGR составили 44,06 процента.

Также ожидается, что машинное обучение принесет ряд долгосрочных экономических выгод. По словам Forrester, машинное обучение начинает «заменять ручную обработку данных и грязную работу по управлению данными», в результате чего интегрированное программное обеспечение для анализа данных экономит американским компаниям более 60 миллиардов долларов. По их оценкам, к 2035 году искусственный интеллект увеличит валовую добавленную стоимость (ВДС) США до 4,6%, что составит дополнительные 8,3 триллиона долларов экономической деятельности.

поля ИИ

2. Глубокое обучение

Это процесс обучения, в котором машина обрабатывает и анализирует входные данные, используя различные подходы, пока не идентифицирует один желаемый результат. Это также называется машинным самообучением.

Чтобы преобразовать необработанную последовательность входных данных в выходные, машина использует множество случайных программ и алгоритмов. В конечном итоге выход y получается из неизвестной входной функции f(x) с использованием различных алгоритмов, таких как нейроэволюция, и других способов, таких как градиентный спуск в нейронной топологии, предполагая, что x и y связаны.

Статья в тему:  Как искусственный интеллект изменит управление

В этом случае задача нейронных сетей состоит в том, чтобы определить правильную функцию f.

Глубокое обучение зафиксирует все возможные человеческие характеристики и поведенческие базы данных и будет выполнять контролируемое обучение. Этот процесс включает в себя:

  • Обнаружение различных видов человеческих эмоций и знаков.
  • Определите человека и животных по изображениям, например, по определенным признакам, отметинам или особенностям.
  • Распознавание голоса разных говорящих и запоминайте их.
  • Преобразование видео и голоса в текстовые данные.
  • Определение правильных или неправильных жестов, классификация спама и случаев мошенничества (например, заявлений о мошенничестве).

Все остальные характеристики, в том числе упомянутые выше, используются для подготовки искусственных нейронных сетей методом глубокого обучения.

Предиктивный анализ: после сбора и изучения больших наборов данных выполняется кластеризация связанных наборов данных путем сравнения похожих наборов аудио, фотографий или документов с использованием доступных наборов моделей.

Мы подойдем к прогнозированию будущих событий, основанных на текущих случаях событий, установив корреляцию между ними обоими, теперь, когда мы завершили классификацию и кластеризацию наборов данных. Имейте в виду, что решение и метод прогноза не ограничены во времени.

Единственное, о чем нужно помнить при составлении прогноза, это то, что результат должен иметь смысл и быть рациональным.

Машины будут решать проблемы, предлагая повторяющиеся действия и самоанализ. Распознавание речи в телефонах — это пример глубокого обучения в действии, поскольку оно позволяет смартфонам понимать различные типы акцентов и преобразовывать их в понятную речь.

Статья в тему:  Каковы основные элементы искусственного интеллекта

3. Нейронные сети

Мозг искусственного интеллекта состоит из нейронных сетей. Это компьютерные системы, которые имитируют нейронные связи, наблюдаемые в человеческом мозгу. Персептрон относится к искусственным эквивалентным нейронам мозга.

Искусственные нейронные сети в машинах создаются путем объединения нескольких персептронов. Нейронные сети собирают информацию, обрабатывая различные обучающие экземпляры, прежде чем получить желаемый результат.

Эта процедура анализа данных также даст ответы на многие сопутствующие вопросы, которые ранее не были решены благодаря применению различных моделей обучения.

Глубокое обучение в сочетании с нейронными сетями может выявить несколько слоев скрытых данных, включая выходной слой сложных вопросов, и полезно, среди прочего, в таких областях, как распознавание речи, обработка естественного языка и компьютерное зрение.

Первые типы нейронных сетей имели только один вход и выход, а также только один скрытый слой или один слой персептрона.

Между входным и выходным слоями глубокие нейронные сети имеют более одного скрытого слоя. Чтобы обнаружить скрытые слои блока данных, необходим метод глубокого обучения.

Каждый слой глубокой нейронной сети обучается на определенном наборе атрибутов в зависимости от выходных признаков предыдущих уровней. Узел получает возможность обнаруживать все более сложные атрибуты, поскольку он прогнозирует и рекомбинирует выходные данные всех предыдущих слоев, чтобы обеспечить более четкий конечный результат по мере продвижения по нейронной сети.

Иерархия признаков, часто известная как иерархия сложных и нематериальных наборов данных, — это имя, данное всему этому процессу. Это улучшает способность глубоких нейронных сетей обрабатывать очень большие и многомерные блоки данных с миллиардами ограничений, которые будут обрабатываться с использованием линейных и нелинейных функций.

Статья в тему:  Неэтичное исследование: как создать злонамеренный искусственный интеллект

Основная проблема, которую пытается решить искусственный интеллект, заключается в том, как обрабатывать и управлять немаркированными и неструктурированными данными в мире, которые разбросаны по всем областям и странам. Эти подмножества данных теперь могут обрабатывать задержки и сложные свойства благодаря нейронным сетям.

Глубокое обучение в сочетании с искусственными нейронными сетями идентифицировало и охарактеризовало безымянный и необработанный материал в виде фотографий, текста, аудио и других форматов в структурированную реляционную базу данных с точной маркировкой.

Например, глубокое обучение будет принимать в качестве входных данных тысячи необработанных изображений и классифицировать их на основе их основных характеристик и характеров, таких как все животные, такие как собаки, с одной стороны, неживые объекты, такие как мебель, с другой. и все ваши семейные фотографии на третьем, таким образом завершая общую фотографию, также известную как смарт-фотоальбомы.

Рассмотрим пример текстовых данных в качестве входных данных, где у нас есть десятки тысяч электронных писем. Глубокое обучение сгруппирует электронные письма в несколько категорий в зависимости от их содержания, таких как основные, социальные, рекламные и спам-письма.

Нейронные сети с прямой связью. Целью использования нейронных сетей является получение конечного результата с наименьшим количеством ошибок и максимально возможным уровнем точности.

Этот метод имеет несколько уровней, каждый из которых включает в себя прогнозирование, управление ошибками и обновление веса, последний из которых представляет собой небольшое увеличение коэффициента, поскольку он неуклонно приближается к желаемым функциям.

Статья в тему:  Что лучше кибербезопасность или искусственный интеллект

Нейронные сети не знают, какие веса и подмножества данных позволят им преобразовать входные данные в наиболее подходящие прогнозы в начале. В результате он будет использовать различные подмножества данных и весов в качестве моделей, чтобы последовательно делать прогнозы, чтобы получить оптимальный результат, и он будет учиться на каждой ошибке.

поля ИИ

Нейронные сети с прямой связью: Цель использования нейронных сетей — получить конечный результат с наименьшим количеством ошибок и максимально возможным уровнем точности.

Этот метод имеет несколько уровней, каждый из которых включает в себя прогнозирование, управление ошибками и обновление веса, последний из которых представляет собой небольшое увеличение коэффициента, поскольку он неуклонно приближается к желаемым функциям.

Нейронные сети не знают, какие веса и подмножества данных позволят им преобразовать входные данные в наиболее подходящие прогнозы в начале. В результате он будет использовать различные подмножества данных и весов в качестве моделей, чтобы последовательно делать прогнозы, чтобы получить оптимальный результат, и он будет учиться на каждой ошибке.

Мы можем сравнить нейронные сети с маленькими детьми, потому что, когда они рождаются, у них нет знаний об окружающем мире и нет интеллекта, но по мере взросления они учатся на своем жизненном опыте и ошибках, чтобы стать лучше и умнее.

Архитектура сети прямой связи показана ниже математическим выражением:

Ввод * вес = прогноз
Затем,
Наземная правда – предсказание = ошибка
Затем,
Ошибка * вклад веса в ошибку = корректировка

Статья в тему:  Как включить искусственный интеллект Alexa

Это можно объяснить следующим образом: входной набор данных будет переводить их в коэффициенты, чтобы получать различные предсказания сети.

Чтобы определить частоту ошибок, прогноз сравнивается с наземными фактами, полученными из сценариев, фактов и опыта в реальном времени. Корректировки выполняются для учета погрешности и вклада в нее весов.

Эти три задачи — оценка входных данных, оценка потерь и развертывание обновления модели — являются тремя основными строительными блоками нейронных сетей.

В результате это цикл обратной связи, который вознаграждает коэффициенты, которые помогают делать точные прогнозы, и отбрасывает коэффициенты, вызывающие ошибки.

Приложения нейронной сети в реальном времени включают распознавание рукописного ввода, распознавание лица и цифровой подписи, а также обнаружение отсутствующих шаблонов.

4. Когнитивные вычисления

Цель этого компонента искусственного интеллекта — инициировать и ускорить взаимодействие человека и машины для выполнения сложной работы и решения проблем.

Работая с людьми на различных работах, роботы изучают и понимают человеческое поведение и чувства в различных ситуациях, а затем дублируют мыслительный процесс человека в компьютерной модели.

В результате этой практики машина учится понимать человеческий язык и изображать отражения. В результате когнитивное мышление в сочетании с искусственным интеллектом может создать продукт с человеческими действиями и возможностями обработки данных.

Цель этого компонента искусственного интеллекта — инициировать и ускорить взаимодействие человека и машины для выполнения сложной работы и решения проблем.

Статья в тему:  Что такое мера производительности в искусственном интеллекте

Работая с людьми на различных работах, роботы изучают и понимают человеческое поведение и чувства в различных ситуациях, а затем дублируют мыслительный процесс человека в компьютерной модели.

В результате этой практики машина учится понимать человеческий язык и изображать отражения. В результате когнитивное мышление в сочетании с искусственным интеллектом может создать продукт с человеческими действиями и возможностями обработки данных.

В случае сложных ситуаций когнитивные вычисления способны принимать точные решения. В результате он используется в областях, где решения должны быть улучшены с наименьшими возможными затратами, и достигается за счет анализа естественного языка и обучения на основе фактических данных.

Например, Google Assistant — отличный пример когнитивных вычислений.

5. Обработка естественного языка

Компьютеры могут интерпретировать, распознавать, находить и обрабатывать человеческий язык и речь, используя этот аспект искусственного интеллекта.

Цель введения этого компонента — сделать связь между машинами и человеческим языком как можно более плавной, чтобы компьютеры могли логически реагировать на человеческую речь или запросы.

Концентрация обработки естественного языка как на устной, так и на письменной части человеческого языка означает, что алгоритмы могут использоваться как в активном, так и в пассивном режимах.

Генерация естественного языка (NLG) будет анализировать и декодировать предложения и слова, произносимые людьми (вербальное общение), в то время как понимание естественного языка (NLU) будет сосредоточено на письменной лексике для перевода языка в текст или пиксели, понятные машинам.

Статья в тему:  Что такое мл в искусственном интеллекте

Обработка естественного языка лучше всего демонстрируется компьютерными приложениями, которые используют графические интерфейсы пользователя (GUI).

Система обработки естественного языка включает в себя множество типов переводчиков, которые преобразуют один язык в другой. Это также демонстрируется голосовым помощником Google и системой голосового поиска.

поля ИИ

6. Компьютерное зрение

Компьютерное зрение является важным компонентом искусственного интеллекта, поскольку оно позволяет компьютеру обнаруживать, анализировать и интерпретировать визуальные данные из изображений и изображений реального мира путем их записи и перехвата.

Он использует глубокое обучение и распознавание образов для извлечения визуального содержимого из любых данных, включая изображения или видеофайлы в документах PDF, документах Word, презентациях PowerPoint, файлах XL, графиках и фотографиях, а также других форматах.

Если у нас есть сложное визуальное представление о наборе предметов, большинству людей сложно просто увидеть изображение и запомнить его.

Это достигается за счет использования различных алгоритмов, использующих математические выражения и статистику. Чтобы смотреть на мир и вести себя в реальном времени, роботы используют технологии компьютерного зрения.

Этот компонент широко используется в сфере здравоохранения для оценки состояния здоровья пациента с использованием МРТ, рентгена и других методов визуализации. Транспортные средства с компьютерным управлением и дроны также используются в автомобильном бизнесе.

Почему ИИ — это будущее роста

По сравнению с ручным человеческим мониторингом банковская отрасль рассматривает машинное обучение как эффективный и дополнительный метод выполнения нормативных требований, таких как обнаружение мошенничества и отмывания денег. Кредиторы до зарплаты, такие как LendUp и Avant, используют машинное обучение для принятия автоматизированных решений по кредитам, ведущая японская страховая компания использует машинное обучение, чтобы заменить человеческий анализ требований, в то время как алгоритмическая торговля акциями и управление портфелем становятся нормой.

голоса
Рейтинг статьи
Статья в тему:  Искусственный интеллект, который использует больше
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
Adblock
detector