Что такое AI и ML и как они используются?

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) — две тесно связанные области, которым в последние годы уделяется большое внимание. ИИ включает в себя создание интеллектуальных систем, которые могут выполнять задачи без явных инструкций человека, в то время как машинное обучение предполагает использование алгоритмов, позволяющих системам учиться на данных и улучшать свою производительность с течением времени.

В этой статье мы рассмотрим основы искусственного интеллекта и машинного обучения и обсудим некоторые распространенные приложения этих технологий.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект — это широкая область, которая охватывает множество различных подходов к созданию интеллектуальных систем. По своей сути ИИ включает в себя разработку компьютерных систем, которые могут выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как обучение, принятие решений и решение проблем.

Существует несколько различных типов ИИ, в том числе:

  • ИИ на основе правил: этот тип ИИ следует набору заранее определенных правил для выполнения задачи. Обычно он используется для задач, требующих высокой степени точности и согласованности, таких как диагностика заболеваний или обнаружение мошенничества.
  • Экспертный ИИ: этот тип ИИ предназначен для воспроизведения способностей человека-эксперта в определенной области принимать решения. Он часто используется в таких областях, как медицина, финансы и юриспруденция.
  • Общий ИИ: это тип ИИ, предназначенный для выполнения любой интеллектуальной задачи, которую может выполнять человек. Хотя до этого еще далеко, многие эксперты считают, что развитие общего ИИ неизбежно.

Что такое машинное обучение (ML)?

Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое включает использование алгоритмов, позволяющих системам учиться на данных и улучшать свою производительность с течением времени. Другими словами, машинное обучение включает в себя обучение компьютера распознавать закономерности в данных и принимать решения на основе этих закономерностей.

Существует несколько различных типов машинного обучения, в том числе:

  • Контролируемое обучение: это включает в себя обучение модели машинного обучения на размеченном наборе данных, где правильный вывод предоставляется для каждого примера в наборе данных. Затем модель может использовать эту информацию для прогнозирования новых, невидимых данных.
  • Неконтролируемое обучение: это включает в себя обучение модели машинного обучения на немаркированном наборе данных, где правильный вывод не предоставляется. Затем модель должна обнаружить базовую структуру данных и сделать прогнозы на основе этой структуры.
  • Обучение с подкреплением: это включает в себя обучение модели машинного обучения методом проб и ошибок, когда модель получает вознаграждение за принятие правильных решений и наказание за принятие неправильных решений.
  • Приложения AI и ML

Искусственный интеллект и машинное обучение имеют широкий спектр применений в различных отраслях, в том числе:

  • Здравоохранение: ИИ и машинное обучение можно использовать для анализа медицинских данных для выявления тенденций и закономерностей, которые могут помочь прогнозировать и предотвращать заболевания. Они также могут быть использованы для помощи в диагностике и планировании лечения.
  • Финансы: ИИ и машинное обучение можно использовать для анализа финансовых данных с целью выявления закономерностей и тенденций, которые помогут принимать более обоснованные инвестиционные решения. Их также можно использовать для обнаружения и предотвращения финансового мошенничества.
  • Розничная торговля: AI и ML можно использовать для персонализации обслуживания клиентов и предоставления рекомендаций на основе прошлых покупок. Их также можно использовать для оптимизации управления запасами и логистики.
  • Транспорт: ИИ и машинное обучение можно использовать для оптимизации маршрутов и графиков перевозок, а также для разработки беспилотных транспортных средств.

Заключение

AI и ML — две мощные технологии, которые могут произвести революцию во многих отраслях. Хотя они уже оказали значительное влияние, многое еще предстоит сделать, поскольку эти технологии продолжают развиваться и совершенствоваться.