Изучение мира ИИ: руководство для начинающих по пониманию и использованию искусственного интеллекта

В 2023 году искусственный интеллект (ИИ) — не новый термин. Наоборот, ежегодно публикуется более 334 497 научных публикаций об ИИ [1], что составляет почти 1000 публикаций в день (не считая статей на Medium или любых других случайных статей).
От президентов до детей, все уже говорят или сердце однажды об ИИ.

Но знаете ли вы, что это такое? Позвольте мне объяснить это вам простыми словами.

Что же такое искусственный интеллект?

Способность машин имитировать человеческий интеллект и выполнять такие функции, как обучение, решение проблем и принятие решений, известна как искусственный интеллект или ИИ.

В последние годы произошло огромное расширение области искусственного интеллекта благодаря значительным достижениям в области машинного обучения и подходов к глубокому обучению.

От здравоохранения и транспорта до образования и развлечений ИИ может коренным образом изменить многие аспекты нашей жизни.

Иметь ввиду:

  • У ИИ нет эмоций, он чисто прагматичен и пытается решить проблему оптимальным образом.
  • Подумайте об IQ (когнитивном интеллекте) и EQ (эмоциональном интеллекте). Искусственный интеллект пытается имитировать IQ, а не EQ.

Узнав немного больше об ИИ. Я почти уверен, что вы все еще спрашиваете себя:

  • Что, черт возьми, это точно?
  • Как это используется?
  • И, может быть, даже Как я могу создать его?

Если это так, продолжайте читать. Вы скоро это узнаете.

Что такое ИИ?

По сути, искусственный интеллект (ИИ) фокусируется на создании алгоритмов и систем, которые могут обучаться и адаптироваться самостоятельно, без явного программирования. Теперь они могут выполнять работу, которая была бы слишком сложной или трудоемкой для людей.

ИИ существует в самых разных формах, от простых систем, основанных на правилах, до более сложных алгоритмов машинного обучения. Постоянно разрабатываются новые инновации и научные достижения, и сектор постоянно меняется.

Существуют различные типы ИИ:

  • Машинное обучение (МО). Алгоритмы обучаются на данных, чтобы ИИ такого типа обучался и совершенствовался с течением времени.
  • Обработка естественного языка (NLP). Эта конкретная ветвь искусственного интеллекта помогает машинам понимать, интерпретировать и воспроизводить человеческий язык. Его можно использовать для самых разных целей, таких как голосовые помощники, чат-боты и языковой перевод.
  • Глубокое обучение. Нейронные сети вдохновлены тем, как функционирует человеческий мозг, и способны адаптироваться и учиться на новой информации. Этот тип машинного обучения, называемый глубоким обучением, оказался успешным в идентификации изображений и звуков, понимании и использовании человеческого языка и даже в играх.
  • Обучение с подкреплением. Это своего рода искусственный интеллект, в котором алгоритм обучается, взаимодействуя с окружающей средой и получая вознаграждение или наказание за выполнение определенных действий.
  • Генеративное обучение. Этот вид машинного обучения включает в себя обучение алгоритма получению свежих данных, сопоставимых с обучающими данными.

Существуют различные типы обучения, такие как контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и частично контролируемое обучение. Более подробную информацию о тех и других вы можете найти в следующей статье.



5 типов алгоритмов машинного обучения
Контролируемое, неконтролируемое, полуконтролируемое, подкрепление и генеративное обучение и варианты их использования в финансах. Получите…medium.datadriveninvestor.com



Как используется ИИ?

Искусственный интеллект (ИИ) используется в широком спектре дисциплин и секторов для автоматизации процессов, повышения производительности и вынесения более мудрых суждений. Примеры приложений для ИИ включают:

  1. Здравоохранение: обработка изображений рака или прогнозирование результатов лечения пациентов.
  2. Финансы: анализ/прогнозирование рыночных тенденций или обнаружение мошенничества.
  3. Розничная торговля: персонализируйте рекомендации, оптимизируйте ценообразование и управление запасами, а также улучшите обслуживание клиентов.
  4. Производство: оптимизируйте производственные процессы, прогнозируйте отказы оборудования и улучшайте контроль качества.
  5. Транспорт: оптимизируйте логистику, улучшите транспортный поток и разработайте автономные транспортные средства.
  6. Образование. Персонализируйте обучение, оценивайте задания и оставляйте отзывы учащимся.
  7. Развлечения: персональные рекомендации контента, создание виртуальных помощников и разработка интерактивных игр.
  8. Военные и оборонные: анализ данных разведки, прогнозирование угроз и помощь в принятии решений в военных операциях.

Обратите внимание, что варианты использования для каждого сектора, которые были перечислены ранее, не являются единственными.

Некоторые из этих вариантов использования можно найти в недавно опубликованных моих статьях.



5 примеров использования графовой аналитики в финансах и здравоохранении
Выявление скрытых закономерностей: как графическая аналитика революционизирует ИИ и машинное обучение в финансах и здравоохраненииmedium.com



or



15 инновационных вариантов использования искусственного интеллекта и машинного обучения для финансов в 2023 году
Растущее значение виртуальных помощников, обнаружение мошенничества и улучшение качества обслуживания клиентов в финансовой сфереmedium.datadriveninvestor .com



or



Примеры использования федеративного обучения в финансах
Как раскрыть весь потенциал глобальной системы предотвращения мошенничества?medium.datadriveninvestor.com



Как я могу создать ИИ?

Существуют различные подходы к созданию ИИ, и какой из них вы выберете, будет зависеть от ваших целей и имеющихся в вашем распоряжении ресурсов. Вот несколько основных действий, которые вы можете предпринять для разработки ИИ:

  1. Определите свою проблему. Это поможет вам определить тип ИИ, который вам нужен, и ресурсы, которые потребуются для его создания.
  2. Сбор данных. Чтобы обучить ИИ, вам понадобится большой набор данных с примерами, на которых ИИ сможет учиться. В зависимости от проблемы, которую вы пытаетесь решить, вам может потребоваться собрать собственные данные или найти существующие наборы данных для использования.
  3. Предварительная обработка данных. После того, как у вас будет набор данных, вам нужно будет очистить и предварительно обработать данные, чтобы подготовить их для использования при обучении вашего ИИ. Это может включать такие задачи, как удаление ненужных данных, обработка пропущенных значений и нормализация данных.
  4. Выберите алгоритм ИИ. Наиболее эффективный алгоритм ИИ будет зависеть от вашей проблемы и особенностей вашего набора данных. Существует множество различных типов алгоритмов ИИ. Деревья решений, машины опорных векторов и нейронные сети являются примерами распространенных алгоритмов.
  5. Обучение ИИ. Выбрав алгоритм ИИ и подготовив данные, вы можете приступить к обучению ИИ. Обычно это включает в себя передачу алгоритму большого количества примеров и позволяет ему изучить закономерности и взаимосвязи в данных.
  6. Оцените ИИ. Крайне важно оценить производительность вашего ИИ после обучения, чтобы убедиться, насколько хорошо он решает проблему. Чтобы оценить точность и эффективность вашего ИИ, вы можете использовать ряд индикаторов.
  7. Развертывание ИИ: вы можете использовать свой ИИ в реальном мире, если это сделано правильно. Это может повлечь за собой добавление его в уже существующую систему или разработку нового приложения только для него.

Иметь ввиду:

  1. ИИ пытается имитировать IQ, а не EQ
  2. Существуют различные типы ИИ (NLP, ML, Deep Learning,…)
  3. Он нашел применение практически во всех отраслях промышленности.
  4. Он содержит в основном 7 шагов

Использованная литература:

[1] https://ourworldindata.org/grapher/number-artificial-intelligence-publications?country=~OWID_WRL

Мои самые последние сообщения:

Если вам нравится читать подобные истории и вы хотите поддержать меня как писателя, подумайте о том, чтобы зарегистрироваться, чтобы стать участником Medium. Это 5 долларов в месяц, что дает вам неограниченный доступ к историям на Medium. Если вы зарегистрируетесь по моей ссылке, я получу небольшую комиссию.

Подпишитесь на DDIntel Здесь.

Посетите наш сайт здесь: https://www.datadriveninvestor.com

Присоединяйтесь к нашей сети здесь: https://datadriveninvestor.com/collaborate