Сегодня мы наблюдаем появление вещей, которых не ожидали увидеть. Искусственный интеллект, как следует из названия, не является естественным интеллектом. Зачем нам нужно об этом учиться. Необходимо узнать об этом, хотите верьте, хотите нет, люди всегда хотят легкого пути, если некоторые помнят то, что вам нужно, они вам нужны. Давайте пропустим введение и узнаем, что такое ИИ.
Искусственный интеллект имитирует человеческое поведение и рабочие нагрузки, но факт в том, что он отображает человеческое поведение, изучая закономерности и делая прогнозы.
В основном мы используем ИИ для улучшения расширенного интеллекта, и что это за расширенный интеллект? Это форма интеллекта, которая использует человеческие силы и машины для принятия мудрого решения. Это не единственный вариант использования, он также помогает автоматизировать рабочие нагрузки. Машины особенно хороши в таких вещах, как повторяющиеся задачи.
Теперь давайте рассмотрим рабочие нагрузки:
Машинное обучение:
ИИ — это надмножество машинного обучения, которое использует данные для обучения в соответствии с целью. Он включает в себя модели и алгоритмы для обучения на основе данных для оптимизации их производительности. Конечная цель состоит в том, чтобы учиться и делать прогнозы. Машинное обучение включает контролируемое и неконтролируемое обучение. Вы даже можете наградить его так называемым обучением с подкреплением.
Обнаружение аномалий:
Аномалия – это отклонение от нормального поведения. Рассмотрим пример: на шоссе есть ограничение скорости 60 км/ч, но если есть транспортное средство быстрее заданного ограничения, это аномалия. Но откуда ИИ знает, что они используют статистические методы, модели машинного обучения, глубокое обучение и так далее. ИИ знает, что такое точечные, контекстные, коллективные аномалии. Многие новые слова ИИ влияет на мой эмоциональный интеллект.
Компьютерное зрение:
С помощью ИИ вы можете классифицировать и анализировать изображения, обнаруживать объекты, семантическую сегментацию изображений и сегментацию экземпляров. Он даже разделяет изображения и спорит сам с собой, используя CNN и GAN, связанные с глубоким обучением. Это всего лишь небольшой блог, который позволяет узнать о поверхности, чтобы мы могли исследовать глубину. С точки зрения непрофессионала, компьютерное зрение в основном связано с тем, как ИИ может управлять собой, определяя препятствия, но это не касается самоуправляемых автомобилей.
Обработка естественного языка:
Самое человеческое в том, что люди могут высказываться и спорить с другими. Ну, ИИ может добиться этого, разделив текст на токены и используя грамматику для анализа текста. Они даже могут определить, имеет ли предложение положительный или отрицательный тон, используя анализ настроений. Методы НЛП часто включают подходы машинного обучения и глубокого обучения, включая рекуррентные нейронные сети (RNN), преобразователи и механизмы внимания. Предварительно обученные языковые модели, такие как BERT (представления двунаправленного кодировщика от преобразователей) и GPT (генеративный предварительно обученный преобразователь), значительно продвинули уровень техники в различных задачах НЛП. Понял, предыдущий текст генерируется ИИ.
Извлечение знаний:
Интеллектуальный анализ включает в себя решение сложных проблем. Он включает в себя извлечение ценных идей, закономерностей и знаний из большого объема данных. Обработка и интеграция данных для получения знаний из баз данных, очистка данных, извлечение и другие рабочие нагрузки — это средства ИИ для извлечения знаний для улучшения процесса принятия решений. Целью интеллектуального анализа данных в ИИ является обнаружение скрытых знаний, которые можно использовать для улучшения процесса принятия решений, поддержки исследований и улучшения различных приложений.
Эпоха искусственного интеллекта приближается к ближайшему будущему. В кратчайшие сроки он достигнет своего пика. Рабочие места, которые мы видим, Интернет, который мы используем, Музыка, которую мы слушаем, — все это изменит искусственный интеллект. Мы не можем сказать, что это инструмент или оружие, пока не столкнемся с последствиями. Мир жаждет прямо сейчас и ищет каждую каплю, чтобы найти ее в бескрайнем море. Необходимо обучение ИИ.
Если вы хотите узнать больше об ИИ, перейдите по этим ссылкам, чтобы получить представление о них:
