Что такое искусственный интеллект? Применение машинного обучения

Несколько лет назад развитие искусственного интеллекта (ИИ) вышло на совершенно новый уровень. Искать применение ИИ в своей работе стали компании практически во всех сферах деятельности. Расскажем простыми словами что такое искусственный интеллект и в каких отраслях его можно использовать. 

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект – это область информатики и инженерии, которая занимается созданием программ и систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого мышления. Например, распознавать изображения, анализировать данные, диагностировать заболевания, принимать решения, делать прогнозы и другое.

Термином "искусственный интеллект" обозначают программы и системы, которые могут обучать себя, анализировать информацию и предоставлять прогнозы и рекомендации на основании изученных данных. Такие программы и системы могут использовать различные методы обработки информации: нейронные сети, алгоритмы машинного обучения и генетические алгоритмы.

История развития искусственного интеллекта началась еще в 1940-х годах, когда в научном сообществе появилась идея создания компьютеров, способных моделировать человеческое мышление. В 1950-60-х годах исследователи начали разработку машинного обучения, попробовали применить системы и методы, использующие логическое программирование для решения таких задач как игра в шахматы, распознавание речи. К концу 1960-х годов развитие искусственного интеллекта замедлилось из-за ограниченности вычислительной мощности компьютеров.

В 1980-е годы исследователи начали использовать экспертные системы, которые позволяли программам решать задачи в определенной сфере деятельности на основе знаний, полученных от специалистов этой области. Также была развита технология машинного обучения, что дало возможность создавать программы, которые могут обучаться самостоятельно на больших объемах данных.

В 1990-е годы искусственный интеллект стал активно применяться в таких областях как медицина, финансы, реклама. Развитие компьютеров и интернет-технологий стимулировало рост искусственного интеллекта и открыло новые возможности для его применения.

Что такое машинное обучение

Машинное обучение – это раздел искусственного интеллекта, который отвечает за решение задач с помощью анализа и интерпретации данных, без программирования. Это метод обучения компьютеров позволяет программам обучаться на определенном наборе информации, запоминать ее и самостоятельно делать достоверные выводы. Компьютерная программа, которая использует машинное обучение, обрабатывает данные, извлекает из них общие закономерности и правила, которые используются для решения новых задач. Это позволяет создавать более гибкие и адаптивные системы, которые могут легко приспосабливаться к изменяющимся условиям и требованиям.

Машинное обучение и искусственный интеллект используются вместе во многих приложениях, так как машинное обучение дает возможность компьютеру обучаться на различных данных и применять этот опыт в реальной жизни.

Если вы заинтересованы в использовании машинного обучения в своей отрасли, попробуйте услугу Аренда гибридного сервера. Это поможет реализовать ваши проекты на высокопроизводительном оборудовании с высоким уровнем надежности и безопасности. 

Как работает машинное обучение

В процессе машинного обучения обрабатываются большие объемы данных в компьютерных системах, для обучения используются алгоритмы и математические модели, чтобы выделить закономерности и паттерны.

Если рассматривать машинное обучение поэтапно, то оно состоит из следующих шагов:

1. Сбор и подготовка данных. Собранные данные необходимо тщательно подготовить: чтобы компьютер смог воспринимать их, информация должна быть предоставлена в удобном формате.
2. Выбор модели обработки данных. После того, как данные были подготовлены и проверены на наличие ошибок, выбирается определенная модель обработки и обобщения информации (линейная, дерево решений, случайный лес и т.д.), а также поиска закономерностей и проведения экспериментов.
3. Обучение модели. На данном этапе производится обучение на основании собранного набора данных. Специальные алгоритмы модели адаптируют новые данные и отрабатывают механизмы разбора незнакомых ситуаций.
4. Тестирование модели. После проведенного обучения наступает этап тестирования. Обученная модель машинного обучения тестируется на новых данных для оценки производительности и определения различных метрик точности.
5. Применение модели. Если тестирование прошло успешно, то модель готова для применения и может быть использована для решения реальных задач.

Различные методы машинного обучения включают в себя виды обучения: с учителем, без учителя и обучения с подкреплением. Каждый вид имеет свои особенности и применяется в зависимости от задачи, которую необходимо решить.

Виды машинного обучения

1. Обучение с учителем.

Обучение происходит на основе размеченных данных, где каждый пример имеет правильный ответ. Этот тип обучения используется для задач классификации объектов на основе определенных характеристик, предсказания численных значений и прогнозирования будущих событий, например, определение, является ли электронное письмо спамом или нет, предсказание цены на недвижимость.

2. Обучение без учителя.

Компьютер обучается на наборе данных, не содержащих правильных ответов. Он ищет закономерности, не имея конкретного ответа на задачу. Компьютер должен самостоятельно выявлять закономерности и структуру. Этот тип обучения используется для задач кластеризации и ассоциативного анализа, например, группировка пользователей по их интересам, выделение тематических кластеров в текстовых блоках.

3. Обучение с подкреплением.

Компьютер обучается на основе опыта, полученного в результате взаимодействия с окружающей средой. Он получает поощрение или штраф за каждое действие, которое выполняет, его цель – максимизировать награду. Этот тип обучения используется для задач управления и принятия решений, например, обучение робота ходьбе,  компьютер играть в шахматы.

4. Можно выделить еще один вид машинного обучения – глубокое обучение ( Deep learning). Это более сложный процесс, о нем рассказываем отдельно далее.

Выбор подходящего типа машинного обучения зависит от конкретной задачи и наличия доступных данных.

Где применяется машинное обучение

Машинное обучение используется в различных сферах деятельности, где требуется обработка больших объемов данных и выполнение сложных задач. Рассмотрим, в каких отраслях уже применяется или может быть использовано машинное обучение:

• Медицина: анализ медицинских данных, диагностика заболеваний, изучение генома и прогнозирование эпидемий.
• Банковское дело и финансы: обработка и анализ банковской информации, решение задач кредитного скоринга, оценка рисков, ведение торговли на финансовых рынках.
• Торговля: улучшение качества работы онлайн-магазинов, анализ поведения потребителей, определение лучших цен, создание персонализированных рекомендаций.
• Автомобильная промышленность: усовершенствование автономных транспортных средств, диагностирование и управление производственными процессами, повышение качества и надежности автомобилей.
• Обработка медиа-данных: распознавание и классификации изображений, аудиофайлов и видеофайлов.
• Научные исследования: выполнение масштабных вычислений, проведение более точных исследований.
• Безопасность: распознавание лиц, охрана территорий и домов, анализ данных криминальной статистики, создание системы мониторинга.
• Обработка человеческой речи (Natural Language Processing, NLP): анализ и понимания человеческого языка позволяет создавать голосовых помощников, системы автоматического перевода, системы анализа текстов и другое.
• Транспорт: создание автономных транспортных средств, систем управления транспортным потоком, оптимизация маршрутов.

Это только некоторая часть примеров отраслей, где используется машинное обучение, с каждым годом количество областей только увеличивается.

Глубокое обучение (Deep learning)

Глубокое обучение – это вид обучения, использующий нейронные сети с большим количеством слоев для обработки данных. Глубокое обучение позволяет автоматически извлекать признаки из данных и использовать эти признаки для классификации, регрессии и других задач.

Нейронные сети, используемые в глубоком обучении, могут содержать до нескольких тысяч слоев, что позволяет изучать сложные структуры данных. Каждый слой нейронов в нейронной сети вычисляет свою функцию, преобразуя входные данные для передачи на следующий слой. Глубокое обучение позволяет создавать модели, которые могут быстро распознавать объекты на изображениях, работать с текстом и аудиофайлами, а также прогнозировать будущие события.

Основным преимуществом глубокого обучения является способность автоматически извлекать признаки из данных, что позволяет создавать более точные модели. Кроме того, глубокое обучение позволяет работать с большими объемами данных и обучать модели на многих ядрах процессора или графических процессорах (GPU), что ускоряет процесс обучения.

Глубокое обучение применяется в широком спектре областей, например, компьютерное зрение, обработку человеческой речи, рекомендательные системы, управление производственными процессами и другое. 

Чрезвычайно быстрый рост в области глубокого обучения происходит за счет бурного развития процессорных технологий и возможностей облачных сервисов, что позволяет создавать более сложные и эффективные модели глубокого обучения.

Заключение

Машинное обучение занимает центральное место среди новых технологических продуктов, которые могут значительно упростить работу и усовершенствовать существующие индустрии. Однако, искусственный интеллект требует дальнейшего развития, чтобы сделать его еще более эффективным и универсальным.