Введение
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) — две самые обсуждаемые технологии сегодня. Но что они означают? И как они работают? Если вам интересны эти сложные концепции, вы попали по адресу. В этой статье вы познакомитесь с искусственным интеллектом и машинным обучением для начинающих, объяснив их основные принципы и реальные применения.
Понимание искусственного интеллекта и машинного обучения
ИИ — это когда машины могут делать то, что обычно требует человеческого интеллекта, например решать проблемы, принимать решения и понимать речь и язык. Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта, в которой компьютеры учатся на данных и совершенствуются в выполнении задач, не получая при этом указаний, как именно это делать. Это все равно, что научить компьютер учиться самостоятельно!
Строительные блоки машинного обучения
Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам обучаться без явного программирования. Он используется в самых разных приложениях: от голосовых помощников до рекомендательных систем. Алгоритмы машинного обучения работают путем анализа больших наборов данных для выявления закономерностей и взаимосвязей. Затем они могут использовать эти шаблоны для прогнозирования или принятия решений.
Типы машинного обучения
Обучение с учителем. Обучение с учителем означает обучение компьютерной программы делать прогнозы, показывая ей примеры (маркированный набор данных) того, что вы хотите, чтобы она изучила. Например, вы можете научить компьютер различать изображения кошек и собак, показывая ему множество изображений каждой из них и рассказывая, какая есть какая. Компьютерная программа затем будет использовать эту информацию, чтобы делать прогнозы, когда увидит новые изображения.
Проще говоря, компьютер снабжен некоторыми наборами данных с размеченными выборками, включающими как входные, так и выходные данные конкретных объектов, чтобы обучить компьютер выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как прогнозирование и принятие решений. Например определение голоса котенка и молодой кошки.
Давайте возьмем реальный пример:предположим, человеку предлагают два типа объектов; один — мяч для крикета, другой — бейсбол. Теперь ему сказали обратить внимание на каждый сегмент обоих шаров, например, на цвет, размер, тип материала и т. д., и, наконец, ему дали разные шары, которые выглядят как один и тот же, но имеют некоторые различия по сравнению с предыдущим. . Наконец, его попросили предсказать разницу между мячами.
Итак, вот как человек и компьютер делают прогнозы относительно продукта на основе ранее предоставленного образца набора данных.
Обучение без учителя. При обучении без учителя алгоритму предоставляются немаркированные данные, и ему поручено найти закономерности или группировки в данных. Это все равно, что дать компьютеру набор частей головоломки без изображения на коробке и предложить компьютеру выяснить, как эти части сочетаются друг с другом.
Проще говоря, компьютеру предоставляются некоторые наборы данных без выборки, включающие только входные данные для объекта, чтобы обучить компьютер выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как прогнозирование и принятие решений. Например компьютеру предлагается сыграть в шахматы с человеком, не предоставляя компьютеру никакой информации о том, как играть в шахматы.
Обучение с подкреплением. Обучение с подкреплением – это способ научить компьютерную программу принимать правильные решения, вознаграждая ее, когда она делает что-то правильно, и наказывая ее, когда она делает что-то неправильно. Это все равно, что учить собаку выполнять трюки, угощая ее лакомством, когда она выполняет трюк правильно. Компьютерная программа учится предпринимать действия, которые принесут ей наибольшую выгоду в данной ситуации.
Проще говоря, вознаграждает компьютер в зависимости от предпринятых им действий. Если он делает что-то правильно, он будет вознагражден или наказан.
Реальные приложения
Приложения искусственного интеллекта и машинного обучения обширны и разнообразны, оказывая влияние на отрасли от здравоохранения и финансов до развлечений и транспорта.
Вот пример:
- Диагностика в здравоохранении. Модели машинного обучения могут анализировать медицинские изображения для выявления таких заболеваний, как рак, или прогнозирования результатов лечения пациентов.
- Финансовые прогнозы. Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют рыночные тенденции, чтобы делать прогнозы по акциям и управлять инвестиционными портфелями.
- Персонализированные рекомендации. Такие платформы, как Netflix и Amazon, используют машинное обучение, чтобы предлагать контент и продукты на основе ваших предпочтений и истории просмотров.
Первые шаги:
Если вы новичок в области искусственного интеллекта и машинного обучения, может быть сложно понять, с чего начать. Но не волнуйтесь, я уже еду вам помочь.
Вот план действий, который поможет вам в этом:
- Изучите основы искусственного интеллекта и машинного обучения. Сюда входит понимание различных типов искусственного интеллекта, основ машинного обучения и различных используемых алгоритмов.
- Выберите язык программирования. Python – популярный выбор для искусственного интеллекта и машинного обучения, но есть и другие варианты.
- Получите практический опыт работы с искусственным интеллектом и машинным обучением. В Интернете и в библиотеках доступно множество ресурсов, которые помогут вам учиться на практике.
- Создавайте свои собственные проекты. Лучший способ учиться — это практиковать. Итак, создавайте свои собственные проекты, чтобы применить то, что вы узнали.
- Не бойтесь просить о помощи. Существует множество интернет-сообществ и форумов, где вы можете задавать вопросы и получать помощь от других энтузиастов искусственного интеллекта и машинного обучения.
Заключение
Подводя итог, можно сказать, что ИИ и машинное обучение меняют то, как мы живем и работаем с технологиями. Несмотря на то, что эти идеи могут показаться сложными, если вы начнете с основ и продолжите обучение, вы сможете открыть для себя удивительные возможности этой растущей области. Являетесь ли вы студентом, профессионалом в другой области или просто интересуетесь технологиями, мир ИИ и машинного обучения открывает для вас безграничные возможности учиться и создавать что-то новое.
