Машинное обучение и Искусственный Интеллект - стр. 14

И в списке Pick object type выберите тип объекта, который вы хотите добавить.

Например, нажмите на дерево.

Переместите курсор на изображение.

Нажмите и удерживая кнопку мыши нажатой, наведите курсор на область существующего изображения, в которую вы хотите добавить объект, в данном случае дерево.

Выберите другой тип объекта и добавьте его к изображению.

Поэкспериментируйте: можете ли вы поместить дверь в небо?

И используйте функции отмены и удаления, чтобы удалить объекты.

И нажмите «Загрузить», чтобы сохранить свою работу.

Наука о данных – это процесс использования данных, чтобы понять различные вещи, понять мир.

Это когда у вас есть модель или гипотеза проблемы, и вы пытаетесь проверить эту гипотезу или модель на данных.

Наука о данных – это искусство раскрытия идей и тенденций, которые скрываются за данными.

Данные реальны, данные имеют реальные свойства, и нам нужно изучить их, если мы собираемся работать с ними.

Это название появилось в 90-х годах, когда некоторые профессора вели учебную программу по статистике, и они подумали, что было бы лучше назвать это наукой о данных.

Но что такое наука о данных?

Если у вас есть данные, и вы работаете с данными, и вы манипулируете ими, вы исследуете их, сам процесс анализа данных, в попытках получить ответы на какие-то вопросы, – это наука о данных.

И наука о данных актуальна именно сегодня, потому что у нас есть огромный объем доступных данных.

Раньше стоял вопрос о нехватке данных.

Теперь у нас есть непрерывные потоки данных.

В прошлом у нас не было алгоритмов работы с данными, теперь у нас есть алгоритмы.

Раньше программное обеспечение было дорогим, теперь оно с открытым исходным кодом и бесплатное.

Раньше мы не могли хранить большие объемы данных, теперь за небольшую плату мы можем иметь доступ к большим наборам данных.

Теперь, как соотносятся между собой ИИ, машинное обучение и наука о данных.

Искусственный интеллект – это очень широкий термин для различных применений: от робототехники до анализа текста.

Это все еще развивающаяся технология, и есть вопросы о том, должны ли мы на самом деле стремиться к высокоуровневому ИИ или нет.

Машинное обучение – это подмножество искусственного интеллекта, которое фокусируется на узком диапазоне видов деятельности.

Фактически это единственный вид искусственного интеллекта, который сейчас существует с некоторыми приложениями в реальных задачах.

Наука о данных не является подмножеством машинного обучения, но использует машинное обучение для анализа данных и прогнозирования будущего.

Наука о данных сочетает в себе машинное обучение с другими дисциплинами, такими как анализ больших данных и облачные вычисления.