Машинное обучение и Искусственный Интеллект - стр. 7
С помощью таких сервисов разработчики могут легко добавлять интеллектуальные функции в свои приложения – такие как обнаружение эмоций и чувств, распознавание изображений и речи, знание, поиск и понимание языка.
Машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети
Прежде чем мы углубимся в то, как работает ИИ, и его различные варианты использования и приложения, давайте еще раз вернемся к терминам и концепциям ИИ, и разберем понятия искусственного интеллекта, машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей.
Эти термины иногда используются взаимозаменяемо, но они не относятся к одному и тому же.
Искусственный интеллект – это область информатики, занимающаяся симуляцией интеллектуального поведения.
Системы ИИ, как правило, демонстрируют поведение, связанное с человеческим интеллектом, такое как планирование, обучение, рассуждение, решение задач, представление знаний, восприятие, движение и манипуляция, и в меньшей степени социальный интеллект и креативность.
Машинное обучение – это подмножество ИИ, которое использует компьютерные алгоритмы для анализа данных и принятия разумных решений на основе того, что они узнали, без явного программирования.
Алгоритмы машинного обучения обучаются на больших наборах данных и учатся на примерах.
Они не следуют алгоритмам, основанным на правилах.
Машинное обучение – это то, что позволяет машинам самостоятельно решать задачи и делать точные прогнозы, используя предоставленные данные.
Глубокое обучение – это специализированный раздел машинного обучения, который использует многоуровневые нейронные сети для имитации принятия человеческих решений.
Алгоритмы глубокого обучения могут маркировать и классифицировать информацию и идентифицировать шаблоны – закономерности.
Это то, что позволяет системам искусственного интеллекта постоянно учиться в процессе работы и повышать качество и точность результатов, определяя правильность принятых решений.
Идея искусственных нейронных сетей основывается на биологических нейронных сетях, хотя они работают совсем по-другому.
Нейронная сеть в ИИ представляет собой набор небольших вычислительных блоков, называемых нейронами, которые принимают входящие данные и учатся принимать решения с течением времени.
Нейронные сети часто являются многоуровневыми и становятся более эффективными по мере увеличения объема наборов данных, в отличие от других алгоритмов машинного обучения.
Теперь, давайте разберем еще одно важное различие, которое важно понять, – это различие между искусственным интеллектом и наукой о данных.