В области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения происходят многие события, которые мы наблюдаем сегодня в отрасли, которые способствовали появлению многих передовых технологий, которые помогают во многих других отраслях. Но как машинам дается способность учиться?
Вот посмотрите на определение машинного обучения, а также несколько примеров машинного обучения и того, как оно может пойти не так. Проверять Как стать инженером по машинному обучению и искусственному интеллекту: руководство для начинающих.
Определение машинного обучения: что это такое?
Машинное обучение — это отрасль компьютерных наук, которая фокусируется на том, чтобы дать искусственному интеллекту возможность изучать задачи таким образом, который имитирует человеческий мозг. Это включает в себя разработку таких возможностей, как распознавание изображений, без программистов, явно программирующих ИИ для выполнения этих задач. Вместо этого ИИ может использовать обучающие данные для выявления закономерностей и прогнозирования.
Машинное обучение — это наука о разработке алгоритмов и статистических моделей, которые компьютерные системы используют для выполнения задач без явных инструкций, полагаясь вместо этого на шаблоны и эвристики. Компьютерные системы используют алгоритмы машинного обучения для обработки больших объемов исторических данных и распознавания закономерностей в данных. Это позволяет ему более точно прогнозировать результаты на основе специально введенного набора данных. Например, специалисты по данным могут обучить медицинское приложение диагностировать рак по рентгеновским изображениям, сохраняя миллионы отсканированных изображений и соответствующие им диагнозы.
Алгоритмы, представляющие собой наборы инструкций, данные программистами, работают с обучающими наборами данных, чтобы позволить ИИ учиться.
Алгоритм может предоставить набор шагов, которые ИИ может использовать для решения проблемы — например, научиться распознавать изображения кошек и собак. ИИ применяет выбранную алгоритмом модель к набору данных, включающему изображения кошек и собак. Со временем ИИ научится более точно и легко отличать кошек от собак, распознавая определенные закономерности. Проверять Лучшие библиотеки машинного обучения для получения дополнительного опыта.
Как работает машинное обучение?
Вы получаете разные подходы к машинному обучению, которые различаются степенью контроля над ИИ. Обучение под наблюдением включает, например, размеченные обучающие данные. Этот подход также известен как классическое машинное обучение, когда люди полагаются на помощь ИИ в понимании особенностей своего набора данных.
Неконтролируемое машинное обучение не включает помеченные данные, вместо этого выбирается неразмеченный набор данных. Эта форма обучения ИИ, распространенная в глубоком машинном обучении (подмножество машинного обучения), позволяет ИИ идентифицировать шаблоны и кластеры в данных по функциям, которые он может обнаружить в данных. Этот тип машинного обучения использует нейронные сети для обеспечения глубокого обучения. Проверять Что такое сверточная нейронная сеть (CNN) и как она работает?
В зависимости от результатов обучения программисты также могут модифицировать алгоритм для достижения наилучших желаемых результатов от ИИ.
Машинное обучение совершенствует такие технологии, как поисковые системы, устройства «умный дом», онлайн-сервисы и автономные машины. Именно так Netflix узнает, какие фильмы вам, скорее всего, понравятся, и как сервисы потоковой передачи музыки могут рекомендовать плейлисты.
Машинное обучение помогает предприятиям стимулировать рост, открывать новые источники дохода и решать сложные проблемы. Данные являются важнейшей движущей силой принятия бизнес-решений, но традиционно компании использовали данные из различных источников, таких как рейтинги клиентов и сотрудников и финансовое положение. Исследования в области машинного обучения автоматизируют и оптимизируют этот процесс. Используя программное обеспечение, которое анализирует огромные объемы данных на высокой скорости, предприятия могут быстрее достигать результатов.
Примеры машинного обучения в искусственном интеллекте
Машинное обучение поддерживает многие модели ИИ, которые мы видим в нашей повседневной жизни. Алгоритмы рекомендаций — это распространенная форма машинного обучения, которая появляется в потоковых сервисах и на сайтах социальных сетей. Эти платформы используют искусственный интеллект, чтобы предсказать, что вы хотели бы видеть, на основе данных, собранных из вашего профиля.
Машинное обучение также используется для создания моделей ИИ и большого языка, при этом ИИ в таких инструментах, как Bing Chat, опирается на огромные объемы обучающих данных.
Почему машинное обучение может вызвать некоторые проблемы
Есть несколько причин, по которым машинное обучение может привести к непредвиденным последствиям. К ним относятся проблемы со сбором данных, предоставленными данными и тем, как люди используют инструменты ИИ.
С точки зрения данных применим лозунг «пустая или бессмысленная гипотеза, которая приводит к бессмысленным результатам». если данные, подаваемые в ИИ, ограничены, предвзяты или имеют низкое качество; В результате получается ИИ с ограниченным охватом или предвзятостью.
Но даже если программисты правильно вводят данные, пользователи все равно могут совершать плохие поступки. Создатели программного обеспечения часто не понимают, как люди могут использовать технологии в злонамеренных или корыстных целях. технология пришлаглубокая подделкаЭта технология используется для улучшения спецэффектов в кино, но ее также можно использовать для введения людей в заблуждение.
В последнее время люди работают над джейлбрейком чат-ботов, чтобы они нарушали условия обслуживания платформы, для которой они разработаны.
Есть люди, работающие над улучшением защиты технологии машинного обучения для предотвращения злонамеренного использования. Но есть опасения, что развитие инструментов будет опережать способность общества адаптироваться к ним. Проверять Как ИИ может помочь киберпреступникам.
Алгоритмы машинного обучения могут нам помочь
Машинное обучение используется в передовых инструментах искусственного интеллекта, которые поддерживают наши онлайн-рекомендации и результаты поиска, а также составляют основу генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей.
Однако результат алгоритмов машинного обучения зависит от качества их наборов данных. Вы можете просмотреть сейчас Как генеративный ИИ изменит рынок труда.
