Что происходит, когда вы смешиваете старые добрые вычисления с #bunch_of_codes?

Искусственный интеллект (AI) - результат машинного обучения (ML), которое представляет собой строгий процесс ввода и анализа данных, чтобы научить AI обнаруживать тенденции, сходства и различия для данных новичков. Машинное обучение похоже на воспитание апатичного ребенка (ребенок - самая подходящая модель, которую вы разрабатываете). Как только ИИ будет достаточно обучен с помощью машинного обучения, он сможет выполнять задачи, которые обычно требуют человеческих ресурсов, такие как анализ / сортировка данных, прогнозирование, диагностика заболеваний или обнаружение опасности / объектов / изменений и многие другие приложения.

По мере роста нашего общества мы сталкиваемся с более крупными комплексными проблемами, и эти проблемы имеют тенденцию усложняться, поэтому для их решения требуется больше сил. Проблемы могут быть связаны с научными открытиями, медицинскими приложениями, системой правосудия, справедливостью, бизнесом, и этот список можно продолжать и продолжать. Вплоть до промышленной революции люди полагались только на свой интеллект для открытий и решения проблем, что приводило к чрезвычайно медленному прогрессу. Однако с помощью технологий мы смогли эффективно использовать свое время и выйти за рамки наших основных склонностей к обучению и развитию.

Спасибо машинам, которые подтолкнули нас к разработке и поиску ниш, ускорив исследование и анализ процесса. Вот почему мы призываем к ИИ, приложению программирования, которое тренируется с помощью человеческого интеллекта, а обучение / размышление происходит с гораздо большей скоростью и эффективностью. С помощью этой технологии мы можем погрузиться в совершенно новый мир науки и проводить экзамены на атомном уровне!

Вот основы работы машинного обучения. Есть три метода:

Контролируемое обучение:

Алгоритм, которому передаются входные данные, помеченные ТОЛЬКО данными, с указанным признаком, который является категорией соответствия данных. Это операция категоризации, которая тренирует ИИ. Вся категоризация выполняется вручную, что повышает ее точность. Высокая точность может привести к переобучению данных. Этот метод требует ввода большого количества данных, чтобы учиться, потому что ваш ребенок с искусственным интеллектом очень зависит от вашего обучения. Вот почему это называется обучением с учителем.

Полу-контролируемое обучение:

Для этого метода вы предоставляете функции и данные, однако не все входные данные должны быть помечены, ИИ сделает все возможное для категоризации немаркированных данных в соответствии с тенденциями с помеченными. Этот метод требует меньше усилий с нашей стороны и обычно является наиболее часто используемым, поскольку он классифицирует немаркированные данные. Он действительно теряет некоторую точность, что не обязательно плохо, так как оно не превышает или не соответствует данным. Этот метод фактически даст оптимальную линию тренда.

Обучение без учителя:

Этот метод требует наименьших усилий, поскольку мы только создаем функции и не должны маркировать их для категоризации. Этот метод все еще находится в стадии разработки, и специалисты по информатике стремятся повысить точность, поскольку обычно это приводит к недостаточной подгонке линий тренда.

Помимо всех преимуществ, которые искусственный интеллект может иметь перед нашим интеллектом с их высокой скоростью и эффективностью, у них нет человеческого опыта, который ограничивает их использование. Мы не можем преуменьшать свои способности, эти машины питаются от нашего неоднозначно развитого мозга. Таким образом, мы используем ИИ для реализации интеллекта, выходящего за рамки наших физических возможностей. Наши способности применять наши знания могут продвинуть нас только до определенного момента, и в какой-то момент мы достигнем несущей способности (я полагаю, что мы это сделали ДОЛГОЕ время назад). Политика и правила использования ИИ определенно необходимы для поддержания справедливости и равенства в обществе, но не нужно бояться и чувствовать себя неполноценным по отношению к этой технологии, потому что, в конце концов, мы являемся родителями нашего ребенка с ИИ.

Спасибо за чтение, аплодисменты и подписку. Вот мой Linkedin, если вы хотите пообщаться и обсудить какие-то идеи :)