Используйте ИИ в своем бизнесе.

Искусственный интеллект помогает бизнесу расти быстрее, чем когда-либо прежде. Этот бум ИИ связан с методами машинного обучения, подполя ИИ, который используется для извлечения информации из больших данных и автоматизации задач. В этом тексте представлен обзор машинного обучения для бизнеса.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение - это подраздел искусственного интеллекта (ИИ). Это подполе наиболее тесно связано с анализом больших данных. Машинное обучение предоставляет алгоритмы и программные инструменты для извлечения информации из больших наборов данных. Существует также множество экспериментов с машинным обучением с рандомизированными или полурандомизированными данными, когда машина учится методом проб и ошибок.

Машинное обучение - это практика использования компьютерных алгоритмов для имитации или моделирования человеческого мозга с целью улучшения того, как компьютеры понимают, обрабатывают, интерпретируют и делают прогнозы. Компьютеры или другие системы учатся и делают прогнозы, применяя к данным специальные алгоритмы. Эти алгоритмы предназначены для того, чтобы научиться принимать различные решения путем взвешивания различных факторов, а не для предварительного программирования таких решений.

Преимущество такого метода состоит в том, что он позволяет компьютерам научиться выполнять задачи, которые очень трудно или даже невозможно выполнить людям. Например, компьютеры могут научиться играть в шахматы или го, просто изучая предыдущие партии или даже просто играя с самим собой, как это было в случае с AlphaGo Zero, созданным Deepmind.

Что такое фреймворки машинного обучения?

Фреймворки машинного обучения позволяют развернуть приложение машинного обучения. Эти фреймворки упрощают процесс проектирования и разработки приложений с помощью встроенных абстракций, облегчающих пользователю задачу.

Наиболее популярны:

Использование одной из этих структур позволяет специалистам по данным экономить время и использовать оптимизированные версии алгоритмов, но при этом дает большую гибкость.

Что такое нейронные сети?

Нейронные сети основаны на слоях скрытых единиц, называемых нейронами. Это важная область для компьютерного зрения и машинного обучения. Когда кто-то видит шаблоны на изображениях, мы предполагаем, что с этим шаблоном связана определенная сущность или особенность. В этом случае нейронная сеть будет обучена предсказывать следующее местоположение или функцию, которая будет связана с шаблоном.

Вот как человек может создать свою собственную нейронную сеть. Во-первых, вам нужны данные для обучения. Это означает, что вам необходимо иметь фотографии кошек, и для этого нужно научиться распознавать кошек. Но если вы дадите ему для тренировки много кошек, он научится распознавать кошек - но, вероятно, не научится распознавать людей.

Наборы данных

Наборы данных - это наборы данных для обучения нейронных сетей. Они могут быть как одиночными, когда последовательность предметов представляется в сеть и оценивается, так и многопозиционными, где каждый предмет имеет несколько параметров, точность которых оценивается. Есть много разных типов наборов данных.

Наборы данных также являются источником данных для контролируемого обучения. Наборы данных могут быть проанализированы для конкретного объекта с помощью функции ошибок, а прогноз для этого объекта может быть сделан с использованием функции правдоподобия. И, наконец, модель используется для классификации данных и отчета о их точности. Модель также можно обучить делать прогнозы. Набор данных может быть загружен в сеть для генерации прогнозов, которые затем используются для прогнозирования данных, более похожих на обучающий набор. Это контролируемая система обучения.

Глубокое обучение создает новые способы просмотра данных, и, используя эти методы, оно может предоставить лучшие решения, чем простой анализ. Это позволяет разведывательному сообществу делать прогнозы с точностью до 99%.

Как использовать искусственный интеллект в своем бизнесе?

Для компании гораздо выгоднее инвестировать свою существующую и предполагаемую прибыль в наем людей для создания новых бизнес-идей и создания линейки успешных продуктов и услуг, вместо того, чтобы платить каждому человеку за их внедрение.

Это включает в себя найм кого-то, кто может обучить ИИ создавать ценность способами, на которые просто предоставить данные невозможно.

Выделите бюджет на инновации и начните нанимать специалистов по данным для проектов, ориентированных на рост.