Искусственный интеллект (ИИ) обладает ярко выраженной способностью удивлять и волновать нас благодаря своим бесчисленным возможностям и невероятным вариантам использования. В 2017 году мы все стали свидетелями его инноваций, формирующих наш современный мир. Беспилотные автомобили и домашние устройства с голосовым управлением — это лишь некоторые из показательных примеров будущего, основанного на искусственном интеллекте.
Учитывая интерес, проявленный бизнесом и правительствами во всем мире, можно с уверенностью сказать, что в этом году мы увидим еще много замечательных достижений. Однако знаете ли вы технологии AI/ML, которые могут помогать вашему бизнесу в 2018 году? Давайте посмотрим.
Кроме того, если вы не знаете, как использовать эти технологии для развития вашего бизнеса, вы можете воспользоваться интеллектуальными решениями для автоматизации от WorkFusion. Его решения могут помочь в автоматизации приложений и процессов в вашем бизнесе.
Глубокое обучение
Что это такое? Глубокое обучение — это подразделение машинного обучения, которое пытается имитировать нашу биологическую нервную систему, особенно активность в области неокортекса, которая отвечает за наше мышление. В отличие от моделей машинного обучения, модели глубокого обучения обучаются с использованием больших наборов данных и нейронных сетей. Таким образом, эти модели, работающие скорее как человеческий мозг, могут выполнять задачи классификации напрямую из текста и изображений.
Почему это важно? Глубокое обучение обеспечивает гораздо большую точность, чем традиционные методы машинного обучения. Его модели могут работать с человеческой точностью, а некоторые из его приложений включают в себя беспилотные автомобили, потребительские устройства с голосовым управлением и т. д.
Обработка естественного языка
Что это такое? Обработка естественного языка (NLP) – это ветвь искусственного интеллекта, которая пытается заполнить разрыв между людьми и компьютерами, заставив последние понимать человеческий язык. НЛП, как технология, дает любой компьютерной программе возможность понимать человеческую речь так же, как человек понимает другого человека.
Почему это важно? Расширение знаний об обработке естественного языка может быть полезно в случаях анализа текста и тональности, реализованного в поисковых системах и программных службах перевода (таких как Переводчик Google). Еще одно применение НЛП — улучшение спам-фильтров для борьбы со спамом в электронных письмах, а также с поддельными новостями.
Глубокое обучение с подкреплением
Что это? Глубокое обучение с подкреплением (DRL) — это система нейронной сети, которая обучается методом проб и ошибок с окружающей средой — на основе наблюдений, действий и вознаграждений. ДХО решает проблему соотнесения недавних действий с их будущей отдачей, как в играх. Тем не менее, именно он стал причиной успеха AlphaGo — первого компьютерного игрока, победившего чемпиона мира среди людей в го (стратегическая настольная игра).
Почему это важно? Глубокое обучение с подкреплением — один из самых универсальных методов обучения, поэтому его применение в бизнесе безгранично. Это может помочь руководителям принимать разумные бизнес-решения, поскольку помогает отбирать хорошие действия, а не плохие. Кроме того, он широко используется в области игровых стратегий, таких как Atari и Go.
Вероятностное программирование
Что это такое? Вероятностное программирование — это высокоуровневое программирование, упрощающее проектирование и разработку вероятностных моделей. Такие языки программирования дают возможность повторно использовать доступные модели и их библиотеки, поддерживают статистическое моделирование и обеспечивают необходимую абстракцию для упрощения вероятностного вывода.
Почему это важно? В областях, где информация часто неопределенна, вероятностные языки программирования играют важную роль в заполнении пробелов. Эта парадигма программирования получит широкое распространение благодаря своим конкурентоспособным результатам в сокращении усилий по написанию гибких моделей в виде короткого вероятностного кода.
Автоматизированное машинное обучение
Что это? Автоматизированное машинное обучение (AutoML) направлено на устранение процесса разработки моделей машинного обучения, включая подготовку данных, выбор функций и режимов, а также их обучение и настройку. Это может помочь внедрить существующие алгоритмы и модели в ваше новое приложение, тем самым повысив эффективность.
Почему это важно? AutoML позволяет бизнес-пользователям создавать модели машинного обучения, не обладая глубокими знаниями в области программирования. По сравнению с типичными методами машинного обучения он может ускорить разработку так же, как современные языки программирования ускорили разработку традиционного программного обеспечения.
