Каждый день мы слышим множество модных словечек и терминов ИИ из различных источников. Некоторые слова имеют смысл, а некоторые звучат слишком иностранно.
Но предполагать, что они еще далеко в будущем, чтобы быть в приложении и использовании, не совсем правильно. Часто мы даже не осознаем, но используем технологии Web 3.0 и искусственный интеллект в виде голосовых помощников и других сервисов.
Итак, ныряйте глубоко, если хотите, или оставайтесь на поверхности, просматривая пункты списка, которые дадут вам достаточно ясности и информации о том, что такое джаз!
Искусственный интеллект
Идея создания интеллектуальных машин известна как искусственный интеллект.
Подмножество искусственного интеллекта, называемое машинным обучением, облегчает разработку приложений на основе ИИ.
Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения, которое обучает модели с использованием огромных объемов данных и сложных методов.
Типы ИИ
Вот типы ИИ, которые популярны и широко используются для разработки футуристических приложений:
Реактивные машины. Машины, которые исключительно реагируют. Эти системы не отслеживают прошлые события и не используют их для обоснования текущих суждений.
Ограниченная память. Эти системы используют исторические данные, добавляя информацию с течением времени. Упомянутые детали быстро исчезают, потому что при создании модели ML для ее правильного функционирования требуется очень ограниченный объем памяти.
Теория разума. Систематические подходы к пониманию человеческих эмоций и того, как они влияют на принятие решений, относятся к теории разума. Их учат изменять поведение по мере необходимости.
Самосознание. Эти системы были разработаны, чтобы осознавать себя. Они осознают свое внутреннее состояние, могут предвидеть эмоции других и вести себя соответствующим образом.
Приложения искусственного интеллекта
- Машинный перевод, например Google Translate
- Самоуправляемые транспортные средства, такие как Waymo от Google
- Роботы с искусственным интеллектом, такие как София и Айбо
- Приложения для распознавания речи, такие как Siri от Apple или OK Google
Машинное обучение
Машинное обучение — это область компьютерных наук, в которой используются компьютерные алгоритмы и аналитика для создания моделей прогнозирования, способных решать бизнес-задачи.
Он анализирует огромные объемы данных (как структурированных, так и неструктурированных) для прогнозирования будущего. Он использует различные алгоритмы и методологии для изучения данных.
На следующей диаграмме показано, как компьютер учится на данных:
Приложения для машинного обучения
- Прогнозирование продаж для различных продуктов
- Анализ мошенничества в банковской сфере
- Рекомендации по продуктам
- Прогноз цены акций
Глубокое обучение
Раздел машинного обучения под названием «глубокое обучение» работает с алгоритмами, смоделированными по образцу структуры и работы человеческого мозга.
Системы глубокого обучения могут использовать большие объемы как структурированных, так и неструктурированных данных. Искусственные нейронные сети позволяют машинам выносить суждения и являются основой глубокого обучения.
Типы глубокого обучения
Сверточные нейронные сети (CNN). Класс глубоких нейронных сетей, наиболее часто используемых для анализа изображений.
Рекуррентная нейронная сеть (RNN): RNN создает модели, используя последовательные данные. Он часто работает лучше для моделей, которые должны сохранять исторические данные.
Генеративно-состязательная сеть (GAN). Это алгоритмическая архитектура, которая создает новые экземпляры искусственных данных, которые можно ошибочно принять за реальные данные, используя две нейронные сети. GAN, обученная на изображениях, может создавать новые изображения, которые, по крайней мере, кажутся людям-зрителям законными.
Сеть глубокого доверия (DBN): генеративная графическая модель, состоящая из нескольких слоев скрытых переменных, известных как скрытые единицы. Блоки не связаны, но каждый из его слоев связан.
Приложения для глубокого обучения
- Обнаружение раковой опухоли
- Captionbot для подписи к изображению
- Музыкальное поколение
- Раскрашивание изображения
- Обнаружение объекта
Взаимосвязь между AI, ML и DL
Искусственный интеллект способен имитировать поведение человека. Между тем, машинное обучение применяет ИИ для обучения и адаптации опыта, что в конечном итоге помогает в создании приложений на основе ИИ. Глубокое обучение применяет машинное обучение для обучения модели, способной работать с огромными объемами данных.
Машинное обучение является подмножеством ИИ и использует статистические модели, в то время как глубокое обучение использует их для обучения своих моделей, что в конечном итоге приведет к решению таких проблем, как обнаружение опухолей, диагностика, медицинские исследования и т. д.
Основное различие между глубоким обучением и машинным обучением заключается в том, как данные доставляются на машину.
Сети глубокого обучения используют многочисленные слои искусственных нейронных сетей, тогда как для методов машинного обучения часто требуются структурированные данные.
Большие данные
Большие данные — это метод сбора, сохранения и обработки огромных объемов данных. Это объясняет, как связаны данные.
Это вершина интеллектуального анализа данных.
Большие данные включают в себя просеивание огромного количества данных, чтобы найти наиболее важную и актуальную информацию. Это метод отслеживания и выявления тенденций в больших и сложных наборах данных.
Он удаляет важную информацию из огромного количества данных внутри ранее существовавших стандартных функций, делая данные более важными и удобными для использования.
Поскольку обработка огромных объемов данных является сложной задачей, она только автоматизирована.
Большие данные концентрируются и используют все типы данных, будь то организованные, неструктурированные или полуструктурированные.
Он в основном используется для коммерческих целей и удовлетворения клиентов. Шахта — это большие данные.
Наука о данных
Наука о данных — это область, которая включает сбор, обработку, анализ и включение данных в многочисленные процедуры. Это более абстрактно.
Это помогает в создании продуктов с преобладанием данных, что является целью бизнеса. Охватываются все типы данных, будь то структурированные, неструктурированные или полуструктурированные.
Поскольку наука о данных включает в себя сбор данных, очистку, визуализацию, статистику и многие другие методы, она представляет собой надмножество интеллектуального анализа данных. Большинство его применений носят научный характер.
Поскольку он в основном фокусируется на науке о данных, возникает вопрос, чем наука о данных и большие данные отличаются друг от друга?
Критические различия между наукой о данных и большими данными
- Организации используют большие данные для повышения производительности, изучения неизведанных рынков и повышения конкурентоспособности. В то время как наука о данных сосредоточена на предложении методов и методологий моделирования для точной оценки возможностей больших данных.
- Большие данные относятся к огромным объемам данных, которые могут собирать предприятия, но для использования данных для извлечения полезной информации требуется наука о данных.
- Три V больших данных — скорость, разнообразие и объем — определяют набор данных, но наука о данных предлагает методы анализа данных.
- Наука о данных больше фокусируется на принятии решений, тогда как большие данные больше связаны с технологиями, программным обеспечением и компьютерными инструментами.
Следовательно, наука о данных сочетает в себе теоретические и практические методы извлечения знаний из больших данных, что имеет решающее значение для максимизации ценности больших данных. Однако большие данные можно рассматривать как набор фактов, которым не хватает доверия, если их не исследовать с помощью дедуктивных и индуктивных рассуждений.
Разница между ИИ, машинным обучением, глубоким обучением, наукой о данных и большими данными
Заключительные слова
Будь то чат-боты или программное обеспечение Smart POS, цифровая трансформация в AI, ML и во всем остальном происходит повсюду.
Исследования предполагают, что из-за ускорения и адаптации ИИ ВВП вырастет до 14%, что является огромным скачком, учитывая, как экономика пострадала во время COVID’19.
Итак, проверьте, на каком уровне находится ваш бизнес, посмотрите, как вы можете преобразовать его, чтобы он был готов к будущему, и внедрите решения, пока они еще недороги и популярны, чтобы монополизировать и больше монетизировать!
