Машинное обучение и Искусственный Интеллект - Тимур Машнин

Скачать книгу

когнитивных вычислений обладает способностью понимать, идентифицировать и извлекать контекст, такой как синтаксис, время, местоположение, правила, профили, процессы, задачи и цели.

      Она опирается на несколько источников информации, включая как структурированную, так и неструктурированную цифровую информацию.

      И мы можем найти множество примеров успешных систем когнитивных вычислений.

      Например, точность технологии распознавания голоса Google выросла с 84 процентов в 2012 году до 98 процентов менее чем за два года.

      Технология DeepFace Facebook теперь может распознавать лица с точностью до 97 процентов.

      В настоящее время в сфере когнитивных вычислений доминируют такие крупные игроки, как IBM, Microsoft и Google.

      IBM, являясь пионером этой технологии, инвестировала 26 миллиардов долларов в большие данные и аналитику и сейчас тратит около трети своего бюджета на исследования и разработки в области когнитивных вычислений.

      IBM Watson – это суперкомпьютер и платформа когнитивных вычислений IBM.

      Основная задача Уотсона – понимать вопросы, сформулированные на естественном языке, и находить на них ответы с помощью ИИ.

      IBM Watson использует глубокий анализ контента и обоснование на основе фактических данных.

      В сочетании с вероятностными методами обработки, Watson может улучшить процесс принятия решений, сократить расходы и оптимизировать результаты.

      Microsoft Cognitive Services – это набор API, SDK и когнитивных сервисов, которые разработчики могут использовать для повышения интеллектуальности своих приложений.

      С помощью таких сервисов разработчики могут легко добавлять интеллектуальные функции в свои приложения – такие как обнаружение эмоций и чувств, распознавание изображений и речи, знание, поиск и понимание языка.

      Машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети

      Прежде чем мы углубимся в то, как работает ИИ, и его различные варианты использования и приложения, давайте еще раз вернемся к терминам и концепциям ИИ, и разберем понятия искусственного интеллекта, машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей.

      Эти термины иногда используются взаимозаменяемо, но они не относятся к одному и тому же.

      Искусственный интеллект – это область информатики, занимающаяся симуляцией интеллектуального поведения.

      Системы ИИ, как правило, демонстрируют поведение, связанное с человеческим интеллектом, такое как планирование, обучение, рассуждение, решение задач, представление знаний, восприятие, движение и манипуляция, и в меньшей степени социальный интеллект и креативность.

      Машинное обучение – это подмножество ИИ, которое использует компьютерные алгоритмы для анализа данных и принятия разумных решений на основе того, что они узнали, без явного программирования.

      Алгоритмы машинного обучения обучаются на больших наборах данных и учатся на примерах.

      Они не следуют алгоритмам, основанным на правилах.

      Машинное

Скачать книгу