Управление на европроекти управление на европроекти
Технологии
Популярно

Какво е изкуствен интелект и машинно обучение?

Ако трябва да обобщя основната част от бъдещето само с две думи, това ще бъде „изкуствен интелект“.

В тази статия ще представя ръководство за начинаещи по една от най-интересните теми в областта на технологиите. Така че грабвайте пуканки и нека се потопим в темата! 🍿

Достъп за всички до изкуствения интелект

Изкуственият интелект напоследък е на гребена на вълната, особено с появата на ChatGPT – чатбот, който използва изкуствен интелект, за да отговаря на всички зададени му въпроси. За разлика от други чатботове, ChatGPT претърсва милиарди уебстраници в интернет, за да генерира подробни отговори, които имитират човешки разсъждения.

Но това е само началото.

Полето на изкуствения интелект се развива бързо и може да се окаже непосилно за разбиране. Въпреки това – изучаването на основите на изкуствения интелект може да вдъхнови по-нататъшен интерес към тази област.

-25% ОТСТЪПКА ОТ ХОСТИНГ jump.bg намаление

С това нека се потопим в света на изкуствения интелект!

Какво представлява изкуственият интелект?

Изкуственият интелект се отнася до симулирането на човешкия интелект в машините. Той включва даване на възможност на машините да изпълняват функции, подобни на човешките, като визуално възприятие, учене, вземане на решения и разсъждение.

Крайната цел на изкуствения интелект е да се създадат системи, които могат да мислят като хората и да изпълняват задачи ефикасно и ефективно. За да илюстрираме тази точка, нека разгледаме функцията за разпознаване на лица, която се намира в iPhone, пуснат на пазара след 2017 г. Тази функция използва изкуствен интелект, за да разпознава уникалните черти на лицето на даден човек и да се адаптира, ако тези черти се променят. Изкуственият интелект просто използва функции, подобни на човешките, за да постигне целите си.

Машинно обучение (Machine learning)

Има много области в рамките на изкуствения интелект, но в тази статия ще се съсредоточим върху машинното обучение.

Какво представлява машинното обучение?

Машинното обучение включва използването на данни и алгоритми за имитиране на начина, по който хората постепенно се учат и усъвършенстват с течение на времето, което в крайна сметка води до по-голяма точност. То дава възможност на системите да се учат от минал опит.

Системите за машинно обучение използват данни и алгоритми, за да извлекат прозрения. Например, разгледайте филтъра за спам, който се намира в системите за електронна поща. Тази функция използва първоначални алгоритми, които класифицират имейлите като „спам“. С течение на времето системата се учи от минал опит и постепенно увеличава точността си при филтриране на имейли, които се считат за „спам“, спрямо тези, които не са.

Какво е изкуствен интелект и машинно обучение?

Като разбирате основите на машинното обучение, можете да придобиете по-дълбока представа за това как изкуственият интелект може да се използва за решаване на сложни проблеми и изпълнение на задачи, които иначе биха били невъзможни.

Видове машинно обучение

Машинното обучение обикновено се разделя на три вида: контролирано, неконтролирано (ненаблюдавано) и подсилващо. Нека разгледаме всеки от тях по-подробно!

Контролирано обучение

Контролираното обучение включва използването на маркирани набори от данни за обучение на модел и получаване на точни резултати. С други думи, при него се използват известни набори от данни, за да се обучи алгоритъм да генерира отговори за нови и непознати данни.

За да ви помогна да разберете това по-добре, нека ви дам пример. Представете си, че има две снимки, една на котка и една на куче, и машината се опитва да идентифицира кучето.

Какво е изкуствен интелект и машинно обучение?

При обучението под наблюдение, на алгоритъмът му се предлагат  предварително създадени набори от данни с маркиране. Тези набори от данни съдържат много изображения, които са маркирани като „куче“ или „не е куче“. Алгоритъмът се научава да идентифицира тези маркирани изображения, като използва модели и характеристики, за да разграничи кое е „не е куче“ и кое е „куче“. Например една снимка на „куче“ може да има характеристики като формата на ухото, езика и текстурата на козината. В същото време изображението „не е куче“ може да съдържа характеристики, които кучетата обикновено нямат.

След като процесът на обучение приключи, алгоритъмът ще се е обучил от всички предоставени данни. Когато бъде представено ново изображение, алгоритъмът може да използва своя набор от маркирани данни, за да предвиди дали на снимката има куче. Контролираното обучение се използва най-добре, когато има известни данни за резултата, който искате да предвидите.

С течение на времето машината ще се учи от предишния си опит. Всяко ново изображение, което алгоритъмът обработва, представлява нов опит в обучението за машината.

Какво е неконтролираното обучение?

Неконтролираното обучение включва изготвяне на прогнози от немаркирани набори от данни и има за цел да открие модели без никакви предварителни знания. Една от често използваните техники в неконтролираното обучение е клъстеризацията, която помага за намиране на групи в проучвателни данни чрез откриване на скрити модели.

Например, да предположим, че дадена компания желае да групира своите клиенти въз основа на историята на покупките им. В този случай тя би използвала набор от данни за транзакциите на клиентите и би използвала информацията, за да групира клиентите заедно. Клиентите, които често купуват спортно облекло, ще образуват един клъстер, а тези, които често купуват козметични продукти, ще образуват друг клъстер.

Оттук нататък корпорацията може да използва целеви маркетинг, сегментиране на клиентите и други стратегии. За разлика от контролираното обучение§, при което алгоритъмът се учи от маркирани набори от данни, неконтролираното учене не разчита на предварителни знания, а по-скоро самостоятелно идентифицира модели и групи.

В примера с „куче“ и „не е куче“ прилагането на неконтролирано обучение би включвало групиране въз основа на клъстери и модели, които системата открива самостоятелно, а не разчита на маркирани данни, които са ѝ предоставени. Нейната основна цел е да открие сходни модели и структури и да ги групира заедно.

Какво е изкуствен интелект и машинно обучение?

Например, както е показано на изображението по-горе, системата може да групира изображенията въз основа на цвета на козината, която наблюдава, независимо дали изображенията действително съдържат кучета.

Какво е обучение чрез подсилване?

Този вид машинно обучение използва метода „проба-грешка“, за да подобри постепенно точността си. Програмата или системата се нарича „агент“, който използва система за възнаграждение за обратна връзка въз основа на своите резултати и актуализира процеса на вземане на решения. Крайната му цел е да максимизира кумулативните награди с течение на времето.

За пример може да се вземе играта „морски шах“. Тук може да се приложи учене с подсилване, тъй като агентът първоначално има слаби резултати. Въпреки това, тъй като получава награди (победа или загуба), той ще коригира стратегията си по съответния начин. По този начин следващият път, когато агентът играе, той ще направи по-добри ходове, след като се е поучил от предишните си грешки.

Какво е изкуствен интелект и машинно обучение?

Изкуственият интелект (ИИ) днес е широко разпространен в различни области. Нека разгледаме няколко примера:

В областта на здравеопазването изкуственият интелект се използва за различни цели, като например за медицински изображения, откриване на лекарства и диагностика. С помощта на A.I. медицинските специалисти вече могат да постигат по-висока точност и да подобряват резултатите на пациентите.

AI допринася и за борбата срещу изменението на климата. Изследователите вече могат да използват A.I, за да анализират огромни количества данни, да правят прогнози за оптимизиране на енергопотреблението, възобновяемата енергия и улавянето на въглерод, като по този начин им позволяват да вземат по-информирани решения.

В сферата на киберсигурността A.I се използва за откриване и предотвратяване на зловреден софтуер и опити за хакерски атаки. Той може да идентифицира аномалии в големи масиви от данни, за да прогнозира потенциални заплахи, като по този начин подобрява цялостната сигурност.

И накрая, много платформи за медии, развлечения и електронна търговия използват A.I, за да анализират поведението и предпочитанията на потребителите. Благодарение на това те могат да предоставят персонализирани препоръки и съдържание на своите потребители.

Oтбележете, че това са само няколко примера за това как се използва A.I днес и има безброй други приложения.

Бъдещето на изкуствения интелект

Бъдещето на изкуствения интелект изглежда много обещаващо, тъй като той продължава да се развива с бързи темпове.

Въпреки това, все още му липсват някои човешки характеристики, като емоционална интелигентност и субективно вземане на решения, което го прави неподходящ за определени роли, като вземане на решения в съда например.

Независимо от това, изкуственият интелект има огромен потенциал за по-нататъшно развитие и иновации в области като здравеопазването, изменението на климата и киберсигурността. Т

Тъй като A.I. продължава да се развива, можем да очакваме да видим още по-ефективни и удобни решения в различни индустрии. Следете какво ни очаква в бъдеще!

Вашият коментар

Вашият имейл адрес няма да бъде публикуван. Задължителните полета са отбелязани с *

Back to top button