Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Демистификация терминологии: ключевые термины искусственного интеллекта и машинного обучения, объясненные простым языком
В сегодняшнем быстро развивающемся технологическом ландшафте искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) больше не являются просто модными словечками, ограничивающимися областью научной фантастики.
Эти технологии проникли во все отрасли, изменив то, как мы живем, работаем и взаимодействуем. Поскольку искусственный интеллект и машинное обучение продолжают набирать обороты, как предприятиям, так и частным лицам необходимо понять основные концепции и терминологию, лежащую в их основе. Однако жаргон, сопровождающий эти области, может сбить с толку непосвященных.
Искусственный интеллект (AI)
Искусственный интеллект, или ИИ, относится к компьютерным системам, которые могут выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Эта широкая область охватывает различные субдисциплины, среди которых наиболее известными являются машинное обучение, глубокое обучение и обработка естественного языка.
Ключевые концепции машинного обучения
Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться на данных без явного программирования. Распознавая закономерности в больших наборах данных, алгоритмы МО могут делать прогнозы, улучшаться с течением времени и адаптироваться к новым входным данным.
Например, ML обеспечивает работу механизмов рекомендаций на веб-сайтах электронной коммерции, предлагая продукты на основе истории посещений и предпочтений клиента.
Контролируемое обучение
Обучение с учителем предполагает обучение компьютеров на основе помеченных данных, состоящих из пар ввода-вывода с известными правильными ответами. Алгоритмы корректируют свои прогнозы на основе этих ответов, оттачивая свою способность давать точные результаты.
Например, спам-фильтры электронной почты используют контролируемое обучение для эффективной идентификации и классификации спамовых и неспамовых писем на основе помеченных наборов данных.
Обучение без учителя
Обучение без учителя не опирается на помеченные данные. Вместо этого компьютеры анализируют данные, чтобы выявить скрытые закономерности, структуры или отношения.
Этот подход особенно полезен для таких задач, как сегментация клиентов, когда компании могут использовать эту информацию для группировки клиентов со схожими интересами или предпочтениями, что приводит к более целенаправленным и эффективным маркетинговым кампаниям.
Усиление обучения
Обучение с подкреплением предполагает обучение методом проб и ошибок. В этом методе компьютеры совершенствуют свои действия на основе системы поощрений и наказаний, постепенно улучшая свою производительность.
Обучение с подкреплением оказалось ценным в таких приложениях, как робототехника, где роботы могут научиться ориентироваться в сложных средах, и в играх, где компьютеры могут освоить стратегические игры, такие как шахматы или го.
Техническая инженерия
Разработка функций — это процесс выбора, преобразования и оптимизации наиболее важных атрибутов данных или функций для улучшения процесса обучения компьютера. Сосредоточив внимание на наиболее важных функциях, можно значительно повысить производительность и точность алгоритма. Например, в модели прогнозирования кредитного рейтинга такие характеристики, как доход, кредитная история и статус занятости, будут иметь решающее значение для определения кредитоспособности человека.
Переоснащение и недообучение
Переоснащение и недостаточное оснащение — две распространенные проблемы в машинном обучении. Переоснащение происходит, когда компьютерная модель слишком многому учится на своих обучающих данных, фиксируя не только основные закономерности, но и случайный шум. Это приводит к снижению производительности при применении к новым, невидимым данным.
С другой стороны, недостаточное соответствие происходит, когда модель не может выявить и изучить важные закономерности в данных, что приводит к неоптимальным прогнозам.
Обе эти проблемы можно решить с помощью таких методов, как перекрестная проверка, которая оценивает производительность модели на различных подмножествах данных, и регуляризация, которая добавляет ограничения для предотвращения переобучения, что в конечном итоге приводит к созданию сбалансированных и точных моделей.
Ключевые понятия в DL
Глубокое обучение — это более продвинутая форма машинного обучения, которая использует искусственные нейронные сети для имитации того, как человеческий мозг обрабатывает информацию. Такой подход позволяет компьютерам выполнять сложные задачи, такие как распознавание изображений и языковой перевод, с поразительной точностью.
Используя несколько слоев взаимосвязанных узлов или нейронов, модели глубокого обучения могут автоматически изучать сложные функции и закономерности в данных, что делает их высокоэффективными для широкого спектра приложений. Хорошо известный пример — DeepMind AlphaGo от Google, который превзошел чемпиона мира по древней настольной игре Го.
Искусственные нейронные сети (ANN)
Искусственные нейронные сети являются основой глубокого обучения. Вдохновленные структурой и функцией человеческого мозга, ИНС состоят из взаимосвязанных слоев узлов или нейронов. Эти сети могут обрабатывать большие объемы данных и учиться на них, регулируя связи между нейронами, что позволяет им распознавать сложные закономерности.
Сверточные нейронные сети (CNN)
Сверточные нейронные сети — это специализированный тип ИНС, предназначенный для обработки данных изображений. Используя сверточные слои, которые могут обнаруживать локальные особенности изображений, такие как края и текстуры, CNN стали идеальным решением для таких задач, как распознавание изображений и компьютерное зрение.
Например, CNN используются в системах распознавания лиц и беспилотных автомобилях для идентификации объектов и навигации по окружающей среде.
Рекуррентные нейронные сети (RNN)
Рекуррентные нейронные сети — это еще один тип ИНС, специально предназначенный для обработки последовательных данных, таких как временные ряды или естественный язык. RNN имеют замыкающиеся на себя связи, что позволяет им сохранять информацию из предыдущих шагов последовательности.
Эта возможность делает их хорошо подходящими для таких задач, как распознавание речи, языковой перевод и генерация текста.
Генеративные Состязательные Сети (ГАН)
Генеративно-состязательные сети состоят из двух ИНС, называемых генератором и дискриминатором, которые работают вместе в уникальном состязательном процессе. Генератор создает реалистичные синтетические данные, а дискриминатор пытается различать реальные и сгенерированные данные. Конкурируя друг с другом, обе сети со временем совершенствуются.
GAN использовались для создания реалистичных изображений, произведений искусства и даже глубоких фейковых видеороликов, в которых убедительно манипулируют внешностью или голосом человека.
Ключевые понятия НЛП
Обработка естественного языка позволяет компьютерам понимать и генерировать человеческий язык.. интерпретировать и генерировать человеческий язык. Методы НЛП используются в различных приложениях, таких как анализ настроений, языковой перевод и чат-боты, что позволяет машинам более естественно взаимодействовать с людьми.
Например, Siri от Apple и Alexa от Amazon — это виртуальные помощники, которые используют НЛП для понимания голосовых команд и реагирования на них, что делает нашу повседневную жизнь более удобной.
лексемизацию
Токенизация — это процесс разбиения текста на более мелкие единицы, такие как слова или фразы, называемые токенами. Это решающий шаг в НЛП, поскольку он позволяет компьютерам более эффективно анализировать и обрабатывать язык. Например, токенизация используется в поисковых системах для понимания и индексации веб-контента.
Анализ настроений
Анализ настроений, также известный как интеллектуальный анализ мнений, включает в себя определение настроения или эмоций, стоящих за фрагментом текста. Этот метод часто используется компаниями для анализа отзывов клиентов, помогая им понять, как люди относятся к их продуктам или услугам, и соответствующим образом внести улучшения.
Чат-боты и диалоговый ИИ
Чат-боты и разговорный искусственный интеллект — это компьютерные программы, которые используют НЛП для взаимодействия с пользователями посредством текста или речи. Они могут понимать человеческий язык и реагировать на него, предоставляя помощь и информацию в разговорной форме.
Примеры включают чат-ботов поддержки клиентов на веб-сайтах и виртуальных помощников, таких как Siri от Apple или Alexa от Amazon, которые помогают пользователям выполнять такие задачи, как установка напоминаний, ответы на вопросы и управление устройствами умного дома.
Заключительное слово
Поскольку искусственный интеллект и машинное обучение продолжают трансформировать отрасли, важно понимать их ключевые концепции и терминологию. Эти знания позволяют предприятиям использовать потенциал этих технологий, принимать обоснованные решения и опережать конкурентов.
Оставаясь в курсе и используя возможности искусственного интеллекта и машинного обучения, частные лица и предприятия могут сформировать более эффективное, интеллектуальное и процветающее будущее.
