Texnologiyalar
Ishimizda biz AI, ML va DNN dan foydalanamiz
Machine learning
Это основа ИИ (Искусственного интеллекта).
Этот термин обозначает множество различных математических, статистических и вычислительных методов для разработки самостоятельных алгоритмов (не созданных человеком), способных решить задачу на основе поиска закономерностей в различных входных данных. При чём закономерности эти могут быть незаметны для человека. Яркий пример распознавание лиц: ИИ с этой задачей на данный момент справляется на много быстрее и лучше чем человек. Люди могут принять близнецов за одного и того же человека, и посчитать разными людьми одного и того же, если человек будет заснят с разной мимикой, в разных ракурсах и при разном освещении.
До машинного обучения программы были вычислительными. Они работали по четким алгоритмам. Теперь программы, работающие на ML, самостоятельно выбирают доступные методы решения поставленных задач, а также они способны учиться на своих ошибках и использовать поощрения при правильных ответах для улучшения работы.
В связи с высокой точностью и большой скоростью обработки информации ML применяется для диагностики, прогнозирования, распознавания и принятия решений в различных прикладных сферах: от медицины до банковской деятельности.
Artificial intelligence
Искусственный интеллект это технология помогающая обрабатывать большие объемы данных «как человек». ИИ понимает язык, способен мыслить и обучаться, рассуждать, решать проблемы и совершать необходимые человеку действия, по заданным параметрам.
В понятие ИИ входят такие направления как: нейронные сети, машинное обучение, обработка естественного языка, когнитивные вычисления, компьютерное зрение.
Появление и развитие ИИ – это логичный шаг, после накопления человечеством огромных объемов данных, которые люди уже не могут обработать без помощи компьютеров. Компьютеры имитируют человеческие действия и реакции. Ключевое отличие искусственного интеллекта от обычных программ в способности обучаться и перепрограммировать самого себя.
Deep neural network
DNN — Deep neural network
DNN - это искусственная нейронная сеть (ИНС) с несколькими слоями между входным и выходным слоями. Она использует алгоритм глубокого обучения, структурированный подобно организации нейронов в человеческом мозге. Искусственные нейронные сети состоят из слоев узлов. Каждый узел устроен так, чтобы вести себя подобно нейрону в мозге. Используется для глубокого машинного обучения.
Концепция глубокого обучения была разработана Джеффри Хинтоном в 1980-х годах. Но её воплощение стало возможным только сегодня благодаря развившимся компьютерным технологиям и накопленным массивам данных. Сейчас эта технология распространяется по всему миру.
Технологию глубокого обучения невозможно понять полностью, не имея знаний о работе нейронов мозга.
