Машинное обучение и Искусственный Интеллект. Тимур Машнин
Чтение книги онлайн.
Читать онлайн книгу Машинное обучение и Искусственный Интеллект - Тимур Машнин страница 5
Название: Машинное обучение и Искусственный Интеллект
Автор: Тимур Машнин
Издательство: Автор
isbn:
isbn:
Машинное обучение – это то, что позволяет машинам самостоятельно решать задачи и делать точные прогнозы, используя предоставленные данные.
Глубокое обучение – это специализированный раздел машинного обучения, который использует многоуровневые нейронные сети для имитации принятия человеческих решений.
Алгоритмы глубокого обучения могут маркировать и классифицировать информацию и идентифицировать шаблоны – закономерности.
Это то, что позволяет системам искусственного интеллекта постоянно учиться в процессе работы и повышать качество и точность результатов, определяя правильность принятых решений.
Идея искусственных нейронных сетей основывается на биологических нейронных сетях, хотя они работают совсем по-другому.
Нейронная сеть в ИИ представляет собой набор небольших вычислительных блоков, называемых нейронами, которые принимают входящие данные и учатся принимать решения с течением времени.
Нейронные сети часто являются многоуровневыми и становятся более эффективными по мере увеличения объема наборов данных, в отличие от других алгоритмов машинного обучения.
Теперь, давайте разберем еще одно важное различие, которое важно понять, – это различие между искусственным интеллектом и наукой о данных.
Наука о данных – это процесс и метод извлечения знаний и идей из больших объемов разнородных данных.
Это междисциплинарная область, включающая математику, статистический анализ, визуализацию данных, машинное обучение и многое другое.
Это то, что позволяет нам обрабатывать информацию, видеть закономерности, находить смысл в больших объемах данных и использовать информацию для принятия решений.
И наука о данных, Data Science может использовать многие методы искусственного интеллекта, чтобы получить представление о данных.
Например, наука о данных может использовать алгоритмы машинного обучения и даже модели глубокого обучения, чтобы извлечь смысл и сделать выводы из данных.
Существует некоторое пересечение между ИИ и наукой о данных, но одно не является подмножеством другого.
Наоборот, наука о данных – это более широкий термин, охватывающий всю методологию обработки данных.
А ИИ включает в себя все, что позволяет компьютерам учиться решать задачи и принимать разумные решения.
И ИИ, и Data Science могут использовать большие данные.
Машинное обучение, подмножество искусственного интеллекта, использует компьютерные алгоритмы для анализа данных и принятия разумных решений на основе того, что алгоритмы изучили.
Вместо того, чтобы следовать алгоритмам, основанным на правилах, машинное обучение само строит модели для классификации и прогнозирования на основе данных.
Например, что, если мы хотим определить, СКАЧАТЬ