машинно обучение, дълбоко обучение
Сега много онлайн медии обявяват поредния бум на технологиите в областта на изкуствения интелект.
Предлагам да се справим с терминологията и да разберем какъв вид "интелектуално" прасе в джоба.
Мнозина смятат, че това е робот с изкуствен ум, който "мисли" като човек и представлява заплаха за човечеството.
Днес терминът "изкуствен интелект" се разбира като специфична група технологии, които са изострени за конкретни цели, такива технологии често се наричат когнитивни.
Възможностите за тяхното приложение провокират значителни промени в бизнес процесите в много сфери на бизнеса и ежедневието ни.
Представям на вашето внимание част от термините, свързани с тези технологии:
Машинно обучение (от английски - машинно обучение) - алгоритми, които позволяват на компютъра да прави заключения въз основа на данни, без да следва определени правила.
Прието е да се разграничават 2 направления:
1. Обучение въз основа на идентифициране на модели в данните.
2. Обучение, базирано на формализиране на експертни знания и тяхното предаване под формата на база от знания.
Целта на машинното обучение е да разработи алгоритми, които могат да имитират начина, по който работи човешкият мозък, когато анализира информация и взема решения.
Сегашният етап на развитие на алгоритмите за обучение е такъв, че терминът "обучение" се отнася до способността за решаване на уравнения въз основа на определени данни.
Дълбоко обучение (от английски - дълбоко обучение) - набор от алгоритми за машинно обучение, при които концепциите от по-високо ниво се определят въз основа на концепции от по-ниско ниво.
Алгоритмите за дълбоко обучение са в основата на товатехнологии като:
Машинното зрение е способността на машината да идентифицира и анализира обекти, действия и ситуации в изображенията.
Основните характеристики на такава система са чувствителност и разделителна способност.
Тази технология ви позволява да разширите обхвата на видимост и да подобрите качеството на контрол на изследваните обекти.
ОбработкаЕстественЕзик е способността на машината да работи с текст, извличайки смисъл, както правят хората.
Тези технологии разкриват възможности за създаване на нов клас машини, които решават когнитивни проблеми.
Тези технологии могат значително да подобрят качеството на човешкия живот.
И в тази посока има висока инвестиционна активност от страна на рисковите инвеститори. Стартиращите компании, работещи в областта на машинното обучение, се финансират активно от фондове за рисков капитал като Data Collective. WorkDay's Machine Learning fund и Bloomberg Beta, както и големи български и чуждестранни корпорации. В момента Sberbank и Google редовно обявяват събития и хакатони с фокус в тази област.
Практически приложения на машинното обучение
Целта на машинното обучение е частична или пълна автоматизация на решаването на сложни професионални проблеми в различни области на човешката дейност.
Машинното обучение има широк спектър от приложения: