Artificial Intelligence and Machine Learning

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) — это раздел искусственного интеллекта, который изучает различные способы создания интеллекта, схожего с человеческим, но это не то же самое, что и искусственный интеллект в целом. Этот раздел зачастую носит название "ИИ-1" или "ИИ-старый", чтобы отличить его от более современных подходов, таких как обучение глубинными нейронными сетями, обучение с подкреплением и других новейших технологий.

Алгоритмы машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения (МО) — это методы, которые подразумевают обучение компьютерам, чтобы они могли на основе данных, которые они получают, производить какие-либо выводы. Эти алгоритмы рассматриваются как некоторый вид искусственного интеллекта, так как они позволяют компьютерам делать выводы, схожие с выводами, которые можно бы делать, если бы человек делал это.

Подпространство линейных разложений

Подпространство линейных разложений (LSA) — это метод, который используется для улучшения поиска с помощью машинного обучения. Он был разработан в 2003 году и был разработан для извлечения главных компонент из данных последовательности.

Регрессия

Регрессия — это статистический метод, который используется для определения взаимной связи между независимыми и зависимыми переменными. Он также используется для определения, какие переменные влияют на другие.

Классификация

Классификация — это метод классического машинного обучения, который используется для категоризации данных. Он работает на основе предоставленных данных для обучения компьютера, чтобы он мог классифицировать новые данные по мере их поступления.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением (ОП) — это метод машинного обучения, который используется для тренировки искусственно интеллектуальных агентов, чтобы они могли выбирать действия, которые приводят к наилучшим результатам в процессе интерактивного взаимодействия с окружающей среды. ОП является подмножеством ИИ, связанным с идеей "умного агента", который "улучшается" с помощью данных и интерактивного взаимодействия.

Глубокое обучение

Глубокое обучение — это подход к искусственному интеллекту, который использует глубокие нейронные сети, чтобы создать умные системы. Эта технология позволяет компьютерам обучаться и улучшаться, погружаясь в большое количество данных и извлекая из них знания, которые невозможно было бы вычислить вручную.

Нейронные сети

Нейронные сети — это компьютерные программы, которые имитируют работу человеческого мозга. Они состоят из множества узлов, которые подключены между собой, и каждый узел может проводить математические вычисления.

Deep learning

Deep learning — это подход, используемый для создания искусственного интеллекта, который может самостоятельно обучаться и улучшаться на основе данных, с которыми он работает. Deep learning является одним из подходов глубокого обучения, который использует многоуровневые нейронные сети для обучения компьютеров.

Convolutional neural network

Convolutional neural network (CNN) — это тип глубокой нейронной сети, который особенно подходит для обработки изображений. Он основан на идее, что некоторые из сложных объектов и оттенков могут быть очень сложными для обучения, но если вы выделить их и преобразовать их в более простые объекты, то они могут быть легко обучены.

В заключение, искусственный интеллект, особенно с подходами к обучению, такими как алгоритмы машинного обучения, обучение с подкреплением и глубокое обучение, является одним из ключевых направлений развития информационных технологий. Эти подходы позволяют компьютерам конкурировать с людьми в области понимания и интерпретации данных, а также в области принятия решений.