Машинное обучение

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект относится к интеллекту, демонстрируемому машинами, которые имитируют интеллект человека и животных.

Связь между ИИ и МО

ИИ — разработка интеллектуальных машин и программ

ML — Способность учиться без явного программирования. Другими словами, способность систем искусственного интеллекта учиться, извлекая шаблоны из данных, известна как машинное обучение.

Особенности ОД;
• Он использует данные для обнаружения шаблонов в наборе данных и соответствующей корректировки действий программы.
• Основное внимание уделяется разработке компьютерных программ, которые могут научить себя расти и изменяться при воздействии на них новых данных
. запрограммировано
• Автоматизирует построение аналитической модели

Традиционный против машинного обучения

Машинное обучение и наука о данных

DS и ML идут рука об руку. DS помогает оценивать данные для алгоритмов ML.

DS: это использование статистических методов для поиска закономерностей в данных.

ML: Статистическое машинное обучение использует ту же математику и методы, что и DS.

DS: Эти методы интегрированы в алгоритмы, которые обучаются и совершенствуются сами по себе.

Машинное обучение: Машинное обучение облегчает ИИ, поскольку позволяет машинам учиться на закономерностях в данных.

Методы машинного обучения

ML использует ряд теорий и методов из DS

• Классификация: метод, при котором компьютерная программа учится на введенных ей данных, а затем использует это обучение для классификации нового наблюдения.
• Категоризация: метод организации данных по категориям для их наиболее эффективного и действенного использования.
• Кластеризация: группировка набора объектов таким образом, что объекты в одной группе больше похожи друг на друга, чем на объекты в других группах.
• Анализ тенденций: направлен на прогнозирование как текущего, так и будущего движения событий с использованием анализа данных временных рядов.
• Обнаружение аномалий: для выявления необычных случаев в данных, которые кажутся однородными.
• Визуализация: для представления данных в изобразительном или графическом формате. Это позволяет лицам, принимающим решения, видеть аналитику, представленную визуально.
• Принятие решений: метод или навык, который дает людям возможность влиять на управленческие решения с помощью данных в качестве доказательства этих возможностей.

Обработка изображений: маркировка и распознавание изображений, самоуправляемые автомобили, оптическое распознавание символов (OCR) и т. д.

Робототехника: моделирование человека, робот-гуманоид, промышленная робототехника.

Интеллектуальный анализ данных: обнаружение аномалий, группировка и прогнозы, правила ассоциации.

Vedio Games: некоторые игры реализуют обучение с подкреплением.

Анализ текста: фильтрация спама, анализ настроений, извлечение информации

Здравоохранение: медицинская диагностика, более 100 стартапов, трансформирующих здравоохранение с помощью ИИ

……

Спасибо!