Чтение онлайн

на главную

Жанры

Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python
Шрифт:

Машинное обучение

Улучшение выдачи результатов поиска в Google. Когда ты вбиваешь какой-то запрос в поисковой строке, тебе выводится несколько ссылок. Если ты заходишь по одной из ссылок на первой странице, и просматриваешь страницу и проводишь там какое-то время изучая и читая информацию на этой странице, Google понимает, что ты нашел что искал. Когда заходишь на вторую, третью страницу, и видишь, что все это не то, то Google понимает, что это менее нужная информация, и в следующий раз когда другой человек зайдет на Google и спросит его об этом же, то Google будет знать, что лучше выдать в первой строчке на первой

странице.

Решение о выдаче кредита банком. Компьютер анализирует большое количество параметров потенциального заемщика и потом распределяет его в категорию хороший или плохой заемщик, либо дает ему конкретный кредитный скоринг. Все это происходит на основе кредитной истории предыдущих заемщиков и как они схожи с потенциальным новым заемщиком. Выборка постоянно дополняется историей каждого нового заемщика, расплатился ли он с кредитом и выплатил ли его вовремя, она обновляется, и также обновляется и алгоритм, находятся новые закономерности, которые позволяют принимать правильные решения о выдаче кредита новому заемщику.

Выбор места для ритейла. В ритейле одним из самых главных факторов, которые влияют на прибыльность бизнеса, является местоположение. У сети кофеен Старбакс имеется около 30 000 локаций по всему миру. Вы накопили большой объем информации о том, в каких местах продажи лучше. На основе этой информации вы можете составить алгоритм по выбору наиболее удачного места в новой локации. Ваши переменные могут включать геохарактеристики (расстояние до центра города, до метро, цена за квадратный метр), трафик (число маршрутов наземного транспорта в разных радиусах от локации) и наличие тех или иных объектов рядом, например, торговых центров, бизнес-центров, домов, школ и банков.

Глубокое обучение

Очень часто ГО используется для распознавания объектов на изображениях. Кроме того, с помощью ГО черно-белые изображения или фильмы можно сделать цветными. До этого компьютер уже обработал большое количество данных и информации в интернете либо в базе данной, которую ему предоставили для этого, и он уже знает различные оттенки серого и может легко понять в какой цвет необходимо преобразить тот или иной пиксель изображения.

Машинный перевод. Возможно, кто-то из вас использовал Google Translate, и вы могли заметить насколько хорошо он переводит в последнее время. Практически ничего не надо исправлять. Но если вспомнить примерно 5 или 7 лет назад, то качество перевода было далеко от идеального. А все потому, что сейчас вместо множества правил как надо переводить, используются нейронные сети, через которые уже прошли миллионы переводов художественной, технической и другой литературы, и эти алгоритмы ГО все продолжают улучшаться.

Интеллектуальные игры: шахматы, Го, Дота 2, покер и другие. Долгое время считалось, что компьютер никогда не превзойдет по силе мысли человека до тех пор, пока он не сможет обыграть его в шахматы. Однако, это случилось в конце 20 века, а в 2010-х годах, компьютер, обученный алгоритмами ГО, смог обыграть и чемпионов в го – игру, которая считается даже еще более сложной чем шахматы. Сейчас не проходит и года, как не появляется очередная новость о том, что компьютер обыграл человека в очередной игре. ИИ уже обыграл людей в покер, Доту 2 и другие интеллектуальные игры. Все это получилось благодаря задействованию нейронных сетей и ГО.

Распознавание злокачественных заболеваний на коже или органах человека. Одним из самых полезных применений ИИ – это медицина. С помощью ГО и нейронных сетей компьютеры сегодня могут распознавать злокачественные опухоли еще на ранней стадии и даже лучше, чем опытные доктора. Это хорошо еще и тем, что пациент, находящийся в одной точке земного шара, может переслать свои снимки в лабораторию в другой стране для принятия решения. Предсказывается, что в будущем роботы с помощью ИИ будут выполнять все больше и больше сложных операций без участия человека.

Еще одним популярным применением ГО являются так называемые рекомендательные системы: когда при покупке одного товара нам предлагают другой. Наверное, вы видели, когда на сайте появляется фраза: «с этим товаром часто покупают». Или при просмотре фильма, или книги на сайте агрегаторе, вам начинают предлагать фильмы и книги похожей категории или те фильмы, которые смотрели пользователи, похожие на вас по различным параметрам. Все это алгоритмы ИИ, подкрепленные НС.

И в конце, на что еще хотелось бы обратить внимание. Как уже было сказано, и ГО и МО являются только частью более общей области под названием ИИ. Так вот, в сложных проектах, как правило, присутствует несколько видов алгоритмов ИИ, и глубокое обучение и машинное обучение, и другие виды. Например, во время движения беспилотного автомобиля участвует более 100 различных алгоритмов, которые ответственны за распознавание объектов, управление движением, навигацию, безопасность, и т.д.

Как вы заметили по приведенным примерам, ИИ уже используется во многих областях в нашей повседневной жизни. Считается, что в ближайшие пару десятилетий ИИ будет использоваться большинством компаний и охватывать большую часть нашей жизнедеятельности.

Основные задачи и методы машинного обучения

Обучение с учителем и обучение без учителя

Если вы интересовались темой искусственного интеллекта и машинного обучения, возможно вы уже встречались с такими понятиями как обучение с учителем (на англ. supervised learning) и обучение без учителя (unsupervised learning). В этой главе мы узнаем, чем отличаются эти два понятия.

Во-первых, они оба являются видами машинного обучения.

Во-вторых, обучение с учителем не обязательно подразумевает, что кто-то стоит над компьютером и контролирует каждое его действие. В терминах машинного обучения, обучение с «учителем» означает, что человек уже подготовил данные для дальнейшей работы над ними компьютером, то есть у каждого объекта имеется метка (на англ. label) которая выделяет этот объект от остальных объектов или дает ему какое-то именное или числовое наименование. И компьютеру остается только найти закономерности между признаками объектов и их наименованиями, основываясь на этих подготовленных или как их называют помеченных данных. На английском такие данные называются labeled data.

Поделиться:
Популярные книги

Возвышение Меркурия. Книга 16

Кронос Александр
16. Меркурий
Фантастика:
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Возвышение Меркурия. Книга 16

На изломе чувств

Юнина Наталья
Любовные романы:
современные любовные романы
6.83
рейтинг книги
На изломе чувств

Машенька и опер Медведев

Рам Янка
1. Накосячившие опера
Любовные романы:
современные любовные романы
6.40
рейтинг книги
Машенька и опер Медведев

Довлатов. Сонный лекарь

Голд Джон
1. Не вывожу
Фантастика:
альтернативная история
аниме
5.00
рейтинг книги
Довлатов. Сонный лекарь

Не грози Дубровскому! Том VII

Панарин Антон
7. РОС: Не грози Дубровскому!
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Не грози Дубровскому! Том VII

Великий князь

Кулаков Алексей Иванович
2. Рюрикова кровь
Фантастика:
альтернативная история
8.47
рейтинг книги
Великий князь

Случайная дочь миллионера

Смоленская Тая
2. Дети Чемпионов
Любовные романы:
современные любовные романы
7.17
рейтинг книги
Случайная дочь миллионера

Фиктивный брак

Завгородняя Анна Александровна
Фантастика:
фэнтези
6.71
рейтинг книги
Фиктивный брак

Ох уж этот Мин Джин Хо 2

Кронос Александр
2. Мин Джин Хо
Фантастика:
попаданцы
5.00
рейтинг книги
Ох уж этот Мин Джин Хо 2

Запределье

Михайлов Дем Алексеевич
6. Мир Вальдиры
Фантастика:
фэнтези
рпг
9.06
рейтинг книги
Запределье

Ваше Сиятельство 4т

Моури Эрли
4. Ваше Сиятельство
Любовные романы:
эро литература
5.00
рейтинг книги
Ваше Сиятельство 4т

Разбуди меня

Рам Янка
7. Серьёзные мальчики в форме
Любовные романы:
современные любовные романы
остросюжетные любовные романы
5.00
рейтинг книги
Разбуди меня

Идущий в тени 8

Амврелий Марк
8. Идущий в тени
Фантастика:
фэнтези
рпг
5.00
рейтинг книги
Идущий в тени 8

Ритуал для призыва профессора

Лунёва Мария
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
7.00
рейтинг книги
Ритуал для призыва профессора