13:15

Что такое искусственный интеллект?

Что такое машинное обучение? Искусственный интеллект и машинное обучение – не одно и то же. Машинное обучение является лишь одним из подразделов ИИ. Наиболее распространенными типами машинного обучения — с учителем, без учителя и с подкреплением. Обучение с учителем используют тогда, когда у разработчиков имеются размеченный набор данных и они знают какие именно признаки должен искать алгоритм. Как правило, оно делится на две категории: классификация и регрессия. Классификация применяется в тех случаях, когда необходимо отнести объекты в заранее известные классы. Данный тип обучения используется в спам-фильтрах, определении языка или выявлении подозрительных транзакций. Регрессию используют, когда необходимо соотнести объект с временной линией, например — для прогнозирования стоимости ценных бумаг, спроса на товар или постановки медицинских диагнозов.  Обучение без учителя — менее популярный вид МО из-за его непредсказуемости. Алгоритмы обучаются на неразмеченных данных и им необходимо самостоятельно найти признаки и закономерности. Часто используется для кластеризации, уменьшения размерности и поиска ассоциаций. Кластеризация – это как классификация, но без известных классов. Алгоритм должен сам найти признаки схожести в объектах и объединить их в кластеры. Используется для анализа и разметки новых данных, сжатия изображений или объединения меток на карте. Уменьшение размерности – обобщает конкретные признаки в абстракции более высокого уровня. Часто используется для определения тематики текстов или создания рекомендательных систем. Ассоциации нашли свое применение в маркетинге, например — при составлении акций и распродаж или анализа поведения пользователей на сайте. Также может служить для создания рекомендательной системы. Обучение с подкреплением – это обучение агента выживать в среде, в которой он существует. Средой может быть все что угодно: от видеоигры до реального мира.  Например, существуют алгоритмы, которые играют в Супер-Марио не хуже людей, а в реальном мире автопилот в машинах Tesla или робот-пылесос делают все, чтобы объезжать препятствия на своем пути.  Обучение с подкреплением предусматривает награду для агента за правильное действие и наказание за ошибки. Алгоритму не обязательно запоминать весь свой предыдущий опыт и просчитывать все возможные варианты развития событий. Он должен научится действовать по ситуации.  Помните, когда машина обыграла человека в го? Еще задолго до этого ученые установили, что вариаций ходов в этой игре больше, чем атомов во вселенной. Ни одна компьютерная программа из ныне существующих не смогла бы просчитать все варианты развития партии. Однако AlphaGo, алгоритм компании Google, справился с этой задачей, не просчитывая все ходы наперед, а действуя по обстоятельствам, делая это с невероятно высокой точностью.

• 06:00 Закрытая криптоконференция ABCEX собрала более 500 участников