– обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) – позволяет компьютерам понимать и генерировать человеческий язык.
– рекомендательные системы – предлагают пользователям персонализированные рекомендации на основе их предпочтений.
– прогнозирование временных рядов – предсказывает будущие значения временных рядов на основе исторических данных.
– автоматическое планирование – помогает планировать действия для достижения целей в условиях неопределённости.
Существует несколько подходов к созданию ИИ-моделей:
– символьный подход основан на использовании символов и правил для представления знаний и рассуждений. Этот подход используется в экспертных системах, которые помогают врачам ставить диагнозы и юристам давать консультации.
– нейронный подход основан на использовании нейронных сетей, которые представляют собой математические модели, имитирующие работу человеческого мозга. Нейронные сети используются в машинном обучении, которое позволяет компьютерам учиться на основе данных без явного программирования.
– гибридный подход объединяет символьный и нейронный подходы для создания более мощных ИИ-моделей. Гибридные системы используются в робототехнике, где роботы должны взаимодействовать с окружающей средой и людьми.
Методы обучения ИИ-модели тоже могут быть разными. Различают три основных вида:
– машинное обучение (Machine learning, ML) использует алгоритмы для анализа данных и выявления закономерностей. Оно может быть как с учителем (supervised), так и без учителя (unsupervised).
– глубокое обучение (Deep learning, DL) использует многослойные нейронные сети для обработки сложных данных, таких как изображения и текст.
– обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), при котором модели учатся принимать решения на основе обратной связи от окружающей среды.
2. Обучение искусственного интеллекта.
Обучение искусственного интеллекта – это процесс, в котором ИИ-модели учатся на основе данных. Существует два основных типа обучения:
– контролируемое обучение; в этом типе обучения ИИ-модель обучается на размеченных данных, то есть данных, для которых известны правильные ответы. Контролируемое обучение используется в задачах классификации, таких как распознавание изображений и речи.
– неконтролируемое обучение; в этом типе обучения ИИ-модель не знает правильных ответов заранее. Неконтролируемое обучение используется в задачах кластеризации, таких как сегментация изображений и анализ текста.
Процесс обучения искусственного интеллекта включает следующие этапы:
2.1. Сбор данных: данные собираются из различных источников, таких как интернет, базы данных и сенсорные устройства. Данные должны быть чистыми и структурированными, чтобы их можно было использовать для обучения.
2.2. Предварительная обработка данных: данные очищаются от шума и ошибок, а также преобразуются в формат, который может быть использован для обучения. Предварительная обработка данных может включать нормализацию, масштабирование и кодирование.
2.3. Выбор модели: модель выбирается на основе типа задачи и доступных данных. Модель представляет собой математическую функцию, которая отображает входные данные в выходные.
2.4. Обучение модели: ИИ-модель обучается на данных с использованием алгоритма обучения. Алгоритм обучения определяет, как модель обновляется на основе обратной связи от данных.
