• Обучение с частичным учителем: Комбинирует элементы обоих подходов, используя как размеченные, так и неразмеченные данные для обучения.
• Применение: Машинное обучение широко используется в различных областях, включая финансовый анализ, медицинскую диагностику, прогнозирование продаж и многое другое. Например, алгоритмы машинного обучения могут анализировать исторические данные о транзакциях и выявлять мошеннические операции.
▎Глубокое обучение
Глубокое обучение (ГД) является подкатегорией машинного обучения, использующей многослойные нейронные сети для анализа данных. Глубокие нейронные сети способны извлекать сложные паттерны и представления из больших объемов данных.
• Структура нейронных сетей:
• Входной слой: Получает данные.
• Скрытые слои: Состоят из множества нейронов, которые обрабатывают информацию. Чем больше слоев, тем «глубже» сеть.
• Выходной слой: Предоставляет результат обработки.
• Преимущества:
• Глубокое обучение особенно эффективно в задачах, связанных с распознаванием изображений, обработкой естественного языка и других сложных задачах, таких как генерация текста или создание музыки.
• Оно позволяет моделям автоматически извлекать признаки из данных, что значительно упрощает процесс подготовки данных.
• Применение: Глубокое обучение активно используется в таких областях, как автономные транспортные средства (распознавание дорожных знаков и пешеходов), медицинская визуализация (анализ рентгеновских снимков), а также в системах синтеза речи и перевода текста.
▎Обработка естественного языка (NLP)
Обработка естественного языка (NLP) – это область ИИ, занимающаяся взаимодействием между компьютерами и людьми с использованием естественного языка. Технологии NLP позволяют системам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык.
• Ключевые задачи NLP:
• Токенизация: Разделение текста на отдельные слова или токены.
• Анализ тональности: Определение эмоциональной окраски текста (положительная, отрицательная или нейтральная).
• Синтаксический и семантический анализ: Определение структуры предложения и его смысла.
• Генерация текста: Создание нового текста на основе заданных параметров или контекста.
• Методы:
• Модели на основе правил: Используют заранее определённые правила для обработки языка.
– Статистические методы: Опираются на вероятностные модели для анализа и обработки текста.
• Нейронные сети: Современные подходы используют глубокие нейронные сети, такие как трансформеры (например, BERT, GPT), которые показывают выдающиеся результаты в задачах NLP.
• Применение: Технологии NLP используются в чат-ботах, системах автоматического перевода, поисковых системах и многих других приложениях, где требуется взаимодействие с пользователем на естественном языке.
▎Компьютерное зрение
Компьютерное зрение – это область ИИ, посвящённая обучению компьютеров видеть и интерпретировать визуальную информацию из окружающей среды. Эта технология позволяет машинам «понимать» изображения и видео, что открывает множество возможностей для автоматизации и анализа.
• Ключевые задачи компьютерного зрения:
• Распознавание объектов: Определение и классификация объектов на изображениях.
• Сегментация изображений: Разделение изображения на разные области для более точного анализа.
• Отслеживание объектов: Определение местоположения объектов в последовательности кадров видео.
