Машинное обучение и Искусственный Интеллект

Машинное обучение и Искусственный Интеллект
Тимур Машнин

Эта книга будет интересна всем, кто хочет научиться применять Python 3 при разработке в области искусственного интеллекта и машинного обучения.С этой книгой Вы познакомитесь с основными терминами и понятиями ИИ, такими как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети.Научитесь создавать чат-ботов с использованием IBM Watson на платформе Watson Assistant.Узнаете как можно использовать искусственный интеллект IBM Watson для своих собственных разработок.На реальных примерах познакомитесь с такими алгоритмами машинного обучения, как регрессия, классификация и кластеризация.Познакомитесь с глубоким машинным обучением и научитесь создавать нейронные сети с Keras и TensorFlow.

Тимур Машнин

Машинное обучение и Искусственный Интеллект

Исходный код

Исходный код к примерам можно скачать с сайта GitHub.

Введение

ИИ резко меняет нашу жизнь и формирует наше будущее.

Всемирный экономический форум недавно опубликовал отчет, в котором говорится, что в период до 2022 года около 75 миллионов рабочих мест могут быть потеряны из-за машин.

Далее в отчете говорится, что 133 миллиона новых рабочих мест могут появиться из-за быстрого развития машин и ИИ.

Это означает 58 миллионов новых рабочих мест, которые будут созданы в ближайшие несколько лет.

ИИ состоит из 2-х слов Искусственный и интеллект.

Все, что не естественно и создано людьми, является искусственным.

Интеллект означает способность понимать, рассуждать, планировать и т. д.

Таким образом, мы можем сказать, что любой код, технология или алгоритм, которые позволяют машине имитировать, развивать или демонстрировать человеческое познание или поведение, являются ИИ.

И в наши дни много говорят об искусственном интеллекте.

Почему вырос интерес к ИИ?

Причина в том, что раньше у нас было очень мало данных.

Но в наши дни наблюдается огромный рост объема данных, которые генерируются каждую минуту и помогают нам делать более точные прогнозы.

Наряду с огромным объемом данных у нас также появились более совершенные алгоритмы, вычислительные мощности и хранилища данных, которые могут справиться с таким огромным объемом данных.

И искусственный интеллект – это очень широкое понятие, в которое входят машинное обучение и глубокое обучение.

В широком смысле ИИ – это научить машины действовать и думать, как люди.

Это создание программ, которые будут сами действовать без участия человека.

Другое направление ИИ связано с тем, чтобы дать машинам больше когнитивных и сенсорных возможностей.

Это направление связано с анализом изображений и видео, с обработкой и пониманием речи и так далее.

Это создание технологий, которые в некоторых случаях могут заменить то, что делают люди.

И это создание приложений для интеллектуального решения проблем с использованием алгоритмов.

Это разработка программ или алгоритмов таким образом, чтобы они могли учиться и совершенствоваться с течением времени под воздействием новых данных.

Таким образом, искусственный интеллект может быть чем-то, что имитирует человеческий интеллект.

Это в широком смысле.

Более узкое направление – это может быть чисто вычислительный подход и подход для оптимизации, в котором производится манипуляция данными таким образом, чтобы получить неочевидные результаты.

И здесь ИИ – это инструмент, который используется компьютером для автоматического выполнения задач практически без вмешательства человека.

ИИ – это сложная серия алгоритмов, которые что-то делают с поступающей информацией.

Мы будем исходить из того, что искусственный интеллект – это набор технологий, который позволяет извлекать знания из данных.

Таким образом, это любая система, которая изучает или понимает шаблоны или закономерности в этих данных и может идентифицировать их, а затем воспроизводить их на новой информации.

Мы будем исходить из того, что искусственный интеллект – это не симулятор человеческого интеллекта, а ИИ – это машинное обучение.

И технология машинного обучения – это использование математики в компьютерах для поиска неких шаблонов или закономерностей в данных.

И эти данные могут быть структурированными или неструктурированными.

Единственное различие между машинным обучением и технологиями, которые были до этого, состоит в том, что раньше нам, людям, приходилось вручную кодировать эти шаблоны.

Но компьютеры могут найти эти шаблоны или закономерности самостоятельно, используя математику.

Таким образом, для нас искусственный интеллект – это набор математических алгоритмов, которые позволяют компьютерам находить шаблоны, о которых мы, возможно, даже не подозреваем, без необходимости кодировать их вручную.

Можно сказать, что ИИ – это все, что заставляет машины действовать более разумно.

Также можно сказать, что ИИ – это дополненный интеллект.

ИИ не обязательно должен пытаться заменить людей, а скорее должен расширять человеческие возможности и выполнять задачи, которые ни люди, ни просто машины не могут выполнить самостоятельно.

Интернет дал нам быстрый доступ к большему количеству информации.

И сейчас у нас есть распределенные вычисления и интернет вещей, которые также связаны с огромным объемом информации.

И также есть социальные сети, которые генерируют огромный объем неструктурированных данных.

И с помощью ИИ, мы можем взять информацию, которая необходима экспертам, в определенной предметной области, и подкрепить ее доказательствами, чтобы эксперты могли принимать более обоснованные решения.

Вот что такое дополненный интеллект.

С ИИ эксперты могут расширить свои возможности и позволить машинам выполнять трудоемкую работу.