сферы деятельности, включая здравоохранение, финансы, транспорт и многие другие.
2.3. Машинное обучение: Основа ИИ
Машинное обучение (ML) – это подкатегория ИИ, которая позволяет системам автоматически учиться и улучшаться с опытом без явного программирования. Машинное обучение использует алгоритмы для анализа данных, обучения на данных и делания предсказаний или решений на основе данных.
Примеры алгоритмов машинного обучения:
Линейная регрессия: Простой алгоритм прогнозирования, используемый для предсказания числового значения на основе входных данных.
Логистическая регрессия: Алгоритм классификации, используемый для прогнозирования бинарных результатов (да/нет).
Решающие деревья и случайные леса: Мощные алгоритмы классификации и регрессии, которые строят модели в форме дерева решений.
Нейронные сети: Особенно эффективны в задачах распознавания образов и речи благодаря их способности обучаться на сложных входных данных.
2.4. Нейронные сети: Глубокое обучение
Нейронные сети – это архитектуры машинного обучения, вдохновленные структурой и функциями мозга, состоящие из уровней связанных узлов или "нейронов". Глубокое обучение, подмножество машинного обучения, использует сложные многослойные нейронные сети. Это позволяет моделировать высокоуровневые абстракции в данных, что делает глубокое обучение особенно полезным для таких задач, как распознавание речи, зрения и автономное вождение.
Примеры применения нейронных сетей:
Распознавание изображений: Нейронные сети анализируют визуальные данные; например, Google Photos использует нейронные сети для распознавания лиц и объектов на фотографиях.
Обработка естественного языка: Нейронные сети используются для перевода текста, распознавания речи и генерации текста, как в случае с Siri от Apple или Google Assistant.
2.5. Глубокое обучение – расширение границ ИИ
Глубокое обучение, подкатегория машинного обучения, в последние годы стало одним из самых обсуждаемых направлений в области искусственного интеллекта. Оно основывается на архитектурах искусственных нейронных сетей, которые могут включать множество слоёв обработки информации, способных извлекать сложные характеристики из больших объемов данных.
Основы глубокого обучения
Глубокое обучение использует структуры, называемые искусственными нейронными сетями, которые напоминают структуру человеческого мозга. Эти сети состоят из узлов, или "нейронов", соединенных сложной сетью. Каждый слой способен обрабатывать различные аспекты входных данных, начиная от простых до все более абстрактных характеристик.
Примеры применения
Распознавание изображений: Алгоритмы глубокого обучения могут анализировать миллионы изображений для выявления и классификации объектов на фотографиях с удивительной точностью.
Обработка