Всем привет, в этой статье мы будем использовать несколько иной подход, чем в прошлой работе, в которой мы говорили больше о концепции, чем о современных технологиях. Обратите внимание, что этот список полностью основан на моих предпочтениях и предпочтениях, но он должен дать вам очень подробный пример, на который можно положиться.
Давайте просто прыгнем прямо в это!
Генерация естественного языка (NLG)
Одной из самых крутых особенностей искусственного интеллекта является его способность точно имитировать процесс принятия решений человеком. С Генерацией естественного языка эта идея становится намного круче! Он преобразует данные в родной язык! Разве это не удивительно? Это подмножество искусственного интеллекта, в котором инженеры автоматизируют контент и доставляют его в нужном формате. С помощью этого автоматизированного контента инженеры могут продвигать бизнес-модели/продукты на различных социальных платформах и в других средствах массовой информации, чтобы охватить целевую аудиторию.
Существуют алгоритмы, которым поручено преобразовать данные в желаемый формат по запросу пользователя. Вот очень полезная статья, которая ломает концепцию NLG: Что такое NLG (Natural Language Generation) за 3 минуты … www.wonderflow.co › блог › what-is-nlg-natural-languag…
Распознавание речи
Представьте себе компьютер, способный понимать человеческую речь, понимать действия человека и отвечать заданием/действием. Невероятно правда!? Я всегда исходил из того, что «двоичный код» — это то, с чем мне нужно ознакомиться, но, похоже, я хорош!
Типичным примером является Siri, созданная Apple. Он способен преобразовывать речь, декодировать ее и отвечать наилучшим возможным ответом (алгоритмами)!
Вот более подробный взгляд на распознавание речи: https://emerj.com/ai-sector-overviews/ai-for-speech-recognition/.
Машинное обучение
Способность машины понимать данные и использовать алгоритмы для разработки высококачественного анализа для бизнес-аналитики является очень новаторской адаптацией. Это машинное обучение.
Машинное обучение так сильно проникло в промышленность, что теперь многие области, от здравоохранения до электронной коммерции, в значительной степени зависят от него. Одной из наиболее заметных областей, зависящих от машинного обучения, являются банки. При работе с критически важной информацией и финансовыми документами/счетами безопасность становится самым главным приоритетом. Машинное обучение действует как «безопасность» для этой системы.
Обладая способностью собирать и анализировать данные о клиентах, машинное обучение считается эффективным для прогнозирования предпочтений клиента и переменного потребительского поведения.
Глубокое обучение
Глубокое обучение является очень важным термином/темой в области искусственного интеллекта и играет очень важную роль во многих областях и компаниях. Он использует что-то под названием «нейронные сети». Что такое нейронные сети? Возьмем определение из интернета:
Нейронная сеть – это набор алгоритмов, которые пытаются распознать основные взаимосвязи в наборе данных с помощью процесса, имитирующего работу человеческого мозга.
Глубокое обучение работает, обучая компьютеры и машины учиться на примерах; похоже на то, как это делают люди. Термин «глубокий» связан, потому что он использует несколько слоев в нейронных сетях.
По сути, глубокое обучение использует алгоритмы, работающие в иерархии, для автоматизации прогнозной аналитики. Он вносит свой вклад в несколько областей, таких как аэрокосмическая и военная, для обнаружения объектов со спутников. Это также помогает повысить безопасность рабочих, выявляя инциденты, связанные с риском, когда рабочий приближается к машине, помогает обнаруживать раковые клетки и многое другое.
Вывод
Это была гораздо более короткая статья, но это некоторые области искусственного интеллекта, которые заинтриговали меня лично и которыми я хотел поделиться!
Надеюсь, это дало вам общее представление о том, как начать свое путешествие в области искусственного интеллекта!
Большое спасибо за то, что прочитали мою статью!
Приятного чтения!!
