ИИ изменит все человеческое будущее, и вы должны принять его.

Сегодня AI (искусственный интеллект) - одна из самых быстрорастущих отраслей. Он имеет множество преимуществ и применений во многих областях и так далее. Netflix, Amazon Prime, Youtube и многие другие ведущие компании используют функции искусственного интеллекта в своих приложениях.

Он используется в различных сферах, таких как
1. Автономные транспортные средства
2. Распознавание речи.
3. Здравоохранение.
4. Машинное зрение
5. Игры промышленность.
6. Создание чат-ботов.
7. Сельское хозяйство, финансы, маркетинг и банковское дело.
8. Обработка естественного языка (NLP).
9. Компьютерное зрение. < br /> 10. Робототехника
И многое другое.

Итак, что такое ИИ?

Само название не ново, но технология намного более современная. ИИ можно определить как создание умных машин, способных выполнять работу как человек, так и не только. Таким образом, устройства требуют некоторого человеческого интеллекта.

AI в основном делится на три типа в зависимости от его категорий:
1. Слабый / Узкий / Искусственный узкий интеллект (ANI).
2. Сильный / Общий искусственный интеллект (AGI).
3. Искусственный суперинтеллект.

В настоящее время мы занимаемся искусственным узким интеллектом. Если AI перейдет на AGI (искусственный суперинтеллект), он изменит всю человеческую жизнь.

Искусственный интеллект - это основная отрасль компьютерных наук, в которую входят машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL). Глубокое обучение - это разновидность машинного обучения, а машинное обучение - разновидность искусственного интеллекта.

Короче говоря, чтобы стать мастером искусственного интеллекта, вы должны быть мастером машинного обучения и глубокого обучения.

Итак, что такое машинное обучение?

Чтобы создать машину, способную выполнять задачу как человек, она должна иметь интеллект, во многом схожий с человеческим. Это можно сделать с помощью машинного обучения.
Проще говоря, мы должны научить машину, предоставить некоторые данные.

Например, чтобы идентифицировать животных с помощью устройства или любой системы, мы должны предложить множество изображений животных, предоставить больше данных о животных. Мы должны предоставлять данные машине, чтобы она могла думать и работать.

Более продвинутая машина требовала для заполнения гораздо большего количества данных. Вначале машины должны быть снабжены данными. После этого он сможет брать данные из среды, чтобы изучать и исследовать дальше.

Машинное обучение можно условно разделить на три типа:

1. Обучение с учителем: в этом типе классификации маркированные данные предоставляются машине. Так что это дает решение, например, предоставление помеченных данных в виде изображений собак на устройство, которое может быстро научиться идентифицировать собак.

Вот некоторые из наиболее важных алгоритмов контролируемого обучения.

* k-Ближайшие соседи
* Линейная регрессия
* Логистическая регрессия
* Машины опорных векторов
* Деревья решений и случайные леса

2. Обучение без учителя: в этом типе данные без метки предоставляются машине в группе / кластере. Машина способна к обучению с этими данными без метки.

Например, при обучении без учителя сотрудники компании группируются в соответствии с их спецификациями, основанными на некоторых алгоритмах.

Некоторые алгоритмы обучения без учителя.

* Кластеризация
1. k-средние
2. Иерархический кластерный анализ
3. Максимизация ожиданий

* Визуализация и уменьшение размерности
1. Анализ главных компонентов
2. Ядро PCA
3. t-распределенное стохастическое соседнее встраивание

* Изучение правил ассоциации
1. Априори
2. Эклат

3. Обучение с подкреплением. Обучение с подкреплением работает по-разному. Здесь обучающая система называется агентом. Агент наблюдает за окружающей средой и выполняет некоторые задачи.

Если задачи выполнены правильно / выполнены успешно, взамен выдается вознаграждение, в противном случае - штрафы за невыполненное задание. Например, робот использует обучение с подкреплением, чтобы научиться ходить.

Хорошо, мы поняли AI и ML.

Так что же такое DL?

Глубокое обучение - это разновидность машинного обучения. В основном это касается нейронных сетей. Это обширная концепция нейронной сети.

Благодаря глубокому обучению машины способны реагировать в различных ситуациях; Например, автономные транспортные средства. Это должно быть связано с различными условиями, такими как понимание сигналов, расстояние от другого транспортного средства, когда останавливаться, когда начинать, где ускоряться и многое другое. Это можно сделать с помощью широкого набора помеченных данных и нейронных сетей.

Как учиться?

Изучение конкретной темы может запутать вас вначале. После этого можно с этим разобраться.

Учитесь

1. Youtube видео.
2. Книги. (Лучшие книги доступны для изучения)
3. Udemy, Coursera или любая подобная платформа (они также предоставляют сертификат).

Вы должны быть последовательны. Выделите как минимум 2–3 месяца, чтобы достичь совершенства в AI, ML и DL. Просто начните с глубокого обучения, перейдите к машинному обучению, а затем перейдите к искусственному интеллекту.

Здесь вам нужно изучить различные категории для нейронных сетей после этого алгоритма в ML, а затем начать создавать проект. Программное обеспечение широко доступно для использования, например Jupyter, Tensorflow, Keras, Scikit-learn и многие другие.

Зачем все это делать?

Искусственный интеллект - одна из сфер, которая делает вас миллиардером благодаря работе или стартапу. Более продвинутый сектор требует больше знаний, а затем приносит больше денег. Весь мир концентрируется на ИИ, исследованиях в различных областях. Создание автономных транспортных средств - хороший пример. Так что, если вы хотите перейти в сектор технологий, это один из важнейших навыков, которым вам необходимо овладеть.