Искусственный интеллект:

Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, которая имитирует человеческий интеллект. Это технология, имитирующая человеческий интеллект. Система ИИ использует такие алгоритмы, которые могут работать с собственным интеллектом, а не требуют предварительного программирования.

Он использует методы машинного обучения, такие как обучение с подкреплением и нейронные сети глубокого обучения. Используются многочисленные приложения ИИ, в том числе Siri, AlphaGo от Google и игра в шахматы.

Ключевые моменты

  • Благодаря искусственному интеллекту машина может имитировать поведение человека.
  • ИИ направлен на создание интеллектуальных компьютерных систем, которые могут решать сложные проблемы, такие как люди.
  • В ИИ мы создаем интеллектуальные машины, которые могут выполнять любую работу, как и люди.
  • Глубокое обучение и машинное обучение — два основных подразделения ИИ. Он имеет широкий спектр применения.
  • Цель ИИ — разработать интеллектуальную систему, способную выполнять множество сложных задач. Это связано с максимизацией шансов на успех.
  • Наиболее распространенными вариантами использования ИИ являются Siri, интеллектуальные роботы-гуманоиды, экспертные системы, онлайн-игры, обслуживание клиентов на катере и многое другое.
  • Слабый ИИ, Общий ИИ и Сильный ИИ — это три категории, на которые ИИ можно разделить в зависимости от возможностей.

Машинное обучение:

Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая позволяет машинам учиться на основе прошлых данных и опыта без программирования. Например, благодаря машинному обучению компьютерная система может использовать исторические данные для прогнозирования будущего или принятия решений без явного программирования.

Чтобы модель машинного обучения давала надежные результаты или делала прогнозы на основе этих данных, в машинном обучении используется огромное количество структурированных и полуструктурированных данных.

Ключевые моменты

  • Подмножество искусственного интеллекта, называемое «машинным обучением», позволяет системе автоматически учиться на первичных данных без явного программирования.
  • Позволить машинам учиться на данных для обеспечения точного вывода — это цель машинного обучения (ML).
  • В машинном обучении мы обучаем компьютеры, используя данные, для выполнения определенных задач и получения правильных результатов.
  • Важным разделом машинного обучения является глубокое обучение. Он имеет ограниченный охват.
  • Машинное обучение направлено на разработку инструментов, которые могут выполнять только те задачи, для которых они были специально запрограммированы. В основном это касается шаблонов и точности.
  • Одними из наиболее важных применений машинного обучения являются системы онлайн-рекомендаций, поисковые системы Google, предложения автоматической пометки друзей в Facebook и т. д.
  • Три основные категории машинного обучения — это обучение с подкреплением, обучение без учителя и обучение с учителем.

Заключение:

Рынок программного обеспечения ИИ растет и играет жизненно важную роль на рынке. Согласно исследованиям, ИИ заменит человека во многих отношениях, но он может не повлиять на человеческие навыки и интеллект. ИИ и машинное обучение можно быстро освоить, изучив науку о данных, и у вас будет высокий шанс получить работу своей мечты. Чтобы освоить науку о данных и искусственный интеллект, вы можете посетить лучший курс Наука о данных в Дубае. Этот курс по науке о данных, аккредитованный IBM, создан для работающих профессионалов, которые стремятся войти в эту захватывающую область.