MAFENI PRAISE RABOME

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) — две интересные области компьютерных наук, которые быстро развиваются с появлением больших данных, новых алгоритмов и быстрых компьютеров. ИИ — это широкая область компьютерных наук, целью которой является сделать компьютерные программы «интеллектуальными», позволяя им понимать человеческую речь, распознавать изображения и правильно реагировать в ситуациях естественного языка. В частности, термин ИИ относится к «старому доброму искусственному интеллекту, а не к новым алгоритмам машинного обучения или статистическим методам, таким как нейронные сети». Другими словами, ИИ — это особый тип машинного обучения, используемый для программирования компьютеров для имитации человеческого интеллекта.

Мы находимся в эпицентре революции. Новые технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, коренным образом меняют мир, создавая новые услуги, бизнес-модели и отрасли. AI и ML также ускорили рост стартапов, облегчив предпринимателям создание новых продуктов, которые передовые технологические компании еще не могут создать сами.

Сегодняшние предприятия должны адаптироваться к новым способам мышления и действия, чтобы процветать. Это означает переход от рассмотрения технологии как решения к ее постоянному партнеру в инновациях и росте.
Чтобы переосмыслить технологию, необходимо изучить способы сбора, хранения и анализа данных, чтобы найти идеи, которые служат основой. для будущих инноваций. Для компаний, стремящихся стать более ловкими и гибкими, искусственный интеллект и машинное обучение являются двумя ключевыми стратегиями для достижения этой цели.
ИИ и машинное обучение вызывают все больший интерес у компаний, которые хотят вывести свою технологическую игру на новый уровень. Оба являются типами компьютерного программного обеспечения, которое реализует алгоритмы, предназначенные для имитации процессов человеческого мышления с данными. Читайте подробное объяснение искусственного интеллекта и машинного обучения, включая примеры того, как их можно использовать в вашем бизнесе уже сегодня.

В этой статье мы рассмотрим искусственный интеллект и машинное обучение как две разные, но связанные концепции. В общих чертах, искусственный интеллект — это создание программного обеспечения, которое воспроизводит процессы человеческого мышления; машинное обучение является одним из многих методов, используемых для достижения этой цели.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (ИИ) — это способность машины имитировать разумное поведение человека. Это область исследования, которая занимается тем, чтобы заставить машины вести себя как люди, в том смысле, что они могут учиться на собственном опыте, понимать язык и решать проблемы.
ИИ — это не просто модное слово; она существует уже несколько десятилетий и стала возможной благодаря увеличению вычислительной мощности и емкости хранения данных. Термин «искусственный интеллект» был придуман Джоном Маккарти в 1955 году на конференции по ИИ в Дартмутском колледже.

Искусственный интеллект или ИИ — это идея о том, что компьютерные технологии смогут функционировать подобно человеческому мозгу. ИИ — это широкий термин, который можно использовать для описания множества различных типов технологий и компьютерных систем. Эти системы могут быть разработаны для выполнения различных задач, включая человеческое мышление и решение проблем. ИИ может применяться во многих различных отраслях, включая электронную коммерцию, здравоохранение и финансы. Конечной целью ИИ является создание компьютерных систем, способных думать, действовать и реагировать так же, как это делают люди.

Основы машинного обучения

Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое используется для создания систем, которые могут «обучаться» и улучшаться с течением времени после получения определенных данных. Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, которое дает компьютерам возможность учиться без явного программирования. Это ветвь искусственного интеллекта, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования. В то время как ИИ — это широкий термин, который можно применять ко многим различным типам компьютерного программного и аппаратного обеспечения, машинное обучение — это особый подход к созданию компьютерных систем. Машинное обучение — это обучение систем распознаванию закономерностей и построению прогнозов на основе этих закономерностей. Это подход, который имитирует то, как люди учатся, опираясь на существующие знания для создания новых концепций. Машинное обучение часто используется в сочетании с ИИ, но его можно использовать и отдельно. Этот тип алгоритма ИИ используется во многих приложениях, таких как обнаружение мошенничества, рыночные прогнозы и беспилотные автомобили. Его также можно использовать для создания контента путем анализа данных и понимания закономерностей.
Компании могут применять машинное обучение к любым наборам данных, от истории транзакций клиентов до маркетинговых кампаний.

Где в настоящее время используется ИИ?
Предприятия во многих отраслях используют ИИ для сокращения расходов, повышения эффективности и создания новых возможностей для получения дохода. ИИ используется в ряде отраслей и может изменить многие другие. Искусственный интеллект особенно полезен в следующих отраслях:
 – Электронная торговля. Интернет-магазины уже давно пытаются сделать точные прогнозы о потребностях в товарных запасах, поскольку у многих розничных продавцов слишком много или слишком мало товаров. ИИ помогает изменить это, позволяя компаниям прогнозировать спрос на определенные продукты, изучая данные о клиентах и ​​модели покупок.
 – Здравоохранение. Здравоохранение — одна из самых захватывающих отраслей, которую ИИ потенциально может изменить. ИИ можно использовать для диагностики заболеваний, прогнозирования результатов лечения пациентов и даже персонализации лечения. Это может помочь врачам принимать более обоснованные решения, мгновенно предоставляя им всю необходимую информацию. ИИ используется в сочетании с данными из электронных медицинских карт для улучшения диагностики пациентов, планов лечения и последующего ухода. Он также используется для создания новых технологий, таких как беспилотные инвалидные коляски и носимые устройства, которые отслеживают данные о состоянии здоровья и отправляют их врачам и медсестрам.
 – Финансы. ИИ используется для создания прогностических моделей, способных интерпретировать большие объемы данных и выявлять потенциальные проблемы, требующие решения. ИИ также можно использовать для управления денежными потоками и финансовыми рисками и их интерпретации.

Примеры использования машинного обучения
Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который используется для автоматизации задач. Его можно использовать в различных отраслях, таких как медицина, маркетинг и реклама.
 – Прогнозное обслуживание. Прогностическое обслуживание использует машинное обучение, чтобы определить, когда часть оборудования выйдет из строя, и установить временные рамки. когда это произойдет. Система использует датчики для контроля оборудования и выявления отклонений от нормы. Предиктивная аналитика использует машинное обучение для прогнозирования будущих событий путем анализа больших наборов данных.
 – Человеческие ресурсы.отделы кадров используют машинное обучение, чтобы определить уровень квалификации сотрудников и предсказать, сколько времени им потребуется для завершения работы. проекты. Машинное обучение также можно использовать для выявления сильных и слабых сторон сотрудников и помощи в их удержании.
 – Управление цепочкой поставок.Управление цепочкой поставок основано на прогнозировании спроса на продукты и материалы для создания наиболее эффективных маршрутов доставки продуктов. Это можно сделать с помощью машинного обучения, просматривая исторические данные о спросе и прогнозируя будущие тенденции. Машинное обучение также можно использовать для выявления проблем с сырьем или качеством продукции.

Заключение
ИИ будет продолжать развиваться в ближайшие годы, и предприятия будут использовать его каждый день по-новому. ИИ предлагает множество преимуществ, в том числе возможность быстро обрабатывать большие объемы данных, создавать модели, которые могут выявлять потенциальные проблемы, и генерировать идеи, которые можно использовать для принятия решений в будущем. Машинное обучение — это один из видов ИИ, который опирается на исторические данные для прогнозирования будущих событий. Компании могут использовать машинное обучение для создания новых стратегий, улучшения качества обслуживания клиентов и принятия более стратегических решений. Будущее технологий, вероятно, будет зависеть от искусственного интеллекта и машинного обучения. Эти технологии могут революционизировать то, как мы живем и работаем, и важно, чтобы мы оставались на шаг впереди, чтобы пожинать плоды.