Искусственный интеллект (ИИ) — это отрасль компьютерных наук, которая занимается разработкой…

Искусственный интеллект (ИИ) — это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, такие как понимание естественного языка, распознавание изображений и принятие решений. Область ИИ включает в себя различные подполя, включая машинное обучение, обработку естественного языка, компьютерное зрение, робототехнику и когнитивные вычисления.

ИИ можно разделить на два типа: узкий или слабый ИИ и общий или сильный ИИ. Узкий ИИ относится к системам, предназначенным для выполнения конкретной задачи, такой как распознавание голоса или классификация изображений, в то время как общий ИИ относится к системам, предназначенным для выполнения любой интеллектуальной задачи, которую может выполнить человек. В настоящее время большинство систем ИИ представляют собой узкий ИИ, но конечной целью этой области является разработка общего ИИ.

Алгоритмы машинного обучения (МО) лежат в основе современных систем искусственного интеллекта (ИИ). Эти алгоритмы используют математические модели и алгоритмы для анализа данных, изучения закономерностей и принятия прогнозов или решений. Существует несколько различных типов алгоритмов машинного обучения, каждый со своими уникальными характеристиками и вариантами использования.

Алгоритмы контролируемого обучения

Алгоритмы обучения с учителем являются наиболее распространенным типом алгоритмов машинного обучения. Эти алгоритмы используют помеченные данные, чтобы изучать закономерности и делать прогнозы. Например, алгоритм обучения с учителем можно обучить на наборе данных о транзакциях клиентов, чтобы предсказать, какие клиенты с наибольшей вероятностью купят конкретный продукт. Алгоритм будет использовать такие функции, как история покупок клиента, демографическая информация и другие факторы, чтобы делать прогнозы.

вот несколько примеров часто используемых алгоритмов обучения с учителем:

Линейная регрессия.Алгоритм линейной регрессии используется для прогнозирования непрерывного числового значения, такого как цена дома, на основе таких характеристик, как его размер, местоположение и количество квартир. спальни.

Логистическая регрессия. Алгоритм логистической регрессии используется для прогнозирования бинарных результатов, например того, купит ли клиент продукт или нет, на основе его истории покупок и демографической информации.

Дерево решений. Алгоритм дерева решений используется для задач классификации, целью которых является отнесение данных к одному из нескольких классов или категорий.

Случайный лес. Алгоритм случайного леса — это расширение алгоритма дерева решений, которое создает несколько деревьев решений и объединяет их выходные данные для повышения точности.

Машина опорных векторов (SVM):алгоритм SVM используется для задач классификации, целью которых является поиск наилучшей границы между двумя классами данных.

Наивный байесовский алгоритм. Наивный байесовский алгоритм используется для задач классификации и основан на теореме Байеса, которая вычисляет вероятность события на основе предварительных знаний.

k-Nearest Neighbors (k-NN): алгоритм k-NN используется для задач классификации и регрессии и работает, находя k ближайших точек данных в обучающем наборе к новой точке данных и делая предсказание на основе их значений.

Алгоритмы обучения без учителя

С другой стороны, алгоритмы обучения без учителя не используют помеченные данные. Вместо этого они анализируют данные и самостоятельно выявляют закономерности. Алгоритмы обучения без учителя часто используются для таких задач, как кластеризация и обнаружение аномалий. Например, алгоритм обучения без учителя может использоваться для анализа данных о клиентах и ​​группировки клиентов в разные сегменты на основе их покупательского поведения.

вот несколько примеров часто используемых алгоритмов обучения без учителя:

Алгоритмы кластеризации. Эти алгоритмы группируют похожие точки данных в кластеры на основе их сходства или расстояния друг от друга. Примеры включают кластеризацию k-средних, иерархическую кластеризацию и кластеризацию на основе плотности.

Анализ основных компонентов (PCA). Этот алгоритм используется для уменьшения размерности путем поиска наиболее важных функций или компонентов в наборе данных и уменьшения размерности данных при сохранении как можно большей дисперсии.

Анализ правил ассоциации. Этот алгоритм выявляет шаблоны и отношения в больших наборах данных, находя наборы элементов, которые часто встречаются вместе. Примеры включают алгоритм Apriori и алгоритм FP-Growth.

Обнаружение аномалий. Эти алгоритмы выявляют необычные или редкие точки данных, которые значительно отличаются от большинства данных. Примеры включают смешанные модели Гаусса и изолированные леса.

Алгоритмы обучения с подкреплением

Алгоритмы обучения с подкреплением — это еще один тип алгоритма машинного обучения, который часто используется в приложениях ИИ. Эти алгоритмы учатся методом проб и ошибок, получая обратную связь в виде поощрений или наказаний. Например, алгоритм обучения с подкреплением может использоваться для обучения компьютерной программы игре. Алгоритм будет получать вознаграждение за хороший ход и наказание за плохой ход, и со временем он научится принимать лучшие решения.

вот несколько примеров часто используемых алгоритмов обучения с подкреплением:

Q-Learning:Q-Learning — это популярный алгоритм обучения с подкреплением, используемый для изучения оптимальных политик в марковском процессе принятия решений (MDP). Он изучает оптимальную функцию «действие-ценность», называемую Q-функцией, которая дает ожидаемое вознаграждение за выполнение определенного действия в заданном состоянии.

Глубокие Q-сети (DQN): DQN — это расширение Q-обучения, которое использует глубокие нейронные сети для оценки Q-функции. Этот алгоритм успешно использовался для таких игр, как Atari.

Методы градиента политик. Эти алгоритмы изучают оптимальную политику напрямую, вместо изучения Q-функции. Примеры включают REINFORCE, Actor-Critic и Proximal Policy Optimization (PPO).

Методы Монте-Карло. Методы Монте-Карло — это семейство алгоритмов, использующих случайную выборку для аппроксимации значения функции. Эти методы часто используются в обучении с подкреплением для оценки ценности политики.

Методы временной разницы.Методы временной разницы — это семейство алгоритмов, которые обучаются, обновляя Q-функцию на основе разницы между прогнозируемым и фактическим вознаграждением. Примеры включают SARSA и TD(лямбда).

Глубокий детерминированный градиент политики (DDPG):DDPG – это алгоритм глубокого обучения с подкреплением, сочетающий Q-обучение с методами градиента политики. Он часто используется в пространствах непрерывного действия, таких как робототехника и системы управления.

Алгоритмы глубокого обучения

Алгоритмы глубокого обучения — это тип алгоритма машинного обучения, который использует нейронные сети для обучения на основе данных. Эти алгоритмы часто используются для таких задач, как распознавание изображений и речи. Алгоритмы глубокого обучения особенно эффективны при распознавании сложных закономерностей и взаимосвязей в данных.

Сверточные нейронные сети (CNN).CNN используются для задач распознавания и обработки изображений, и они работают, извлекая функции из изображения через серию сверточных слоев и слоев объединения.

Рекуррентные нейронные сети (RNN). RNN используются для обработки последовательных данных, таких как временные ряды или обработка естественного языка. Они работают, используя петли обратной связи для передачи информации от одного временного шага к другому.

Сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM). LSTM — это тип RNN, предназначенный для обработки долговременных зависимостей и предотвращения проблемы исчезающего градиента.

Генеративно-состязательные сети (GAN). GAN используются для создания новых данных путем обучения двух сетей, сети генератора и сети дискриминатора, в игровой обстановке.

Автоэнкодеры. Автокодировщики используются для сжатия данных и извлечения признаков путем обучения нейронной сети восстанавливать входные данные в сжатой форме.

Перенос обучения. Перенос обучения предполагает использование предварительно обученной глубокой нейронной сети для решения аналогичной задачи и ее тонкую настройку для конкретной задачи с меньшим набором данных.

Существует несколько других типов алгоритмов машинного обучения, в том числе алгоритмы обучения с полуучителем, которые используют комбинацию помеченных и немаркированных данных, и алгоритмы обучения с передачей, которые используют знания, полученные в одной области, для решения проблем в другой области.

Спасибо, что дочитали до конца, подписывайтесь и лайки будут для меня хорошим извинением.

Чтобы узнать больше об ИИ, следите за моим блогом Easy2learnAI.