Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) — это модные словечки, которые все чаще используются для обсуждения новых тенденций в науке о данных и других технологиях. Однако являются ли эти два понятия действительно горошком в одном стручке?
Искусственный интеллект — это более широкая концепция умных машин, самостоятельно выполняющих различные задачи. В то время как машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта, в котором машины учатся на данных, предоставленных им, с использованием различных типов алгоритмов. Таким образом, машинное обучение — это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели, позволяя компьютерам находить скрытые идеи без явного программирования для этого. Звучит как идеальное решение всех наших технологических проблем, не так ли?

Эволюция машинного обучения

Артур Сэмюэл, американский пионер в области компьютерных игр и искусственного интеллекта, ввел термин «машинное обучение» в 1959 году, когда работал в IBM. В первые дни машинное обучение родилось из распознавания образов с теорией, согласно которой компьютеры могут учиться на закономерностях в данных, не будучи запрограммированными для выполнения конкретных задач. Исследователи, интересующиеся искусственным интеллектом, позже разработали алгоритмы, с помощью которых компьютеры или машины могли учиться на данных. В результате всякий раз, когда машины подвергались воздействию новых данных, они также могли независимо адаптироваться .

Эта наука не нова, но она набирает обороты, в основном благодаря новым вычислительным технологиям, которые развились за последние несколько десятилетий.
Роль больших данных и заработная плата в финансовой индустрии

Многие алгоритмы машинного обучения существуют уже давно. Но возможность автоматически применять сложные математические расчеты к большим наборам данных — это новая разработка. Вот несколько примеров приложений машинного обучения, с которыми вы, возможно, знакомы:

• Онлайн-рекомендации от Amazon и Netflix.
• YouTube обнаруживает и удаляет террористический контент на платформе.
• Знание того, что клиенты говорят о вас в Твиттере

Расцвет машинного обучения

Появление Интернета, а также массовое увеличение объема цифровой информации, генерируемой, хранимой и доступной для анализа, считаются двумя важными факторами, которые привели к появлению машинного обучения. Благодаря большому количеству качественных данных из Интернета, экономичным вариантам хранения данных и улучшенным возможностям обработки данных алгоритмы машинного обучения рассматриваются как средство, ускоряющее развитие искусственного интеллекта в последнее время стремительными темпами.

Нейронные сети

Нейронная сеть работает с системой вероятностей, имея возможность делать утверждения, решения или прогнозы на основе данных, поступающих в нее. Более того, петля обратной связи обеспечивает дальнейшее «обучение» путем восприятия; он также изменяет процесс обучения в зависимости от того, правильные или неправильные его решения.
Искусственная нейронная сеть — это компьютерная система с сетью узлов, созданная на основе нейронов мозга животных. Такие сети можно научить распознавать и классифицировать шаблоны, наблюдая за примерами, а не сообщая алгоритму, как именно распознавать и классифицировать шаблоны. Приложения нейронных сетей, основанные на машинном обучении, могут читать фрагменты текста и распознавать характер текста — будь то жалоба или поздравительная записка. Они также могут прослушать музыкальное произведение, решить, будет ли оно кого-то радовать или огорчить, и найти другие похожие музыкальные произведения. Более того, они могут даже сочинять музыку, выражающую одно и то же настроение или тему.
В ближайшем будущем с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта человек сможет общаться и взаимодействовать с электронными устройствами и цифровой информацией благодаря другой новой области ИИ, называемой обработкой естественного языка (NLP). За последние несколько лет НЛП стало источником передовых инноваций, который в значительной степени зависит от машинного обучения.

Приложения НЛП пытаются понять человеческое общение, как письменное, так и устное, и общаться на разных языках. В этом контексте машинное обучение помогает машинам понимать нюансы человеческого языка и реагировать так, чтобы конкретная аудитория могла их понять.
Что на самом деле означает развитие навыков и почему это важно для успеха

Так кто же на самом деле его использует?

Большинство отраслей, работающих с большими объемами данных, признали ценность машинного обучения. Крупные компании извлекают из хранимых данных жизненно важные полезные сведения в режиме реального времени и, следовательно, могут повысить эффективность или получить преимущество перед своими конкурентами.

Финансовые услуги

Банки и другие предприятия используют машинное обучение для выявления важной информации в генерируемых данных и тем самым предотвращения мошенничества. Эти идеи могут определить инвестиционные возможности или помочь инвесторам узнать, когда торговать. Интеллектуальный анализ данных также может идентифицировать клиентов с профилями высокого риска или использовать кибер-наблюдение, чтобы предупредить клиентов о мошенничестве и тем самым свести к минимуму кражу личных данных.

Маркетинг и продажи

Веб-сайты электронной коммерции используют технологию машинного обучения для анализа истории покупок на основе предыдущих покупок, чтобы рекомендовать товары, которые могут вам понравиться, и продвигать другие товары. Индустрия розничной торговли использует возможности веб-сайтов для сбора данных, их анализа и использования для персонализации покупательского опыта или проведения маркетинговых кампаний.
Подводя итог, искусственный интеллект и, в частности, машинное обучение, безусловно, могут многое предложить сегодня. Благодаря обещанию автоматизировать рутинные задачи, а также предлагать творческие идеи, отрасли во всех секторах, от банковского дела до здравоохранения и производства, пожинают плоды.

В конце концов, ученые надеются разработать человекоподобный искусственный интеллект, способный увеличить скорость различных автоматизированных функций, особенно с появлением чат-ботов в Интернете . Большая часть захватывающего прогресса, который мы наблюдаем в последние годы, связана с прогрессивными изменениями в искусственном интеллекте, которые были вызваны машинным обучением. Именно поэтому машинное обучение должно стать следующим большим достижением в сфере наук о данных.
Так что вперед, UpGrad себя , чтобы оставаться на шаг впереди.