Подробнее о методах и алгоритмах машинного обучения искусственного интеллекта

Подробнее о методах машинного обучения искусственного интеллекта

Искусственный интеллект: холодный, бесчувственный и неосязаемый. Но именно за ним и есть будущее, именно эта область науки позволит сделать большой и существенный шаг в сторону автоматизации процессов, а, следовательно, снятия части рутинной нагрузки с ценных специалистов. И сейчас, на заре его развития только мы решаем каким будет искусственный интеллект через пару десятков лет, обучая его.

Попробуем разобраться какие существуют методы и алгоритмы машинного обучения искусственного интеллекта.

Традиционно вокруг нового и неизведанного возникает множество споров. И пусть об ИИ уже написано много, он до конца не понят людьми. Отсюда и возникают претензии типа: «Он заберет сотни рабочих мест у людей!», «Он восстанет против людей!», «Да мы сами себе роем могилу!», «Рано или поздно мы не сможем им управлять!» и т.п. Масса людей представляет себе ИИ как сверхразум, который раз уж не поддается их собственному объяснению, значит непременно представляет для них угрозу. И конечно, никто и слышать не хочет, что сейчас ИИ не принимает собственных решений, выходящих за пределы программы, прописанной человеком, на данный момент это технически невозможно.

А чему всё-таки возможно его обучить и как это происходит?

Методы машинного обучения искусственного интеллекта:

  1. Индуктивное обучение

Получение эмпирических данных, выявление закономерностей, выявление алгоритмов действия в каждой подобной ситуации;

  1. Дедуктивное обучение

Формализация данных, полученных человеком разными способами, и внесение их напрямую в базу;

Основные алгоритмы принятия решений искусственным интеллектом:

Наивный Байесовский классификатор

Один из простейших методов классификации.
Формула Байеса

Данный метод используется в технологии сканирования и распознавания лиц/сетчатки глаза/отпечатка пальца, в разделении контента в новостной ленте по темам, а также в разделении писем в Вашей электронной почте по категориям (конкретно — отделение спама);

 

Метод ансамблей

Метод ансамблей очень грубо можно назвать производным от вышеописанного наивного Байесовского классификатора, поскольку в его основе лежит Байесовское усреднение. Другими словами, этот способ выявляет пересечение вероятностей исходов, усредняет это значение, исключает дисперсию значений, одновременно контролируя поиск решения проблемы в рамках заданных условий.

Метод ансамблей

Именно метод ансамблей может позволить найти то самое оптимальное решение проблемы, при котором будет затрачено меньше ресурсов, а результат будет максимально удовлетворять условиям задачи.

 

 

Метод опорных векторов

Если не вдаваться в сущность самого метода и объяснение построения гиперплоскости и работы с ней, то SVM можно описать как алгоритмы для классификации и регрессионного анализа.

Метод опорных векторов

Подобная технология используется в распознавании определенных свойств объекта по фотографии (цвета волос, пола, цвета одежды), а также в генетике — в сплайсинге ДНК (отделение конкретных нуклеотидных последовательностей из РНК и их соединение в ходе процессинга РНК).

 

Дерево принятия решений

Способ (модель) принятия решений, используемый ежедневно каждым из нас. Именно поэтому он уже стал мемом

Мем о методе дерева принятия решений

А если без шуток, то такая модель обычно содержит такие элементы, как: проблему, способы решения, последствия каждого способа, вероятность наступления последствий, затраты ресурсов, и конечный итог. На основе этой модели работают большинство простейших технологий с использованием ИИ.

 

Логическая регрессия

Способ, который может приблизить нас к мощному искусственному интеллекту, способному принимать самостоятельные решения в некоторых ситуациях. Логическая регрессия представляет собой метод прогнозирования наступления некоторого события при нескольких переменных.

Метод логической регрессии
Подобный алгоритм используют в метеорологии и сейсмологии, в кредитовании, в маркетинге и других сферах.

 

Метод наименьших квадратов

Этот метод хотелось бы выделить отдельно, поскольку по своей сути он не является способом самого решения проблемы – скорее способом определения погрешностей каждого решения.

Метод наименьших квадратов

Описанные выше алгоритмы используются для метода контролируемого обучения, то есть такого, при котором конкретному массиву данных можно присвоить определенный ярлык (свойство), но в случае, если этот ярлык недоступен, следует спрогнозировать его присвоение в других подобных ситуациях.

Мы разобрали основные алгоритмы машинного обучения искусственного интеллекта чаще всего применяемые на практике. Стоит учитывать, что прикладное применение ИИ в быту и в решении повседневных задач, в которых чаще всего решение проблемы абсолютно понятно и необходимо лишь автоматизировать этот процесс, может предполагать использование подобных алгоритмов. Проблема же, решением которой должна стать инновационная разработка, либо решение будет зависеть от большого числа переменных (то есть в основном различные сферы точных наук), требует более сложных алгоритмов решения, узнать о которых Вы сможете, если будете следить за нашими новостями.

 

3+
Подписаться на новости

Отправить ответ

Оставьте первый комментарий!

  Subscribe  
Уведомить о