Արհեստական ​​ինտելեկտը (AI) և մեքենայական ուսուցումը փոխել են մեր կյանքը, բիզնեսը և հաղորդակցությունը (ML): Մեր կյանքն այժմ ավելի մատչելի և հաճելի է դառնում ինքնակառավարվող մեքենաների և խելացի վիրտուալ օգնականների շնորհիվ: Մենք կարող ենք ակնկալել ավելի հետաքրքրաշարժ առաջընթացներ ապագայում, քանի որ արհեստական ​​ինտելեկտը և մեքենայական ուսուցումը աննախադեպ տեմպերով զարգանում են: Այս գրառումը կքննարկի AI-ի և ML-ի ամենահետաքրքիր առաջընթացների տասնյակը:

Բովանդակություն

  1. Ներածություն
  2. Խորը ուսուցման ցանցեր
  3. Բնական լեզվի մշակում (NLP)
  4. Ուսուցման ուժեղացում
  5. Համակարգչային տեսլական
  6. Գեներատիվ հակառակորդ ցանցեր (GAN)
  7. Ինքնավար տրանսպորտային միջոցներ
  8. Անհատականացված շուկայավարում
  9. Վիրտուալ օգնականներ
  10. Քվանտային հաշվարկ
  11. Եզրակացություն
  12. ՀՏՀ

1. Ներածություն

Մեքենայական ուսուցումը (ML) և արհեստական ​​ինտելեկտը (AI) համակարգչային գիտության երկու փոխկապակցված ոլորտներ են, որոնք ունեն պայթյունավտանգ աճ: AI-ի մշակումը նպատակ ունի ստեղծել համակարգչային համակարգեր, որոնք ունակ են հասկանալու բնական լեզուն, բացահայտելու առարկաները և դատողություններ իրականացնել:

ML-ն արհեստական ​​ինտելեկտի ճյուղ է, որը թույլ է տալիս համակարգիչներին սովորել տվյալներից և բարելավել դրանց կատարումը:

AI-ն և ML-ը նպատակ ունեն ստեղծել այնպիսի մեքենաներ, որոնք բավականաչափ խելացի են առաջադրանքները ավտոմատացնելու, կանխատեսումներ անելու և բարդ խնդիրներ լուծելու համար՝ առանց մարդկային փոխազդեցության:

Ինքնակառավարվող մեքենաները, բնական լեզվի մշակումը, խարդախության հայտնաբերումը, առաջարկությունների համակարգերը և կանխատեսող վերլուծությունները այս տեխնոլոգիաների իրական աշխարհում կիրառություններից ընդամենը մի քանիսն են:

Մշակողները օգտագործում են տարբեր գործիքներ և մեթոդներ, ինչպիսիք են նեյրոնային ցանցերը, խորը ուսուցումը, ամրապնդման ուսուցումը և բնական լեզվի մշակումը, AI և ML համակարգեր ստեղծելու համար: Այս տեխնոլոգիաները թույլ են տալիս համակարգիչներին վերլուծել տվյալները, բացահայտել օրինաչափությունները և եզրակացություններ անել:

Չնայած AI-ն և ML-ն ունեն բազմաթիվ առավելություններ, կան գաղտնիության խնդիրներ, նախապաշարմունքներ և էթիկական հետևանքներ: Մշակողները և քաղաքական գործիչները պետք է հաշվի առնեն AI-ի և ML-ի էթիկական և սոցիալական հետևանքները հասարակության համար դրա օգտագործումն ապահովելու համար:

2. Ցանցեր՝ օգտագործելով Deep Learning

Deep Learning-ը (DLN) արհեստական ​​նեյրոնային ցանց է, որն օգտագործվում է համակարգչային տեսողության, բնական լեզվի մշակման և խոսքի ճանաչման բարդ խնդիրներ ընդօրինակելու և լուծելու համար:

Ցանցային շերտերն օգտագործում են աբստրակցիա՝ ավելի բարդ տվյալների ներկայացում սովորելու համար:

Հանգույցների միջև կապերի կշիռները փոփոխվում են՝ նվազեցնելու ցանցի ելքի և ցանկալիի միջև անհամապատասխանությունը:

CNN-ները, RNN-ները և GAN-ները տվյալների մշակման համար օգտագործվող DLN տեսակների օրինակներ են:

DLN-ները ցուցադրել են առաջադեմ կատարողականություն տարբեր ծրագրերում, ներառյալ պատկերի և ձայնի ճանաչումը, բնական լեզվի մշակումը և խաղերը: Նրանք փոխակերպել են արհեստական ​​ինտելեկտը և ճանապարհ են հարթել ինքնակառավարվող մեքենաների, բժշկական ախտորոշման և դեղամիջոցների մշակման ոլորտում առաջընթացի համար:

(Մեր գրառումը ներառված է այս հիմնաբառերի մեջ)

#մեքենայական ուսուցում #արհեստական ​​#հետախուզություն, #մեքենայականուսուցումվարհեստական ​​#հետախուզություն #արհեստականինտելեկտիվսմեքենայի ուսուցում #արհեստականինտելեկտիվսմեքենան #ուսուցումխաղաղակրթություն #արհեստականինտելեկտուալինտելեկտուալգիտություն ուսուցում ընդդեմ մեքենայական ուսուցման #տարբերությունը արհեստական ​​բանականության և մեքենայական ուսուցման միջև #արհեստական ​​բանականություն #բացատրված #խորը ուսուցում

3. Բնական լեզվի մշակում (NLP)

Արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) ճյուղը, որը կոչվում է բնական լեզվի մշակում (NLP) վերաբերում է բնական լեզվի օգտագործմանը համակարգիչների և մարդկանց կողմից հաղորդակցվելու համար: NLP-ն ենթադրում է համակարգիչների ուսուցում՝ մարդկային լեզուն հասկանալու, վերծանելու և արտադրելու համար:

NLP-ն նպատակ ունի հնարավորություն տալ ռոբոտներին հասկանալ և արձագանքել մարդկային լեզվին, ինչը հնարավորություն կտա մարդկանց և տեխնոլոգիաների միջև ավելի արդյունավետ և բնական հաղորդակցությանը: Մեքենայի թարգմանությունը, տրամադրությունների վերլուծությունը, տեքստի դասակարգումը և չաթ-բոտերը NLP-ի բազմաթիվ կիրառություններից ընդամենը մի քանիսն են:

NLP ալգորիթմները համատեղում են վիճակագրական և մեքենայական ուսուցման տեխնիկան՝ գնահատելու բնական լեզվի տվյալների հսկայական քանակությունը, ներառյալ տեքստը, ձայնը և վիզուալները՝ իմաստալից տեղեկատվություն հանելու համար: Արդյունքում, այս տեղեկատվությունը կարող է օգտագործվել տարբեր խնդիրների համար, օրինակ՝ պարզել տեքստի մի հատվածի տոնայնությունը կամ համապատասխան տեղեկատվություն հավաքել փաստաթղթից:

NLP-ն զարգացող ոլորտ է, և հաճախ մշակվում են նոր տեխնիկա և ալգորիթմներ:

Այն կարող է հիմնովին փոխել, թե ինչպես ենք մենք հաղորդակցվում համակարգիչների և այլ թվային սարքերի հետ՝ դարձնելով այն ավելի արագ, ավելի հեշտ և արդյունավետ:

Կարդացեք ավելին Սեղմեք այստեղ՝ Արհեստական ​​ինտելեկտի և մեքենայական ուսուցման 10 ամենահետաքրքիր զարգացումները