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
- Ներածություն
- Խորը ուսուցման ցանցեր
- Բնական լեզվի մշակում (NLP)
- Ուսուցման ուժեղացում
- Համակարգչային տեսլական
- Գեներատիվ հակառակորդ ցանցեր (GAN)
- Ինքնավար տրանսպորտային միջոցներ
- Անհատականացված շուկայավարում
- Վիրտուալ օգնականներ
- Քվանտային հաշվարկ
- Եզրակացություն
- 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