Согласно результатам международного исследования Microsoft, 94% руководителей считают, что технологии искусственного интеллекта важны для решения стратегических задач их организаций. При этом 27% о уже внедрили соответствующие технологии в ключевые бизнес-процессы, еще 46% ведут пилотные проекты.
Россия, благодаря традиционно сильной математической школе не отстает от мировых тенденций. И если судить по докладам на конференции «Технологии машинного обучения. Искусственный интеллект и нейросети: инструменты и опыт реальных проектов», организованной издательством «Открытые системы», применение средств ИИ в нашей стране уже стало если не обыденностью, то достаточно распространенным не только оптимизировать, но и радикально поменять бизнес-процессы.
Поскольку разнообразие методов и обучения искусственного интеллекта не меньше, чем у интеллекта естественного, то, прежде чем начинать проект в этой области, стоит ознакомиться с методами и машинного обучения, их возможностями, сферами применения и ограничениями. Это эффективнее распорядиться отпущенными на проект ресурсами и не пасть жертвой нынешнего ажиотажа вокруг машинного обучения и искусственного интеллекта.
машинного обучения
Обучение с учителем (Supervised learning)
Этот оптимален, если вы знаете, чему хотите научить машину. Вы можете познакомить компьютер с огромной обучающей выборкой данных и варьировать параметры до тех пор, пока не получите на выходе ожидаемые результаты. Затем можно уточнить, чему научилась машина, заставив ее спрогнозировать результат для контрольных данных, с которыми компьютер еще не сталкивался.
Чаще всего обучение с учителем применяется для задач классификации и прогнозирования. Обучение с учителем можно использовать при определении финансового риска частных лиц и организаций на основе имеющихся сведений о финансовой активности, можно неплохо прогнозировать покупательское поведение с учетом прежних закономерностей.
Согласно результатам международного исследования Microsoft, 94% руководителей считают, что технологии искусственного интеллекта важны для решения стратегических задач их организаций. При этом 27% о уже внедрили соответствующие технологии в ключевые бизнес-процессы, еще 46% ведут пилотные проекты.
Россия, благодаря традиционно сильной математической школе не отстает от мировых тенденций. И если судить по докладам на конференции «Технологии машинного обучения. Искусственный интеллект и нейросети: инструменты и опыт реальных проектов», организованной издательством «Открытые системы», применение средств ИИ в нашей стране уже стало если не обыденностью, то достаточно распространенным не только оптимизировать, но и радикально поменять бизнес-процессы.
Поскольку разнообразие методов и обучения искусственного интеллекта не меньше, чем у интеллекта естественного, то, прежде чем начинать проект в этой области, стоит ознакомиться с методами и машинного обучения, их возможностями, сферами применения и ограничениями. Это эффективнее распорядиться отпущенными на проект ресурсами и не пасть жертвой нынешнего ажиотажа вокруг машинного обучения и искусственного интеллекта.
машинного обучения
Обучение с учителем (Supervised learning)
Этот оптимален, если вы знаете, чему хотите научить машину. Вы можете познакомить компьютер с огромной обучающей выборкой данных и варьировать параметры до тех пор, пока не получите на выходе ожидаемые результаты. Затем можно уточнить, чему научилась машина, заставив ее спрогнозировать результат для контрольных данных, с которыми компьютер еще не сталкивался.
Чаще всего обучение с учителем применяется для задач классификации и прогнозирования. Обучение с учителем можно использовать при определении финансового риска частных лиц и организаций на основе имеющихся сведений о финансовой активности, можно неплохо прогнозировать покупательское поведение с учетом прежних закономерностей.