Приложения науки о данных, глубокого обучения и искусственного интеллекта

Наука о данных, глубокое обучение и искусственный интеллект (ИИ) за последнее десятилетие стали предметом большого количества исследований и рассмотрения. Нынешнее использование этих трех форм и ожидаемое увеличение их применимости в будущем означает, что они будут коррелировать друг с другом, образуя основу умного общества.

Чтобы понять различия между этими тремя и то, как они соотносятся друг с другом, необходимо понять, что они из себя представляют и как они способствуют созданию более технологически развитого общества.

Искусственный интеллект

Термин «ИИ» сегодня используется так часто, что у нас есть базовое понимание того, что он означает: способность компьютера выполнять такие задачи, как визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и языковой перевод. За последние несколько лет ИИ быстро развивался, но он все еще далек от огромных размеров человеческого интеллекта. Люди быстро используют все данные вокруг себя и могут использовать то, что хранится в их сознании, для принятия решений. Однако ИИ пока не может похвастаться такими способностями; вместо этого он использует огромные объемы данных для достижения своих целей. В конечном итоге это означает, что ИИ может потребовать огромные объемы данных для таких простых действий, как редактирование текста.

Наука о данных

Наука о данных — это гораздо больше, чем просто машинное обучение. Данные здесь, возможно, не были получены с помощью машины и даже не для целей обучения. Другими словами, наука о данных имеет тенденцию охватывать весь спектр обработки данных, какой мы его знаем. Наука о данных не только связана со статистическим аспектом процесса, но и питает процесс и извлекает из него выгоду посредством инженерии данных. Инженеры по обработке и анализу данных призваны сыграть огромную роль в продвижении ИИ.

Глубокое обучение

Глубокое обучение — это самый мощный метод машинного обучения, позволяющий воплотить будущее в жизнь. Подобно нейронам в нашем мозгу, глубокое обучение — это связь или движущая сила между наукой о данных и искусственным интеллектом. И машинное обучение, и его подтип — глубокое обучение — включают в себя процесс обучения на основе данных с течением времени. Хотя это не единственное, что объединяет эти два явления, глубокое обучение — это тип машинного обучения, который лучше всего работает для укрепления процессов искусственного интеллекта и науки о данных. Глубокое обучение можно определить как метод машинного обучения, целью которого является обучение компьютерных систем вещам, которые естественны для человека. Например, мы можем естественным образом интерпретировать, что означает знак «стоп» на дороге, но чтобы машина нашла этот знак и интерпретировала его, ей нужно много учиться и внедрять. Этот этап обучения называется глубоким обучением. Как только мы поймем концепции глубокого обучения, мы поймем, что именно глубокое обучение формирует реальность беспилотных автомобилей и голосового управления, к которым мы привыкли.

Самоуправляемые автомобили

Беспилотные автомобили, также известные как автономные или беспилотные автомобили, могут чувствовать окружающую среду и работать без вмешательства человека. Они оснащены датчиками, камерами, радарами и системами искусственного интеллекта (ИИ), которые позволяют им наблюдать и оценивать свое окружение. Беспилотные автомобили могут перемещаться по дорогам, обнаруживать объекты и реагировать на раздражители без помощи водителя-человека. Многие автопроизводители, технологические фирмы и исследовательские группы работают над ними, чтобы сделать транспорт более безопасным, быстрым и эффективным.

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (НЛП) — это междисциплинарная отрасль лингвистики, информатики и искусственного интеллекта, занимающаяся взаимодействием компьютера и человека. НЛП анализирует текст, голос и другие данные естественного языка, чтобы понять их значение и предоставить полезные результаты. Категоризация текста, машинный перевод, извлечение информации, диалоговые системы и ответы на вопросы — все это примеры применения методов НЛП. НЛП также используется в различных профессиях, включая психотерапию, продажи, маркетинг, менеджмент и лидерство.

Повысьте свои навыки с помощью курсов НЛП Simplilearn и получите конкурентное преимущество в цифровую эпоху.

Виртуальные помощники

Виртуальные помощники — это компьютерные системы, которые интерпретируют человеческие запросы и отвечают на них, используя обработку естественного языка (НЛП). Виртуальные помощники могут помогать с различными обязанностями, такими как обслуживание клиентов, ответы на запросы, предложения направлений, создание напоминаний и многое другое. Виртуальные помощники доступны на различных платформах, включая смартфоны, планшеты и ПК. Кроме того, их можно найти на веб-сайтах и ​​в приложениях. Виртуальные помощники становятся все более популярными благодаря их способности быстро и правильно реагировать на запросы клиентов, а также их способности помочь автоматизировать и упростить различные процессы.

Визуальное распознавание

Искусственный интеллект (ИИ) имеет компонент под названием «визуальное распознавание», который фокусируется на идентификации объектов и ситуаций на цифровых фотографиях и видео. Эта технология анализирует фотографии и видео с использованием алгоритмов машинного обучения для распознавания и классификации различных объектов и поведения, включая людей, вещи, животных и действия. Многие приложения, такие как распознавание лиц, идентификация объектов, отслеживание объектов, обнаружение движения и обработка изображений, используют визуальное распознавание. Кроме того, он используется в таких отраслях, как робототехника, медицинская визуализация и беспилотные автомобили.

Автоматический машинный перевод

Автоматический машинный перевод (MT) — это метод перевода текста с одного языка на другой с использованием компьютерных алгоритмов. Системы машинного перевода используются в различных приложениях, включая веб-сайты, электронную почту, документы и т. д., и могут использоваться для быстрого и точного перевода огромных объемов текста. Системы машинного перевода создают более точные и убедительные переводы, поскольку они построены на сложных алгоритмах и постоянно совершенствуются. Автоматический машинный перевод — важнейший инструмент межкультурной коммуникации, используемый в правительстве, бизнесе и образовании.

Автоматическое создание рукописного текста

Автоматическое создание почерка — это процесс, в котором компьютерная программа автоматически генерирует почерк с использованием методов искусственного интеллекта (ИИ). Эта технология позволяет генерировать неразличимый почерк и может использоваться для различных приложений: от создания персонализированных писем до создания документов с рукописными подписями. Автоматическое создание почерка основано на сочетании алгоритмов машинного обучения, глубокого обучения и обработки естественного языка (NLP) для анализа образцов почерка и создания неразличимого почерка.

Глубокие сны

Технология искусственного интеллекта (ИИ), известная как глубокие сны, создает оригинальные и творческие изображения из существующих, используя алгоритмы глубокого обучения. Улучшение элементов, уже присутствующих в исходном изображении, позволяет алгоритмам ИИ создавать новые фотографии на основе уже существующих фотографий. Глубокие сны используются в компьютерном зрении, обработке естественного языка и идентификации изображений. Его также используют в искусстве и дизайне, поскольку он создает интригующие и характерные изображения, которые часто невозможно создать с использованием традиционных методов.

Демографические и предвыборные прогнозы

Подмножество искусственного интеллекта (ИИ), называемое демографическими и выборными прогнозами, анализирует данные с использованием алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения для прогнозирования будущих демографических тенденций и результатов выборов. С помощью этой технологии можно оценить будущие демографические тенденции, анализируя демографическую информацию, такую ​​как численность населения, возраст, пол, уровень образования и уровень дохода. Данные голосования также можно проанализировать, чтобы предсказать результаты следующих выборов. Благодаря способности прогнозировать события более точно, чем традиционные подходы, эта технология набирает популярность.

Обнаружение мошенничества

У искусственного интеллекта (ИИ) есть подразделение под названием «Обнаружение мошенничества», которое использует алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения для выявления подозрительных действий и предотвращения мошенничества. С помощью этой технологии данные проверяются на наличие нарушений и действий, которые могут быть признаками мошенничества. Это может включать странную структуру расходов, крупные покупки, резкие изменения в структуре расходов или любые другие неожиданные действия. Чтобы защитить фирмы от мошеннических действий, во многих отраслях, включая банковское дело, финансы, страхование и электронную коммерцию, используются системы обнаружения мошенничества.

Здравоохранение

Искусственный интеллект (ИИ) все чаще используется в сфере здравоохранения для улучшения ухода за пациентами, снижения затрат и повышения эффективности. ИИ может автоматизировать повседневные задачи, такие как запись на прием, заполнение документов и заказ тестов, высвобождая драгоценное время медицинских работников, чтобы они могли сосредоточиться на уходе за пациентами. ИИ также может анализировать огромные объемы медицинских данных, чтобы выявлять тенденции и генерировать идеи, которые могут помочь улучшить диагностику и лечение. ИИ также используется для разработки медицинских устройств и методов лечения, таких как роботизированная хирургия, терапия виртуальной реальности, а также новых лекарств и методов лечения. ИИ трансформирует отрасль здравоохранения и, как ожидается, окажет существенное влияние на уход за пациентами в будущем.

Языковые переводы

Языковые переводы можно улучшить с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения. AI и DL могут использоваться для ускорения перевода текста и получения более точных и естественных переводов. И программное обеспечение для автоматического перевода, и услуги экспертного перевода могут использовать AI и DL. Используя алгоритмы глубокого обучения для поиска закономерностей в исходном и целевом языках, а также обработку естественного языка (NLP) для понимания содержания и контекста текста, AI и DL могут повысить точность перевода. Используя методы генерации естественного языка (NLG), такие как перевод на основе синтаксиса и перевод на основе семантики, AI и DL также могут использоваться для создания переводов, которые звучат более аутентично.

Восстановление пикселей

Задачи искусственного интеллекта (ИИ), которые восстанавливают фотографии в исходное состояние путем замены недостающих пикселей или исправления ошибок, известны как «восстановление пикселей». Его можно использовать в различных формах изображений, включая изображения, рисунки и даже текст, для повышения качества цифровых изображений. Методы глубокого обучения часто используются в искусственном интеллекте для восстановления пикселей, чтобы найти закономерности в данных изображения и спрогнозировать наиболее эффективные способы замены недостающих пикселей или исправления ошибок. Кроме того, низкое разрешение или низкая контрастность могут привести к потере качества фотографий. Для восстановления этого качества можно использовать искусственный интеллект восстановления пикселей.

Широкие применения глубокого обучения, науки о данных и искусственного интеллекта

Использование глубокого обучения, науки о данных и искусственного интеллекта в тандеме открыло двери для множества возможностей. ИИ призван сыграть важную роль в формировании преимуществ, которыми мы можем воспользоваться в будущем.

Вот некоторые из современных технологий и услуг, которые используют глубокое обучение, науку о данных и искусственный интеллект.

Watson от IBM — прекрасный пример того, как экспертные системы могут извлечь выгоду из сотрудничества глубокого обучения, науки о данных и искусственного интеллекта. Компьютер, оснащенный искусственным интеллектом, может собирать, усваивать и обрабатывать данные гораздо быстрее, чем люди. Watson может не только быстро показать решение, но и диагностировать рак с невероятной точностью в 90 процентов благодаря своим обширным знаниям. Напротив, хорошо обученные врачи знают только 20 процентов обновлений, присутствующих в диагностике.

Благодаря использованию искусственного интеллекта и многочисленным усилиям производителей смартфонов вы можете попросить программное обеспечение для распознавания речи найти ближайший магазин мороженого или заказать пиццу, не печатая ни слова. Именно создание искусственных нейронных сетей обеспечивает понимание компьютерами того, что вы говорите. Чтобы сделать это с помощью ИИ, требуется исчерпывающее машинное обучение.

Google рад использовать улучшенные алгоритмы глубокого обучения и обработки данных, которые гарантируют предоставление пользователям контента, который считается для них релевантным. Поисковая система использует алгоритмы машинного обучения, чтобы получить множество данных о том, что ищут люди, и прочесывает более миллиарда страниц, чтобы ранжировать те, которые лучше всего подходят для вас в первую очередь. Все это делается за считанные микросекунды. Удивительно, правда?

Компания по производству салата под названием Spread объявила о своих планах оснастить роботов для работы на фермах. Собирая 30 000 кочанов салата каждый день, роботы значительно повысят эффективность. Процессоры этих роботов получили огромное количество данных о процессе сбора салата. Революция искусственного интеллекта не только повысит эффективность, но и откроет двери для новых возможностей.

Приобретите новейшие навыки и опыт в самой быстрорастущей области науки о данных. Зарегистрируйтесь сегодня в лучшей программе последипломного образования Калифорнийского технологического института в области науки о данных и будьте в курсе последних тенденций.