Как и в случае с любой другой темой, понимание основных терминов машинного обучения (МО) может помочь вам понять более сложные темы, необходимые для построения модели МО и позволить ей делать прогнозы. В данном материале обобщены несколько ключевых терминов, с которыми каждый может столкнуться при изучении искусственного интеллекта и машинного обучения.
В цифровой среде искусственный интеллект (ИИ) становится маяком инноваций. Когда-то ИИ рассматривался через призму удивления и скептицизма, но теперь он превратился в мощный инструмент, изменяющий наш мир за пределами воображения научной фантастики. Одной из областей, в которой ИИ оказывает преобразующее воздействие, является центр обработки данных.
Центры обработки данных в цифровой сфере больше похожи на оживленные города, беспрепятственно управляющие огромными потоками данных. Потребность в скорости, точности и эффективности имеет решающее значение, и ИИ и его аналоги в области машинного обучения идеально отвечают всем требованиям. Неудивительно, что ИИ коренным образом меняет работу этих центров, повышая их эффективность и безопасность сверх того, чего могли бы достичь только люди.
Слова «искусственный интеллект» (ИИ), «машинное обучение» (МО) и «алгоритм» слишком часто неправильно используются, путаются и понимаются неправильно. Они используются взаимозаменяемо, хотя имеют фиксированное значение. К сожалению, эти значения, если их не понять, могут внести путаницу в быстро развивающуюся область, которая и без того достаточно сложна. В данном материале мы рассмотрим в общем алгоритмы, искусственный интеллект и основы машинного обучения, что они собой представляют, как и где они используются, и почему каждый из них был создан. Мы начнем с алгоритмов, поскольку они составляют основу для ИИ и МО.
Понимание роли ускорителей ИИ в решении задач с искусственным интеллектом дает представление о его преимуществах в мире электроники и вычислительной техники, особенно по мере того, как наши коллективные интересы в интеллекте человеческого уровня возрастают. Мы смотрим на технологию и на то, какую пользу она может принести инженерам.
Искусственный интеллект (ИИ) все больше обретает популярность в современном обществе. От совершенствования возможностей научного анализа и визуализации до профилактического обслуживания и мониторинга операций в промышленных условиях, до всеми любимого чат-бота с искусственным интеллектом, ChatGPT, искусственный интеллект начинает закрепляться во многих аспектах жизни общества, и его возможности ограничены только аппаратной и вычислительной мощностью, доступной для работы программных алгоритмов.
Область нанотехнологий, включая как сами наноматериалы, так и методы нанопроизводства/наноструктурирования, уже помогает миниатюризировать вычислительные компоненты, повышать эффективность электронных компонентов и улучшать общий энергетический потенциал вычислительных технологий (поскольку вы можете разместить больше компонентов на площади, чем вы можете разместить с более объемными материалами).
Семейство моделей генеративного предварительно обученного преобразователя (GPT) от OpenAI покорило мир, и иногда бывает сложно идти в ногу с быстро появляющимися обновлениями. Эти модели искусственного интеллекта позволили реализовать такие варианты использования, как написание полноценных статей, мозговой штурм с генерацией свежих идей и написание фрагментов кода, которые ранее были трудными, если не невозможными, с существующими моделями обработки естественного языка.
Чтобы принять оптимальное решение об интеграции GPT в продукт или рабочий процесс компании, пользователи должны понимать различия в архитектуре, возможностях и производительности между каждым поколением. Учитывая быстрый релиз GPT-3.5 и GPT-4, а также различия в скорости и цене, эти знания могут помочь компаниям выбрать правильную модель для своих вариантов использования.
С помощью искусственного интеллекта Биткойн и Эфир, две самые популярные сегодня криптовалюты, стали более ценными и полезными за время своего более чем десятилетнего существования. Однако криптоиндустрия столкнулась с проблемами безопасности, нестабильным рынком и ограничительными правилами. Искусственный интеллект (ИИ) может беспрецедентным образом изменить криптографический ландшафт, потому что он может помочь решить некоторые из этих проблем и открыть новые возможности.
Искусственный интеллект (ИИ) проникает почти во все отрасли человеческой жизнедеятельности. От приложений, которые мы используем, таких как Google Maps, до автоматизации производства и параллельной парковки автомобилей, ИИ уже здесь, и он не исчезнет.
ИИ может стать новой нормой для систем, с которыми мы взаимодействуем и от которых зависим. Это означает, что это также станет нормой для разработчиков систем, которые хотят создавать современные и конкурентоспособные продукты. Но ИИ создает проблемы при проектировании для инженеров, традиционно обученных проектированию аналоговой и цифровой логики. К счастью, существуют устройства, библиотеки, средства обучения и средства разработки, которые помогут ускорить процесс обучения.
Хотя программное обеспечение якобы «правит миром», оно сильно ограничено в своем развитии доступом к талантливым разработчикам и растущим числом задач, необходимых для создания программного обеспечения. Количество рабочих мест, требующих разработчиков программного обеспечения, растет со скоростью, которая значительно превышает количество квалифицированных специалистов, выходящих на рынок для выполнения этих ролей. Даже те, кто уже работает программистом, большую часть своего времени не обязательно тратят на программирование новых функций, а скорее на написание тестов, исправление проблем с безопасностью, проверку кода и исправление ошибок.
Эти два фактора делают еще более важным повышение производительности труда, и самые последние улучшения в моделях обработки естественного языка (natural language processing или NLP) на основе искусственного интеллекта (ИИ) делают это реальностью. Благодаря своему размеру, базовой архитектуре, обучающим данным и режиму новейшее поколение современных моделей NLP, называемых генеративными предварительно обученными преобразователями (generative pre-trained transformer или GPT), может переводиться между многими языками, в том числе из текста в код. Внедрение этой мощной возможности в инструменты, которые могут использовать разработчики, уже доказало свою неоценимую ценность, поскольку позволяет разработчикам лучше справляться со своей работой и открывает доступ к созданию программного обеспечения для менее технических специалистов.
Если вы хотите начать работу с машинным обучением, вы можете быстро оказаться в растерянности из-за огромного количества различных платформ, предлагающих различные услуги и возможности в плане машинного обучения.
В данной статье вы познакомитесь с несколькими интересными (и бесплатными) платформами машинного обучения для различных приложений, чтобы вы могли быстро приступить к работе. Обратите внимание, что это лишь небольшой набор платформ, и основная цель статьи – дать вам обзорное представление, чтобы вы могли начать более эффективно проводить собственные исследования.