Машинное обучение и Искусственный Интеллект

Например, когда нам нужно учитывать контекст, в котором было произнесено слово, в таких сценариях необходимо учитывать зависимость от предыдущих наблюдений, чтобы получить результат.

И RNN могут использовать информацию в длинных последовательностях, причем каждый уровень сети представляет наблюдение в определенное время.

Новый тип нейронной сети, называемый порождающей состязательной сетью (GAN), может использоваться для создания сложных выходных данных, таких как фотореалистичные изображения.

На странице сайта IBM вы можете попробовать создать изображение с помощью GAN.

В разделе «Совместное создание с нейронной сетью» в разделе «Выберите сгенерированное изображение» выберите одно из существующих изображений.

И в списке Pick object type выберите тип объекта, который вы хотите добавить.

Например, нажмите на дерево.

Переместите курсор на изображение.

Нажмите и удерживая кнопку мыши нажатой, наведите курсор на область существующего изображения, в которую вы хотите добавить объект, в данном случае дерево.

Выберите другой тип объекта и добавьте его к изображению.

Поэкспериментируйте: можете ли вы поместить дверь в небо?

И используйте функции отмены и удаления, чтобы удалить объекты.

И нажмите «Загрузить», чтобы сохранить свою работу.

Наука о данных

Наука о данных – это процесс использования данных, чтобы понять различные вещи, понять мир.

Это когда у вас есть модель или гипотеза проблемы, и вы пытаетесь проверить эту гипотезу или модель на данных.

Наука о данных – это искусство раскрытия идей и тенденций, которые скрываются за данными.

Данные реальны, данные имеют реальные свойства, и нам нужно изучить их, если мы собираемся работать с ними.

Это название появилось в 90-х годах, когда некоторые профессора вели учебную программу по статистике, и они подумали, что было бы лучше назвать это наукой о данных.

Но что такое наука о данных?

Если у вас есть данные, и вы работаете с данными, и вы манипулируете ими, вы исследуете их, сам процесс анализа данных, в попытках получить ответы на какие-то вопросы, – это наука о данных.

И наука о данных актуальна именно сегодня, потому что у нас есть огромный объем доступных данных.

Раньше стоял вопрос о нехватке данных.

Теперь у нас есть непрерывные потоки данных.

В прошлом у нас не было алгоритмов работы с данными, теперь у нас есть алгоритмы.

Раньше программное обеспечение было дорогим, теперь оно с открытым исходным кодом и бесплатное.

Раньше мы не могли хранить большие объемы данных, теперь за небольшую плату мы можем иметь доступ к большим наборам данных.

Теперь, как соотносятся между собой ИИ, машинное обучение и наука о данных.

Искусственный интеллект – это очень широкий термин для различных применений: от робототехники до анализа текста.

Это все еще развивающаяся технология, и есть вопросы о том, должны ли мы на самом деле стремиться к высокоуровневому ИИ или нет.

Машинное обучение – это подмножество искусственного интеллекта, которое фокусируется на узком диапазоне видов деятельности.

Фактически это единственный вид искусственного интеллекта, который сейчас существует с некоторыми приложениями в реальных задачах.

Наука о данных не является подмножеством машинного обучения, но использует машинное обучение для анализа данных и прогнозирования будущего.

Наука о данных сочетает в себе машинное обучение с другими дисциплинами, такими как анализ больших данных и облачные вычисления.

Наука о данных – это практическое применение машинного обучения с фокусом на решении реальных задач.

Наука о данных в основном сосредоточена на работе с неструктурированными данными.

Структурированные данные больше похожи на табличные данные, с которыми мы имеем дело в Microsoft Excel, где у вас есть строки и столбцы, и это называется структурированными данными.

Неструктурированные данные – это данные, поступающие в основном из Интернета, где они не являются табличными, они не в виде строк и столбцов, а в виде текста, иногда это видео и аудио, поэтому вам придется использовать более сложные алгоритмы для обработки этих данных.

Традиционно при вычислении и обработке данных мы переносим данные на компьютер.

Но если данных очень много, они просто могут не поместиться на одном компьютере.

Поэтому Google придумал очень просто: они взяли данные и разбили их на куски, и они отправили эти куски файлов на тысячи компьютеров, сначала это были сотни, а потом тысячи, и теперь десятки тысяч компьютеров.

И они поставили одну и ту же программу на все эти компьютеры в кластере.

И каждый компьютер запускает эту программу на своем маленьком фрагменте файла и отправляет результаты обратно.

Затем результаты сортируются и объединяются.

Первый процесс называется процессом Map, а второй – процессом Reduce.

Это довольно простые концепции, но оказалось, что вы можете делать с их помощью много разных видов обработки, выполнять много разных задач и обрабатывать очень большие наборы данных.

И такая архитектура называется Hadoop.

И когда у нас появились вычислительные возможности для обработки данных, у нас появились новые методы, такие как машинное обучение.

С помощью которого мы можем взять большие наборы данных, и вместо того, чтобы брать выборку из этих данных и пытаться проверить какую-то гипотезу, мы можем взять большие наборы данных и искать в них шаблоны – закономерности.

То есть перейти от проверки гипотез к поиску шаблонов, которые, возможно, будут генерировать гипотезы.

Это отличается от традиционной статистики, где у вас должна быть гипотеза, которая не зависит от данных, и затем вы проверяете ее на данных.