Якщо ви читали наш попередній пост, то вже знаєте, що таке технологія штучного інтелекту та як вона працює. У цій статті ми більш детально розглянемо процес машинного навчання та його типи, а також з’ясуємо, які спеціалісти працюють над створенням штучного інтелекту. Неважливо чи ви реалізуєте проєкт із залученням штучного інтелекту чи просто цікавитесь технологіями, працюєте розробником чи менеджером ІТ-проєктів, цей матеріал стане вам у пригоді.
Визначення штучного інтелекту
Пересічні користувачі часто вживають термін штучний інтелект на позначення функцій комп’ютера, які виходять за межі повсякденного використання гаджету. Через це термін штучний інтелект використовують неправильно, що своєю чергою призводить до плутанини.
По-перше, штучний інтелект як поняття з’явився в академічному середовищі в 1950-х на позначення академічної дисципліни. В той час ще не було створено жодних комп’ютерних програм, які б нагадували сьогоднішній штучний інтелект, тому дисципліна була здебільшого теоретичною, хоча й базувалася на останніх досягненнях науки й техніки.
Звідки ж такий попит за практичне застосування технології штучного інтелекту сьогодні? Цьому ми завдячуємо великим масивам даних, які потребують обробки, адже інформація - це своєрідна їжа для штучного інтелекту. Додайте до цього передові технології, сучасні потужні комп’ютери та детальні алгоритми, які дозволяють швидше цю інформацію обробляти. Отримуємо найвлучніший момент для впровадження штучного інтелекту в різних сферах життя.
Машинне та глибоке навчання: в чому різниця?
Пересічні користувачі часто вважають, що ці терміни є синонімічними. Проте це не зовсім так. Штучний інтелект - це досить широке поняття. І машинне і глибоке навчання - це лише частина роботи штучного інтелекту.
Отож, загалом машинне навчання - це технологія роботи із комп’ютерним забезпеченням, яке може обробляти дані без втручання людини. Глибоке навчання - один з методів впровадження згаданої технології. Він полягає у використанні нейромереж, які допомагають комп’ютерам виконувати різноманітні завдання з високим рівнем точності. Серед подібних завдань переклади, розпізнавання об’єктів та мовлення. Завдяки нейромережам глибоке навчання відбувається безпосередньо з використанням наборів даних. Наприклад, комп’ютерні системи можуть обробити тисячі портретних зображень людей, виокремити та запам’ятати певні риси облич. Під час цього процесу інтелект навчається самостійно отримувати інформацію, класифікувати її та запам’ятовувати. Зрештою, він вчиться працювати з даними без додаткових інструкцій.
Яким буває машинне навчання
Існує три типи машинного навчання. Давайте детальніше розглянемо кожен з них.
Кероване навчання. Під час керованого навчання комп’ютер має систему вихідних міток для кожної з можливих категорій даних. Наприклад, категорії червоного, синього, червоного та жовтого кольорів для сортування кульок різного кольору. Це називається керованим навчанням, оскільки машина отримує зразок правильного тегування результатів для подальшого навчання. Приклад керованого навчання з повсякденного життя - це папка спам на електронній пошті. Коли в неї випадково потрапляє лист, який не є спамом, і ви повертаєте його назад у свою вхідні, ви навчаєте вашу поштову скриньку, як точніше сортувати листи.
Спонтанне навчання. Як ви вже здогадались, у випадку такого навчання машина не має зразку правильного сортування чи класифікації даних. Цей спосіб навчання використовується тоді, коли зразок класифікації відсутній або машині необхідно самостійно визначити майбутню структуру та алгоритм сортування.
Навчання з підкріпленням. Цей метод полягає в тому, що ви винагороджуєте або караєте машину через систему зворотного зв’язку кожен раз, коли машина робить правильний чи неправильний вибір. Одним із прикладів подібного навчання є проєкт DeepMind від Google. У цьому проєкті кероване навчання поєднується із навчанням з підкріпленням. Постійний фідбек дозволяє машині дізнатися, який вибір є правильним, а який ні.
Глибоке навчання використовує нейронні мережі для отримання корисної інформації з необроблених даних. Глибоке навчання працює зі складними алгоритмами, тому вимагає великої потужності для обробки та зберігання даних.
Хто працює зі штучним інтелектом?
Звичайно, вивчати тонкощі роботи зі штучним інтелектом надзвичайно захопливо. Але уявімо, що перед вами завдання створити команду для подібної роботи. Отож, які спеціалісти вам знадобляться.
1 - Менеджер зі штучного інтелекту. Залежно від обсягу роботи з розробки штучного інтелекту, мети такого завдання та його пріоритетності в бізнес-стратегії компанії, вам необхідно визначитись із тим чи потрібен вам менеджер зі штучного інтелекту чи керівник цілого напряму.
2 - Розробник. Розробники повинні мати певні навички, які дозволять їм працювати над створенням штучного інтелекту. Серед найважливіших наступні:
- Розуміння статистичного та імовірнісного програмування
- Орієнтування в системі розподіленої обробки даних
- Знання методів обробки сигналів
- Досвід практичного використання математики та складних алгоритмів
- Вміння працювати з такими мовами програмування як Python, Java, C++, R, Scikit та Spark.
- Володіння Unix
3 - Дата-інженер. Це спеціаліст, який впорядковує дані необхідні для роботи команди.
4 - Дата-аналітик. Це спеціаліст, що аналізує дані відповідно до потреб бізнесу. Іншими словами, аналітики даних визначають, як можна і потрібно використовувати певні дані для вирішення конкретних бізнес-проблем.
Наостанок
Сподіваємось, тепер ви краще розумієте, що таке штучний інтелект та можете ефективніше використовувати цю технологію для досягнення бізнес-цілей. Головне - зібрати професійну команду та визначитись, як саме штучний інтелект можна інтегрувати у вашу справу.