Машинное обучение

Машинное обучение — (Machine Learning) обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Различают два типа обучения: обучение по прецедентам, или индуктивное обучение, основано на выявлении закономерностей в эмпирических данных; дедуктивное обучение предполагает формализацию знаний экспертов и их перенос в компьютер в виде базы знаний. Дедуктивное обучение принято относить к области экспертных систем, поэтому термины машинное обучение и обучение по прецедентам можно считать синонимами. Многие методы индуктивного обучения разрабатывались как альтернатива классическим статистическим подходам.

Нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение: что это на самом деле?

Телефон

Когда приложение уверяет вас, что работает на «искусственном интеллекте», на минутку кажется, что вы в будущем. Но что это на самом деле означает? Мы разбрасываемся громкими словечками — искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети — но что они на самом деле означают и действительно ли помогают улучшать приложения?

Читать далее

Мы «неправильно» боимся искусственного интеллекта

ИИ

Страх перед апокалипсисом с участием роботов скрывает реальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся, позволяя алгоритмам управлять нашей жизнью. Если верить экспертам в области искусственного интеллекта, мы неуклонно движемся к определенной точке, после которой нам уже не придется ничего изобретать: искусственный интеллект будет сам все делать, а машины будут улучшаться экспоненциально. Если это произойдет, что же станет с нами?

Читать далее

8 способов, которыми ИИ изменит городскую жизнь к 2030 году

Япония

Как ИИ изменит жизнь среднестатистического жителя Земли к 2030 году? «Столетнее исследование искусственного интеллекта» — это детище Эрика Хорвица, бывшего президента Ассоциации по улучшению искусственного интеллекта, а также управляющего директора главной редмондской лаборатории Microsoft Research.

Читать далее