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.

Искусственный интеллект обучат скоростному чтению

Пожалуй, одной из основных сложностей, связанных с тем, как сделать машинное обучение действительно эффективным, заключается в том, что вам часто приходится учить машину тысячам или даже миллионам примеров. Но что делать, если у вас нет в запасе недель или даже месяцев только лишь на это занятие? Для решения этого вопроса на помощь готова прийти компания Gamalon, небольшой стартап, обещающий возможность занести в ИИ все необходимые данные практически мгновенно.

Читать далее

#тренды | Машинное обучение

С давних времен ученые, среди которых Паскаль и Лейбниц, грезили о машинах, способных видеть, понимать окружающий мир и взаимодействовать с ним. Писатели и режиссеры, такие как Жюль Верн, Мэри Шелли, Джордж Лукас и Стивен Спилберг, создавали смелые облики таких умных устройств. В этом выпуске мы поговорим о машинном обучении, которое уже успело доказать, что где-то в глубине компьютеры и роботы не очень-то и сильно отличаются от людей.

Читать далее

Конец близок: ИИ от Google учится создавать и обучать другие ИИ

Представьте, насколько противоречивые чувства может испытывать эксперт по машинному обучению, создающий систему искусственного интеллекта (ИИ), которая однажды, а, возможно, даже и очень скоро, сможет самостоятельно создавать новые ИИ. И при этом эти ИИ будут эффективнее, чем созданные изначально самим человеком. Грядет эра, в которой машины будут сами создавать себе собственную замену.

Читать далее

Как научить искусственный интеллект делать всё в цифровой вселенной?

Многие из нас помнят и знают, какими бывают детские сады. Комнаты для обучения напичканы игрушками и пазлами, музыкой и книгами, цветами и даже иногда котами, являя таким образом богатый и пышный мир, с которым дети могут играть и учиться играя. Но вопреки расхожему мнению, игра детей далеко не проста. Они не просто веселятся — они обучаются, приобретают понимание мира. За счет игры в разнообразной и восхитительной вселенной мы лелеем многогогранный интеллект ребенка.

Читать далее

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

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

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

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