Искусственный интеллект, машинное обучение, бизнес математика и большие данные

ИИ, как правило, имеет отношение ко всем приложениям, в которых требуется нечеловеческий интеллект для поиска решений реальных или теоретических проблем. Другими словами, ИИ — это обучение машин на предыдущем опыте, путем приспосабливания к новым данным. ИИ обычно включает аналитические, антропоморфные и гуманизированные системы. Аналитические системы ИИ связаны только с когнитивным мышлением, то есть формируют когнитивное представление о мире, используя обучение на основе прошлого опыта для принятия будущих решений. Антропоморфный ИИ имеет элементы как когнитивного мышления, так и эмоционального интеллекта и, следовательно, может принимать во внимание человеческие эмоции при выполнении когнитивных задач. Гуманизированный ИИ обладает когнитивным, эмоциональным и социальным интеллектом и может действовать сознательно.

Термин Большие Данные обычно относится к наборам данных, которые слишком велики и сложны для анализа традиционными аналитическими инструментами. Размер и сложность этих наборов требует использования специальных инструментов для извлечения, хранения и анализа данных. Последнее считается самым сложным элементом работы с большими данными.

ИИ в настоящее время используется для решения целого ряда проблем:

• ИИ для автономного транспорта использует датчики для создания виртуальной карты окружающей местности и отправляет эти данные в программный центр ИИ; программный центр помогает обходить препятствия и различать объекты, позволяя транспортному средству выполнять различные задачи, такие как помощь в движении, ускорение и замедление, обслуживание на расстоянии;
• В сфере здравоохранения ИИ может проводить индивидуальную диагностику и выписывать лекарственные рецепты, в то время как персональные медицинские помощники могут выступать в качестве инструкторов по здоровому образу жизни, напоминая пациентам о необходимости принимать лекарства, заниматься спортом и придерживаться здоровой диеты
• В производстве ИИ может анализировать производственные данные по мере их поступления от оборудования с целью прогнозирования ожидаемой нагрузки и спроса, используя рекуррентные нейронные сети и глубинное обучение;
• в розничной торговле ИИ составляет индивидуальные рекомендации для клиентов в процессе онлайн покупок; технологии управления запасами и сайтом также улучшены благодаря ИИ;
• в банковской сфере методы искусственного интеллекта используются для выявления мошеннических транзакций, составления кредитного рейтинга и для автоматизации задач ручного управления данными.

Одной из тенденций, которая в корне изменит облик ИИ, является автоматическое машинное обучение. Это даст возможность бизнес-аналитикам и разработчикам создавать модели машинного обучения, которые смогут решать сложные задачи, не проходя типичный процесс обучения моделей ИИ.

Отсутствие совместимости инструментов нейронной сети затрудняет принятие ИИ. Чтобы решить эту проблему, было реализовано несколько программ, позволяющих повторно использовать обученные модели нейронных сетей в различных средах.

Современные системы ИИ обучены выполнять конкретные задачи. Система по обнаружению мошенничества, не может управлять автомобилем или давать юридические консультации. Таким образом, создание ИИ с более широким кругом задач является вызовом для будущих разработчиков.