ИИ об ИИ. Часть 3. Технологии искусственного интеллекта Завершая цикл постов об основах ИИ, я бы хотел рассказать о технологиях, в которых применяется ИИ. Автоматизация Автоматизация при помощи ИИ позволяет значительно расширить объем и тип выполняемых задач. Так рутинные задачи, традиционно выполняемые людьми, могут быть делегированы машинам, а ИИ обеспечит оптимальное построение процессов и при необходимости будет вносить в них изменения. Машинное обучение Цель машинного обучения – научить компьютер работать без программирования. Различают 3 типа машинного обучения: - Обучение с носителем. Наборы данных помечены для определения закономерностей и использования их для обозначения новых наборов данных. - Неконтролируемое обучение. Наборы данных не маркированы. - Обучение с подкреплением сигналами от среды взаимодействия. Наборы данных не помечены, но после выполнения нескольких действий, ИИ получает обратную связь. Машинное зрение Машинное зрение позволяет получать и обрабатывать визуальную информацию, полученную через камеру (или систему камер). ИИ помогает не только анализировать данные, но и сопоставлять их с полученными ранее. Обработка информации на естественном языке Представляет собой обработку нашего языка компьютерной программой. Современные подходы к этому вопросу основаны на машинном обучении. Роботизация Еще одна сфера, где широко применяется ИИ. Сегодня роботы применяются повсеместно от исследования космоса до сборочных линий. Инженеры также используют машинное обучение для создания роботов. Как вы видите, ИИ – это сложный многокомпонентный продукт, который может применяться практически повсеместно с самыми разными технологиями и получать крутые результаты.