Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python - страница 13

Распознавание злокачественных заболеваний на коже или органах человека. Одним из самых полезных применений ИИ – это медицина. С помощью ГО и нейронных сетей компьютеры сегодня могут распознавать злокачественные опухоли еще на ранней стадии и даже лучше, чем опытные доктора. Это хорошо еще и тем, что пациент, находящийся в одной точке земного шара, может переслать свои снимки в лабораторию в другой стране для принятия решения. Предсказывается, что в будущем роботы с помощью ИИ будут выполнять все больше и больше сложных операций без участия человека.

Еще одним популярным применением ГО являются так называемые рекомендательные системы: когда при покупке одного товара нам предлагают другой. Наверное, вы видели, когда на сайте появляется фраза: «с этим товаром часто покупают». Или при просмотре фильма, или книги на сайте агрегаторе, вам начинают предлагать фильмы и книги похожей категории или те фильмы, которые смотрели пользователи, похожие на вас по различным параметрам. Все это алгоритмы ИИ, подкрепленные НС.

И в конце, на что еще хотелось бы обратить внимание. Как уже было сказано, и ГО и МО являются только частью более общей области под названием ИИ. Так вот, в сложных проектах, как правило, присутствует несколько видов алгоритмов ИИ, и глубокое обучение и машинное обучение, и другие виды. Например, во время движения беспилотного автомобиля участвует более 100 различных алгоритмов, которые ответственны за распознавание объектов, управление движением, навигацию, безопасность, и т.д.

Как вы заметили по приведенным примерам, ИИ уже используется во многих областях в нашей повседневной жизни. Считается, что в ближайшие пару десятилетий ИИ будет использоваться большинством компаний и охватывать большую часть нашей жизнедеятельности.

Если вы интересовались темой искусственного интеллекта и машинного обучения, возможно вы уже встречались с такими понятиями как обучение с учителем (на англ. supervised learning) и обучение без учителя (unsupervised learning). В этой главе мы узнаем, чем отличаются эти два понятия.

Во-первых, они оба являются видами машинного обучения.

Во-вторых, обучение с учителем не обязательно подразумевает, что кто-то стоит над компьютером и контролирует каждое его действие. В терминах машинного обучения, обучение с «учителем» означает, что человек уже подготовил данные для дальнейшей работы над ними компьютером, то есть у каждого объекта имеется метка (на англ. label) которая выделяет этот объект от остальных объектов или дает ему какое-то именное или числовое наименование. И компьютеру остается только найти закономерности между признаками объектов и их наименованиями, основываясь на этих подготовленных или как их называют помеченных данных. На английском такие данные называются labeled data.