Ключевые технологии, лежащие в основе искусственного интеллекта, включают обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение, экспертные системы и робототехнику. NLP позволяет машинам понимать и генерировать человеческую речь, делая взаимодействие с голосовыми помощниками и чат-ботами более естественным. Компьютерное зрение даёт возможность анализировать изображения и видео, что используется в системах безопасности и распознавании объектов. Экспертные системы имитируют человеческий процесс принятия решений, применяясь в диагностике, финансовом анализе и других специализированных областях. Робототехника же переносит искусственный интеллект в физический мир, позволяя создавать автономные автомобили, медицинские роботы и промышленные автоматизированные системы.
В основе работы всех этих технологий лежат данные и алгоритмы. Данные формируют опыт, необходимый для обучения ИИ-систем, а алгоритмы определяют принципы обработки информации и принятия решений. Рассмотрим подробнее, каким образом машинное обучение помогает искусственному интеллекту становиться всё более совершенным.
Глава 2. Машинное обучение и его типы
Машинное обучение – ключевой механизм ИИ, позволяющий системам самостоятельно изучать закономерности и адаптироваться на основе данных. В отличие от традиционного программирования, модели машинного обучения обучаются на примерах, а не следуют заранее прописанным инструкциям. Выделяют три основных подхода