У чым розніца паміж AI, машынным навучаннем і камп'ютэрам?


адказ 1:

Штучны інтэлект:

  • AI - гэта чыстая матэматыка і навука. Яна сканцэнтравана на стварэнні інтэлектуальных машын. AI мае форму MCCarthy

Праглядаў з ІІ: -

  1. Сістэма, якая думае як чалавек (= кагнітыўны падыход) Сістэма, якая дзейнічае як чалавек (= тэст Тьюрынга) Сістэма, якая думае рацыянальна (= законы думкі) Сістэма, якая дзейнічае рацыянальна (= рацыянальны агент)

Машыннае навучанне:

Машыннае навучанне - гэта тое, што машыны паляпшаюцца пры выкананні пэўных задач, а не з яўных правілаў кода.

Віды сістэм машыннага навучання:

  1. Навучанае кіраваннеНекантрольнае навучанне Падмацаванне навучання

У праекце машыннага навучання вы збіраеце дадзеныя ў навучальным наборы і адаптуеце навучальны набор да алгарытму навучання.

Існуе два тыпы алгарытмаў навучання:

На аснове мадэлі:

  • Наладжвае параметр да навучальнага набору і робіць прагнозы для новых выпадкаў

На падставе інстанцыі:

  • Ён запамінае прыклады і выкарыстоўвае меры падабенства для абагульнення новых асобнікаў.

Камп'ютэрны зрок:

Камп'ютэрны зрок можна вызначыць як навуковую вобласць, якая здабывае інфармацыю з лічбавых малюнкаў. Тып інфармацыі, атрыманай з выявы, можа вар'іравацца ад ідэнтыфікацыі да прасторавых вымярэнняў для навігацыі да прыкладанняў дапоўненай рэальнасці.

Ён прымае карысныя рашэнні аб рэальных фізічных аб'ектах і сцэнах на аснове малюнкаў, вымаючы апісанні свету з малюнкаў ці паслядоўнасцей малюнкаў.

Computer Vision спалучае ў сабе розныя дысцыпліны. Неўралогія можа падтрымаць кампутарны зрок, спачатку зразумеўшы зрок чалавека, як мы ўбачым далей. Камп'ютэрны зрок можна лічыць часткай інфарматыкі, а тэорыя алгарытмаў альбо машыннае навучанне маюць важнае значэнне для распрацоўкі алгарытмаў камп'ютэрнага гледжання.

Прымяненне камп'ютэрнага гледжання: -

  1. Аптычнае распазнаванне сімвалаў (OCR):
  • Тэхналогія пераўтварэння адсканаваных дакументаў у тэкст

2. Распазнаванне асобы:

  • Большасць новых лічбавых камер і сотавых тэлефонаў зараз распазнаюць твары

3. Выяўленне аб'ектаў (у супермаркетах)

  • Распазнаванне аб'екта ставіцца да ідэнтыфікацыі аб'екта як пэўнай сутнасці (г.зн. семантычнага распазнавання) альбо здольнасці распазнаваць тое, што чалавек бачыў аб'ект раней (гэта значыць эпізадычнае распазнаванне).

4. Самастойнае кіраванне аўтамабілямі:

  • Аўтаномнае кіраванне - адно з самых папулярных прыкладанняў ад Computer Vision. Такія кампаніі, як Tesla, Google або General Motors першымі пабудавалі цалкам аўтаномны аўтамабіль.

адказ 2:

AI - абрэвіятура для штучнага інтэлекту, тэрміна, прыдуманага ў 1956 годзе. Ён апісвае праграмы і алгарытмы, штучныя рэчы, якія імітуюць ці выглядаюць "разумнымі", калі людзі разумныя.

Першым "поспехам" ІІ стала праграма, якая на першым курсе вырашыла праблемы класа каледжа. Гэта разглядалася як буйны прарыў. Але гэта было "абмежаваным інтэлектам", таму што студэнт першага курса не мог нічога зрабіць.

Старанны першы пошук у праблемнай вобласці, напрыклад Напрыклад, гульня або праблема з абмежаваннямі выглядае "разумнай", бо яна можа знайсці рашэнні, якія адпавядаюць чалавечаму. З больш складанымі гульнямі або праблемнымі зонамі гэты пошук можа нарэшце стаць вялікім ці нават бясконцым. Па-першае, дыхайце з абразаннем абразання ў іншым алгарытме AI толькі з вельмі вялікіх праблемных абласцей.

Канкурэнтнае бачанне - гэта алгарытмы, якія вывучаюць поле зроку і класіфікацыю і "распазнаюць" альбо ідэнтыфікуюць элементы ў полі зроку, супастаўныя з аналагічнымі ў чалавека.

Машыннае навучанне - гэта алгарытм, які, здаецца, вучыцца. Напрыклад рэканструкцыя асобы. Яны даюць алгарытму некалькі асоб і ідэнтыфікуюць кожнага чалавека. Затым алгарытм прадстаўляе новыя асобы ў дадатак да асобаў, пра якія паведамлялася. Новы спіс пытаецца: "Ці з'яўляецца твар XXX?" А так, і праграма фіксуе поспех і "даведаецца", што гэта яшчэ адна версія гэтага твару. НЕ кажа алгарытму, што не супадае і парушае базу дадзеных адпаведна. Гэта "вучыцца" на прыкладах. Але алгарытм павінен прадстаўляць дадзеныя, і агент альбо чалавек павінен сказаць, правільны вынік ці не.