Внедрение машинного обучения в бизнес

Человек – Data Scientist – контролирует искусственного интеллекта на всем пути обучения, показывая примеры, разъясняя и предлагая отработать материал, а затем по такому же принципу проанализировать материал. Специалист сопровождает ИИ до момента, как получит необходимый результат. Так отрабатывается функция фильтрации спама, технологии «компьютерного зрения».

Искусственный интеллект самостоятельно анализирует и находит скрытые закономерности в неразмеченных данных без вмешательства специалиста. Подход удобен для кластеризации данных, выявления аномалий и других задач, при которых заранее не ясно, какую информацию можно извлечь из массива данных.

Специалист включается в процесс, где много однотипных по форме, но разнообразных по содержанию данных – распознавание фотографий, изображений и звуковых данных. ИИ находит и извлекает лица с фотографий, благодаря прописанному алгоритму узнавания форм и контуров, чтобы затем преобразовать в набор чисел или вектор (расстояния между глазами, носом, ушами). Созданный набор данных сравнивается с имеющимся архивом фотографий и изображений всемирного хранилища, чтобы найти наиболее подходящий вариант.

Позволяет выработать ИИ адаптивное поведение, получая положительные или отрицательные сигналы в ответ на действия в рамках симуляции реальных условий. Обучение с подкреплением эффективно для разработки игровых приложений, систем управления роботами и беспилотного вождения.

Обучение, основанное на многоуровневых нейронных сетях, которое моделирует сложные термические, семантические и другие связи, подобные человеческому мозгу.