В тo врeмя кaк нeйрoнныe сeти xoрoши для тaкиx вeщeй, кaк рaспoзнaвaниe oбрaзoв нa изoбрaжeнияx, другиx видoв учeбнoй мaшины мoгут быть бoлee пoлeзны для рaзличныx зaдaч, тaкиx кaк устaнoвкa любимoй музыкoй. Нaпримeр, oдин из aльтeрнaтивныx мeтoдoв мaшиннoгo oбучeния нaзывaeтся пoдкрeплeниeм. Систeмa дaeт приoритeт нa пути в нeйрoннoй сeти, кoтoрый привeл к прaвильнoму oтвeту. Чaстью мaркeтингoвoй вышeпeрeчислeннoe звучит внушитeльнo, и пo-прeжнeму выше, но иногда изменение, безусловно, является полезной. В этот метод, компьютер выполняет задачу и возвращает результат. В какой-то степени «искусственный интеллект» просто означает, что приложения будут немного умнее, чем мы привыкли. Они получают голосовые команды и возвращать ответы или запускать приложения. Каждый раз, когда ваш телефон автоматически запоминает, где вы припарковали, определяет лица на фотографиях, получает варианты поиска или автоматически группирует все фотографии с выходных, вы как-то связаны с искусственным интеллектом. Просто говорит, что он использует AI, чтобы предложить, когда вы должны закончить задачу. При открытии приложения «музыка» в первый раз, рекомендации, вероятно, будут с наличными. Машинное обучение-это более растяжимое понятие, чем нейронные сети, но также означает, что программное обеспечение, которое вы используете, будет полагаться на ваши отзывы для улучшения их производительности. Он делает это, анализируя ваши предыдущие плейлисты. В этом случае, Google готовит сети, чтобы узнать «каракулей», быстрые наброски. Google утверждает, что он использует машинное обучение, предлагаем список. Все.не сложно, что его искусственный интеллект, который может выполнять некоторые задачи вместо вас. «Искусственный интеллект», «машинное обучение» и «нейронные сети» — все это описывает методы использования компьютеров для выполнения более сложных задач и учебный процесс. Google и Microsoft использует нейронные сети для обучения переводу приложений, перевод между языками сложно. Нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение: что это на самом деле? В последнее время Google и Microsoft добавили тренировку нейросетей в свои приложения для перевода. Сравните картинку вы рисуете с примерами, которые используют другие люди. Например, скажем, вы хотите научить компьютер распознавать изображение собаки. Традиционных вычислений использовать различные логические операторы для выполнения задачи. Когда программа предлагает вам работать на «искусственный интеллект» на мгновение кажется, что ты в будущем. Если вам не нравится машина будет воспринято как провал. Вряд ли Марк «Ай» теперь ничего не значит, это вполне объяснимо с практической точки зрения. И хотя смысл может быть весьма неясным и практических исследований в области искусственного интеллекта, которая так полезна, что вы, вероятно, уже вошли в вашу повседневную жизнь. Чтобы увидеть, как это работает в действии, вы можете попробовать эксперимент Гугл быстрый розыгрыш!. Машинное обучение-это обучение компьютерам, чтобы улучшить на практике
Машинное обучение-это широкий термин, который охватывает все случаи, когда вы пытаетесь научить машину, чтобы улучшить себя. Исследования в области искусственного интеллекта, который питает эти функции, но рассматриваются как «слабые». Сеть обучается распознавать будущее каракулей на основе тех, кто видел в прошлом. Но что это действительно означает? Даже если вы рисуете как пяти летний ребенок (как и я), в сети очень быстро распознавать простые фигуры — подводной лодки, растения, уток. И это было только на прошлой неделе. Например, если компьютер выигрывает в шахматы, присвоить значение выигрышную серию ходов, которая используется во время игры. Но, если вы выберете один из предложенных списков, флажков, что это успех, и обзор выигрышных ходов, которые привели ее к своему сердцу. Часто мы видели бедняков машинного перевода, а нейронная сеть, обученная для улучшения этих переводов, на основе правильных переводов с течением времени. Когда оптическое распознавание символов является слишком сложным для машины, но теперь приложение может сканировать документы и превратить их в текст. Но Категория «искусственный интеллект» до сих пор так слабо, что это предложение не имеет практического значения. Нейронные сети, например, машинного обучения, однако, это не единственный способ освоить компьютер. Эти системы не идеальны, но работать над собой, и это важно. И хотя вы, возможно, слышали, что разработчики приложений внедряют систему другой, на практике они очень разные. Вызов-это достижение искусственного интеллекта как-то без значения. Полученные результаты сравниваются с известными данными. С течением времени и после миллионы итераций, сеть будет, в конечном итоге, улучшить точность результатов. Илья Хель Например, Siri или помощника Google, который является довольно сильным ИИ, но выполняют довольно узкие задачи. Тогда человек, который подтверждает, что фотографии на самом деле собаки. Нейронные сети-это не решение проблемы, но он проделал отличную работу со сложными данными. Ввод данных происходит посредством системы и вывода. То же самое происходит с перевода речи в текст. Google утверждает, что его музыка приложение, которое вы сможете найти музыку, которую вы хотите послушать. Машинное обучение-это не решение. Но чем больше вы используете его, тем лучше предложения. Да, оно вызывает в воображении образы технологически развитом будущем, но на самом деле мы по-прежнему близко, что его не заберет. Мы разбрасывались громкими словами — искусственный интеллект, машинного обучения, нейронных сетях, но что это действительно означает и может ли помочь улучшить приложение? И это не существует. В таких случаях вы не получите полную отдачу от обучения машина, если Вы не часто использовать эту функцию. Слабые или узкие ИИ описывает любую систему, которая предназначена для выполнения узкого перечня задач. В теории, по крайней мере. Поэтому все «умные» приложение по-прежнему слабый искусственный интеллект. В частности, это относится к любым системам, в которых производительность компьютера при выполнении задач, становится только лучше с большим опытом выполнения этой задачи. Нейронных сетей сложных данных, моделирования человеческого мозга
Искусственные нейронные сети (инс, или просто «нейронная сеть») относится к определенному типу модели обучения, которая имитирует принцип работы синапсов в головном мозге. Причина в том, что базовые телефонные функции, может рассматриваться как искусственный интеллект, на самом деле существует два типа ИИ. Попробуйте, удовольствие. Искусственный интеллект — это все с приставкой «смарт»
Просто как нейронные сети являются одной из форм машинное обучение машинное обучение-это форма искусственного интеллекта. Нейронных сетей, с другой стороны, использует сеть узлов (которые выступают в качестве нейронов) и аналогов синапсов (кромки) для обработки данных. В отличие от этого, сильный искусственный интеллект, также известный как искусственный Общий интеллект, или «полноценный ИИ» — это система, способная выполнять любые задачи. Вы пропустите миллионы изображений собак по сети, посмотреть, какие образы она решает, как собаки. После этого, когда он был представлен нейронные сети, которые работают с Google голос, ошибки в переводах снизилась на 49%. Играть миллионы игр, система может определить, какие действия приведут к победе, которая базируется на результатах предыдущих игр.