Мы часто слышим такие термины, как ИИ, МО и нейронные сети, и вроде даже понимаем, что это. Но если задуматься, знаете ли вы, чем они различаются и как связаны? Чтобы понять это в полной мере, мне потребовался не один год и множество обучений. Что ж, не буду тянуть, разложу все по полочкам.
Искусственный интеллект: «большая картина»
Простыми словами: ИИ — это область знаний, которая изучает, как заставить машины решать задачи, требующие человеческого интеллекта. Это огромная концепция, которая включает в себя все: от простых алгоритмов до суперкомпьютеров, способных играть в шахматы.
Пример: если машина способна распознавать лица на фото или предлагать рекомендации в онлайн-магазинах, это ИИ в действии.
Профессионально: искусственный интеллект объединяет все подходы и методы, которые дают системам возможность имитировать интеллектуальное поведение. Это могут быть строго определенные алгоритмы, выполняющие логические операции, например, экспертные системы. Или адаптивные методы, благодаря которым система может учиться и совершенствоваться, например, машинное обучение. ИИ делится на узкий — решает одну задачу, например, игра в шахматы, и общий, способный выполнять широкий спектр задач. Второй, правда, пока находится в стадии исследования.
Хотите изучить ИИ во всем объеме? Курс от Geek Brains «Разработчик искусственного интеллекта» научит создавать приложения на Python, использовать машинное и глубокое обучение, работать с нейронными сетями. За 12 месяцев вы пройдете путь от новичка до профессионала. По окончании программы вы получите сертификат и помощь в трудоустройстве, а живые занятия с экспертами сделают процесс обучения увлекательным.
Машинное обучение: «инструмент ИИ»
Понятным языком: МО — это один из способов реализации ИИ. Представьте, что мы учим компьютер выполнять задачу, не прописывая каждую инструкцию. Вместо этого мы даем ему данные и алгоритм, чтобы он «учился» самостоятельно.
Как это работает: например, алгоритму дают тысячи фото кошек и собак, чтобы он научился их различать. Чем больше данных, тем точнее он работает.
Профессионально: машинное обучение — это подход к программированию, основанный на создании алгоритмов, которые могут автоматически находить закономерности в данных. Эти алгоритмы включают методы обучения с учителем — supervised learning, где у нас есть метки для данных, обучения без учителя — unsupervised learning, где алгоритм должен сам находить структуры в данных, и обучение с подкреплением — reinforcement learning, где система учится на основе поощрения и наказания.
Хотите разобраться в машинном обучении? Курс от Нетологии «Машинное обучение» подойдет начинающим или тем, кто хочет углубить свои знания. Программа длится 10 месяцев и включает изучение ключевых алгоритмов, нейронных сетей и реализацию моделей на Python. Вы получите диплом о переподготовке и доступ к реальным проектам. Это будет отличной базой для карьеры в Data Science.
Нейронные сети: «подражание природе»
Замысел: нейронные сети — это тип машинного обучения, вдохновленный тем, как работает человеческий мозг. Они состоят из «нейронов», которые соединяются и обрабатывают информацию, как это делают наши нервные клетки.
Почему это важно: с помощью нейронных сетей создаются технологии вроде распознавания речи и изображения, которые впечатляют своей точностью.
Нейронные сети в деталях: нейронные сети представляют собой граф из узлов — нейронов, соединенных связями — весами. Каждый нейрон получает входные данные, умножает их на веса, добавляет смещение и применяет функцию активации. Эти функции, например, ReLU или сигмоида, определяют, насколько сильно «активирован» нейрон.
Глубокое обучение: современные нейронные сети включают архитектуры под названием Deep Learning. В них десятки и сотни слоев, строительных блоков нейросетей, обрабатывают сложные данные. Например, сверхточные нейронные сети, CNN, эффективны для работы с изображениями. А рекуррентные нейронные сети, RNN, анализируют последовательности вроде текста или временных рядов.
Интересуетесь именно нейронными сетями? Курс от SkillFactory «Нейронные сети и Deep Learning» рассчитан на 10 недель и подходит Python-разработчикам с базовым знанием машинного обучения. Вы изучите семь типов нейронных сетей, создадите реальные проекты и даже примете участие в соревнованиях на Kaggle и получите сертификат на английском языке. Практическая направленность и партнерство с NVIDIA делают программу уникальной.
Давайте подытожим
- Искусственный интеллект — это совокупность технологий и алгоритмов, заставляющих машины мыслить и работать умно.
- Машинное обучение — это метод научить их этому.
- Нейронные сети — это один из инструментов метода.
- Глубокое обучение — направление нейронных сетей.
Где вы можете все это встретить
Сегодня ИИ помогает бизнесу и обществу. Например, в логистике он оптимизирует маршруты, в медицине — анализирует снимки, а в маркетинге — предсказывает поведение клиентов. Моя первая работа с искусственным интеллектом началась с автоматизации отчетов в компании. Тогда я понял, насколько ИИ облегчает работу и как много дверей для новых возможностей он открывает. О них и о последних тенденциях в разработке вы можете узнать из статьи «Тренды 2024 от Future Today Institute».
Если вам интересна не только разработка, но и использование нейросетей, советую воспользоваться агрегатором нейросетей JDAI Hub, где все ИИ-решения собраны в одном месте.
