Технологии искусственного интеллекта — Artificial intelligence (AI)
Машинное обучение является одним из основных направлений искусственного интеллекта (ИИ). Он работает на основе глубокого обучения многоуровневых нейронных сетей.
Генетические алгоритмы
Нейронные сети создают оптимальный маршрут, регулируют загрузку производственных мощностей
Компьютерное зрение
Контроль качества продукции, ИИ позволяет найти отличие от эталона, определить виды дефектов
Естественный язык
Распознавание естественного языка в речи, звонках, обращениях посетителей, документах и текстах
Регрессионный анализ
Обученный искусственный интеллект мгновенно рассчитывает стоимость на основе базы данных
Основной принцип разработки систем ИИ заключается в том, что машины получают данные, «обучаются» на них и выдают ответ. Т.е. компьютер не получает жесткую программу действия. При обучении компьютеру дают исходные данные (их называют датасет) и какой ответ нужно получить. С помощью методики глубокого обучения на основе нейронных сетей компьютер «думает», перебирает варианты, пытается найти взаимосвязь между данными, чтобы получить ответ.
В процессе работы компьютер поучает ответы, сравнивает с правильным. Если ответ не подходит, нейронная сеть изменяет свои внутренние параметры и опять сравнивает с правильным ответом. Так, путем проб и ошибок, подобно обучению человека, создается искусственный интеллект. Найденные внутренние параметры, которые позволили решить задание компьютер запоминает. И когда получает подобное задание, использует созданную нейронную сеть для решения. Но надо учитывать, что решение всегда дается с какой-то точностью.
Передовые AI технологии
GPT-2; GPT-3
Human Pose Estimation
YOLOv3; YOLOv4; YOLOv5
Deep Voice (text-to-speech)
Deep Speech-2 (speech-to-text)
SR GAN (super resolution GAN)
Допустим нам звонит клиент и просит оценить стоимость его квартиры. Мы вводим в компьютер все данные — район, этаж, площадь, наличие балкона, текстовое описание и т.д. Нам нужно предсказать примерную текущую стоимость квартиры. Такая система удобна риэлторским агентствам, чтобы быстро оценить цену квартиры. Первоначально для обучения нейронной сети из базы вводится 10000 квартир с подобными данными и их стоимость. Компьютер анализирует данные, находит закономерности и связывает их с ценой квартиры.
Жесткие алгоритмы в таких случаях нельзя использовать, т.к. вариантов могут быть тысячи, и очень важным является текстовое описание. Оно может существенно изменить стоимость квартиры.
Если такому искусственному интеллекту дать параметры квартиры, он предскажет ее примерную стоимость. Важно понимать, что ИИ всегда дает вероятность правильного ответа. Например он говорит, что квартиры стоит 8 млн. руб с точностью примерно 88% — 92%. Это значит, что подобная квартиры стоит примерно от 7,6 млн до 8,4 млн. Но получение данных даже с такой точностью очень удобно т.к. это происходит мгновенно.
— промышленное производство
— строительство
— медицина и фармацевтика
— реклама и маркетинг
— отделы продаж
— трейдинг
— логистика и склад
— банки
— страховые компании
— торговые сети
— юридические вопросы
— поддержка пользователей
— IT компании
— транспорт
— риэлторы
- Дополнительная информация
- бесплатный пилотный проект
- примеры решений
Разработка систем искусственного интеллекта могут выполняться в рамках реализации «Национальной стратегии развития искусственного интеллекта» на основе Указа Президента Российской Федерации от 10.10.2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации».