что может быть результатом внедрения решений на базе искусственного интеллекта машинного обучения
Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение: в чём различия
Полина Кабирова, коммерческий автор и переводчик, специально для блога Нетологии перевела статью Калума Макклилланда о том, чем отличаются искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение и как интернет вещей и искусственный интеллект влияют друг на друга.
Коммерческий автор и переводчик
Мы все знакомы с термином «искусственный интеллект» (ИИ). О нём снято много фильмов — «Терминатор», «Матрица», «Из машины». Но вы, наверное, слышали и о других терминах — машинное обучение (Machine Learning) и глубокое обучение (Deep Learning). Их иногда используют как синонимы искусственного интеллекта, и в результате не видно разницы между искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением.
В статье расскажу, каковы отличия между искусственным интеллектом, машинным и глубоким обучением, а затем объясню, как ИИ и интернет вещей связаны друг с другом.
Различия между терминами
Американский информатик Джон Маккарти, впервые употребив термин «искусственный интеллект» в 1956 году, понимал под этим компьютеры, способные выполнять характерные для человеческого интеллекта задачи: планирование, понимание языка, распознавание объектов и звуков, умение обучаться и решать задачи.
Различают сильный и слабый искусственный интеллект. Сильный обладает всеми свойствами человеческого интеллекта, упомянутыми выше. Слабый интеллект способен качественно выполнять только ограниченное количество действий. Компьютер, который распознаёт изображения, но больше ничего не умеет, — пример слабого ИИ.
Машинное обучение — это процесс реализации искусственного интеллекта.
В 1959 году Артур Сэмюэл придумал термин «машинное обучение» — способность компьютера учиться без участия человека. То есть искусственный интеллект возможен без машинного обучения, но для этого понадобится миллион строк кода со сложными правилами и условиями.
Другими словами, вместо прописывания подробных инструкций для каждой конкретной задачи используется алгоритм, который учится находить решения самостоятельно. Обрабатывая огромное количество данных в процессе машинного обучения, компьютер приспосабливается к условиям задачи и совершенствуется.
С помощью машинного обучения была значительно улучшена способность компьютера распознавать объект на изображении или видео — компьютерное зрение. Для этого вы собираете сотни тысяч картинок, а затем люди отмечают на них, например, кошек. Алгоритм строит для компьютера модель, чтобы тот смог определять и выделять картинки с кошками так, как это делает человек. В результате он «узнаёт», как выглядят кошки, и научится распознавать их без ошибок.
Глубокое обучение — один из множества подходов к машинному обучению.
Примеры других подходов: анализ дерева решений, индуктивное логическое программирование, кластеризация, обучение с подкреплением, Байесовская сеть.
Глубокое обучение вдохновлено строением человеческого мозга и взаимодействием нейронов. Появились алгоритмы, имитирующие организацию головного мозга — искусственные нейронные сети (ИНС).
ИНС состоит из искусственных нейронов, которые взаимодействуют между собой. Они расположены слоями — каждый слой реагирует на определённые признаки, например, изгибы и границы фигур при распознавании изображения. Именно из-за множества слоёв обучение называется глубоким.
Искусственный интеллект и интернет вещей неразрывно связаны
Взаимодействие между искусственным интеллектом и интернетом вещей похоже на отношение между человеческим телом и головным мозгом. Тело собирает информацию через зрение, слух, осязание. Мозг её обрабатывает и придаёт смысл — превращает свет в узнаваемые объекты, а звуки в понятную речь. Затем мозг принимает решения и подаёт телу сигнал, например, взять что-то или начать говорить.
Все подключенные датчики интернета вещей работают как наше тело — собирают исходные данные о том, что происходит в мире вокруг. Искусственный интеллект, как и мозг, интерпретирует эту информацию и решает, какие действия предпринять. Затем устройства, подключенные к интернету вещей, выполняют команду или взаимодействуют между собой.
Как использовать искусственный интеллект для решения бытовых задач
Гайд в мир Data Science для начинающих
Раскрытие потенциала
Искусственный интеллект и интернет вещей стали важными и перспективными технологиями благодаря друг другу.
За последние годы машинное и глубокое обучение привели к прорыву в области искусственного интеллекта. При машинном и глубоком обучении компьютер обрабатывает большое количество данных, которые собирают миллиарды датчиков, составляющих интернет вещей.
Развитие ИИ также будет способствовать внедрению интернета вещей и приведёт к стремительному росту обеих областей.
С помощью интернета вещей искусственный интеллект совершенствуется. Благодаря искусственному интеллекту интернет вещей становится доступным для человека.
ИИ может прогнозировать необходимость ремонта или анализировать процесс производства. Это помогает увеличить эффективность работы и сэкономить миллионы долларов.
Технология адаптируется сама и не требует вмешательства человека. Не надо нажимать на кнопки, набирать текст, искать информацию — только сообщить, что нужно. Например, узнать прогноз погоды или подготовить дом ко сну — выключить кондиционер, закрыть двери, погасить свет.
Объединение технологических достижений
Компьютерные чипы становятся меньше, а техники производства — лучше. Появляются более дешёвые и мощные датчики. Технология изготовления аккумуляторов стремительно развивается, и скоро датчики будут работать много лет без подзарядки.
С появлением смартфонов и беспроводной связи можно дёшево передавать данные в большом объёме, отправляя информацию с датчиков в облако. С облачными технологиями место для хранения данных практически неограниченно, а вычислительные мощности для их обработки — бесконечны.
Конечно, влияние искусственного интеллекта на наше общество и будущее вызывает опасения. Но его развитие и внедрение в связке с интернетом вещей абсолютно точно повлияют на весь мир.
курс
Big Data с нуля
Мнение автора и редакции может не совпадать. Хотите написать колонку для Нетологии? Читайте наши условия публикации. Чтобы быть в курсе всех новостей и читать новые статьи, присоединяйтесь к Телеграм-каналу Нетологии.
Технологии искусственного интеллекта: что умеют, где используются
Технологии искусственного интеллекта – это то самое окно, через которое можно заглянуть в будущее. Мы мечтали о звездах и покорении глубокого космоса. Но куда ближе и осуществимее другой фантастический сценарий – использование технологий ИИ практически во всех сферах деятельности человека.
Хорошо это или плохо – рассуждения в философской плоскости. Это уже есть и развивается бурными темпами. Сейчас еще можно успеть вскочить на набирающий обороты поезд и оседлать волну. Из нашего материала вы узнаете, что такое искусственный интеллект, где он применяется, где можно познакомиться с профессиями, связанными с этими технологиями.
Возможности искусственного интеллекта
Не секрет, что в современном мире множество задач выполняется с помощью автоматизированных машин. Ученые не останавливаются и продолжают работать в этом направлении, чтобы улучшить нашу жизнь. Все чаще люди, которые не связаны напрямую с наукой, слышат об искусственном интеллекте и о нейронных сетях.
Всё потому, что технологии машинного обучения начинают занимать серьезное место в повседневной жизни. Требуется разобраться в терминологии, в самом процессе новых технологий и решить, как выстроить будущее на взаимодействии с ними.
Конечно, возможности новых технологий искусственного интеллекта несколько ограничены. Как и человек, ИИ имеет свойство ошибаться, однако, за последнее время данная технология продвинулась в своем развитии на достаточно высокий уровень, а всё благодаря обучению на крупных и разнообразных выборках данных.
Возможности искусственного интеллекта
Искусственный интеллект мог бы помочь специалистам с работой над теми задачами, которые не совсем простые в плане понимания, осмысления и имеют зависимость от достаточно большого количества изменчивых факторов. Понять их алгоритм машине будет проще, если создать для этого все условия.
Ученые и исследователи возлагают большие планы на машинное обучение, велико желание сделать так, чтобы от человека не требовалось постоянно описывать какие-то конкретные алгоритмы.
В активной разработке подход — «черный ящик», когда человеку не требуется тратить уйму времени на программирование алгоритмов, на написание кода, а машина сама разберется со сложным программным кодом. Грамотные «тренировочные» данные для систем помогут машинам «программировать», выполняя задачу разработчиков.
Сферы использования технологий искусственного интеллекта
IBM Watson (суперкомпьютер на основе ИИ) стал популярен в 2011 году благодаря победе на «Jeopardy». Использующийся в IBM Watson алгоритм машинного обучения стал невероятно популярен, хотя сейчас он уже несколько видоизменен и используется в новом виде в качестве шаблона для разных коммерческих программ.
ИИ затрагивает практически все отрасли жизнедеятельности:
Ваш Путь в IT начинается здесь
Основные виды и технологии искусственного интеллекта
В настоящее время принято говорить о 4-х основных видах искусственного интеллекта:
Далее, скажем о технологиях, которые в большинстве своем используются при создании искусственного интеллекта:
Принцип работы искусственных нейронных сетей
Математические модели, которые создавались аналогично биологическим нейронным сетям, называют Искусственные Нейронные Сети. С помощью обучающего алгоритма, который считывает наблюдаемые данные, достигается адаптивное взвешивание сигналов между искусственными нейронами.
В трехслойной модели это выглядит следующим образом – первым слоем заложен ввод, дальше слой скрыт, а в финале имеется слой вывода. В каждом слое – не менее одного нейрона.
Принцип работы искусственных нейронных сетей
Конечно, если слоев будет больше, то и потенциал решения задач ИНС возрастет, но бывает, что модель становится «большой» для заданной задачи, оптимизация до необходимого уровня в данной ситуации невозможна, это есть — переобучение (overfitting).
Основа, составляющая построения ИНС – архитектура, настройка, выбор алгоритма обработки данных. Все эти компоненты определяют производительность и эффективность работы модели.
Теперь поговорим о функции активации, которая используется для преобразования взвешенных входных данных нейрона в его выходные данные.
Глубокое машинное обучение
Глубокое машинное обучение –нейронные сети и используемые в них алгоритмы принимают полезную для извлечения информацию путем обработки, с помощью прохода через слои нейросети, для обнаружения требуемых выходных данных.
По сути, этим занимается программист, но модель глубокого машинного обучения хороша тем, что сама найдет способ извлечения полезной информации из входных данных, сокращая требования к вычислительной мощности, памяти и энергии для поддержки работы модели после завершения обучения.
Алгоритмы «натаскивают» программу на задачу с помощью необходимых данных.
Теневое обучение (shadow learning) — одна из форм глубокого обучения, упрощенная за счет того, что поиск ключевых особенностей данных следует после их обработки специалистом и внесением в систему специфических для сферы, к которой относятся эти данные, сведений.
Основные разработчики технологий искусственного интеллекта
Конечно, этот технологический титан активно занимается разработкой ИИ. Специалисты Google создают наработки, а потом их же и тестируют в продуктах, получая прибыль. Самые очевидные ИИ-проекты заключены в сфере онлайн-продаж. Есть и множество других, которые связаны с обучением распознавания человеческой речи, с переводом с иностранных языков, с шаблонными разговорами в различных автоматически настроенных программах.
Компания придерживается принципа работы сообща, а потому предоставила каждому желающему имеющиеся кусочки компьютерного кода, с помощью которого можно создать полноценный искусственный разум.
Очень полезные наработки созданы в Поднебесной. Их занятие – нейросети, которые могут распознать сообщение человека или создание искусственного интеллекта, который может мгновенно передать в службу помощи тревожное сообщение о ком-либо. Одна из самых серьезных работ китайских ученых — система социального доверия.
Microsoft имеет искусственный интеллект Azurе, который понимает речь человека, дает прогнозы, и имитирует прочие возможности человеческого интеллекта. Еще одна фишка — AI, способный распознать любую ошибку в коде. Это ведет к логичному исходу — вскоре ИИ обучат самостоятельно создавать программы.
ИИ в России не функционирует на должном уровне, но существуют компании, продвигающие решения на основе искусственного интеллекта в собственных бизнес-моделях: «Сбербанк» и Mail.ru Group, «Яндекс» и «Лаборатория Касперского». Увы, этого недостаточно, о чем говорит и малое количество наших соотечественников на ведущих международных конференциях.
Примеры использования технологий искусственного интеллекта
Всеми любимый и популярный — iPhone 12 – в нем распознается лицо благодаря нейросетям (вариации системы ИИ). Они выполняют примерно 60 млрд операций\сек., анализируя практически 40 тыс. ключевых точек на лице для опознавания хозяина гаджета. И даже маскировка в виде очков не станет преградой, так как анализируется область от виска до виска и от каждого виска до точки под нижней губой.
Опять поставим в пример iPhone 12, который отслеживает активность приложений на смартфоне и датчик движений, чтобы узнать распорядок дня владельца, а после получения информации поступит предложение обновиться в самое удобное для человека время.
Система исследователей из Нью-Джерси в совместном проекте с лабораторией AI в Лос-Анджелесе продемонстрировала миру уникальный художественный стиль, а Microsoft способен распознать по речи человека, что он хотел бы нарисовать, и воспроизвести это на экране.
Вот, к примеру, «желтая птица с черными крыльями и коротким клювом»:
ИИ способен на создание картин
Известный практически всем пример – приложение Prisma, способная на создание картин из фото.
ИИ Amper сочинил, продюсировал и исполнил музыку для альбома «I AM AI» (англ. я — искусственный интеллект) совместно с певицей Тэрин Саузерн в 2018-ом году.
Amper появился под чутким руководством настоящих профессионалов и музыкальных талантов, он создавался для продвижения творческого процесса. Его уникальная способность – создание музыки за считанные секунды.
Amper самостоятельно подобрал аккордовые структуры и инструментал в треке «Break Free», а специалистам лишь оставалось поправить общие ритм и стиль.
Увы, скоро и писательский труд может быть забыт, ведь ИИ способен написать книгу. Система Dewey была заполнена книгами библиотеки проекта «Гутенберг», научными текстами из Google Scholar, а также ей предоставили важные критерии, какой должны быть книга.
Dewey практически справился с задачей, книга была создана, сюжет был о паре, не имеющей возможностей быть вместе. Проблемы заключались в странных именах героев и еще в некоторых деталях. Но ведь это лишь начальные ступени к вершине технологий.
ИИ Deep Blue в первом матче проиграл Гарри Каспарову со счётом 2-4, а во втором – выиграл с результатом 3.5- 2.5.
А новая система AlphaZero до турнира обладала знаниями о том, как ходят фигуры и какая цель у игры, при этом спустя 4 часа она уже одержала победу над лучшей программой по игре в шахматы, над Stockfish 8.
AlphaZero имела возможность обработки до 800 тысяч позиций\в сек., если перевести это в более понятную людям плоскость, то это сравнимо с игрой в шахматы общей сложностью в 1400 лет. Это была абсолютная победа среди компьютеров по шахматам.
На этом AlphaZero не остановилась, и уже вскоре одержала победу над программой ELMO, которая раньше считалась неоспоримым чемпионом по игре в сёги (стратегическую настольную игру из Японии).
Данная отрасль не стала исключением, и вот не так давно в Китае произошел уникальный случай – интеллектуальный робот Xiaoyi сдал все экзамены и стал квалифицированным медицинским специалистом, с лицензией и разрешением на практику.
Разработка компании iFlytek тоже уникальна, потому как способна на анализ всей информации о пациенте, выполняя роль врача-ассистента, для повышения качества работы настоящих врачей. Разработку планируют внедрить в качестве врачей общей практики в отдаленных деревнях Китая, где такая служба остро необходима людям.
IBM может помочь специалистам предсказать развитие психоза лишь по речи пациента. ИИ отличает речевые паттерны больных людей от здоровых только лишь на основе рассказа пациента о себе. Во время рассказа речь может стать скупой, темы слишком быстро меняться – это явные признаки психоза.
После улучшения системы пациентам предложили пересказать ей историю, которую только что прочли. На этих примерах ИИ в 83% случаев ставил верный диагноз, что превосходит результаты даже врачей с серьезным опытом работы.
Человеческая мимика поддалась ИИ, теперь они умеют ее имитировать. Facebook AI lab имеет робота, который был обучен с помощью звонков в Скайп. Он изучил 68 точек на лице человека, понял, как кивают, моргают и прочее. Теперь он может давать реакцию на информацию, которую он получит от человека, будь она словесной или передана без слов, с помощью мимики.
ИИ и имитация человека
Moral Machine, созданная американскими учеными из Массачусетского технологического института, пошла еще глубже – система имеет мораль.
Обучение происходило таким образом: на сайте людям нужно было принять решение в какой-то критической ситуации, к примеру, быть машинистом, который выберет один путь и собьет несколько людей на железной дороге, или выберет другой, что повлечет к смерти людей в составе. Moral Machine обучили принимать сложные решения, нарушающие закон робототехники, говорящий, что робот не может принести вред человеку.
Чем закончится такое обучение машин – не ясно. Некоторые думают, что скоро ИИ станет полноправным членом общества, ведь уже сейчас робот София гонконгской компании имеет гражданство в Саудовской Аравии, а некоторые женщины – не имеют!
Немецкие ученые разработали алгоритмы, которые используют данные рынков из архивов для тиражирования инвестиций в реальном времени. Такая разработка позволила обеспечить 73% возврата инвестиций ежегодно с 1992 по 2015 год, что можно сопоставить с реальной рыночной доходностью на уровне в 9% в год. А в 2000 и 2008 годах и вовсе поставила рекорд — 545% и 681% соответственно.
В 2004 году Goldman Sachs запустил торговую платформу Kensho на базе искусственного интеллекта. На криптовалютных рынках также появляются системы на базе ИИ для торговли на биржах – Mirocana и т.д. Они превосходят трейдеров, поскольку не зависят от эмоций, их опора – четкий анализ и строгие правила.
Проблемы развития технологий ИИ
Конечно, нельзя сказать, что возможности ИИ абсолютно не имеют границ. Ведь имеются некоторые сложности:
Курсы от GeekBrains по изучению искусственного интеллекта для детей
Данные курсы понравятся тем, кто увлечен технологиями:
Всего за три месяца у детей получится освоить навык работы с математическими операциями, они научатся датасеты и создавать алгоритмы машинного обучения. Также, им будет предоставлена возможность запустить предобученную нейронную сеть, чтобы распознавать верные и ложные данные.
Курсы от GeekBrains по изучению искусственного интеллекта для детей
Есть три веские причины, по которым необходимо пройти курс по искусственному интеллекту:
Как будет проходить учёба?
Будут проводиться вебинары (1 раз в неделю по 90 минут). Проводятся они во внеурочное время, после школы вечером или по выходным дням. Дети изучают новую тему, спрашивают, если что-то не понятно, а потом могут и пересмотреть урок, ведь видеозапись будет им всегда доступна.
После завершения вебинара будет открыт доступ к практическим заданиям, которые очень важно выполнять в срок, чтобы учитель смог проверить и прислать ответное письмо с обратной связью и полным разбором выполненного домашнего задания.
Бесплатный курс по технологиям искусственного интеллекта от GeekBrains для новичков
Бесплатные занятия понравятся всем, кому интересна сфера машинного обучения, кто хотел бы дальше развиваться в этом направлении и больше узнать про ИИ. Ведь он, на самом деле, необычайно многообразен и необычные задачи смогут открыться каждому.
На занятиях вы сможете узнать, как начать свою работу в ИИ, устройство проектов данной сферы, и то, какие задачи решают разные направления машинного обучения. Вам будет доступен разбор практических кейсов под руководством настоящих экспертов.
Спикер: Юлия Пономарёва, Machine Learning Engineer в компании Napoleon IT. Она работает в отделе компьютерного зрения, её последний проект — разработка системы распознавания текста прайс-листов. Юлия является выпускницей Высшей школы электроники и компьютерных наук ЮУрГУ.
На занятиях будут раскрыты эти темы:
В настоящее время происходит подъем технологий искусственного интеллекта, каждому дан шанс создать что-то невероятное и интригующее, полезное и серьезное, при этом не требуются какие-то сверхсекретные технологии и недоступная аппаратура. Требуется мало: современная видеокарта и неугасаемый энтузиазм со жгучим желанием творить.
Возможно, что именно вы совершите прорыв в этой сфере и оставите о себе память в истории современных технологий искусственного интеллекта.
Методы и технологии, основанные на работе с данными/Вопросы тестов
Методы и технологии, основанные на работе с данными
Содержание
Что не является трендом в области ГосТех? [ править ]
вариант 1 [ править ]
Мультиканальное вовлечение граждан
Повсеместное использование аналитики
Создание множества независимых систем по учету трудовых ресурсов в каждом регионе
Цифровая идентификация граждан +
вариант 2 [ править ]
Мультиканальное вовлечение граждан
Рабочая сила в цифровом формате
Уменьшение количества использования аналитических отчетах на всех этапах государственного управления
Цифровая идентификация граждан +
вариант 3 [ править ]
Мультиканальное вовлечение граждан
Повсеместное использование аналитики
Рабочая сила в цифровом формате
Создание неизменяющегося подхода для противодействия киберугрозам
Цифровая идентификация граждан +
Какие типичные типы задач решаются с помощью NLP (Natural Language Processing, Обработка Естественного Языка)? [ править ]
Всё из перечисленного +
Что является примером временного ряда? [ править ]
вариант 1 [ править ]
История в медицинской карточке +
вариант 2 [ править ]
Стоимость биржевых инструментов +
Что важно при обработке данных при цифровой трансформации? [ править ]
вариант 1 [ править ]
Обновить техническое обеспечение компании, используя самую современную технику
Обучить всех сотрудников использовать Excel для обработки данных
Обучить всех сотрудников языкам программирования, способных запускать нейронные сети
Сильная внутренняя экспертиза команды в области подхода управления с помощью данных +
Хранить данные в бумажном виде в архиве
вариант 2 [ править ]
Обновить техническое обеспечение компании, используя самую современную технику
Обучить всех сотрудников использовать Excel для обработки данных
Обучить всех сотрудников языкам программирования, способных запускать нейронные сети
Понимать, какой информацией располагает компания, а чего не хватает +
Хранить данные в бумажном виде в архиве
вариант 3 [ править ]
Обновить техническое обеспечение компании, используя самую современную технику
Обучить всех сотрудников использовать Excel для обработки данных
Обучить всех сотрудников языкам программирования, способных запускать нейронные сети
Определить методы сбора, анализа и интерпретации результатов +
Хранить данные в бумажном виде в архиве
Что является одной из основных проблем цифровой трансформации? [ править ]
вариант 1 [ править ]
Достаточные знания и компетенции
Профицит квалифицированных кадров
вариант 2 [ править ]
Дефицит квалифицированных кадров +
Достаточные знания и компетенции
вариант 3 [ править ]
Достаточные знания и компетенции
Профицит квалифицированных кадров
Задачи, которые касаются жизни каждого гражданина, наболевшие проблемы общества и вопросы о том, как их решать это [ править ]
Задачи цифровой трансформации общества
Социально значимые задачи +
Основной независимый ресурс наборов открытых государственных данных, на котором собраны и структурированы существующие на сегодня в России наборы данных.+
Открытый ресурс, в который выгружают персональные данные граждан с целью продажи и передачи третьим лицам
В терминологии специалистов – историческое событие, после которого было открыто, что можно использовать данные в управлении процессами (продажи, менеджмент и т.д.)
Аналитическая панель, наглядное представление информации о бизнес-процессах, трендах, зависимостях и других метриках в компактном виде, которое позволяет увидеть значения конкретных показателей и динамику их изменений
Способ защиты данных с помощью визуальных решений
Основные функции сбора данных включают [ править ]
Создание информационных систем, создание отчетов, обеспечение финансирования
Накопление данных, анализ данных, первичную обработку данных
Поиск источников данных, извлечение данных, преобразование данных +
Постановку и решение задач, построение графиков, визуализацию
Поиск аномалий, классификацию, восстановление регрессии
Что такое искусственные нейронные сети? [ править ]
Математическая модель, построенная по принципу сигнальной системы живых организмов.
Приложения, помогающие обучаться, создавать образы и обобщать информацию.
Математическая модель, построенная по принципу организации колоний общественных насекомых.
Всемирная система объединённых компьютерных сетей для хранения, обработки и передачи информации
Математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. +
Что является ключевым показателем города при построении модели цифрового двойника города? [ править ]
Что такое суперсервисы? [ править ]
Мобильные приложения крупных компаний
Платформы, которые охватывают все сферы жизни человека и помогают ему получать услуги от бизнеса и государства дистанционно +
Сайты органов государственной власти
Сервисы, запущенные на современных суперкомпьютерах.
Платформы, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.
В чем отличия и связь «Искусственного интеллекта» и «Машинного обучения»? [ править ]
Машинное обучение – одно из направлений Искусственного Интеллекта. Данное направление состоит из методов, которые позволяют делать выводы на основе данных.
Искусственный интеллект – одно из направлений Машинного Обучения. Данное направление занимается имитированием поведения человека.
Искусственный Интеллект и Машинное Обучение – это направления Глубокого обучения нейронных сетей.
Искусственный Интеллект занимается задачами имитации деятельности мозга человека. Машинное обучение – это процесс, в ходе которого обучается Искусственный Интеллект. +
Существует ли в России аналог «закона о забвении» США (закон, позволяющий гражданам настаивать на удалении своих персональных данных из сети). [ править ]
Существует и позволяет удалять из сети любые персональные данные
Не существует, но законопроект находится в стадии обсуждения
Существует, но распространяется только на данные в поисковых системах +