Сколько стоит ай джаст с: Eleaf iJust 2/S/3 (ай джаст 2) от 1090 руб. Купить в Москве

Поскольку затраты на оборудование, программное обеспечение и персонал для ИИ могут быть высокими, многие поставщики включают компоненты ИИ в свои стандартные предложения или предоставляют доступ к платформам «искусственный интеллект как услуга» (AIaaS).AIaaS позволяет отдельным лицам и компаниям экспериментировать с ИИ для различных бизнес-целей и пробовать различные платформы, прежде чем брать на себя обязательства.

Популярные облачные предложения AI включают следующее:

самых многообещающих компаний в области искусственного интеллекта в Америке

Covid-19 разрушил некоторые отрасли, но ускорил использование ИИ компаниями по всей стране

Отчетность Хелен Попкин, Ааюши Пратап и Нины Волпоу

T he Пандемия Covid-19 была разрушительной для многих отраслей, но только ускорила использование искусственного интеллекта в США.С. экономика. В условиях кризиса компании пытались создать новые услуги для удаленных сотрудников и студентов, расширить возможности онлайн-покупок и ресторанов, повысить эффективность центров обслуживания клиентов и ускорить разработку важных новых лекарств.

Даже когда приложения машинного обучения и платформ восприятия становятся обычным явлением, толстый слой шумихи и нечеткого жаргона цепляется за программное обеспечение с поддержкой ИИ. Это затрудняет определение наиболее привлекательных компаний в этой области, особенно тех, которые находят новые способы использования ИИ. которые создают ценность, делая людей более эффективными, а не избыточными.

Имея это в виду, Forbes вступил в партнерские отношения с венчурными фирмами Sequoia Capital и Meritech Capital, чтобы создать наш третий ежегодный AI 50, список частных многообещающих североамериканских компаний, которые используют искусственный интеллект способами, которые имеют фундаментальное значение для их деятельности. Чтобы считаться, бизнес должен быть частным и использовать машинное обучение (где системы учатся на данных для улучшения задач), обработку естественного языка (которая позволяет программам «понимать» письменный или устный язык) или компьютерное зрение (которое относится к тому, как машины «видят»).Компании искусственного интеллекта, созданные, в основном финансируемые или приобретенные крупными технологическими, производственными или промышленными фирмами, не имеют права на рассмотрение.

Наш список был составлен посредством процесса подачи заявок, открытого для любой AI-компании в США и Канаде. Приложение просило компании предоставить подробную информацию о своих технологиях, бизнес-модели, клиентах и ​​финансовых показателях, таких как финансирование, оценка и история доходов (у компаний была возможность предоставлять информацию конфиденциально, чтобы способствовать большей прозрачности). Forbes получил несколько сотен заявок, из которых почти 400 допущены к рассмотрению. Оттуда наши партнеры по обработке данных применили алгоритм для выявления 100 компаний с наивысшими количественными показателями, что также сделало разнообразие приоритетом. Затем группа экспертов по искусственному интеллекту оценила финалистов, чтобы найти 50 наиболее привлекательных компаний (им было отказано в оценке компаний, в которых они заинтересованы).

Среди тенденций этого года — то, что Константин Бюлер из Sequoia Capital называет компаниями, занимающимися производством ИИ, — создание платформ, адаптированных для различных предприятий, включая Dataiku, DataRobot Domino Data и Databricks.Исследования в области здравоохранения и биотехнологии, проводимые Komodo Health, Genesis Therapeutics и Verge Genomics, остаются ключевой областью для передового ИИ, как и компьютерное зрение, при этом такие компании, как Viz.ai и AMP Robotics, используют эту технологию для улучшения здравоохранения и переработки отходов. . Компании, использующие обработку естественного языка, такие как Duolingo, Lilt и Whisper, разработавшие слуховые аппараты с поддержкой искусственного интеллекта, являются еще одной ключевой категорией. Автономные транспортные средства снова представлены в списке в этом году компанией Gatik, которая рассматривает беспилотные перевозки «на средней миле» как прибыльный рынок, на который нужно ориентироваться.

Заглядывая в будущее, судья Эндрю Нг, основатель Google Brain, соучредитель Coursera, основатель и генеральный директор Landing AI, видит больше возможностей для ИИ, чтобы помочь производителям и поставщикам медицинских услуг с данными, адаптированными к их конкретным потребностям.

.

.

«Существует множество моделей с открытым исходным кодом, которые вы можете загрузить, которые отлично справляются с задачей, но что действительно нужно настраивать, так это данные», — говорит он. «Я нахожу, что для нескольких компаний, начиная с того, что они начинают помогать предприятиям эффективно получать данные, которые им нужны для использования в модели с открытым исходным кодом, это ключ к раскрытию ценности для этого бизнеса».

В этом списке на 2021 год 31 компания появляется впервые, а семь участвуют в конкурсе три года подряд.С точки зрения оценки, по крайней мере, 13 из AI 50 оцениваются в 100 миллионов долларов или меньше, а 13 — единороги стоимостью в 1 миллиард долларов или более. Кремниевая долина остается центром стартапов в области искусственного интеллекта: 37 из 50 лауреатов прибыли из района залива Сан-Франциско.

В состав жюри этого года вошли: Тоня Кастис, директор по исследованиям искусственного интеллекта, Autodesk; Майкл Джордан, профессор компьютерных наук Калифорнийского университета в Беркли; Сюэчжао Лан, основатель и управляющий партнер Basis Set Ventures; Эндрю Нг, соучредитель Coursera; дополнительный факультет информатики Стэнфордского университета; Фэй Кобб Пэйтон, профессор информационных технологий и аналитики Государственного университета Северной Каролины; Гилл Пратт, генеральный директор исследовательского института Toyota; главный научный сотрудник Toyota Motor Corp.; Кэрол Рейли, предприниматель и ученый в области искусственного интеллекта; бывший президент Drive.AI; и Ракель Уртасун, профессор информатики Университета Торонто.

Форбс

(Лауреаты перечислены в алфавитном порядке. Звездочка передает данные оценки из Pitchbook, а не из источников компании или оценок Forbes, )

.

Вместо вирусов, спама или программ-вымогателей программное обеспечение для кибербезопасности Abnormal Security нацелено на атаки компрометации корпоративной электронной почты (BEC), которые обходятся предприятиям почти в 1 доллар.9 миллиардов в 2020 году, по данным ФБР. Это более половины из 3,5 миллиарда долларов, потерянных от киберпреступности. BEC происходит, когда злоумышленник взламывает законные корпоративные учетные записи электронной почты, маскируясь под сотрудника и обманывая любого, от генерального директора и финансового директора до менеджера по персоналу, для перевода крупных сумм денег или конфиденциальных документов. «Многие традиционные компании, занимающиеся защитой электронной почты, создали технологии, которые останавливали атаки, которые они видели ранее, запоминая« заведомо плохое »поведение», — говорит генеральный директор Эван Рейзер.Но схемы продолжают развиваться. Чтобы противостоять быстро распространяющимся атакам BEC, Abnormal Security вместо этого заимствует у рекламных технологий с поведенческим профилированием — способом, которым Facebook и Twitter могут отображать адаптированную для вас рекламу — для прогнозирования легитимности электронных писем, которые, по-видимому, отправляются доверенной стороной, но запрашивают денежные переводы тысяч или даже миллионы долларов.

.

AMP могут автоматически отделять пластиковые банки от картона, батареи от проводов и дерево от бетона.Компания обслуживает центры по переработке, предлагая программное и аппаратное обеспечение для робототехники, которое самостоятельно идентифицирует и сортирует перерабатываемые материалы. Это детище генерального директора Матании Горовица, который работал над роботизированным захватом — обучая роботов поднимать различные предметы — в качестве доктора философии. студент Калифорнийского технологического института. Бизнес резко вырос на фоне пандемии, кульминацией которой в конце прошлого года стала сделка с Waste Connections, третьей по величине компанией по переработке отходов в США, на установку 25 роботов на ее предприятиях, а также раунд финансирования в размере 55 миллионов долларов.

.

AI в исследовательском режиме иногда могут совершенно по-разному реагировать при анализе реальных данных. Но причина, по которой часто не доступна в реальном времени. Arize AI, основанная Дхинакараном, бывшим ключевым инженером в Uber, и Лопатецки, основателем TubeMogul, платформы для размещения ставок на рекламу, представляет собой аналитическую платформу в реальном времени, предназначенную для отслеживания, устранения неполадок и обеспечения безопасности развернутого ИИ.«В простейших компаниях старой школы мы наблюдали развертывание от сотен до тысяч моделей, каждая из которых касалась клиентов ежедневно», — говорит Лопатецки. «Я просто не мог представить себе будущее искусственного интеллекта, в котором не было бы программного обеспечения, обеспечивающего возможность наблюдения за системами машинного обучения, которое помогало бы устранять неполадки и улучшать самые сложные из когда-либо развернутых систем.

.

Atomwise работает на основе алгоритма открытия лекарств, который использует нейронную сеть для моделирования того, как различные небольшие молекулы могут связываться с белком.Метод машинного обучения позволяет ученым быстро моделировать взаимодействия миллионов молекул, чтобы определить, какие из них имеют потенциал в доклинических испытаниях. Из-за своей запутанной структуры и сложных способов взаимодействия тысячи белков остаются не связанными с какими-либо лекарственными препаратами. 250 клиентов Atomwise, в число которых входят исследовательские институты, такие как Колумбийский университет, и фармацевтические компании, такие как Bayer, реализуют около 800 проектов в различных областях, включая рак, нарушения свертывания крови и болезни мозга.Это уже помогло найти многообещающие лекарства от рассеянного склероза и лихорадки Эбола, которые успешно прошли испытания на животных.

.

Отслеживание морских грузовых перевозок — непростая задача. Бурное море, ветер и погода могут нанести серьезный ущерб прибытию в порт по расписанию и увеличить расход топлива.Bearing хочет сгладить ситуацию, используя ИИ, чтобы помочь грузоотправителям управлять своим автопарком и отслеживать его, снижать расход топлива и оптимизировать маршруты. «Модели искусственного интеллекта Bearing для прогнозирования характеристик судна значительно более точны, чем традиционные физические модели, используемые в отрасли», — говорит генеральный директор Дилан Кейл. Кейл вспоминает, что после успешной теоретической демонстрации инструментов оптимизации Bearing «было по-прежнему увлекательно провести это первое судно длиной более 650 футов через Тихий океан». Bearing имеет партнерские отношения с крупными мировыми поставщиками товаров K Line и MOL.

.

Для генерального директора Кевина Альберта задача состоит в том, чтобы убрать с фабрики роботов, а также создать научную фантастику и создать машины, которые работают в реальном мире. Выпускник Boston Dynamics, Альберт ранее работал над BigDog, четвероногим военным роботом, финансируемым DARPA.Этот опыт помог ему определить еще одно масштабное применение в реальном мире: постоянно меняющийся характер строительных площадок, в частности, упростив трудоемкий процесс установки гипсокартона. Используя роботов Canvas, строители могут сократить время отделки гипсокартона с семи до двух дней, одновременно добиваясь более гладкой поверхности. Его технология, основанная на искусственном интеллекте, применялась только на строительных площадках в Северной Калифорнии, и стартап планирует использовать только что привлеченные $ 24 миллиона Series B для выхода на новые рынки.

.

Миллиарды долларов тратятся на системы управления ресурсами клиентов, однако продажи — возможно, самая важная функция любой организации — остаются наименее эффективной функцией многих организаций, отмечает генеральный директор Энди Бирн.По его словам, причина очевидна. Ввод данных ограничивает время продажи, поэтому отделы продаж избегают этого, что приводит к неверным данным. Clari решает эту проблему, используя ИИ для оптимизации обновлений CRM, снижая нагрузку на ввод данных со стороны отдела продаж, а также управляя продажами и прогнозируя с помощью прогнозной информации.

.

Основанная и возглавляемая Себастьяном Труном, создателем программы Google для самостоятельного вождения, Cresta стремится изменить способ общения людей в сфере обслуживания клиентов.Он использует ИИ, чтобы узнать наиболее эффективные ответы на вопросы клиентов от лучших агентов в команде. Затем он в режиме реального времени предоставляет менее эффективным операторам колл-центра подсказки о том, какие ответы на вопросы клиентов могут быть «лучшими» или наиболее эффективными. Генеральный директор Зайд Энам — доктор философии из Стэнфордской лаборатории искусственного интеллекта. бросивший школу, который иммигрировал в США из Карачи, Пакистан, в 17 лет, говорит, что подход компании помогает тем сотрудникам, которые «оказались посередине», подчеркнуть свои сильные стороны и стать бесценными для своего бизнеса в будущем.

.

CrowdAI специализируется на извлечении значимой информации из потока визуальных данных, созданных всем — от камер сотовых телефонов до спутников. Это достигается с помощью программной платформы, которая должна быть легко доступна для всех пользователей, а не только для специалистов по обработке данных и разработчиков.Технологию CrowdAI используют производители, Национальная воздушная гвардия Калифорнии и Департамент лесного хозяйства и противопожарной защиты Калифорнии, для которых компания разработала специальную модель компьютерного зрения, способную обнаруживать лесные пожары почти в реальном времени. «Когда дело доходит до компьютерного зрения, мы считаем, что люди должны оставаться в курсе событий», — говорит Деваки Радж.

.

Databricks поддерживается четырьмя облачными титанами — Amazon, Google, Microsoft и Salesforce — в дополнение к крупным инвесторам, таким как Andreessen Horowitz и Coatue. Созданная на основе аналитического движка Apache Spark (также созданного его основателями), компания из Калифорнийского университета в Беркли объединяет репозитории необработанных данных или «озера данных» со структурированной информацией «хранилищ данных» для создания того, что генеральный директор Али Годси называет «домик у озера», где компании хранят и используют свои данные.«Мы можем консолидировать все рабочие нагрузки клиентов по работе с данными, как аналитики, так и искусственного интеллекта, на единой платформе», — говорит он. Comcast, Credit Suisse и T-Mobile входят в число 5000 клиентов, использующих Databricks для создания инструментов бизнес-аналитики или машинного обучения. Они помогли компании достичь 425 миллионов долларов годового регулярного дохода; после раунда финансирования в размере 1 миллиарда долларов в начале этого года на горизонте может скоро появиться IPO.

.

Основанная четырьмя французами в Париже, Dataiku превратилась в глобальную компанию по производству программного обеспечения для крупных компаний, таких как Pfizer, Sephora и Unilever, которые хотят разрабатывать ИИ самостоятельно, но не имеют для этого ресурсов Amazon или Google. Levi’s, например, использовал инструменты Dataiku для создания системы рекомендаций для своих клиентов на основе машинного обучения. Получив статус единорога в конце 2019 года благодаря вливанию денег от инвестиционного подразделения Alphabet CapitalG, компания в прошлом году привлекла дополнительно 100 миллионов долларов.

.

DataRobot помогает клиентам — будь то опытные эксперты по данным или новички в программировании — создавать собственные модели прогнозирования машинного обучения. United Airlines, например, использовала программное обеспечение DataRobot, чтобы предсказать, какие пассажиры могут проверить свои сумки, в то время как NBA Philadelphia 76ers использовала свои инструменты для моделирования оценок для продления сезонных билетов.Во время пандемии DataRobot сотрудничал с федеральным правительством, чтобы выявлять и устранять пробелы в информации о Covid-19, чтобы обеспечить наглядность данных больниц, таких как материалы для интенсивной терапии и искусственной вентиляции легких, а также нехватка коек. «Мы также пересмотрели и улучшили модели прогнозирования, используемые лицами, принимающими решения в клинических испытаниях вакцин, чтобы ускорить сроки утверждения», — говорит генеральный директор Дэн Райт, который в марте принял на себя руководящую роль у Джереми Ачина.

.

Как темная материя Ph.Студент D. Скотт Стивенсон начал записывать звук в рамках своего исследования, отметив тишину и фоновый шум, которые существовали между акустической информацией, которую он намеревался зафиксировать. Разработка инструмента, который мог бы добывать этот значимый звук, привела к Deepgram, программному обеспечению автоматического распознавания речи, которое обеспечивает лучшую транскрипцию записанного звука, например, при личной встрече или конференц-связи на основе Zoom. Хотя Deepgram является одной из многих компаний, оптимизирующих транскрипцию, она утверждает, что является единственной платформой, которая обучается на основе фонетических шаблонов и фраз, включая отраслевые термины, которые часто неправильно понимаются службами преобразования речи в текст.

.

Гонка за коммерциализацию беспилотных автомобилей зависит от карт высокого разрешения, позволяющих транспортным средствам знать, где они находятся, и многие компании, разрабатывающие эту технологию, отвлекали ресурсы на создание своих собственных карт.DeepMap был основан, чтобы помочь компаниям избежать лишних усилий и сэкономить деньги, создав «движок карты» как услугу. Он использует глубокое обучение для автоматического обнаружения и создания трехмерных карт и ориентиров, таких как уличные знаки, сигналы и полосы движения, на основе входных данных датчиков. По словам основателей Джеймса Ву и Марка Уиллера, технология может «поддерживать миллионы автомобилей, сохраняя при этом высокое качество карты, высокую эффективность использования карты и очень низкую стоимость».

.

Эльприн, Янг и Гранаде выступили с идеей Domino — программного обеспечения, которое дает специалистам по обработке данных инструменты, необходимые им для создания, тестирования и запуска собственных моделей ИИ, — в то же время руководя исследовательской организацией хедж-фонда Bridgewater Associates.Они понимали, что для того, чтобы догнать Bridgewater и другие модельные компании, такие как Amazon, Netflix и Tencent, как начинающие, так и опытные компании выиграют от доступа к новым технологиям и платформам, которые сделают науку о данных в качестве основной возможности: вот что Domino стремится делать. «В ближайшее десятилетие победителями во всех отраслях будут те, кто поставит модели в основу своего бизнеса», — говорит Эльприн. Пока что среди крупных клиентов компании Johnson & Johnson, Lockheed Martin, Dell и Allstate.

.

Независимо от того, кто вы, откуда и чем занимаетесь, вы, вероятно, слышали о Duolingo: приложение для изучения языка на основе искусственного интеллекта, возможно, уже отправляет ежедневные напоминания, чтобы практиковать свой французский. Такого рода повсеместность и ищет генеральный директор Луис фон Ан, который в 2006 году был стипендиатом программы MacArthur и ранее запустил reCaptcha.«Duolingo используется людьми любого социально-экономического спектра, от сирийских беженцев до миллиардеров и знаменитостей, таких как Билл Гейтс и Джо Джонас», — говорит фон Ан. Такое широкое распространение, частично вызванное пандемией скуки, привело к росту стоимости на 750 миллионов долларов за семимесячный период 2020 года.

.

Поздний диагноз рака означает более высокий шанс смерти.Используя искусственный интеллект и автоматизацию, Эзра изучает МРТ, чтобы помочь рентгенологам быстрее и лучше обнаруживать раковые образования. Его технология, одобренная FDA в октябре 2020 года, автоматизирует интерпретацию размеров и границ раковых образований быстрее, чем требуется время радиологу. Генеральный директор Эми Гал, которая подвержена высокому риску развития меланомы, мечтает сделать в ближайшие 3 года МРТ всего тела за 500 долларов.

.

По словам генерального директора Falkonry Никунджа Мехта, данных о промышленных и производственных операциях растет со скоростью, сравнимой с человеческими данными, но компании могут использовать только около 2%.Он увидел возможность использовать эти недостаточно используемые данные с помощью ИИ и машинного обучения, чтобы помочь компаниям улучшить все аспекты своей деятельности. Программная платформа, разработанная для этого, особенно подходит для производственных, оборонных и энергетических операций, — говорит Мехта. Он отслеживает операции, обнаруживает и прогнозирует сбои и уже используется клиентами, включая ВВС США, IMA Life и производителя стали Ternium.

.

FarmWise помогают фермерам оптимизировать процесс выращивания ценных овощей. Обслуживая фермы в Калифорнии и Аризоне, Farmwise предлагает свою технологию как услугу, взимая плату за гектар с поля за сорняки, а не продавая свое оборудование. Чем больше раз машина посещает данную ферму, тем больше она учится и тем лучше становится ее прополка. Компания также разрабатывает информационную панель для производителей, которая позволит фермерам отслеживать такие показатели, как точное количество культур, размер и тенденции междурядья на заданных полях.

.

В качестве технического менеджера группы новостей Facebook Гейду было поручено создать «Почему я это вижу» — внутренний инструмент, помогающий понять, как его алгоритм улучшает определенные истории. «Каждая компания должна понимать внутреннюю работу своих моделей искусственного интеллекта», — подумал Гейд, и так родилась лаборатория Fiddler Labs.«Мы не можем допустить, чтобы алгоритмы работали с недостаточной прозрачностью», — говорит он. «Нам нужна подотчетность, чтобы укрепить доверие между людьми и ИИ». Платформа Fiddler Labs позволяет компаниям анализировать и понимать ИИ в своей системе, соблюдая нормативные требования и укрепляя доверие конечного пользователя.

.

Основанная Деоном Николасом и Сами Гоче в 2017 году, Foregotit — это поисковая компания для предприятий, которая создала поискового ИИ-агента с ответами на вопросы под названием Agatha.Он встраивается в существующие рабочие процессы сотрудников, помогая им работать более эффективно, вместо того, чтобы заменять их для улучшения обслуживания клиентов. Агата решает и помогает с использованием машинного обучения и обработки естественного языка, которые со временем улучшаются. «В то время как некоторые задачи будут автоматизированы в будущем с помощью ИИ, некоторые вещи также будут работать лучше, если сострадательный человек выполнит задачу», — говорит Николас.

.

Большинство компаний, участвующих в многомиллиардной гонке за коммерциализацию автономного вождения, сосредоточили свое внимание на самых сложных задачах, таких как робототехника и большие самоуправляемые машины.Gatik сосредоточился на более краткосрочном применении: маршруты «средней мили» для перевозки грузов по фиксированным, повторяющимся маршрутам. «B2B-логистика на короткие расстояния — это то место, где мы чувствовали, что можем добавить наибольшую ценность, быстро вывести продукт на рынок и безопасно масштабироваться», — говорит генеральный директор Гаутам Наранг. «Мы разработали бизнес-модель с сильной экономикой одновременно с решением технологии для коммерческих поставок». Компания ожидает, что выручка вырастет до пяти раз в 2021 году, и считает Walmart одним из основных клиентов и вместе с Isuzu разрабатывает автономные грузовики для доставки средней грузоподъемности.

.

Genesis находится на пути к открытию новых лекарств с использованием ИИ. Его программное обеспечение изучает химию новых молекул, чтобы предсказать, какие из них могут быть безопасными и эффективными лекарствами от болезней человека. Генеральный директор Эван Файнберг, получивший степень доктора философии.D. из Стэнфордского университета, говорит, что открытие лекарств сродни поиску иголки в стоге сена. По его словам, в то время как традиционные методы были подвержены ошибкам и медленно предсказывали перспективные кандидаты в лекарственные препараты, технологические достижения помогают это изменить. Вместо того, чтобы применять решения AI для распознавания изображений или обработки языка в фармацевтической промышленности, Файнберг и технический директор Бен Скларофф создали новые инструменты AI специально для химии.

.

Тысячи отделов продаж полагаются на возможности обработки естественного языка Gong для заключения сделок и сокращения циклов продаж. «99% информации, которой делятся клиенты, никогда не попадает в CRM, а 1%, которая поступает, подвергается сильной фильтрации», — говорит генеральный директор Амит Бендов о программном ландшафте, когда он основал компанию. По его словам, Гонг переводит информацию в «идеи более высокого порядка». Во-первых, он расшифровывает электронные письма клиентов, телефонные и видеозвонки, а затем использует машинное обучение для анализа всего, начиная с момента, когда клиент готов к обновлению продукта, до которого сделки могут быть потеряны.«Когда мы основали компанию, AI / ML просто переступили порог, позволяющий быть достаточно подходящим для наших нужд», — говорит Бендов. «Если бы мы основали компанию на пару лет раньше, возможно, мы не добились бы успеха».

.

Gretel — это синтетическая библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, которая помогает разработчикам анонимизировать дату пользователя, необходимую им для создания новых и улучшенных функций.Бюрократия и ручное редактирование идентифицирующей информации замедляет процесс получения работоспособных данных, необходимых для проверки новых идей в цифровой сфере. С помощью Gretel разработчики могут создавать синтетические наборы данных, которые статистически эквивалентны конфиденциальной информации, на которой они основаны, но не могут быть прослежены до лиц в исходных данных.

.

Hyperscience был создан для того, чтобы сделать ввод данных менее утомительным, не допустить превращения его в бэк-офисную рутину и сделать его неотъемлемой частью повседневной деятельности компании, независимо от силы команды машинного обучения в этой организации.Вместо того, чтобы брать эту работу из рук людей, компания разрабатывает совместные решения на основе искусственного интеллекта, которые адаптируются к уникальным задачам ввода данных. «Мы создали новый класс программного обеспечения, которое сознательно разделяет работу между людьми и машинами в зависимости от потребностей задачи», — говорит генеральный директор Петр Бродский. Команда объясняет привлекательность этого подхода 10-кратное увеличение использования платформы за последний год, что привело к удвоению базы сотрудников.

.

Icertis принимает контракты и извлекает из них данные. Его искусственный интеллект, обученный работе с 10 миллионами контрактов на более чем 40 языках, отслеживает каждый контракт на предмет вариантов использования, от простой автоматизации административных задач до анализа рисков или обеспечения соответствия. Около 225 клиентов, включая Apple, Johnson & Johnson, Porsche и Microsoft, где генеральный директор Самир Бодас ранее был директором, используют Icertis, который в марте привлек 80 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии F.

.

Когда правительство ввело Программу защиты зарплат, банкам пришлось изо всех сил обрабатывать неструктурированные данные, такие как сканированные документы W-2 и квитанции о выплатах. Instabase, платформа, которая позволяет предприятиям создавать настраиваемые приложения для автоматизации различных частей своего бизнеса, решила эту новую проблему.В течение семи дней компания круглосуточно работала над созданием приложения, которое позволяло банкам обрабатывать сотни тысяч заявок на получение кредитов в рамках ГЧП в день. «Было страшно, были неуверенность и беспокойство», — говорит генеральный директор Анант Бхардвадж. С помощью продуктов, которые помогают клиентам интегрировать сторонние модели, компания надеется предоставить столь же эффективные решения для клиентов во всех секторах.

.

Основанная парой давних консультантов в области здравоохранения, Intelligencia противостоит тенденции фармацевтических компаний искать лекарства с помощью собственного ИИ.Вместо этого он сотрудничает с существующими фармацевтическими компаниями, чтобы предоставить программное обеспечение, которое призвано минимизировать риск неудач при разработке лекарств и клинических испытаниях. Стартап использует искусственный интеллект для прогнозирования вероятности успеха клинического испытания, а также предоставляет информацию о том, как улучшить исследование или какие другие области исследования следует нацелить. «Мы твердо убеждены, что биотехнологиям нужно догнать бейсбол, и наступил момент Moneyball », — говорит соучредитель Вангелис Вергетис, ссылаясь на фильм 2011 года, в котором бейсбольная команда с небольшим бюджетом использовала передовую аналитику, чтобы превзойти ожидания.

.

«Контракты — это элементарная единица современного бизнеса», — говорит генеральный директор Джейсон Бёмиг, у которого возникла идея внедрить интеллектуальное программное обеспечение в юридический мир, когда он еще учился на юридической школе в Нотр-Даме. Оставив свою первую работу в юридической фирме, Бемиг вместе с главным техническим директором Каем Гогвилтом запустил Ironclad, который использует ИИ для оцифровки контрактов и связанных с ними процессов, создавая полезные пакеты данных.По словам стартапа, возможности искусственного интеллекта Ironclad созданы в сотрудничестве с Google Cloud AI и позволяют клиентам загружать устаревшие контракты на 40-50% быстрее, чем они могли раньше. В январе компания собрала серию D на 100 миллионов долларов, которую планирует использовать для стимулирования инноваций в продуктах и ​​расширения функций вывода на рынок.

.

Костяк Komodo Health — это «карта», которая объединяет клинические встречи с 325 миллионами пациентов, которые проходят через систему здравоохранения. Конечным результатом является огромная сеть данных, которая позволяет более чем 100 клиентам Komodo — в число которых входят государственные учреждения, плательщики медицинских услуг и фармацевтические фирмы — раскрыть множество клинических и бизнес-идей. Управляемые аналитикой алгоритмы искусственного интеллекта Komodo позволяют использовать такие варианты использования, как прогнозирование рынка лекарства, выявление потенциальных пациентов для клинических испытаний и отслеживание эффективности лечения после того, как они появятся на рынке.В марте стартап увеличил общую сумму финансирования более чем в три раза после сбора средств в размере 220 миллионов долларов, которые, по его словам, будут использованы для дальнейшего наращивания функций его программного обеспечения.

.

Спенс Грин и Джон ДеНеро, исследователи, работающие над Google Translate, сначала были удивлены, узнав, что команда локализации поискового гиганта, которой было поручено брендировать продукты для различных регионов мира, не использовала этот инструмент.Любой, кто пробовал программу машинного перевода, знает, что результаты могут быть буквальными и неудобными — недостаточными для многих случаев использования в бизнесе. «Мы начали создавать системы человек-машина, которые используют масштабируемость и эффективность машин, а также изобретательность и креативность людей», — говорит Грин. Он описывает Lilt как «первую и единственную в мире интерактивную, самообучающуюся систему нейронного машинного перевода». Услуги перевода компании с использованием технологий используются предприятиями и государственными учреждениями по всему миру, включая Intel и U.С. ВВС.

.

Финансовая отчетность может содержать ошибки и упущения, намеренные или непреднамеренные. Аналитическое программное обеспечение MindBridge функционирует как машина аудита, которая ищет в финансовой документации недостающие ссылки, неверные данные и даже мошенничество.Его ИИ обучен надежным методам бухгалтерского учета для выявления необычных транзакций и выбросов. Основатель Солон Анхель, который покинул Сан-Франциско и перебрался в Оттаву после финансового кризиса 2008 года, частично благодарит правительство Канады за помощь в формировании MindBrdige. Теперь такие авторитетные учреждения, как Банк Англии и Национальный банк Канады, а также более 8000 фирм и более 120 университетов используют программное обеспечение MindBridge. В апреле стартап получил патент на прием данных от U.S. Ведомство по патентам и товарным знакам.

.

MindsDB — это автоматизированная платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, предназначенная для специалистов по данным и разработчиков для быстрого обучения и развертывания моделей. «Наша миссия — передать машинное обучение в руки большего числа людей, — говорит главный операционный директор Адам Карриган.Через MindsDB данные можно использовать прямо из базы данных, хранилищ данных или инструментов бизнес-аналитики для создания прогнозов на основе ИИ по наиболее важным для бизнеса вопросам. Благодаря простому интерфейсу пользователи могут обучать и развертывать модели машинного обучения непосредственно в базе данных с помощью нескольких строк кода, стандартного языка запросов или нескольких щелчков мышью. У этого инструмента с открытым исходным кодом более 10 000 пользователей; в конце 2020 года он начал предлагать платные премиальные услуги.

.

Moveworks был запущен с ботом, который мог автономно решать ИТ-проблемы сотрудников.Его возможности обработки естественного языка позволяют ему понимать разговорные или неоднозначные вопросы. Такой запрос, как «Я не могу войти!» предложит Moveworks автоматически сбросить пароль или многофакторные токены. «Я пролил кофе на свой ноутбук, и теперь он не включается» — возвращает заполненную форму аренды ноутбука. Генеральный директор Бхавин Шах говорит, что летом 2018 года компания отметила важную веху, когда один клиент решил 20% ИТ-проблем автономно, без какой-либо поддержки со стороны человека. По его словам, сейчас это число составляет в среднем до 40%, а для одной компании — 65%.В марте Moveworks расширила свои возможности искусственного интеллекта за пределы ИТ до человеческих ресурсов, помещений и финансов.

.

Narrativ был начат с идеи, что бренды могут привлекать больше клиентов, платя создателям контента, которые ссылаются на них, чтобы привлечь читателей к их продуктам.Платформа компании также сопоставляет создателей с наиболее актуальными продуктами и брендами от клиентов, включая Best Buy, Ulta Beauty, Samsung, L’Oreal, Yeti и Sephora. Несмотря на проблемы, связанные с Covid-19, в 2020 году Narrativ увеличился вдвое, сделав это, отдавая приоритет разнообразию. Его рабочая сила на 60% состоит из цветных и на 42% из женщин.

.

Nines помогает врачам и радиологам быстрее диагностировать заболевания.Например, его инструменты на основе искусственного интеллекта могут измерять узелки в легких, что ускоряет диагностику определенных респираторных заболеваний. Это сокращает время, которое рентгенологи тратят на измерение легочных узелков, и ускоряет диагностику пациентов. Компания заявляет, что благодаря экономии драгоценного времени, которое в противном случае тратится на административные и недиагностические задачи, ее технология позволяет центрам визуализации и больницам быстрее обслуживать пациентов.

.

Несмотря на часто слышимое заявление службы поддержки клиентов о том, что звонки могут быть «записаны для обеспечения качества и обучения», что случается редко, говорит директор по доходам Шарат Кешава Нараяна.«Контакт-центры прослушивают от 1% до 2% звонков или даже меньше». Основатели стартапа увидели прекрасную возможность применить речевую аналитику к этой неиспользованной возможности, используя преобразование речи в текст и обработку естественного языка для поиска интересных моментов в человеческом разговоре. Observe.AI предоставляет клиентам колл-центров контролируемое машинное обучение, чтобы лучше понимать настроения клиентов, при соблюдении рекомендаций контакт-центра, и помогает обучать агентов-людей, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов.

.

Replicant создает искусственный интеллект для звонков в службу поддержки. Однако выпускник Atomic Labs отличается своим подходом к автоматизации call-центра. В соответствии со своим названием — дань уважения генетически модифицированным людям в Blade Runner — решение Replicant включает в себя ИИ-бота с человеческим голосом, который может поддерживать беседу с людьми, которые звонят и задают вопросы службы поддержки.Агент голосового искусственного интеллекта Replicant сокращает время ожидания и может автономно решать основные проблемы, одновременно маршрутизируя вызовы, требующие «высокого сочувствия», к человеческим представителям. По словам генерального директора Гади Шамия, компания Replicant, запустившая свой продукт всего за несколько месяцев до пандемии, была немедленно подвергнута испытаниям, и в одном случае в течение 10 недель было выполнено более 30 000 звонков с использованием искусственного интеллекта. «Каждый раз, когда я жду долгое ожидание, слушая сообщение об удержании в цикле, мне напоминают, почему мы запустили Replicant и сколько работы еще впереди», — говорит он.

.

Цифровая обучающая платформа Sama была создана в 2008 году Лейлой Джанах, которая хотела подключить студентов и людей из развивающихся стран к цифровой экономике и высокотехнологичным рабочим местам. Она была вдохновлена ​​на это, когда ей было всего 25 лет, после того, как она преподавала английский язык в Африке.С тех пор Sama значительно расширилась, разработав программы обучения для корпоративных гигантов, включая Walmart, Google и NVIDIA. Его обучающие данные используются для алгоритмов машинного обучения для множества приложений, от роботизированной хирургии до автономных транспортных средств и персонализированных покупок в Интернете. По словам генерального директора Венди Гонсалес, Sama также запустила решение для обнаружения предвзятости ИИ, и, хотя Джана умерла от рака в 2020 году, по-прежнему стремится улучшить возможности трудоустройства для людей из неблагополучных сообществ.

.

Samsara был создан с идеей, что облачные инструменты и инструменты искусственного интеллекта могут сделать промышленные операции более безопасными, эффективными и устойчивыми. Платформа компании, которая оказалась особенно полезной для операторов автопарков, собирает информацию из видеопотоков высокой четкости в реальном времени, датчиков и рабочих процессов ввода данных, а затем использует машинное обучение для анализа данных для выявления областей, требующих улучшения.Например, его видеорегистраторы обнаруживают отвлеченное вождение и в режиме реального времени выдают предупреждения для водителей и советы тренера. Его платформа отслеживает скорость и расход топлива и помогает таким городам, как Бостон, управлять парком электромобилей.

.

Алекс Ван выбыл из Массачусетского технологического института, чтобы запустить Scale AI в 2016 году.Сегодня он возглавляет единорога, который помогает таким компаниям, как Etsy, PayPal, Samsung и Toyota, а также Министерству обороны, создавать модели искусственного интеллекта и машинного обучения и управлять ими. Scale фокусируется на лучшей маркировке огромных объемов данных, которые компании собирают и которым необходимо обучать алгоритмы машинного обучения. В апреле Scale закрыла инвестиционный раунд серии E на 325 миллионов долларов для расширения своей команды и предложения продуктов и добавила Джеффа Уилки, бывшего генерального директора Amazon Worldwide Consumer, в качестве советника.

.

Обнаружение и предотвращение распространения злоупотреблений в Интернете и злонамеренного поведения в онлайн-сообществах кажется сизифовой задачей, с которой не могут справиться даже крупнейшие социальные сети. Sentropy считает, что у нее есть решение для искусственного интеллекта.Модели машинного обучения постоянно развиваются, чтобы выявлять постоянно меняющиеся оскорбительные выражения и контекст, в котором они используются. Выйдя из невидимости в 2020 году как корпоративная услуга, компания в феврале запустила Sentropy Protect — бесплатный потребительский продукт, призванный помочь людям отслеживать и контролировать оскорбительный контент в своих личных лентах социальных сетей.

.

Ветеран морской пехоты Брэндон Ценг вернулся из Афганистана в 2015 году, уверенный, что искусственный интеллект может защитить жизни в зонах боевых действий.Вместе с братом Райаном, техническим менеджером Qualcomm, и инженером лаборатории Дрейпера Эндрю Рейтером он запустил Shield AI. Продукты компании, в том числе автономный квадрокоптер, в котором используется картографическая технология для обнаружения внутренней части зданий и выявления потенциальных угроз, были впервые развернуты за границей солдатами США в 2018 году. В феврале компания завершила сбор средств на сумму 90 миллионов долларов для дальнейшего развития своего программного обеспечения для искусственного интеллекта. . Скоро будет представлена ​​новая версия беспилотной авиационной системы, которая также обнаруживает людей.Чтобы научить свои нейронные сети распознавать людей, команда оказалась в тупике, когда ударил Covid-19, предотвратив собрания больших групп, необходимые для сбора данных. Вместо этого они надели «костюмы, парики и различные театральные аксессуары», чтобы разработать разнообразный набор данных для обучения ИИ, говорит Брэндон.

.

По мере того, как все больше людей бронируют места на конкретный рейс или покупают товар на Amazon, цены растут, что выгодно авиакомпании или магазину.Цель Sleek — перевести эту динамику в автономный режим и сразу же сделать ее видимой для владельцев бизнеса и постоянных посетителей в реальном мире. Его платформа делает это, позволяя пользователям пропускать длинные очереди на мероприятиях и в ресторанах в обмен на динамическую плату за удобство. Следовательно, очереди, из-за которых компании «страдают из-за собственной популярности», как выразился генеральный директор Спандана Накка, становятся короче, принося пользу тем, кто предпочитает ждать, поскольку те, кто не покрывает стоимость спроса, и предприятия в любом случае получают прибыль. Примечательно, что Sleek делает свои расчеты на основе данных из существующей инфраструктуры, такой как камеры видеонаблюдения, Wi-Fi и интеллектуальные устройства.ИИ поступает через алгоритмы стартапа, которые затем определяют время ожидания и динамически предлагают оптимальную сумму, которую компании должны взимать с клиентов, чтобы быстрее проникнуть в дверь.

.

Пароли можно взломать.Труднее взломать свои личные движения тела. В этом заключается идея многофакторной аутентификации UnifyID. Используя датчики, присутствующие на любом смартфоне, его технология использует поведенческую биометрию для уникальной идентификации и аутентификации людей на основе их движения и других факторов. «Технологии достигли точки, когда во многих случаях мы можем аутентифицировать кого-либо с такой же точностью, как и физический отпечаток пальца, на основе уникального поведения, такого как походка», — говорит генеральный директор Джон Уэйли. UnifyID предоставляет свою технологию другим компаниям как дополнительный сигнал для обнаружения мошенничества — например, обнаружение дубликатов учетных записей потребителей, пытающихся злоупотребить рекламными акциями, — а также как фактор аутентификации.

.

Фармацевтический стартап Verge Genomics сочетает искусственный интеллект с данными генома человека для открытия новых лекарств от нейродегенеративных заболеваний. Генеральный директор Элис Чжан говорит, что многие лекарства, которые изначально выглядели многообещающими на животных моделях, не работают при применении на людях.Verge начала с человеческих данных, чтобы увидеть, как новые лекарства могут быть успешными. В следующем году компьютерно предсказанный препарат Верджа для лечения бокового амиотрофического склероза, более известного как болезнь Лу Герига, начнет клинические испытания.

.

Задолго до Визе Самир Васавада и Руник Мехротра были парой подростков, одержимых технологиями и их способностями.Еще учась в старшей школе, эти двое также были востребованными консультантами по ИИ, работая с крупными банками и финансовыми компаниями. «Они были настолько сосредоточены на технологиях, что проигнорировали реальное сердцебиение отрасли — финансового консультанта», — говорит генеральный директор Васавада. Вместо создания еще одного робо-советника они запустили Vise, альтернативу фрагментированному и устаревшему программному обеспечению, доступному для советников-людей. Платформа искусственного интеллекта и машинного обучения компании позволяет независимым финансовым консультантам проще и эффективнее предлагать индивидуальные портфели и индивидуальные советы.

.

Viz.ai стремится сократить количество жертв инсульта, которые не получают своевременное лечение. Программное обеспечение компании сопоставляет КТ-изображения головного мозга пациента со своей базой данных сканирований и может за считанные минуты предупредить специалистов о ранних признаках инсультов окклюзии крупных сосудов, которые в противном случае они могли бы пропустить или обнаружить слишком долго.Он предоставляет набор продуктов для сетей больниц и медицинских учреждений, включая Mount Sinai в Нью-Йорке и Swedish Health System в Денвере.

.

Whisper хочет, чтобы люди с потерей слуха могли участвовать в разговорах.Для этого компания создала беспроводное карманное устройство, которое использует искусственный интеллект для отделения голоса от шума. Он использует данные клиентов для улучшения своих алгоритмов и регулярно передает обновления программного обеспечения этим пользователям. «Я до сих пор помню, когда мы подгоняли моего отца к Whisper. Моя мама не могла поверить в его разницу, — говорит генеральный директор Дуайт Кроу. — Она сказала, что он был похож на ребенка в кондитерской, впервые за долгие годы услышав так много звуков ».

Мы всегда ищем многообещающие компании в области ИИ.Если вы знаете один из них в США или Канаде, напишите нам по адресу [email protected].

В чем разница между искусственным интеллектом и машинным обучением?

Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) — два очень популярных модных слова в настоящее время, и часто кажется, что они используются как взаимозаменяемые.

Это не совсем одно и то же, но восприятие того, что они есть, иногда может привести к некоторой путанице. Поэтому я подумал, что стоит написать статью, чтобы объяснить разницу.

Оба термина возникают очень часто, когда речь идет о больших данных, аналитике и более широких волнах технологических изменений, которые охватывают наш мир.

Короче говоря, лучший ответ:

Искусственный интеллект — это более широкая концепция машин, способных выполнять задачи способом, который мы считаем «умным».

А,

Машинное обучение — это текущее приложение ИИ, основанное на идее о том, что мы действительно должны просто предоставить машинам доступ к данным и позволить им учиться самостоятельно.

Ранние дни

Искусственный интеллект существует уже давно — греческие мифы содержат истории о механических людях, созданных для имитации нашего собственного поведения. Очень ранние европейские компьютеры задумывались как «логические машины», и, воспроизводя такие возможности, как базовая арифметика и память, инженеры видели свою работу, в основном, в попытке создать механический мозг.

По мере развития технологий и, что немаловажно, нашего понимания того, как работает наш разум, наши представления о том, что представляет собой ИИ, изменились.Работа в области ИИ была сосредоточена не на все более сложных вычислениях, а на имитации процессов принятия решений людьми и выполнении задач все более человечными способами.

Искусственный интеллект — устройства, разработанные для разумного действия — часто подразделяются на одну из двух основных групп — прикладную или общую. Прикладной ИИ гораздо более распространен — ​​в эту категорию попадают системы, разработанные для интеллектуальной торговли акциями и акциями или для маневрирования автономным транспортным средством.

Нейронные сети — искусственный интеллект и машинное обучение (Источник: Shutterstock)

Обобщенные ИИ — системы или устройства, которые теоретически могут справиться с любой задачей — встречаются реже, но именно здесь сегодня происходят некоторые из самых захватывающих достижений.Это также область, которая привела к развитию машинного обучения. Его часто называют подмножеством искусственного интеллекта, поэтому правильнее рассматривать его как современное состояние дел.

Рост машинного обучения

Два важных прорыва привели к появлению машинного обучения как средства, которое продвигает развитие ИИ с нынешней скоростью.

Одним из них было осознание — приписываемое Артуру Сэмюэлю в 1959 году — что вместо того, чтобы обучать компьютеры всему, что им нужно знать о мире и о том, как выполнять задачи, можно было бы научить их учиться самостоятельно.

Вторым, совсем недавно, стало появление Интернета и огромное увеличение объема цифровой информации, которая генерируется, хранится и становится доступной для анализа.

Когда эти инновации были внедрены, инженеры поняли, что вместо того, чтобы обучать компьютеры и машины тому, как делать все, было бы гораздо эффективнее запрограммировать их так, чтобы они думали как люди, а затем подключили их к Интернету, чтобы дать им доступ ко всем. информации в мире.

Нейронные сети

Развитие нейронных сетей сыграло ключевую роль в обучении компьютеров мыслить и понимать мир так, как мы, при сохранении присущих им преимуществ перед нами, таких как скорость, точность и отсутствие предвзятости.

Нейронная сеть — это компьютерная система, предназначенная для работы путем классификации информации так же, как это делает человеческий мозг. Его можно научить распознавать, например, изображения и классифицировать их по элементам, которые они содержат.

По сути, он работает по системе вероятностей — на основе вводимых в него данных он может делать утверждения, решения или прогнозы с определенной степенью уверенности. Добавление петли обратной связи позволяет «учиться» — чувствуя или узнавая, верны ли его решения или нет, он изменяет подход, который он будет использовать в будущем.

могут читать текст и определять, жалуется ли человек, написавший его, или поздравляет.Они также могут послушать музыкальное произведение, решить, будет ли оно кого-то счастливым или грустным, и найти другие музыкальные произведения, соответствующие настроению. В некоторых случаях они могут даже сочинять свою собственную музыку, выражающую те же темы или которую, как они знают, наверняка оценят поклонники оригинального произведения.

Это все возможности, предлагаемые системами, основанными на машинном обучении и нейронных сетях. В немалой степени благодаря научной фантастике возникла идея о том, что мы должны иметь возможность общаться и взаимодействовать с электронными устройствами и цифровой информацией так же естественно, как с другим человеком.С этой целью другая область искусственного интеллекта — обработка естественного языка (NLP) — в последние годы стала источником чрезвычайно интересных инноваций, в значительной степени зависящих от машинного обучения.

НЛП пытаются понять естественное человеческое общение, письменное или устное, и в свою очередь общаться с нами, используя аналогичный естественный язык. ML используется здесь, чтобы помочь машинам понять обширные нюансы человеческого языка и научиться реагировать так, как это может понять конкретная аудитория.

Случай брендинга?

Искусственный интеллект — и, в частности, сегодня ML, безусловно, может многое предложить. Обещая автоматизировать рутинные задачи, а также предлагая творческое понимание, отрасли в каждом секторе, от банковского дела до здравоохранения и производства, пожинают плоды. Итак, важно помнить, что AI и ML — это нечто другое … это продукты, которые продаются последовательно и прибыльно.

как возможность.После того, как искусственный интеллект существует так долго, вполне возможно, что его начали рассматривать как что-то в некотором роде «старой шляпе» еще до того, как его потенциал был действительно реализован. На пути к «революции искусственного интеллекта» было несколько фальстартов, и термин «машинное обучение» определенно дает маркетологам что-то новое, блестящее и, что важно, твердо основанное на «здесь и сейчас».

Тот факт, что мы в конечном итоге разработаем человеческий ИИ, часто рассматривался технологами как нечто неизбежное.Безусловно, сегодня мы ближе, чем когда-либо, и все быстрее движемся к этой цели. Большая часть впечатляющего прогресса, который мы наблюдаем в последние годы, произошла благодаря фундаментальным изменениям в нашем представлении о работе ИИ, которые были внесены с помощью машинного обучения. Я надеюсь, что эта статья помогла некоторым людям понять разницу между AI и ML. В другой статье на эту тему я углублюсь — буквально, — объясняя теории, лежащие в основе еще одного популярного модного слова — Deep Learning.

Перейдите по этим ссылкам, чтобы получить дополнительную информацию об искусственном интеллекте и множество практических примеров использования ИИ.

Устранение путаницы: различия ИИ против машинного обучения и глубокого обучения | Доктор Майкл Дж. Гарбаде

Поднимите руку, если вы запутались в различиях между искусственным интеллектом (AI), машинным обучением (ML) и глубоким обучением (DL)…

Опустите руку, приятель, мы этого не видим!

Хотя эти три терминологии обычно используются взаимозаменяемо, они не совсем относятся к одним и тем же вещам.

Андрей Булезюк, немецкий компьютерный эксперт с более чем пятилетним опытом обучения людей принципам работы систем искусственного интеллекта, говорит, что «специалисты в этой области могут четко сформулировать различия между тремя тесно связанными терминами.

Таким образом, есть ли разница между искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением?

Вот изображение, которое пытается визуализировать различие между ними:

Как вы можете видеть на изображении выше трех концентрических кругов, DL — это подмножество ML, которое также является подмножеством AI.

Интересно?

Итак, ИИ — это всеобъемлющая концепция, которая сначала возникла, за ней последовал ML, который позже стал процветать, и, наконец, DL, которая обещает вывести достижения AI на новый уровень.

Давайте копнем глубже, чтобы вы могли понять, что лучше для вашего конкретного случая использования: искусственный интеллект, машинное обучение или глубокое обучение.

Как следует из названия, искусственный интеллект можно в общих чертах интерпретировать как включение человеческого интеллекта в машины.

Искусственный интеллект — это более широкая концепция, которая включает в себя все, от старого доброго искусственного интеллекта (GOFAI) до футуристических технологий, таких как глубокое обучение.

Всякий раз, когда машина выполняет задачи на основе набора установленных правил, которые решают проблемы (алгоритмы), такое «интеллектуальное» поведение называется искусственным интеллектом.

Например, такие машины могут перемещать объекты и манипулировать ими, распознавать, поднял ли кто-то руки, или решать другие проблемы.

Машины с ИИ обычно делятся на две группы — общие и узкие. Общие машины искусственного интеллекта AI могут разумно решать проблемы, подобные упомянутым выше.

Машины искусственного интеллекта с узким интеллектом могут выполнять определенные задачи очень хорошо, иногда лучше, чем люди, хотя их масштабы ограничены.

Технология, используемая для классификации изображений в Pinterest, является примером узкого ИИ.

Как следует из названия, машинное обучение можно в общих чертах интерпретировать как наделение компьютерных систем способностью «учиться».

Цель машинного обучения — дать машинам возможность учиться самостоятельно, используя предоставленные данные, и делать точные прогнозы.

ML — это разновидность искусственного интеллекта; Фактически, это просто метод реализации ИИ.

Это метод обучения алгоритмов, позволяющий им научиться принимать решения.

Обучение машинному обучению влечет за собой передачу алгоритму большого количества данных и предоставление ему возможности узнать больше об обработанной информации.

Например, вот таблица, которая определяет тип фруктов на основе их характеристик:

Как вы можете видеть в таблице выше, фрукты различаются по весу и текстуре.

Однако в последней строке указывается только вес и текстура, без вида фруктов.

Кроме того, можно разработать алгоритм машинного обучения, чтобы попытаться определить, является ли плод апельсином или яблоком.

После того, как в алгоритм будут переданы данные для обучения, он узнает о различных характеристиках апельсина и яблока.

Следовательно, если предоставить данные о весе и текстуре, он может точно предсказать тип фруктов с этими характеристиками.

Как упоминалось ранее, глубокое обучение — это подмножество машинного обучения; Фактически, это просто метод реализации машинного обучения. Другими словами, DL — это следующая эволюция машинного обучения.

Алгоритмы DL примерно навеяны схемами обработки информации, обнаруженными в человеческом мозге.

Точно так же, как мы используем наш мозг для выявления закономерностей и классификации различных типов информации, можно научить алгоритмы глубокого обучения выполнять одни и те же задачи для машин.

Мозг обычно пытается расшифровать полученную информацию. Это достигается за счет маркировки и распределения элементов по различным категориям.

Всякий раз, когда мы получаем новую информацию, мозг пытается сравнить ее с известным элементом, прежде чем осмыслить ее — это та же концепция, которую используют алгоритмы глубокого обучения.

Например, искусственные нейронные сети (ИНС) — это тип алгоритмов, имитирующих то, как наш мозг принимает решения.

Сравнение глубокого обучения и машинного обучения может помочь вам понять их тонкие различия.

Например, в то время как DL может автоматически обнаруживать функции, которые будут использоваться для классификации, ML требует, чтобы эти функции предоставлялись вручную.

Кроме того, в отличие от машинного обучения, DL требует высокопроизводительных машин и значительно больших объемов обучающих данных для получения точных результатов.

Теперь вы понимаете разницу между AI, ML и DL?

Затем поднимите руки…

Мы обещаем разработать алгоритм ИИ, который сообщает нам, когда кто-то поднимает руку.

Что такое искусственный интеллект? Как работает ИИ, приложения и будущее?

Интеллект, демонстрируемый машинами, известен как искусственный интеллект. Искусственный интеллект стал очень популярным в современном мире. Это моделирование естественного интеллекта в машинах, которые запрограммированы на обучение и имитацию действий людей.Эти машины способны учиться с опытом и выполнять задачи, похожие на человеческие. По мере того, как такие технологии, как ИИ, продолжают развиваться, они будут иметь огромное влияние на качество нашей жизни. Вполне естественно, что сегодня каждый хочет каким-то образом подключиться к технологии искусственного интеллекта, будь то конечный пользователь или карьера в области искусственного интеллекта.

Чтобы узнать больше об этой области, ознакомьтесь с программой PG от Great Learning по искусственному интеллекту и машинному обучению для повышения квалификации. Этот курс искусственного интеллекта поможет вам изучить комплексную учебную программу в ведущих мировых школах и развить готовые к работе навыки искусственного интеллекта.Программа предлагает практический опыт обучения с лучшими преподавателями и преданной поддержкой наставников. По завершении вы получите сертификат Техасского университета в Остине. Great Learning Academy также предлагает бесплатные онлайн-курсы, которые могут помочь вам изучить основы или основы предмета и дать вам толчок в вашем путешествии по искусственному интеллекту.

1. Введение в искусственный интеллект?
2. Как работает искусственный интеллект?
3. Какие бывают типы искусственного интеллекта?
4. Где используется AI?
5. Каковы предпосылки для искусственного интеллекта?
6. Применение искусственного интеллекта в бизнесе?
7. Повседневные применения искусственного интеллекта
8. Работа в области искусственного интеллекта
9. Тенденции в карьере в области искусственного интеллекта
10. Будущее искусственного интеллекта
11. Фильмы об искусственном интеллекте

Краткий ответ на вопрос, что такое искусственный интеллект, зависит от того, кого вы спрашиваете.
Непрофессионал с мимолетным пониманием технологий связал бы их с роботами. Они сказали бы, что искусственный интеллект — это терминатор, который может действовать и думать сам по себе.
Если вы спросите об искусственном интеллекте исследователя ИИ, он ответит, что это набор алгоритмов, которые могут давать результаты без явных указаний на это. И все они будут правы. Подводя итог, можно сказать, что значение искусственного интеллекта:

• Интеллектуальная сущность, созданная людьми.
• Способен грамотно выполнять задачи без явных инструкций.
• Способен мыслить и действовать рационально и гуманно.

Даже если мы достигнем состояния, когда ИИ может вести себя как человек, как мы можем быть уверены, что он может продолжать вести себя таким же образом? Мы можем создать человеческое подобие ИИ-сущности с помощью:

• Тест Тьюринга
• Подход когнитивного моделирования
• Подход на основе закона мышления
• Подход рационального агента

Давайте подробно рассмотрим, как работают эти подходы:

Основа теста Тьюринга заключается в том, что объект искусственного интеллекта должен иметь возможность поддерживать разговор с агентом-человеком. В идеале агент-человек не должен заключать, что он разговаривает с искусственным интеллектом . Для достижения этих целей ИИ должен обладать следующими качествами:

• Обработка естественного языка для успешного общения.
• Представление знаний в качестве его памяти.
• Automated Reasoning, чтобы использовать сохраненную информацию, чтобы отвечать на вопросы и делать новые выводы.
• Машинное обучение для выявления закономерностей и адаптации к новым обстоятельствам.

Как следует из названия, этот подход пытается построить модель искусственного интеллекта, основанную на человеческом познании. Существует 3 подхода к раскрытию сущности человеческого разума:

• Самоанализ : наблюдение за нашими мыслями и построение модели на основе этого
• Психологические эксперименты : проведение экспериментов на людях и наблюдение за их поведением
• Визуализация мозга : Использование МРТ для наблюдения за работой мозга в различных сценариях и реплицируя это с помощью кода.

«Законы мысли» — это большой список логических утверждений, управляющих работой нашего разума. Те же законы могут быть кодифицированы и применены к алгоритмам искусственного интеллекта. Проблемы с этим подходом, потому что решение проблемы в принципе (строго в соответствии с законами мышления) и решение их на практике могут быть совершенно разными, требуя применения контекстных нюансов. Кроме того, есть некоторые действия, которые мы предпринимаем, не будучи на 100% уверенными в результате, который алгоритм не сможет воспроизвести, если имеется слишком много параметров.

Рациональный агент действует для достижения наилучшего возможного результата в своих нынешних обстоятельствах.
Согласно подходу, основанному на законах мышления, сущность должна вести себя в соответствии с логическими утверждениями. Но бывают случаи, когда нет логически правильного решения, с множественными результатами, включающими разные исходы и соответствующие компромиссы. Подход рационального агента пытается сделать наилучший выбор в текущих обстоятельствах.Это означает, что это гораздо более динамичный и адаптируемый агент.
Теперь, когда мы понимаем, как искусственный интеллект может действовать как человек, давайте посмотрим, как построены эти системы.

Создание системы искусственного интеллекта — это тщательный процесс обратного проектирования человеческих черт и возможностей машины и использования ее вычислительных возможностей для того, чтобы превзойти наши возможности.
Чтобы понять, как на самом деле работает искусственный интеллект, нужно глубоко погрузиться в различные поддомены искусственного интеллекта и понять, как эти области могут быть применены в различных областях отрасли.Вы также можете пройти курс искусственного интеллекта, который поможет вам получить всестороннее понимание.

• Машинное обучение : ML учит машину делать выводы и решения на основе прошлого опыта. Он выявляет закономерности, анализирует прошлые данные, чтобы сделать вывод о значении этих точек данных, чтобы прийти к возможному выводу без необходимости привлечения человеческого опыта. Эта автоматизация, позволяющая делать выводы на основе оценки данных, экономит человеческое время для предприятий и помогает им принимать более правильные решения.
• Глубокое обучение : Глубокое обучение — метод машинного обучения. Он учит машину обрабатывать входные данные через слои, чтобы классифицировать, делать выводы и предсказывать результат.
• Нейронные сети : Нейронные сети работают по тем же принципам, что и нейронные клетки человека. Они представляют собой серию алгоритмов, которые фиксируют взаимосвязь между различными лежащими в основе переменными и обрабатывают данные, как это делает человеческий мозг.
• Обработка естественного языка c: НЛП — это наука о чтении, понимании и интерпретации языка с помощью машины.Как только машина понимает, что пользователь намеревается сообщить, она реагирует соответствующим образом.
• Компьютерное зрение : Алгоритмы компьютерного зрения пытаются понять изображение, разбивая изображение и изучая различные части объектов. Это помогает машине классифицировать и извлекать уроки из набора изображений, чтобы принять лучшее решение о выходе на основе предыдущих наблюдений.
• Когнитивные вычисления : Алгоритмы когнитивных вычислений пытаются имитировать человеческий мозг, анализируя текст / речь / изображения / объекты так, как это делает человек, и пытается дать желаемый результат.

Не все типы ИИ все вышеперечисленные поля одновременно. Различные объекты искусственного интеллекта созданы для разных целей, и поэтому они различаются. ИИ можно классифицировать по типу 1 и типу 2 (в зависимости от функциональности). Вот краткое введение первого типа.

• Искусственный узкий интеллект (ANI)
• Общий искусственный интеллект (AGI)
• Искусственный суперинтеллект (ASI)

Давайте рассмотрим подробнее.

Это наиболее распространенная форма ИИ, которую вы сейчас можете найти на рынке. Эти системы искусственного интеллекта предназначены для решения одной-единственной проблемы и могут действительно хорошо выполнять единственную задачу. По определению, у них есть узкие возможности, например, рекомендовать продукт для пользователя электронной коммерции или предсказывать погоду. Это единственный существующий сегодня вид искусственного интеллекта.Они могут приблизиться к человеческому функционированию в очень специфических контекстах и ​​даже превосходить их во многих случаях, но преуспевают только в строго контролируемой среде с ограниченным набором параметров.

AGI все еще остается теоретической концепцией. Он определяется как ИИ, который обладает когнитивными функциями человеческого уровня в самых разных областях, таких как языковая обработка, обработка изображений, вычислительные функции и рассуждения и т. Д.
Мы все еще далеки от создания системы AGI. Система AGI должна состоять из тысяч систем искусственного узкого интеллекта, работающих в тандеме, взаимодействуя друг с другом, чтобы имитировать человеческие рассуждения. Даже с самыми продвинутыми вычислительными системами и инфраструктурами, такими как Fujitsu K или IBM Watson, им потребовалось 40 минут, чтобы смоделировать одну секунду нейронной активности. Это говорит как об огромной сложности и взаимосвязанности человеческого мозга, так и о масштабах проблемы создания ОИИ с нашими текущими ресурсами.

Здесь мы почти входим в область научной фантастики, но ASI рассматривается как логическое продолжение AGI. Система искусственного супер-интеллекта (ASI) сможет превзойти все человеческие возможности. Это будет включать в себя принятие решений, принятие рациональных решений и даже такие вещи, как улучшение искусства и построение эмоциональных отношений.
Когда мы достигнем уровня общего искусственного интеллекта, системы искусственного интеллекта смогут быстро улучшить свои возможности и продвинуться в области, о которых мы, возможно, даже не мечтали.Хотя разрыв между AGI и ASI будет относительно небольшим (некоторые говорят, что это всего лишь наносекунда, потому что именно так быстро научится искусственный интеллект), долгий путь впереди нас к самому AGI заставляет это казаться концепцией, которая уходит в далекое будущее. .

Обширные исследования в области искусственного интеллекта также делят его еще на две категории, а именно на сильный искусственный интеллект и слабый искусственный интеллект.Эти термины были придуманы Джоном Сёрлом, чтобы различать уровни производительности в различных типах машин ИИ. Вот некоторые из основных различий между ними.

Цель искусственного интеллекта — помочь человеческим возможностям и помочь нам принимать сложные решения с далеко идущими последствиями. Это ответ с технической точки зрения.С философской точки зрения, искусственный интеллект может помочь людям жить более осмысленной жизнью, лишенной тяжелого труда, и помочь управлять сложной сетью взаимосвязанных людей, компаний, государств и наций, чтобы они функционировали таким образом, который приносит пользу всему человечеству.
В настоящее время цель искусственного интеллекта разделяется всеми различными инструментами и методами, которые мы изобрели за последнюю тысячу лет — чтобы упростить человеческие усилия и помочь нам принимать более обоснованные решения.Искусственный интеллект также рекламировался как наше последнее изобретение, творение, которое должно было изобрести новаторские инструменты и услуги, которые экспоненциально изменят наш образ жизни, надеясь устранить раздоры, неравенство и человеческие страдания.
Но это все в далеком будущем — мы все еще далеки от таких результатов. В настоящее время искусственный интеллект используется в основном компаниями для повышения эффективности своих процессов, автоматизации ресурсоемких задач и для составления бизнес-прогнозов, основанных на достоверных данных, а не на интуиции.Как и все предшествующие технологии, затраты на исследования и разработки должны быть субсидированы корпорациями и государственными учреждениями, прежде чем они станут доступными для обычных неспециалистов. Чтобы узнать больше о назначении искусственного интеллекта и о том, где он используется, вы можете пройти курс искусственного интеллекта и понять детали курса искусственного интеллекта и его навыки сегодня.

AI используется в разных областях, чтобы давать представление о поведении пользователей и давать рекомендации на основе данных.Например, алгоритм прогнозирующего поиска Google использовал прошлые данные о пользователях, чтобы предсказать, что пользователь наберет в строке поиска дальше. Netflix использует прошлые пользовательские данные, чтобы порекомендовать, какой фильм пользователь может захотеть посмотреть следующим, заставляя пользователя подключиться к платформе и увеличивая время просмотра. Facebook использует прошлые данные пользователей, чтобы автоматически предлагать пометить ваших друзей, основываясь на их чертах лица на изображениях. ИИ повсеместно используется крупными организациями, чтобы упростить жизнь конечному пользователю. Использование искусственного интеллекта в целом попадает в категорию обработки данных, которая включает в себя следующее:

• Поиск в данных и оптимизация поиска для получения наиболее релевантных результатов
• Логические цепочки для рассуждений «если-то», которые могут применяться для выполнения строки команд на основе параметров
• Обнаружение шаблонов для выявления значимых шаблонов в большой набор данных для уникального понимания
• Прикладные вероятностные модели для прогнозирования будущих результатов

Нет сомнений в том, что технологии сделали нашу жизнь лучше.От музыкальных рекомендаций, направлений на карте, мобильного банкинга до предотвращения мошенничества — все взяли на вооружение ИИ и другие технологии. Есть тонкая грань между продвижением и разрушением. У медали всегда две стороны, и это тоже касается ИИ. Давайте посмотрим на некоторые преимущества искусственного интеллекта-

• Снижение человеческих ошибок
• Доступно круглосуточно 7
• Помогает в повторяющейся работе
• Цифровая поддержка
• Более быстрые решения
• Rational Decision Maker
• Медицинские приложения
• Повышает безопасность
• Эффективное общение

Давайте ближе взгляд

Как новичок, вот некоторые из основных требований, которые помогут начать изучение предмета.

1. Сильная позиция в математике, а именно в исчислении, статистике и вероятности.
2. Хороший опыт работы с такими языками программирования, как Java или Python.
3. Сильная позиция в понимании и написании алгоритмов.
4. Большой опыт работы в области анализа данных.
5. Хорошие знания по дискретной математике.
6. Желание изучать языки машинного обучения.

AI действительно может трансформировать многие отрасли с широким спектром возможных вариантов использования.Все эти разные отрасли и сценарии использования объединяет то, что все они управляются данными. Поскольку искусственный интеллект по своей сути является эффективной системой обработки данных, везде есть большой потенциал для оптимизации.

Давайте посмотрим на отрасли, в которых ИИ сейчас процветает.

• Администрирование: ИИ-системы помогают выполнять рутинные повседневные административные задачи, сводя к минимуму человеческие ошибки и повышая эффективность.Транскрипция медицинских заметок с помощью НЛП и помогает структурировать информацию о пациентах, чтобы врачам было легче ее читать.
• Телемедицина: В неэкстренных ситуациях пациенты могут обратиться к системе искусственного интеллекта больницы, чтобы проанализировать свои симптомы, ввести свои жизненные показатели и оценить, нужна ли медицинская помощь. Это снижает нагрузку на медицинских специалистов, поскольку они обращаются к ним только с критическими случаями.
• Вспомогательная диагностика: Благодаря компьютерному зрению и сверточным нейронным сетям ИИ теперь может считывать снимки МРТ для проверки опухолей и других злокачественных новообразований в геометрической прогрессии быстрее, чем это делают радиологи, со значительно меньшей погрешностью.
• Операции с использованием роботов: Операции с использованием роботов имеют очень незначительную погрешность и позволяют стабильно выполнять операции круглосуточно, не уставая. Поскольку они работают с такой высокой степенью точности, они менее инвазивны, чем традиционные методы, что потенциально сокращает время, которое пациенты проводят в больнице, восстанавливаясь.
• Мониторинг показателей жизнедеятельности: Состояние здоровья человека — это непрерывный процесс, зависящий от различных уровней соответствующих показателей жизненно важных показателей.Сейчас, когда носимые устройства становятся популярными на массовом рынке, эти данные недоступны в оперативном режиме, они просто ждут, чтобы их проанализировали, чтобы предоставить практические идеи. Поскольку показатели жизненно важных функций могут предсказывать колебания состояния здоровья еще до того, как пациент об этом узнает, здесь есть множество приложений для спасения жизни.

• Лучшие рекомендации: Обычно это первый пример, который люди приводят, когда их спрашивают о бизнес-приложениях ИИ, и это потому, что в этой области ИИ уже принес отличные результаты.Большинство крупных игроков в сфере электронной коммерции используют искусственный интеллект, чтобы давать рекомендации по продуктам, которые могут быть интересны пользователям, что привело к значительному увеличению их прибыли.
• Чат-боты: Еще один известный пример, основанный на распространении чат-ботов с искусственным интеллектом в разных отраслях и на всех других веб-сайтах, которые мы посещаем. Эти чат-боты теперь обслуживают клиентов в нерабочие часы и часы пик, устраняя узкое место в ограниченных человеческих ресурсах.
• Фильтрация спама и фальшивых обзоров: Из-за большого количества обзоров, которые получают такие сайты, как Amazon, человеческий глаз не может сканировать их, чтобы отфильтровать вредоносный контент. Используя возможности НЛП, искусственный интеллект может сканировать эти отзывы на предмет подозрительных действий и отфильтровывать их, улучшая качество обслуживания покупателей.
• Оптимизация поиска: Вся электронная коммерция зависит от пользователей, которые ищут то, что они хотят, и от способности их найти.Искусственный интеллект оптимизирует результаты поиска на основе тысяч параметров, чтобы пользователи могли найти именно тот продукт, который они ищут.
• Цепочка поставок: ИИ используется для прогнозирования спроса на различные продукты в разные периоды времени, чтобы они могли управлять своими запасами для удовлетворения спроса.

• Формирование культуры труда: ИИ используется для анализа данных сотрудников и распределения их в нужные команды, назначения проектов на основе их компетенций, сбора отзывов о рабочем месте и даже попыток предсказать, находятся ли они на грани уходят из своей компании.
• Наем: С НЛП ИИ может просмотреть тысячи резюме за считанные секунды и убедиться, что они подходят. Это выгодно, потому что в нем не будет ошибок или предубеждений, связанных с человеческим фактором, и значительно сократится продолжительность циклов найма.

Область робототехники развивалась еще до того, как ИИ стал реальностью. На этом этапе искусственный интеллект помогает робототехнике быстрее внедрять инновации с помощью эффективных роботов.Роботы в искусственном интеллекте нашли применение в различных отраслях и отраслях, особенно в производстве и упаковке. Вот несколько приложений роботов в AI:

• AI вместе с передовыми системами технического зрения может помочь в коррекции курса в реальном времени
• Он также помогает роботам узнать, какой путь лучше всего подходит для определенного процесса во время его работы

• Роботы с искусственным интеллектом используются для обслуживания клиентов в розничной торговле и гостиничном бизнесе
• Эти роботы используют обработку естественного языка для интеллектуального взаимодействия с клиентами, как человек
• Чем больше эти системы взаимодействуют с людьми, тем больше они узнают с помощью помощь машинного обучения

• AI обеспечивает более быструю, дешевую и точную упаковку.
• Он помогает сохранить определенные движения, которые выполняет робот, и постоянно совершенствует их, облегчая установку и перемещение роботизированных систем

• Роботизированные системы сегодня продаются как системы с открытым исходным кодом, имеющие возможности искусственного интеллекта.
• Таким образом, пользователи могут научить роботов выполнять индивидуальные задачи на основе конкретного приложения
• Например: мелкое сельское хозяйство

1. Прогнозы на основе искусственного интеллекта Google (например, Google Maps)
2. Приложения для совместного использования поездок (например, Uber, Lyft)
3. AI Автопилот в коммерческих рейсах
4. Спам-фильтры для электронной почты
5. Средства и средства для проверки плагиата
6. Распознавание лиц
7. Рекомендации по поиску
8. Функции преобразования голоса в текст
9. Умные личные помощники (E.г .: Siri, Alexa)
10. Защита и предотвращение мошенничества.

рабочих мест в области искусственного интеллекта неуклонно росли за последние несколько лет и будут продолжать расти ускоренными темпами. 57% индийских компаний с нетерпением ждут возможности нанять подходящих специалистов, чтобы соответствовать рыночным настроениям . В среднем, было повышено на 60-70% зарплат соискателей, которые успешно перешли на роль ИИ .Мумбаи остается высоким в соревновании, за ним следуют Бангалор и Ченнаи. Согласно исследованиям, спрос на рабочие места с искусственным интеллектом увеличился, но эффективная рабочая сила не успевала за ним. Согласно ВЭФ, к 2020 году в сфере искусственного интеллекта будет создано 133 миллиона рабочих мест .

Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), которая определяет один из основных принципов искусственного интеллекта — способность учиться на собственном опыте, а не просто на инструкциях.Алгоритмы машинного обучения
автоматически обучаются и улучшаются, изучая их результаты. Им не нужны явные инструкции для получения желаемого результата. Они учатся, наблюдая за доступными им наборами данных и сравнивая их с примерами окончательного результата. Они исследуют окончательный результат на наличие каких-либо распознаваемых паттернов и попытаются реконструировать фасеты, чтобы получить результат.

Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения, связанный с алгоритмами, основанными на структуре и функциях мозга, которые называются искусственными нейронными сетями.Концепции глубокого обучения используются для обучения машин тому, что естественно для нас, людей. Используя глубокое обучение, компьютерную модель можно научить выполнять действия по классификации, используя в качестве входных данных изображение, текст или звук.
Deep Learning становится популярным, поскольку модели способны достигать высочайшей точности. Большие помеченные наборы данных используются для обучения этих моделей вместе с архитектурами нейронных сетей.
Проще говоря, Deep Learning использует имитацию мозга, чтобы сделать алгоритмы обучения эффективными и простыми в использовании.Давайте теперь посмотрим, в чем разница между глубоким обучением и машинным обучением.

Какая связь между AI, ML и DL?

Как показано на изображении выше, три концентрических овала описывают DL как подмножество ML, которое также является еще одним подмножеством AI. Следовательно, ИИ — это всеобъемлющая концепция, которая зародилась изначально. Затем последовал ML, который позже стал процветать, и, наконец, DL, который теперь обещает вывести достижения AI на новый уровень.

Компонент искусственного интеллекта, обработки естественного языка — это способность машины понимать человеческий язык в том виде, на котором на нем говорят.Цель НЛП — понять и расшифровать человеческий язык, чтобы в конечном итоге представить результат. Большинство техник НЛП используют машинное обучение для извлечения информации из человеческого языка.
Также читайте: Самые многообещающие роли для искусственного интеллекта в Индии

Компьютерное зрение — это область исследований, в которой разрабатываются методы, позволяющие компьютерам «видеть» и понимать цифровые изображения и видео.Цель компьютерного зрения — сделать выводы из визуальных источников и применить их для решения реальной проблемы.

Сегодня существует множество приложений компьютерного зрения, и будущее имеет огромные возможности.

• Распознавание лиц для систем наблюдения и безопасности
• Розничные магазины также используют компьютерное зрение для отслеживания запасов и клиентов
• Автономные транспортные средства
• Компьютерное зрение в медицине используется для диагностики заболеваний
• Финансовые учреждения используют компьютерное зрение для предотвращения мошенничества, разрешают мобильные депозиты и визуальное отображение информации

— это серия алгоритмов, имитирующих работу человеческого мозга, для определения основных взаимосвязей и закономерностей в наборе данных.
Также читайте: Взгляд на глобальные стратегии искусственного интеллекта

Концепция нейронных сетей нашла применение при разработке торговых систем для финансового сектора. Они также помогают в разработке таких процессов, как прогнозирование временных рядов, классификация ценных бумаг и моделирование кредитного риска.

Как люди, мы всегда были очарованы технологическими изменениями и фантастикой, прямо сейчас мы живем среди величайших достижений в нашей истории.Искусственный интеллект стал следующим большим достижением в области технологий. Организации по всему миру предлагают революционные инновации в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Искусственный интеллект не только влияет на будущее каждой отрасли и каждого человека, но также является основным двигателем новых технологий, таких как большие данные, робототехника и Интернет вещей. Учитывая темпы роста, в обозримом будущем он продолжит выступать в роли технологического новатора.Следовательно, есть огромные возможности для подготовленных и сертифицированных профессионалов сделать успешную карьеру. По мере того, как эти технологии продолжают развиваться, они будут оказывать все большее и большее влияние на социальную среду и качество жизни.

Получение сертификата в области искусственного интеллекта даст вам преимущество перед другими кандидатами в этой отрасли. Благодаря таким достижениям, как распознавание лиц, искусственный интеллект в здравоохранении, чат-боты и многое другое, пришло время проложить путь к успешной карьере в области искусственного интеллекта.Виртуальные помощники уже вошли в повседневную жизнь, помогая нам экономить время и силы. Беспилотные автомобили от технологических гигантов, таких как Tesla, уже показали нам первый шаг в будущее. ИИ может помочь снизить и предсказать риски изменения климата, позволяя нам изменить ситуацию, пока не стало слишком поздно. И все эти достижения — только начало, впереди еще много всего. Считается, что к 2022 году искусственный интеллект создаст 133 миллиона новых рабочих мест в сфере искусственного интеллекта.

Вопрос. Где используется ИИ?

Отв. . Искусственный интеллект используется во многих отраслях по всему миру. Некоторые из отраслей, которые глубоко погрузились в сферу ИИ в поисках новых приложений, — это электронная коммерция, розничная торговля, безопасность и наблюдение. Спортивная аналитика, производство и производство, автомобилестроение и другие.

Вопрос. Как ИИ помогает в нашей жизни?

Отв. Виртуальные цифровые помощники изменили способ выполнения наших повседневных задач. Алекса и Сири стали настоящими людьми, с которыми мы взаимодействуем каждый день, удовлетворяя все наши маленькие и большие потребности. Способность к естественному языку и способность учиться без вмешательства человека — вот причины, по которым они развиваются так быстро и становятся похожими на людей в своем взаимодействии, только более умными и быстрыми.

Вопрос. Алекса — это ИИ?

Отв. Да, Алекса — это искусственный интеллект, который живет среди нас.

Вопрос. Является ли Siri ИИ?

Отв. Да, как и Алекса, Siri — это искусственный интеллект, который использует передовые технологии машинного обучения для работы.

Вопрос. Зачем нужен ИИ?

Отв. AI делает каждый процесс лучше, быстрее и точнее. У него также есть несколько очень важных приложений, таких как идентификация и прогнозирование мошеннических транзакций, более быстрый и точный кредитный рейтинг и автоматизация интенсивных методов управления данными вручную.Искусственный интеллект улучшает существующие процессы в различных отраслях и приложениях, а также помогает в разработке новых решений проблем, которые сложно решить вручную.

Вопрос. Что такое искусственный интеллект с примерами?

Отв. Искусственный интеллект — это интеллектуальная сущность, созданная людьми. Он способен разумно выполнять задачи без явных указаний на это. Мы используем ИИ в повседневной жизни, даже не осознавая этого.Spotify, Siri, Google Maps, YouTube, все эти приложения используют ИИ для своей работы.

Вопрос. Насколько опасен ИИ?

Отв. Хотя есть несколько предположений об опасности ИИ, на данный момент мы не можем сказать, что ИИ опасен. Это принесло пользу нашей жизни несколькими способами.

Вопрос. Какова цель ИИ?

Отв. Основная цель ИИ — дать возможность компьютерам и машинам выполнять интеллектуальные задачи, такие как решение проблем, принятие решений, восприятие и понимание человеческого общения.

Вопрос. В чем преимущества искусственного интеллекта?

Отв. Есть несколько преимуществ искусственного интеллекта. Они перечислены ниже:

• Доступно круглосуточно
• Цифровая поддержка
• Более быстрые решения
• Новые изобретения
• Сокращение человеческих ошибок
• Помогает в повторяющихся работах

Ques. Кто изобрел ИИ?

Отв. Термин «искусственный интеллект» был придуман Джоном Маккарти.Его считают отцом AI.

Вопрос. Будущее за искусственным интеллектом?

Отв. В настоящее время мы живем в условиях величайших достижений искусственного интеллекта в истории. Он стал следующим лучшим достижением в технологиях и повлиял на будущее почти каждой отрасли. В связи с увеличением спроса растет потребность в профессионалах в области ИИ. По данным WEF, к 2022 году искусственный интеллект создаст 133 миллиона новых рабочих мест в сфере искусственного интеллекта.Да, будущее за искусственным интеллектом.

Вопрос. Что такое ИИ и его применение?

Отв. AI проложил себе путь в различных отраслях промышленности. Будь то игры или здравоохранение. AI везде. Вы узнали, что функция распознавания лиц на наших телефонах использует ИИ? Карты Google также используют ИИ в своем приложении, и он является частью нашей повседневной жизни больше, чем мы думаем. Спам-фильтры в электронных письмах, функции преобразования голоса в текст, рекомендации по поиску, защита и предотвращение мошенничества, приложения для совместного использования поездок — вот некоторые из примеров ИИ и его применения.

Что вы думаете о будущем искусственного интеллекта? Оставляйте свои комментарии ниже.

Если вы хотите глубже изучить ИИ, прочтите в нашем блоге некоторые из лучших книг по искусственному интеллекту.

1. Учебник по машинному обучению
2. Куда нас приведет борьба за искусственный интеллект и человеческий интеллект?
3. Обработка естественного языка
4. Глубокое обучение для компьютерного зрения

“ Начните свое путешествие по искусственному интеллекту с отличного обучения, которое предлагает высококлассное обучение искусственному интеллекту с обучением мирового уровня от лидеров отрасли.