Miesiąc: maj 2024

https://aie24.pl/

Patrząc na modelowanie statystyczne, zauważysz, że analiza odwrócenia będzie procesem szacowania różnych relacji, które widzisz między zmiennymi. Będzie to obejmować techniki, których używasz podczas analizowania i modelowania kilku zmiennych jednocześnie, ilekroć koncentrujesz się na pokazaniu związku między zmienną niezależną i zależną. Analiza odwrócenia pomoże Ci zrozumieć, jak zmieni się zwykła wartość zmiennej zależnej, podczas gdy zmienna niezależna nie ulegnie zmianie. Odwrócenie ma również na celu oszacowanie warunkowego oczekiwania dla zmiennej zależnej na podstawie zmiennej niezależnej i średniej wartości tej zmiennej. Rzadziej zobaczysz kwantyl lub parametry lokalizacji dla rozkładu warunkowego zmiennej zależnej od tego, czym jest zmienna niezależna. W większości przypadków oszacowanie będzie wyrażeniem zmiennej niezależnej, którą będziemy nazywać wyrażeniem odwrócenia. Zajmując się analizą rewersji, wykażesz także swoje zainteresowanie charakterystyką wariancji zmiennej zależnej względem wyrażenia, które zostanie opisane jako rozkład prawdopodobieństwa. Jednym z podejść, jakie można zastosować, jest analiza warunkowa, która przyjmie oszacowanie wartości maksymalnej zamiast średniej zmiennych zależnych w oparciu o podaną zmienną niezależną, dzięki czemu można zdecydować, czy zmienna niezależna jest konieczna, ale niewystarczająca dla wartości nadawanej zmiennej zależnej. Będziesz używać wersji rewersyjnej do prognozowania i gdy pokrywa się ona z uczeniem maszynowym. Użyjesz go również jako sposobu na zrozumienie związku pomiędzy zmiennymi niezależnymi i zależnymi. Kiedy mamy do czynienia z ograniczoną okolicznością, można zastosować odwrócenie, aby wywnioskować związek przyczynowy pomiędzy zmiennymi. Może to jednak zakończyć się fałszywym związkiem; dlatego należy zachować ostrożność podczas korzystania z rewersji. Istnieje kilka technik, które można zastosować do odwracania, np. liniowe odwrócenie lub odwrócenie metodą najmniejszych kwadratów. Twoje wyrażenie odwrócenia zostanie zdefiniowane w kategoriach liczb skończonych, które nie będą miały znanego parametru. Odwrócenie nieparametryczne będzie techniką stosowaną przy umożliwieniu użycia wyrażenia odwrócenia dla zestawu wyrażeń, które mogą powodować nieskończoność wymiarową. Wydajność analizy rewersji będzie zależeć od metod, które praktykujesz jako formę procesów generowania danych oraz ich powiązania z podejściem odwrócenia, którego używasz – ponieważ prawdziwa forma generowania danych nie zawsze będzie znana od czasu analizy rewersji będzie zależeć od zakresu przyjętych założeń. Twoje założenia muszą być możliwe do przetestowania, aby sprawdzić, czy dostarczono wystarczającą ilość danych.

https://aie24.pl/

Wydawało się, że rok 2012 był rokiem pojawienia się technologii big data, które stały się wszystkim dla wszystkich. Ale w 2013 roku analiza dużych zbiorów danych stała się modna. Kiedy zdobędziesz znaczną ilość danych, będziesz musiał nimi zarządzać, ale będziesz także chciał wyciągnąć ze zbiorów najbardziej przydatne informacje, a to będzie trudniejsze wyzwanie. Big data nie tylko zmienią narzędzia, których używasz, ale także zmienią sposób, w jaki ludzie myślą o ekstrakcji i interpretacji danych. Zwykle nauka o danych będzie metodą prób i błędów, co będzie niemożliwe w przypadku pracy z większymi i niejednorodnymi zbiorami danych. Jednak im więcej danych będzie dostępnych, tym zwykle będzie mniej opcji konstruowanych dla modeli predykcyjnych ze względu na małą liczbę narzędzi, które są w stanie przetworzyć ogromną ilość informacji w rozsądnym czasie. Ponadto tradycyjne rozwiązania statystyczne będą skupiać się na analizach, które są statyczne, co ograniczy próbki do analizy, które są zamrożone w czasie i zazwyczaj dadzą wyniki, które są przewyższające i niewiarygodne. Jednakże inne alternatywy rozwiążą problemy związane z dziedzinami badawczymi, które będą rozszerzane, a będzie to uczenie maszynowe. Statystyka i informatyka wychodzą na rynek aplikacje, które będą skupiać się na opracowywaniu algorytmów, które będą szybkie i wydajne w przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym, a celem będzie dostarczanie dokładnych prognoz. Niektóre aplikacje będą wykorzystywane w sprawach biznesowych, np. w informowaniu klientów, ile produktu powinni kupić lub w celu wykrywania oszustw. Techniki stosowane w uczeniu maszynowym rozwiązują również problemy aplikacyjne, takie jak obliczanie statystyk w czasie rzeczywistym, a także dostarczanie wiarygodnych analiz przy użyciu metod ogólnych i automatycznych w celu uproszczenia zadań analityka danych.

https://aie24.pl/

Sieci neuronowe będą paradygmatami programowania inspirowanymi biologią, aby umożliwić komputerowi PC uczenie się na podstawie obserwowanych danych. Głębokie uczenie się to zestaw technik, które będziesz stosować w sieciach neuronowych. Zarówno sieci neuronowe, jak i głębokie uczenie się zapewnią najlepsze rozwiązanie każdego problemu, na jaki możesz się natknąć podczas pracy z rozpoznawaniem i przetwarzaniem obrazu, mowy i języka naturalnego. Ludzki układ wzrokowy jest złożony i jest jedną z najciekawszych rzeczy, które można badać, ponieważ nigdy w pełni nie zrozumiesz, jak współpracuje z innymi częściami twojego ciała. Weźmy na przykład pismo odręczne. Wiele osób będzie w stanie spojrzeć na coś, co jest napisane i bez problemu powiedzieć, co jest napisane, ale niewielki wysiłek potrzebny do rozpoznania tego, co jest napisane, jest w rzeczywistości zwodniczy. Jeśli spojrzysz na różne półkule mózgu, zdasz sobie sprawę, że twoja kora wzrokowa ma kilka milionów neuronów, które będą połączone. Jednak twój wzrok nie będzie połączony z korą wzrokową, ale zamiast tego z szeregiem kory, które obejmują twój wzrok; dzięki temu możesz przetwarzać nawet najbardziej złożone obrazy. Wnętrze Twojej głowy to w zasadzie superkomputer, który został udoskonalony przez ewolucję. Umiejętność rozpoznawania pisma ręcznego nie zawsze jest łatwa, ale Twój mózg przystosował się do miejsca, w którym będziesz to robić nieświadomie. Niezbyt często poświęcamy czas na myślenie o tym, jak złożony jest nasz system wzrokowy. Tak jak trudno jest rozpoznać wzorce wizualne, tak i na komputerze PC nie będzie tych problemów. Będzie to jednak wyglądało inaczej niż sami to zrobimy. Nasze mózgi rozpoznają kształty i sposób, w jaki są zapisywane rzeczy, ale jak powiedzieć to komputerowi? Będziesz musiał ustalić zasady, a zasady te zagubią się w wyjątkach i zastrzeżeniach, które będziesz musiał stworzyć. Podejście oparte na sieci neuronowej pozwoli jednak spojrzeć na problem w inny sposób. Będzie wymagać dużej liczby liczb zapisanych odręcznie i wyszkolonych w rozpoznawaniu różnych kształtów, aby móc robić to, co potrafi nasz mózg. Zasadniczo sieć neuronowa użyje przykładów znajdujących się we wprowadzanych danych, aby wywnioskować reguły ustalone jako sposób rozpoznawania liczb pisanych odręcznie. Im więcej przykładów trenujących program, tym więcej sieci będzie w stanie nauczyć się więcej opcji pisma odręcznego, aby poprawić swoją dokładność. Sieci neuronowe będą współpracować ze sztucznym neuronem zwanym perceptronem, który został opracowany w latach 60. XX wieku przez Franka Rosenblatta. Ale kiedy spojrzymy na to dzisiaj, będzie on używany jak inne modele sztucznych neuronów. Twój główny neuron będzie znany jako neuron esicy. Aby zrozumieć neuron esowaty, musisz zrozumieć perceptrony. Perceptrony będą przyjmować kilka danych wejściowych binarnych i dawać pojedynczy wynik binarny. Rosenblatt wymyślił jedną regułę, która będzie stosowana przy rozpatrywaniu wyników perceptronów. W tym przypadku wagi stały się sposobem wyrażania rzeczywistych liczb i przywiązują wagę do danych wejściowych i wyników. Wynik dla neuronu będzie wynosił zero lub jeden i określi wagę sumy oraz to, czy jest ona mniejsza lub większa od wartości progowej. Wartość progowa będzie liczbą rzeczywistą, która będzie używana w parametrach neuronu. Pomyśl o perceptronie jako o urządzeniu, które będzie podejmować decyzje na podstawie ważenia dowodów. Na przykład, jeśli chcesz wybrać się na wycieczkę rodzinną, musisz wziąć pod uwagę kilka rzeczy, aby ustalić, czy będziesz mógł wybrać się na wycieczkę zgodnie z planem:

1. Czy samochód jest wystarczająco duży dla każdego, kto chce jechać?
2. Czy pogoda będzie ładna?
3. Co musisz spakować na dłuższy wyjazd?

Każdy czynnik będzie można przedstawić za pomocą zmiennej binarnej. Patrząc na wagi i progi problemu, możesz stworzyć różne modele procesu decyzyjnego. Twój perceptron będzie tym, co zadecyduje, czy pójdziesz na wycieczkę, czy nie. Kiedy opuścisz próg, najprawdopodobniej udasz się na wycieczkę z rodziną. Pamiętaj, że twój perceptron nie będzie kompletnym modelem procesu decyzyjnego, jaki może wykonać człowiek. Jednakże twój perceptron będzie w stanie rozważyć różne dowody, aby podjąć decyzje, które musisz podjąć, co powinno wydawać się bardziej prawdopodobne w przypadku złożonej sieci perceptronów, które będą podejmować drobne decyzje, których możesz nie zauważyć. Chociaż algorytm uczący się wydaje się najlepszym rozwiązaniem, jak zamierzasz stworzyć algorytm dla sieci neuronowej? Zastanów się, czy masz sieć dla swoich perceptronów, której możesz użyć do rozwiązywania problemów. Dane wejściowe dla sieci będą przypominać surowe dane pikseli skanowane do programu, dzięki czemu sieć będzie mogła poznać wagi i błędy systematyczne, co umożliwi prawidłową klasyfikację wyniku. Jeśli dokonasz jakichkolwiek zmian w wadze w sieci, twój wynik będzie odpowiadał wprowadzonej zmianie. Jednak rzeczywistość perceptronów jest taka, że gdy nastąpi zmiana wag, istnieje możliwość, że perceptron całkowicie się odwróci z powodu tej zmiany. Ta zmiana spowoduje, że zachowanie całej sieci zmieni się całkowicie i stanie się bardziej złożone. Tak więc, chociaż jeden z Twoich numerów zostanie poprawnie sklasyfikowany, Twoja sieć będzie zachowywać się w sposób trudny do kontrolowania. Nowe zachowanie Twojej sieci utrudni dostrzeżenie, jak należy zmodyfikować wagi i podstawy, aby sieć była bliższa pożądanemu zachowaniu. Dlatego musi istnieć sprytny sposób obejścia tego problemu, który może nie być od razu oczywisty. Możesz przezwyciężyć ten problem, po prostu wprowadzając nowy neuron zwany neuronem esowatym. Te neurony będą podobne do perceptronów, ale zostaną zmodyfikowane w taki sposób, że gdy dokonasz niewielkich zmian, spowodują jedynie niewielką zmianę w wyniku, zamiast ryzykować, że wynik zmieni się całkowicie. Jest to niezwykle ważne, ponieważ neuron esowaty będzie mógł nauczyć się zachowania sieci. Twój neuron esowaty będzie otrzymywał sygnały wejściowe podobne do twojego perceptronu. Jednakże będzie w stanie przyjąć dowolną wartość mieszczącą się pomiędzy zerem a jeden, co oznacza, że możesz użyć miejsc dziesiętnych znajdujących się pomiędzy tymi dwiema liczbami jako prawidłowych danych wejściowych dla twojego neuronu esowatego. Podobnie jak perceptron, sigmoid będzie miał wagę dla każdego sygnału wejściowego, a także odchylenie obejmujące wszystko w tym neuronie. Jednakże twój wynik nie będzie wynosić zero lub jeden; będzie to znane jako wyrażenie sigmoidalne i będzie zdefiniowane za pomocą następującego równania:

σ(z)≡1/1+e−z

Innym sposobem spojrzenia na to jest zestawienie wyników działania neuronu esowatego z danymi wejściowymi:

1/1+exp(−Σjwjxj−b)

Kiedy po raz pierwszy spojrzysz na swój neuron esowaty, będzie on wyglądał zupełnie inaczej niż twoje perceptrony. Jednak wyrażenie algebraiczne sigmoidalnego będzie wydawać się nieprzejrzyste i tak, jakbyś nigdy nie był w stanie go opanować. Jednakże będziesz w stanie to zrobić, ponieważ istnieje wiele podobieństw między twoimi perceptronami a neuronami esicy. Aby zrozumieć podobieństwa, musisz przyjrzeć się modelowi perceptronu, takiemu jak z≡w ⋅ x+b, w którym masz dużą liczbę dodatnią. Co oznacza, że e−z≈0e−z≈0 i σ(z)≈1 są równe. Ostatecznie twój neuron esowaty będzie dużą liczbą dodatnią, tak jak byłoby to w przypadku perceptronu. Teraz pomyśl o tym tak, jakbyś pracował z liczbami ujemnymi, wtedy twoje zachowanie esowate będzie takie samo jak perceptronu. Jedynym momentem, w którym zobaczysz odchylenie od modelu perceptronu, jest niewielka wielkość. Ale jaka jest twoja matematyczna postać σ? Prawda jest taka, że dokładna forma tej zmiennej nie ma wpływu, ponieważ będziemy chcieli skupić się na kształcie naszego wyrażenia. Jeśli ta funkcja będzie wyrażeniem krokowym, wówczas twój neuron esowaty stanie się perceptronem, ponieważ wynik będzie wynosił zero lub jeden, w zależności od tego, czy równanie daje wynik dodatni, czy ujemny. Kiedy użyjesz funkcji dla σ, otrzymasz gładki perceptron. Jednak to, jak gładka jest twoja ekspresja, nie jest czymś, na czym musisz poświęcać dużo czasu. Gładkość po prostu zmodyfikuje wagi i odchylenie, co następnie zmieni wynik dla twojego neuronu esicy. Dzięki rachunku różniczkowego Twój wynik będzie przewidywany za pomocą tego równania:

Δwynik≈ Σj ∂ wynik / ∂wjΔwj + ∂wynik / ∂b Δb,

Suma, która zostanie znaleziona po wszystkich Twoich wagach, oraz Twój wynik, wykażą częściową pochodną Twojego wyniku, z szacunkiem niezbędnym dla Twoich wag. Nie powinieneś się zbytnio martwić, jeśli okaże się, że nie czujesz się komfortowo pracując z pochodnymi cząstkowymi. Powyższe wyrażenie będzie wyglądało na złożone ze względu na wszystkie zawarte w nim pochodne cząstkowe, ale w rzeczywistości przekonasz się, że jest całkiem proste, patrząc na wynik jako na wyrażenie liniowe. Liniowość będzie łatwa do wybrania mniejszych zmian wprowadzanych w wagach i podstawach, aby uzyskać żądaną zmianę wyniku. Dlatego twój neuron esowaty będzie zachowywał się tak samo jak perceptron, co sprawi, że łatwiej ci będzie ustalić, jak zmienić swoje wagi i uprzedzenia, aby zmienić wynik. Jeśli kształt jest najważniejszy, to nie będzie to dokładna forma, która będzie powodem użycia o w równaniu. Kiedy patrzysz na zmiany, które powodują użycie innego wyrażenia aktywującego, wówczas wartość tej pochodnej cząstkowej zmieni się w równaniu. Tak więc, kiedy później obliczysz te pochodne, twoja funkcja użyje algebry i uprości ją tak, aby wykładnicze miały właściwości, z którymi będziesz mógł pracować po zróżniczkowaniu. Kiedy zinterpretujesz wynik uzyskany z neuronu esowatego, zobaczysz, że jedną z największych różnic będą perceptrony i neurony, w przypadku których neurony nie dają zera ani jedynki. Mogą mieć dowolny wynik, pod warunkiem, że wynik jest liczbą rzeczywistą i mieści się w przedziale od zera do jeden. Będzie to przydatne, jeśli chcesz, aby wynik reprezentował średnią intensywność pikseli znajdujących się na obrazie. Czasami jednak będzie to stanowić problem. Weźmy na przykład sytuację, w której chcesz, aby Twój wynik wskazywał, że Twój obraz ma dziewięć lub nie ma dziewięciu. Łatwiej będzie to zrobić, jeśli wynik dla twojego perceptronu będzie wynosić zero lub jeden. Jednak w praktyce będziesz musiał ustalić konwencję, aby sobie z tym poradzić, abyś mógł zinterpretować wynik dla co najmniej połowy obrazu, który będzie wskazywał liczbę, którą faktycznie chcesz. Oznacza to, że każdy wynik mniejszy niż połowa oznacza, że wynik nie będzie taki, jaki chcesz.

https://aie24.pl/

W zależności od charakteru uczenia się, uczenie maszynowe można podzielić na trzy kategorie:

1. Uczenie się bez nadzoru: etykiety nie będą nadawane używanym algorytmom uczenia się, które opuszczą algorytm w celu znalezienia własnej struktury na wejściu. Możesz wykorzystać uczenie się bez nadzoru jako cel w znajdowaniu wzorców ukrytych w danych, których używasz, lub jako środek do osiągnięcia celu.
2. Uczenie się pod nadzorem: Twój komputer będzie otrzymywał dane wejściowe oraz oczekiwany wynik, dzięki czemu będzie mógł nauczyć się ogólnej zasady mapowania danych wejściowych i wyników.
3. Uczenie się przez wzmacnianie: będzie program na komputer PC, który będzie współpracował z dynamicznym środowiskiem, aby osiągnąć określone cele, na przykład podczas gry przeciwko przeciwnikowi. Program będzie Ci przekazywał informacje zwrotne w formie nagród i kar w miarę poruszania się po przestrzeni problemu.

Istnieje półnadzorowane uczenie się, które można podzielić na nadzorowane i nienadzorowane. Będzie to miało miejsce wtedy, gdy będziesz dawać sygnały treningowe, które nie są kompletne w zestawie treningowym, więc program będzie musiał wykonać część pracy. Transdukcja będzie miała miejsce zawsze, gdy zasada dotyczy całego problemu, np. czasu uczenia się. Ale to nie zadziała, jeśli brakuje celów. Uczenie maszynowe obejmuje również takie kategorie, jak uczenie się, w przypadku którego program będzie uczył się indukcyjnego obciążenia programu w oparciu o doświadczenia, które miały miejsce wcześniej. Uczenie się rozwojowe będzie tożsame z uczeniem się robotów, gdzie program będzie w stanie wygenerować własną sekwencję na podstawie sytuacji uczenia się, przez które przechodzi, tak aby mógł uczyć się nowych umiejętności poprzez interakcje z ludźmi i innymi programami oraz samokształcenie. badanie.

Jeszcze inna kategoria uczenia maszynowego będzie miała miejsce, jeśli weźmiemy pod uwagę wynik działania systemu uczenia maszynowego:

1. Klasyfikacja wejść zostanie podzielona na co najmniej dwie klasy, w których użytkownik będzie musiał stworzyć model, który będzie brał z tych klas wejścia, których użytkownik nie widzi. Zwykle ma to miejsce w przypadku uczenia się nadzorowanego, na przykład gdy poczta e-mail filtruje spam i nie spam.
2. Odwrócenie będzie również nadzorowane, aby wyniki były ciągłe, a nie dyskretne.
3. Klastrowanie polega na pobraniu zbiorów wejściowych i podzieleniu ich na różne grupy. Jednak różnica między grupowaniem a klasyfikacją polega na tym, że grupy nie będą znane użytkownikowi przed ich utworzeniem, co sprawia, że jest to zadanie bez nadzoru.
4. Oszacowanie gęstości pozwoli zlokalizować rozkład wejść w tej przestrzeni.
5. Redukcja wymiarowości pobiera dane wejściowe i upraszcza je, dzięki czemu można je przypisać do najniższego wymiaru.
6. Modelowanie tematyczne pobiera problem z programu wstawianego przez użytkownika i ma za zadanie sprawdzić, czy wstawione dokumenty obejmują powiązane tematy.

Model klasyfikacyjnego uczenia maszynowego będzie można zweryfikować za pomocą techniki wykorzystującej szacowanie dokładności, takiej jak wstrzymanie. Wstrzymanie spowoduje podzielenie danych podczas uczenia i testowania zestawu przed oceną zestawu testowego pod kątem wydajności modelu. Jeśli jednak spojrzysz na n-krotną walidację krzyżową, zobaczysz, że dane zostaną losowo podzielone na podzbiory, w których instancje k-1 będą używane do uczenia modelu, podczas gdy instancje k będą można wykorzystać do testowania zdolności predykcyjnej używanego modelu szkoleniowego. Oprócz tego metoda wstrzymania i walidacji krzyżowej będzie wykorzystywać próbki w przypadkach, gdy zastąpienie pochodzi ze zbioru danych i w jaki sposób będzie można je wykorzystać do oceny dokładności modelu. Co więcej, badacz stwierdza ogólną dokładność; zostanie on zgłoszony pod kątem specyficzności i wrażliwości, np. współczynnika prawdziwie ujemnego i współczynnika prawdziwie dodatniego – co oznacza, że współczynniki prawdziwie ujemne i prawdziwie dodatnie będą czasami wykazywane współczynniki fałszywie dodatnie lub fałszywie ujemne. Jednak to właśnie te stawki nie pokażą licznika i mianownika równania. Twoja całkowita charakterystyka operacyjna będzie skuteczną metodą, która pokaże możliwości diagnostyczne modelu. Całkowita charakterystyka pracy ujawni także liczniki i mianowniki wspomniane wcześniej w stawkach, co będzie oznaczać, że całkowita charakterystyka pracy pokaże więcej informacji, niż byłeś w stanie wykorzystać z charakterystyką pracy odbiornika, która będzie spadać pod obszarem pod krzywą. Ze względu na swoją specyfikę uczenie maszynowe często rodzi wiele pytań etycznych. Systemy przeszkolone do pracy z gromadzonymi danymi będą stronnicze w zależności od eksponatów, na których te uprzedzenia zostaną wykorzystane, co doprowadzi do digitalizacji uprzedzeń kulturowych. Dlatego odpowiedzialność wynikająca z gromadzenia danych będzie dużą częścią uczenia maszynowego. Ze względu na język, którego używasz w przypadku uczenia maszynowego, będziesz używać maszyn szkolonych w sposób uprzedzony.

https://aie24.pl/

„Uczenie maszynowe” odnosi się do poddziedziny nauki o komputerach osobistych (komputerach osobistych), w której komputery PC otrzymują narzędzia potrzebne do uczenia się bez konieczności programowania przez osobę. Ewolucja tego badania obejmowała rozpoznawanie wzorców i teorię uczenia się, które można znaleźć w dziedzinie sztucznej inteligencji. Maszyny będą kontynuować badania i uczyć się, jak konstruować algorytmy i dokonywać prognoz na podstawie danych dostarczonych dla tych algorytmów, np. pokonywać instrukcje programowania statycznego. Instrukcje te będą opierać się na danych w celu przewidywania lub podejmowania decyzji poprzez wykorzystanie podstawowych danych wejściowych do zbudowania modelu. Algorytmy są wymyślane w zadaniach obliczeniowych i wykonywane z optymalną wydajnością. W tym miejscu zazwyczaj stosuje się uczenie maszynowe. Przykładem tego jest sortowanie wiadomości e-mail w celu zapewnienia ich bezpieczeństwa. Uczenie maszynowe zwykle pokrywa się ze statystykami komputerów PC, w przypadku których prognozy są dokonywane za pomocą komputera PC, który ma silne powiązania z optymalizacją równań matematycznych. To także sprawia, że teorie, metody i zastosowania dominują w tej dziedzinie. Eksploracja danych, która wykorzystuje analizę danych, jest często mylona z uczeniem maszynowym. Uczenie się bez nadzoru nazywa się również analizą danych. Nawet jeśli nie jest nadzorowane, uczenie maszynowe powinno również nauczyć się tworzyć punkt odniesienia dla swojego zachowania przed wykryciem znaczących anomalii. W dziedzinie analizy danych uczenie maszynowe będzie wykorzystywane do tworzenia złożonych metod wraz z algorytmami, które będą wykorzystywane w predykcjach. Te przewidywania, jeśli są wykorzystywane komercyjnie, nazywane są analizami predykcyjnymi. Prognozy umożliwią badaczom, analitykom, inżynierom i analitykom danych podejmowanie wiarygodnych decyzji w celu odkrycia wszelkich spostrzeżeń, które mogą zostać ukryte w wyniku uczenia się na podstawie trendów danych i relacji historycznych. W 2016 roku uczenie maszynowe stało się modnym hasłem w cyklu szumu Gartnera, gdy jego oczekiwania osiągnęły szczyt. Ze względu na to, że znalezienie wzorców jest trudne, często nie ma wystarczającej liczby szkoleń.

https://aie24.pl/

W 2015 r. siły zbrojne na całym świecie wydały na robotykę 7,5 miliarda dolarów z 5,1 miliarda dolarów. Drony wojskowe stały się użytecznym nabytkiem ze względu na autonomiczne działania, jakie prezentują wojsku. Władimir Putin powiedział w 2017 roku, że „kto zostanie liderem sztucznej inteligencji, stanie się władcą świata”. Wielu badaczy sztucznej inteligencji powstrzymuje się od zastosowań wojskowych sztucznej inteligencji.

https://aie24.pl/

Gry wideo również wykorzystują sztuczną inteligencję, dzięki czemu NPC (postacie niezależne) mogą zachowywać się dynamicznie i celowo. Co więcej, w znajdowaniu ścieżki wykorzystywane są również techniki sztucznej inteligencji. Niektóre badania uważają, że postacie niezależne w grach wideo mogą rozwiązywać problemy związane z zadaniami produkcyjnymi.

https://aie24.pl/

Instytucje finansowe od dawna korzystają ze sztucznych sieci neuronowych w celu wykrywania zmian lub roszczeń, które nie wchodzą w zakres normalnych wydatków klienta. Zarzuty te są następnie zgłaszane do zbadania przez ludzi. Od 1987 r. bankowość wykorzystuje sztuczną inteligencję za każdym razem, gdy Narodowy Bank Security Pacific powołuje grupę zadaniową ds. zapobiegania nadużyciom finansowym, której zadaniem jest przeciwdziałanie nieuprawnionemu użyciu kart kredytowych. Usługi finansowe korzystają również ze sztucznej inteligencji w programach takich jak Moneystream i Kasisto. Banki wykorzystują obecnie sztuczną inteligencję do zarządzania nieruchomościami, inwestowania w akcje, prowadzenia ksiąg rachunkowych i organizowania operacji. Ilekroć firma nie jest prowadzona lub jakiekolwiek zmiany nastąpiły z dnia na dzień, sztuczna inteligencja może na to zareagować. W 2001 r. odbyły się symulowane zawody w handlu finansowym, w których robot pokonał człowieka. Monitoruje również wzorce zachowań użytkownika; pomagając w ten sposób w ograniczaniu przestępstw finansowych i oszustw.

https://aie24.pl/

Postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji przyczyniły się do rozwoju przemysłu motoryzacyjnego poprzez tworzenie i ewolucję pojazdów autonomicznych. W 2016 roku ponad trzydzieści firm wykorzystało sztuczną inteligencję do stworzenia pojazdów autonomicznych samochodów. Niektóre z tych firm to Apple, Google i Tesla. Na funkcje samochodu autonomicznego składa się kilka elementów. Systemy zastosowane w tych pojazdach obejmują nawigację, mapowanie, hamowanie, zapobieganie kolizjom i zmianę pasa ruchu. Po połączeniu będą one działać na wydajnym komputerze znajdującym się w skomplikowanym pojeździe. Chociaż ciężarówki bez kierowcy są nadal testowane, powstają również dzięki obecnym udoskonaleniom samochodów autonomicznych. Rząd Wielkiej Brytanii przyjął już przepisy dotyczące testów rozruchowych autonomicznych ciężarówek w 2018 r. Po niesamobieżnej ciężarówce pojawi się flota autonomicznych ciężarówek. W tym samym czasie Freightliner Inspirations jest testowany przez niemiecki koncern samochodowy Daimler. Będzie to półautonomiczna ciężarówka używana na autostradzie. Jednym z głównych czynników wpływających na to, czy pojazd może być autonomiczny, jest prawidłowe działanie mapowania. Ogólnie rzecz biorąc, mapy obszaru, po którym będzie poruszał się pojazd, są zazwyczaj wstępnie zaprogramowane. Mapa ta będzie zawierać oświetlenie uliczne i wysokość krawężników, dzięki czemu pojazd będzie zaznajomiony z obszarem. Jednak Google opracowało już algorytm, który ma wyeliminować potrzebę stosowania wstępnie zaprogramowanych map i zamiast tego zastąpić je urządzeniem, które będzie dostosowywać się do nowego otoczenia, po którym porusza się pojazd. Część z opracowanych już samochodów autonomicznych nie posiada hamulców ani kierownic. Stanowią one część badań naukowych mających na celu stworzenie algorytmu, który może zapewnić pasażerom bezpieczne środowisko dzięki znajomości warunków jazdy i prędkości. Kolejnym czynnikiem wpływającym na autonomiczny samochód jest bezpieczeństwo pasażera. Aby stworzyć samochód bez kierowcy, inżynierowie muszą go zaprogramować tak, aby radził sobie w sytuacjach, które mogą wiązać się z wyższym ryzykiem. Może to obejmować czołowe zderzenia z pieszymi. Ich celem jest zapewnienie bezpieczeństwa zarówno pieszym, jak i pasażerom. Istnieje możliwość, że samochód będzie musiał podjąć decyzję, która narazi kogoś na niebezpieczeństwo. Innymi słowy, samochód może być zmuszony podjąć decyzję o uratowaniu pasażerów lub pieszego. Program będzie kluczową częścią stworzenia udanego samochodu autonomicznego.

https://aie24.pl/

Wyniki sugerują, że dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji w diagnozowaniu pacjentów można zaoszczędzić nawet 16 miliardów dolarów. W 2016 roku przełomowe badanie w Kalifornii przy pomocy sztucznej inteligencji stworzono formułę umożliwiającą prawidłowe określenie właściwej dawki leków immunosupresyjnych potrzebnych pacjentowi narządowemu. Dzięki pomocy lekarza do branży opieki zdrowotnej powoli wkroczyła sztuczna inteligencja. Sztuczna inteligencja opracowana przez Microsoft pomogła już lekarzom w znalezieniu sposobu prawidłowego leczenia raka. Według Bloomberg Technology opracowano już ogromną liczbę leków i badań związanych z rakiem. Mówiąc bardziej szczegółowo, wyprodukowano ponad 800 szczepionek i leków, które rzekomo leczą raka. Może to jednak mieć negatywny wpływ na lekarzy, ponieważ znalezienie odpowiedniego leku spośród zbyt wielu opcji może być trudne. Hanower to ciągły projekt firmy Microsoft. Głównym celem jest zapamiętanie wszystkich badaczy i badań dotyczących raka oraz pomoc w przewidzeniu najskuteczniejszej kombinacji leków. Walka z białaczką szpikową to projekt, nad którym obecnie trwają prace. Ten typ nowotworu jest śmiertelny i przez dziesięciolecia nie nastąpiła żadna poprawa w jego leczeniu. Jedno z badań wykazało również, że zdolność sztucznej inteligencji do lokalizowania raka skóry można porównać do zdolności wyszkolonego lekarza. Przeprowadzono również inne badanie, w którym sztuczną inteligencję wykorzystuje się do wyszukiwania i monitorowania kilku pacjentów o podwyższonym ryzyku. Sztuczna inteligencja zadaje pytania każdemu pacjentowi na podstawie informacji zebranych w trakcie interakcji na żywo między lekarzem a pacjentem. Chirurdzy przeprowadzili także badanie w Narodowym Centrum Medycznym dla dzieci w Waszyngtonie. Zespół chirurgów pod swoim nadzorem wykorzystał autonomicznego robota do przeprowadzenia operacji jelita świni. Zaobserwowali, że robot radził sobie znacznie lepiej niż wykwalifikowany lekarz. Watson, komputer AI należący do IBM, również postawił diagnozę u kobiety chorej na białaczkę.