Машинное обучение как составная часть ИИ.

Тема направления машинного обучения в системе искусственного интеллекта считается достаточно актуальной в наше время. Также очень интересной, потому что, она новая, но за короткое время проникла во многие сферы деятельности. Машинное обучение интересно в сферах: - IT-сфере: разработка приложений; - рекламные компании; - маркетинговые исследования; - медицинская диагностика; - техническая диагностика; - биоинформатика и во многих других. Цель работы заключается в том, что бы показать насколько важное место занимает машинное обучение в системе искусственного интеллекта. Задачи данной работы — дать базовую концепцию ИИ и МО, рассказать об истории развития ИИ, объяснить принцип работы МО. Рассмотрена история и развитие искусственного интеллекта, главные цели и принципы ИИ, что такое машинное обучение и его методы. - Машинное обучение – одно из направлений искусственного интеллекта.

---

Если нужно срочно заказать контрольную работу в москве в спб , воспользуйтесь сервисом Work5.

---

. Главный его алгоритм работы состоит в обучении на базе полученных исходных данных [3]. Сейчас машинное обучение является идеальным инструментарием бизнесменов, основой которого является искусственный интеллект. Такие системы могут очень быстро использовать знания, накопленные при обучении на больших массивах информационных данных, что делает их незаменимыми в распознавании образов, речи, различных объектов и тому подобных. Стандартные программы содержат заранее поставленные задачи и инструкцию их решения, а машинное обучение даёт возможность системе самой обучиться распознанию шаблонов и составлению прогнозов. Такой системой важно не только пользоваться, но и знать, как она работает.

В настоящие время машинное обучение считается выгодным, поэтому крупные предприятия вкладывают в него большие средства. В будущем показатели могут увеличиться в несколько раз. Со временем увеличивается поток информации и человеку становится уже не хватать своих аналитических способностей. Многие задачи перейдут к искусственному интеллекту, который справится с ними быстрее и лучше, чем человек. В организациях автоматизируется часть процессов, и управлять данными процессами поручат самообучающимся алгоритмам. Большое место займет ИИ в интернете. Интернет требует обработки большого потока информации в реальном времени. Устройства, подключенные к сети, генерируют большие объемы данных, которые необходимо будет обрабатывать, анализировать и хранить. Как пример, зубные щетки с функцией Bluetooth, которые будут отправлять информацию о состоянии зубов стоматологу или квадрокоптеры, которые станут незаменимы в охране окружающей среды. Они будут собирать информацию о пожарах, о загрязнениях водоема и почвы, о состоянии растительности. Во многих технологиях будет использовать машинное обучение. Поэтому машинное обучение готовит для нас перспективное будущее и массу полезных инноваций.

1. Кулешов А. Актуальные задачи международного взаимодействия по развитию и регулированию искусственного интеллекта [Электронный ресурс] / Искусственный интеллект, 2020. - Режим доступа: https://d-russia.ru/ (дата обращения: 27.11.2020) 2. Искусственный интеллект [Электронный ресурс] / Искусственный интеллект, 2019. - Режим доступа: https://www.tadviser.ru/ (дата обращения: 27.11.2020) 3. Искусственный интеллект и машинное обучение [Электронный ресурс] / Искусственный интеллект и машинное обучение, 2020. - Режим доступа: https://spravochnick.ru/informacionnye_tehnologii/ (дата обращения: 28.11.2020) 4. Искусственный интеллект [Электронный ресурс] / Искусственный интеллект, - Режим доступа: https://www.calltouch.ru/glossary/iskusstvenny-intellekt (дата обращения: 27.11.2020) 5. Искусственный интеллект. Что это такое и почему это так важно. [Электронный ресурс] / Искусственный интеллект. - Режим доступа: https://www.sas.com/ru_ru/insights/articles/analytics/what-is-artificial-intelligence.htm (дата обращения: 27.11.2020) 6. Как устроены системы распознания лица? [Электронный ресурс] / Системы распознавания лица. - Режим доступа: https://informburo.kz/stati/ (дата обращения: 28.11.2020) 7. Машино обучение. [Электронный ресурс] / Машинное обучение. - Режим доступа: https://www.calltouch.ru/glossary/mashinnoe-obuchenie/ (дата обращения: 28.11.2020). 8. Машинное обучение для людей [Электронный ресурс] / Машинное обучение. Режим доступа: https://vas3k.ru/blog/machine_learning/ (дата обращения: 28.11.2020)