Материалы к уроку «Искусственный интеллект и машинное обучение»

Алгоритмическая торговля предполагает использование сложных систем искусственного интеллекта для принятия торговых решений со скоростью, превышающую скорость, на которую способен человеческий организм. Это позволяет делать миллионы сделок в день без какого-либо вмешательства человека. Автоматизированные торговые системы обычно используются крупными институциональными инвесторами. Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика), при игре на бирже и управлении собственностью. Сторонники данного подхода считают, что феномены человеческого поведения, его способность к обучению и адаптации есть следствие именно биологической структуры и особенностей её функционирования.

В этой публикации рассмотрены четыре основные области, в которых применение ИИ способно создать преимущества для компании. NVIDIA® Jetson AGX Xavier™ – первый в своем роде компьютер, который обеспечивает беспрецедентную вычислительную мощность для работы приложений с искусственным интеллектом на конечных устройствах. Теперь вам доступна производительность на уровне рабочей станции на базе GPU в форм-факторе встраиваемого модуля с уровнем энергопотребления до 30 Вт.

Например, Netflix использует машинное обучение для персонализации, что помогло увеличить аудиторию на 25 % за 2017 год. В июне 2019 года на тепловозе ЧМЭ приписки депо Лоста Северной железной дороги прошло тестирование программно-аппаратного комплекса, работающего по технологии технического зрения.

А гибкость и универсальность выливается в значительные затраты ресурсов для не типичных задач, то есть система от интеллекта возвращается к грубой силе. способность системы правильно интерпретировать внешние данные, извлекать уроки из таких данных и использовать полученные знания для достижения конкретных целей и задач при помощи гибкой адаптации. Создание интеллектуальных систем, реализующих когнитивные рассуждения, в области социологии вызвано потребностью формализации качественного анализа социологических данных. Результатом взаимодействия классической социологии и современных методов интеллектуального анализа данных является новый возникающий раздел современной социологии — когнитивной социологии. Мы провели анализ того, как технология ИИ применяется в страховой отрасли и наиболее передовых отраслях потребительского сектора.

Он фокусируется на создании систем автоматизации, которые обучаются посредством обработки данных. Такие системы используются для ускорения принятия решений и сокращения сроков окупаемости.

Комплекс содержит вычислительный блок, видеокамеры, устройство позиционирования и другое оборудование. В случае опасности (неправильно поставленная стрелка, человек или иное препятствие на дороге, запрещающий сигнал светофора) система сначала подаёт светозвуковой сигнал машинисту. При отсутствии реакции машиниста на это предупреждение система отдаёт команду на торможение бортовой системе локомотива (связь с электропневматическим клапаном) плей фортуна. Также имеется контролировать в автоматическом режиме скорость локомотива при сцеплении с другим подвижным составом.

Это направление исторически связано с созданием экспертных систем— программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме. Успешность и эффективность решения новых задач зависит от умения выделять только существенную информацию, что требует гибкости в методах абстрагирования. Тогда как обычная программа устанавливает один свой способ интерпретации данных, из-за чего её работа и выглядит предвзятой и чисто механической. Интеллектуальную задачу в этом случае решает только человек, аналитик или программист, не умея доверить этого машине. В результате создается единственная модель абстрагирования, система конструктивных сущностей и алгоритмов.

Комплекс, получивший обозначение ПАК-ПМЛ (программно-аппаратный комплекс помощи машинисту локомотива), осуществляет функции, основанные на искусственном интеллекте, накапливая данные о совершённых ранее поездках и используя их при оценке обстановки. В начале сентября 2020 года на станции Лоста начался опытный пробег уже двух ЧМЭ3, оснащённых ПАК-ПМЛ. Пробег является частью пилотного проекта ОАО «РЖД» «Внедрение технологии технического зрения для управления и мониторинга подвижного состава». В свою очередь, этот проект является важным этапом глобального корпоративного проекта «Цифровой локомотив». Сегодняшние автомобили теперь имеют вспомогательные функции, основанные на ИИ, такие как самозаряд и расширенные средства круиз-контроля.

Многие задачи успешно решаются с помощью биологического моделирования (см. след. пункт). Особо стоит упомянуть компьютерное зрение, которое связано ещё и с робототехникой. Направление инженерия знаний объединяет задачи получения знаний из простой информации, их систематизации и использования.

ИИ используется для оптимизации приложений управления дорожным трафиком, что, в свою очередь, сокращает время ожидания, потребление энергии и вредные выбросы на целых 25 процентов. Ожидается, что ИИ на транспорте обеспечит безопасную, эффективную и надежную транспортировку, минимизируя пагубное воздействие на окружающую среду и общество.

К области машинного обучения относится большой класс задач на распознавание образов. Например, это распознавание символов, рукописного текста, речи, анализ текстов.

Компании активно сочетают методы статистики с техническими концепциями, например с машинным обучением и искусственным интеллектом, чтобы извлекать ценные сведения из больших данных, развивать инновации и изменять подход к принятию решений. Технологии на основе ИИ помогают повысить эффективность и производительность труда за счет автоматизации процессов и задач, которые раньше выполнялись людьми. ИИ также умеет интерпретировать объемы данных, которые не под силу интерпретировать человеку.