Февраль 13

Максим Криппа: “Прорыв в области искусственного интеллекта наступит уже завтра”

Простейшие приложения ИИ можно разделить на два типа: классификаторы («если блестящие, а затем алмазные») и контроллеры («если они блестящие, а затем забрать»).

Тем не менее, контроллеры также классифицируют условия перед выводом действий, поэтому классификация является центральной частью многих систем ИИ. Классификаторы — это функции, которые используют сопоставление образцов для определения ближайшего соответствия. Они могут быть настроены в соответствии с примерами, что делает их очень привлекательными для использования в искусственном интеллекте. Эти примеры известны как наблюдения или образцы. При контролируемом обучении каждый шаблон относится к определенному предопределенному классу. Класс можно рассматривать как решение, которое должно быть принято. Все наблюдения в сочетании с их метками классов известны как набор данных. Когда получено новое наблюдение, это наблюдение классифицируется на основе предыдущего опыта. Подробнее про Максим Владимирович Криппа из источника : https://antikor.com.ua/articles/215216-maksim_krippa_proryv_v_oblasti_iskusstvennogo_intellekta_nastupit_uhe_zavtra

Классификатор может обучаться по-разному; существует множество подходов к статистическому и машинного обучения. Наиболее широко используемые классификаторы — нейронная сеть, ядерные методы, такие как машина векторной поддержки, алгоритм k-ближайших соседей, модель смеси Гаусса, наивный классификатор Байеса и дерево решений. Производительность этих классификаторов сравнивалась по широкому кругу задач. Производительность классификатора во многом зависит от характеристик классифицируемых данных. Нет единого классификатора, который наилучшим образом подходит для всех заданных проблем; это также называется теоремой «без бесплатного обеда». Определение подходящего классификатора для данной проблемы — это еще больше искусство, чем наука.



Copyright 2017. Все права защищены.

Опубликовано 13.02.2018 admin в категории "Культурная жизнь