Բովանդակություն:
- Ահա արհեստական ինտելեկտի մի քանի հիմնական առավելությունները կրթության մեջ, որոնք օգնում են ընդհանուր ուսուցման փորձին:
- Արհեստական ինտելեկտի առավելություններն ու թերությունները
- Ահա ձեռնարկությունում AI-ի օգտագործման երեք սահմանափակում, որոնք տեխնոլոգիական և բիզնեսի առաջնորդները հակված են անտեսել:
Video: Որո՞նք են AI-ի և մեքենայական ուսուցման առավելությունները:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Մի խոսքով, AI և մեքենայական ուսուցում բարձրացրել են, թե ինչպես ենք մենք օգտագործում տվյալների ուժը՝ գործունակ պատկերացումներ ստեղծելու համար՝ տալով մեզ նոր գործիքներ՝ ապրանքանիշի նպատակներին հասնելու համար: Անկախ նրանից, թե մենք խոսում ենք ավելի բարձր անհատականացման, ավելի լավ և խորը սպառողի մասին խելք , շուկա դուրս գալու ավելի մեծ արագություն և այլն։
Մարդիկ նաև հարցնում են՝ ի՞նչ առավելություններ ունի AI-ն սովորելու համար:
Ահա արհեստական ինտելեկտի մի քանի հիմնական առավելությունները կրթության մեջ, որոնք օգնում են ընդհանուր ուսուցման փորձին:
- Անհատականացված կրթություն.
- Վերահսկող կատարումը.
- Արդյունավետ արձագանքներ ուսումնական ծրագրի համար:
- Ուսանողներին կարևոր հետադարձ կապի ապահովում:
- Կրթությունը կդառնա զվարճալի փորձ:
- Համաշխարհային փոխազդեցություն հասակակիցների հետ:
Նմանապես, ի՞նչ է արհեստական ինտելեկտը: Ինչպե՞ս կարող է այն օգնել մարդկանց: Արհեստական բանականություն (AI) հնարավորություն է տալիս մեքենաներին սովորել փորձից, հարմարվել նոր մուտքերին և կատարելագործել մարդ - նման առաջադրանքներ. Արհեստական ինտելեկտի օրինակների մեծ մասը, որոնց մասին այսօր լսում եք՝ շախմատ խաղացող համակարգիչներից մինչև ինքնակառավարվող մեքենաներ, մեծապես հիմնված են խորը ուսուցման և բնական լեզվի մշակման վրա:
Բացի վերը նշվածից, որո՞նք են արհեստական ինտելեկտի դրական և բացասական կողմերը:
Արհեստական ինտելեկտի առավելություններն ու թերությունները
- Մարդկային սխալի կրճատում. «մարդկային սխալ» արտահայտությունը ծնվել է այն պատճառով, որ մարդիկ ժամանակ առ ժամանակ սխալներ են թույլ տալիս:
- Մարդկանց փոխարեն ռիսկի է դիմում.
- Հասանելի է 24x7:
- Օգնում է կրկնվող աշխատանքներին.
- Թվային աջակցություն.
- Ավելի արագ որոշումներ.
- Ամենօրյա դիմումներ.
- Նոր գյուտեր.
Որո՞նք են AI-ի սահմանները:
Ահա ձեռնարկությունում AI-ի օգտագործման երեք սահմանափակում, որոնք տեխնոլոգիական և բիզնեսի առաջնորդները հակված են անտեսել:
- Տվյալներ. Որպեսզի AI-ն կատարի իր աշխատանքը, մոդելները պետք է վերապատրաստվեն տվյալների վրա:
- Գիտելիքի պակաս. AI-ի մեկ այլ սահմանափակում այն է, որ մեքենաները հաճախ չգիտեն այն, ինչ չգիտեն, ասել է Պարմենտերը:
- կողմնակալություն.
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ո՞ր լեզուն է մեքենայական ուսուցման լավագույն լեզուն:
Մեքենայական ուսուցումը համակարգչային գիտության աճող ոլորտ է և ծրագրավորման մի քանի լեզուներ աջակցում են ML շրջանակներին և գրադարաններին: Ծրագրավորման բոլոր լեզուների թվում Python-ն ամենահայտնի ընտրությունն է, որին հաջորդում են C++, Java, JavaScript և C#:
Ի՞նչ է ընդհանրացման սխալը մեքենայական ուսուցման մեջ:
Մեքենայի ուսուցման և վիճակագրական ուսուցման տեսության վերահսկվող ուսուցման կիրառություններում ընդհանրացման սխալը (նաև հայտնի է որպես նմուշից դուրս սխալ) չափում է, թե որքան ճշգրիտ է ալգորիթմը կարող կանխատեսել արդյունքի արժեքները նախկինում չտեսնված տվյալների համար:
Ի՞նչ պետք է սովորեմ մեքենայական ուսուցման համար:
Ավելի լավ կլինի, եթե նախքան մեքենայական ուսուցում սովորելը, մանրամասն իմանաք հետևյալ թեմայի մասին։ Հավանականությունների տեսություն. Գծային հանրահաշիվ. Գրաֆիկի տեսություն. Օպտիմալացման տեսություն. Բայեսյան մեթոդներ. Հաշվարկ. Բազմփոփոխական հաշվարկ. Եվ ծրագրավորման լեզուներ և տվյալների բազաներ, ինչպիսիք են
Ի՞նչ է մոդելային դրեյֆը մեքենայական ուսուցման մեջ:
Վիքիպեդիայից՝ ազատ հանրագիտարանից։ Կանխատեսող վերլուծության և մեքենայական ուսուցման մեջ հայեցակարգի շեղումը նշանակում է, որ թիրախ փոփոխականի վիճակագրական հատկությունները, որոնք մոդելը փորձում է կանխատեսել, ժամանակի ընթացքում փոխվում են անկանխատեսելի ձևերով: Սա խնդիրներ է առաջացնում, քանի որ ժամանակի ընթացքում կանխատեսումները դառնում են ավելի քիչ ճշգրիտ
Որո՞նք են դասակարգման ալգորիթմները մեքենայական ուսուցման մեջ:
Այստեղ մենք ունենք դասակարգման ալգորիթմների տեսակները մեքենայական ուսուցման մեջ՝ Գծային դասակարգիչներ՝ լոգիստիկ ռեգրեսիա, միամիտ Բայես դասակարգիչ։ Մոտակա Հարևան. Աջակցող վեկտորային մեքենաներ: Որոշման ծառեր. Բարձրացված ծառեր. Պատահական անտառ. Նյարդային ցանցեր