Искусственный интеллект (AI) – это широкая область компьютерных наук, занимающаяся созданием систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Это могут быть такие задачи, как распознавание речи, принятие решений, перевод между языками или распознавание объектов на изображениях.
Машинное обучение (ML) – это подраздел искусственного интеллекта. Он охватывает разработку алгоритмов, которые позволяют компьютерам учиться и делать прогнозы или принимать решения на основе данных. Вместо того чтобы явно программировать компьютер выполнять определенную задачу, в машинном обучении компьютер учится на примерах и данных.
Нейронные сети (ANN) – это модели машинного обучения, вдохновленные структурой и функционированием мозга. Они состоят из узлов (нейронов), которые связаны между собой и могут обрабатывать данные сложным образом. Нейронные сети особенно эффективны в задачах, связанных с распознаванием образов, аудио, видео и сложными аналитическими задачами.
Взаимозависимость между этими тремя понятиями такова: искусственный интеллект является широкой областью, включающей в себя множество различных подходов и технологий, машинное обучение – это один из этих подходов, а нейронные сети – это конкретный вид обучения, используемого в машинном обучении.

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI)
Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) состоит из нескольких разделов, которые включают в себя различные подходы, технологии и методологии. Основные разделы ИИ включают:
- Машинное обучение (ML): Использование статистических методов для позволения компьютерам учиться из данных и делать прогнозы или принимать решения.
- Глубокое обучение (Deep Learning): Подраздел машинного обучения, который включает в себя обучение нейронных сетей с множеством слоёв, что позволяет моделировать высокоуровневые абстракции в данных.
- Обработка естественного языка (NLP): Раздел ИИ, который занимается взаимодействием между компьютерами и человеческим языком, особенно каким образом программировать компьютеры для обработки и анализа больших объемов данных на естественном языке.
- Экспертные системы: Программы, которые моделируют способность человека-эксперта принимать решения в узкоспециализированных областях, путем использования логических правил или деревьев решений.
- Робототехника: Область, которая включает в себя не только физических роботов, но и программное обеспечение ИИ для автоматического выполнения задач.
- Компьютерное зрение: Раздел ИИ, который занимается тем, как компьютеры могут получать высокоуровневое понимание из изображений или видео.
- Машинное зрение: Применение компьютерного зрения в промышленных и практических приложениях, таких как контроль качества.
- Интеллектуальный анализ данных (Data Mining): Процесс обнаружения закономерностей в больших объемах данных с использованием методов машинного обучения и статистики.
- Агенты и мультиагентные системы: Программы, которые действуют автономно или в кооперации с другими агентами для выполнения определенных задач.
- Игровые системы: Программное обеспечение, способное играть в игры на уровне человека или выше, например, в шахматы или го.
Эти разделы тесно переплетаются, и развитие в одном из них может приводить к прорывам в других.
Машинное обучение (Machine Learning, ML)
Машинное обучение (Machine Learning, ML) — это область искусственного интеллекта, которая делится на несколько основных разделов:
- Обучение с учителем (Supervised Learning): Модели обучаются на данных, где известны правильные ответы, и цель состоит в том, чтобы научиться предсказывать эти ответы для новых данных.
- Обучение без учителя (Unsupervised Learning): Модели работают с данными без предварительно определённых ответов, целью является нахождение структуры или закономерностей в данных.
- Частично-обучение с учителем (Semi-supervised Learning): Комбинация обучения с учителем и без учителя, где используется большой объем данных без меток в сочетании с меньшим количеством данных с метками.
- Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning): Модели обучаются принимать решения, выполняя действия в среде, чтобы максимизировать некоторую награду.
- Глубокое обучение (Deep Learning): Подраздел машинного обучения, который использует многослойные нейронные сети для анализа различных типов данных, таких как изображения, звук и текст.
- Рекомендательные системы (Recommendation Systems): Системы, которые предсказывают предпочтения пользователя и предлагают рекомендации.
- Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP): Применение машинного обучения для анализа, понимания и генерации человеческого языка.
- Компьютерное зрение (Computer Vision): Использование машинного обучения для того, чтобы машины могли интерпретировать и обрабатывать визуальную информацию с камер и изображений.
- Ансамбли (Ensemble Methods): Методы, которые объединяют предсказания нескольких моделей машинного обучения для улучшения надежности и точности предсказания.
- Прогностическое моделирование (Predictive Modeling): Создание моделей, которые могут предсказывать вероятность будущих событий на основе исторических данных.
Эти разделы не исчерпывают все возможные направления машинного обучения, но являются основными и наиболее часто используемыми в научных и инженерных приложениях.
Нейронные сети (Artificial Neural Networks, ANN)
Нейронные сети (Artificial Neural Networks, ANN) — это алгоритмы машинного обучения, вдохновлённые структурой и функционированием биологических нейронных сетей мозга. Они состоят из узлов, или “нейронов”, соединённых между собой “синапсами”. Каждый нейрон может принимать входные данные, обрабатывать их и передавать дальше по сети. Основные концепты и составляющие нейронных сетей включают:
- Нейроны: Основные вычислительные единицы нейронной сети, которые получают входные данные, обрабатывают их и генерируют выходные данные.
- Связи (Синапсы): Веса, которые соединяют нейроны и определяют силу влияния одного нейрона на другой.
- Функция активации: Математическая функция, применяемая к выходному сигналу нейрона, которая определяет, будет ли и как сильно нейрон активироваться.
- Слои: Нейронные сети обычно организованы в слои: входной слой принимает входные данные, один или несколько скрытых слоёв обрабатывают данные, и выходной слой генерирует результат.
- Обучение: Процесс адаптации весов сети на основе данных обучения. Обычно это достигается через алгоритм обратного распространения ошибки, который корректирует веса для минимизации разницы между фактическим и желаемым выходом сети.
- Глубокое обучение: Нейронные сети с большим количеством скрытых слоёв, которые способны обучаться более сложным представлениям данных.
- Обучение с учителем и без учителя: Нейронные сети могут обучаться с использованием меток (обучение с учителем) или без них (обучение без учителя) для нахождения структур в данных.
- Конволюционные нейронные сети (CNN): Тип нейронной сети, особенно эффективный для анализа визуальных данных, таких как изображения и видео.
- Рекуррентные нейронные сети (RNN): Тип нейронной сети, способный обрабатывать последовательные данные, такие как временные ряды или текст.
Нейронные сети широко применяются в самых различных задачах искусственного интеллекта, включая распознавание речи, компьютерное зрение, машинный перевод, игры и многие другие.
Нужна консультация по вопросам искусственного интеллекта? Напишите мне в телеграм
Три составляющие обучения
Машинное обучение стремится к тому, чтобы на основе предоставленных данных сформировать прогнозы или выводы. Обильность и многообразие этих данных улучшают способность системы распознавать общие тенденции и закономерности, что ведет к более точным и надежным прогнозам.
Для успешного обучения машины необходимо обеспечить три основных компонента:
Данные: Они являются фундаментальным элементом, ведь без данных машина не сможет учиться. Данные — это сырье для создания моделей машинного обучения.
Признаки: Это специфические свойства или аспекты данных, которые модель использует для выполнения прогнозов или анализа. Признаки помогают модели распознавать закономерности и зависимости.
Алгоритмы: Это комплекс правил и процедур, которые направляют обработку данных и их анализ. Алгоритмы определяют, как именно машина будет извлекать полезную информацию из данных и признаков для обучения.

На картинке изображена диаграмма Венна, которая показывает взаимосвязь между различными областями, связанными с обработкой данных и программированием. В центре диаграммы, где пересекаются все круги, находится “Machine Learning”, что обозначает машинное обучение. Это показывает, что машинное обучение пересекается с данными (“Data”), особенностями или признаками (“Features”) и алгоритмами (“Algorithms”).
- Data (Данные): Основа для анализа и машинного обучения. Без данных нет информации для обучения или анализа.
- Features (Особенности или Признаки): Атрибуты или характеристики, которые используются для предсказания или анализа в моделях машинного обучения.
- Algorithms (Алгоритмы): Инструкции или правила, следуя которым компьютер выполняет определенные задачи.
Область, где пересекаются “Data” и “Features”, обозначена как “Data Science” (Наука о данных), что указывает на использование данных и их особенностей для извлечения знаний и инсайтов.
Где “Data” и “Algorithms” пересекаются, написано “Data Mining” (Добыча данных), что относится к процессу нахождения закономерностей или интересных связей в больших объемах данных.
В пересечении “Features” и “Algorithms” находится “Classical Programming” (Классическое программирование), что подразумевает использование предопределенных признаков и алгоритмических инструкций для создания программного обеспечения.
Эта диаграмма помогает понять, как эти различные области связаны друг с другом и как они взаимодействуют в контексте машинного обучения и анализа данных.