Neuronové sítě jsou nejpraktičtějším využitím umělé inteligence současnosti – proč?

Umělá inteligence | |

Neuronové sítě jsou nejpraktičtějším využitím umělé inteligence současnosti – proč?

Strojové učení patří mezi nejperspektivnější podobory AI, i proto, že už dnes nám poskytuje hmatatelné výsledky, obzvláště ve zdravotnické informatice, u algoritmů samořiditelných automobilů nebo chytré analytice.


Obrovské změny dokázaly neuronové sítě přinést třeba i počítačového vidění a rozpoznávání obrazu (jakožto hluboké neuronové sítě) a také učení přirozeného jazyka.

Výhodou je, že umělé neuronové sítě jsou navíc docela jednoduché: přinejmenším v porovnání s jinými novými AI technologiemi je zvládne podstatně vyšší počet softwarových inženýrů.

Důležité je také původní cíl neuronových síť, tedy řešit problémy tak, jak by to udělal lidský mozek, což je blíže spíše vytvoření obecné umělé inteligence. Od toho se však z části ustoupilo a většina v praxi nasazených aplikací je specializovaná: kromě počítačového vidění a učení přirozeného jazyka jde také třeba o filtrovací systémy sociálních sítí, samozřejmě videohry či prediktivní analýzu a také zdravotnické diagnózy. Zapomínat bychom neměli ani na chatboty.

Klasickými výukovými metodami neuronových sítí jsou tři paradigmata typická pro strojové učení: učení s učitelem, učení bez učitele a zpětnovazební učení. Obzvláště zpětnovazebné učení dosahuje skvělých výsledků, využívajíc klasických Markovových řetězců.

Oblíbeným jazykem pro programování neuronových sítí je Python. Ten je zároveň nekorunovaným králem hlubokého učení obecně; je nejpoužívanější a nejpopulárnější, i díky svojí přehlednosti a relativní jednoduchosti.

Vývoj v oblasti navíc postupuje mílovými kroky a neustále vznikající nové vědecké studie z prestižních technických univerzit poukazují na to, že pokud bychom si měli něco představit pod „AI pomáhající člověku“, tak si máme vybavit právě neuronové sítě (a jejich konvoluční variantu) a hluboké učení. A to jednoduše proto, že už v praxi funguje a vytváří nová řešení.



Články z rubriky

Chatbot Oraclu bude nově dostupný v balíčku aplikací Digital Assistant"

Oracle přidává do svého balíčku aplikací Digital Assistant konverzační AI, která má fungovat jako alternativa k tradičnímu ovládání.
více »


Umělá inteligence do každé kanceláře"

Podle analýzy společnosti Gartner se umělá inteligence stane do roku 2025 „kancelářským mainstreamem“. Co to znamená pro vás?
více »


IDC: Celosvětové výdaje na AI se v roce 2023 vyšplhají na téměř 100 miliard dolarů"

Investice do umělé inteligence letos dosáhnou 37,5 miliardy dolarů. Zájem projevují zejména maloobchod a bankovní instituce, rozvíjejí automatizované zákaznické alužby a systémy na detekci a prevenci hrozeb...
více »


IDC: Evropské výdaje na AI se v roce 2023 vyšplhají na 21 miliard dolarů"

O drtivou většinu výdajů se postarají západoevropské země v čele se Spojeným královstvím, Německem a Francií. O umělou intelgenci je zájem i v našem regionu CEE, kde by poptávka do roku 2023 měla růst...
více »


Pět klíčových technologických trendů"

Senzory a mobilita, zlepšování lidských schopností, post-klasická výpočetní a telekomunikační technika, digitální ekosystémy, nebo pokročilá AI a analytika jsou podle Gartneru klíčovými trendy na letošní...
více »


Související články


Tagy

umělá inteligence strojové učení hluboké učení algoritmus zpětnovazebné učení metody počítačové vidění AI neuronové sítě

Komentáře