人工知能の最新動向を把握する方法

人工知能(AI)は急速に進化している。AIの現状を理解するためには、この分野の最新の研究を勉強することが重要である。

人工知能と機械学習

人工知能機械学習は、コンピューター サイエンス分野の一部です。両方の用語は相互に関連しており、ほとんどの人はこれらを同じ意味で使用することがよくあります。ただし、AI と機械学習は同じではなく、ここで説明する重要な違いがいくつかあります。それでは、これ以上面倒なことはせずに、AI と機械学習の違いを知るために詳細に進みましょう。

人工知能は、知的な存在や人間によって一般的に行われるタスクを解決する機械の能力です。つまり、AI は人間の能力を模倣することで、機械が「賢く」タスクを実行できるようにします。一方、機械学習人工知能のサブセットです。これは、アルゴリズムの形でマシンに供給されるデータから学習するプロセスです。

人工知能とその実世界でのメリット

人工知能知能とは、人間のような知能と推論能力を備えたタスクを実行するようにコンピューターと機械を訓練する科学です。コンピューター システムに AI が組み込まれていると、インターネット上にデータがある限り、どんなアクセントや言語でも話すことができます。 AI はそれを拾い上げて、あなたの命令に従うことができます。

売店、ヘルスケア、金融、詐欺など、今日私たちが楽しんでいる多くのオンライン プラットフォームで、この技術の応用を見ることができます。検出、天気予報、交通情報など。実際のところ、AI にできないことは何もありません。

機械学習とそのプロセス

これは、機械学習機械学習であるべきだという考えに基づいています。経験を通して学び、適応することができます。機械学習は、コンピューターの例をアルゴリズムの形で与えることで実行できます。これが、与えられた例に基づいて何をすべきかを学習する方法です。

アルゴリズムは、入力に対して正しい結論を導き出す方法を決定すると、その知識を新しいデータに適用します。それが機械学習のライフサイクルです。最初のステップは、質問に対するデータを収集することです。次のステップは、アルゴリズムをマシンに供給してトレーニングすることです。

マシンに試してもらい、フィードバックを収集し、得た情報を使用してアルゴリズムを改善し、繰り返す必要があります。望む結果が得られるまでのサイクル。これが、これらのシステムでフィードバックがどのように機能するかです。

機械学習では、統計と物理学を使用して、データ内の特定の情報を見つけます。どこを見ればよいか、どのような結論を導き出せるかについて特別なプログラミングは必要ありません。昨今の機械学習人工知能は、あらゆるテクノロジーに応用されています。その中には、CT スキャン、MRI 装置、カー ナビゲーション システム、フード アプリなどがあります。

結論

簡単に言えば、人工知能は、推論と問題解決の人間のような特性を持つ機械を作成する科学です。これにより、マシンは明示的なプログラミングを行わなくても、過去のデータから学習して意思決定を行うことができます。つまり、AI の目標は、インテリジェントなマシンを作成することです。

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記事のソース: https://EzineArticles.com/expert/Shalini_M/2609777



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人工知能は、今後 10 年間で私たちの生活にどのような影響を与えるでしょうか?