Машинное обучение (Machine Learning, ML) – это вид искусственного интеллекта (AI), который использует компьютерные системы для обучения и адаптации с помощью алгоритмов и статистических моделей для анализа и получения выводов из закономерностей в данных.;xNLx;
Блез Паскаль создал одну из первых механических арифмометров как попытку автоматизировать обработку данных. В нем использовался механизм из шестеренок и колесиков, аналогичный тем, что используются в одометрах и других счетных устройствах. Паскаль был вдохновлен на создание калькулятора, чтобы помочь своему отцу, налоговому инспектору в Руане, выполнять трудоемкие арифметические вычисления, которые ему приходилось выполнять. Он создал устройство для непосредственного сложения и вычитания двух чисел, а также для умножения и деления.
Впервые хранилище данных было использовано на ткацком станке, созданном французским изобретателем по имени Жозеф-Мари Жаккард, который использовал металлические карточки с отверстиями для размещения нитей. Эти карточки содержали программу для управления ткацким станком и позволяли каждый раз повторять процедуру с одним и тем же результатом. Жаккардовая машина использовала сменные перфокарты, чтобы ткать ткань с любым рисунком без вмешательства человека.
В булевой логике (также известной как булева алгебра) все значения либо истинны, либо ложны. Эти значения true и false используются для проверки условий, на которых основаны выбор и итерация. Вот как работают булевы операторы. Джордж Буль создал операторы AND, OR и NOR, использующие эту логику, отвечающие на вопросы об истине или ложи, да или нет и двоичных единицах 1 и 0. Эти операторы все еще используются в веб-поиске сегодня. Булева алгебра вводится в искусственный интеллект для решения некоторых проблем, связанных с машинным обучением. Одним из основных недостатков этой дисциплины является то, что алгоритмы машинного обучения представляют собой черные ящики, а это значит, что мы мало знаем о том, как они работают автономно. Случайный лес и деревья решений являются примерами алгоритмов машинного обучения, которые могут описать функционирование системы, но они не всегда обеспечивают превосходные результаты. Для преодоления этого ограничения используется булева алгебра. Булева алгебра использовалась в машинном обучении для создания наборов понятных правил, которые могут обеспечить довольно хорошую производительность.
Для завершения переписи населения 1890 года в Соединенных Штатах потребовалось восемь лет. Поскольку Конституция требует проводить перепись каждые десять лет, для ускорения процесса потребовалось больше рабочей силы. Машина для составления таблиц была создана для облегчения обработки данных переписи 1890 года. Более поздние версии широко использовались в приложениях коммерческого учета и управления запасами. Это привело к появлению класса машин, известного как оборудование для записи единиц измерения, и индустрии обработки данных.
Научная статья “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity”, опубликованная Уолтером Питтсом и Уорреном Маккалохом, представила первую математическую модель нейронных сетей. Для многих эта статья стала реальной отправной точкой для современной дисциплины машинного обучения, которая проложила путь к глубокому обучению и квантовому машинному обучению.
Хебб успешно связал поведение с нейронными сетями и мозговой активностью/
Алан Тьюринг разработал собственную методику тестирования искусственного интеллекта. Тест оценивал интеллект компьютера и определял способность машины мыслить подобно человеку.
Программа Артура Сэмюэля "Шашки", которая была создана для игры на IBM 701, впервые была показана публике по телевидению 24 февраля 1956 года. Роберт Нили, мастер игры в шашки, играл в эту игру на компьютере IBM 7094 году. Компьютер победил. Программа Samuel Checkers проиграла Нили в других играх. Однако оно по-прежнему считалось важной вехой в развитии искусственного интеллекта и в начале 1960-х годов представило общественности пример возможностей электронного компьютера. Чем больше играла программа, изучая, какие ходы составляют выигрышные стратегии в ‘режиме контролируемого обучения’, и внедряя их в свой алгоритм, тем лучше она показывала себя в игре.
IBM 704 – 5-тонный компьютер размером с комнату - получил серию перфокарт и после 50 попыток научился отличать карты с маркировкой слева от маркировки справа. По словам его изобретателя Фрэнка Розенблатта, это была демонстрация “персептрона”, который был “первой машиной, способной генерировать оригинальную мысль”, по словам его изобретателя Фрэнка Розенблатта.
Был создан алгоритм “ближайшего соседа”, позволяющий компьютерам проводить элементарное обнаружение шаблонов. Когда программе предоставлялся новый объект, она сравнивала его с существующими данными и классифицировала как ближайшего соседа, что означало наиболее похожий элемент в памяти. Вопреки распространенному мнению, история машинного обучения, позволяющего машинам осваивать задачи, для которых они специально не запрограммированы История машинного обучения: Распознавание образов является основой многих разработок в области искусственного интеллекта, достигнутых к настоящему времени
Американский профессор Харольд Коэн создал AARON, компьютерную программу, которая самостоятельно создавала картины.
Была создана компьютерная программа для управления тележкой в хаотичных местах, получающая всю информацию о мире из встроенных телевизионных изображений. Тележка использовала различные стереоптики, чтобы обнаруживать объекты в трех измерениях и определять собственное движение. На основе модели, созданной на основе этих данных, был спланирован маршрут обхода препятствий к целевому пункту назначения. По мере того, как Тележка сталкивалась с новыми препятствиями на своем пути, план совершенствовался.
Программа анализирует обучающие данные и устраняет ненужную информацию для создания общего правила, применяемого к будущим экземплярам. Например, если программному обеспечению дано указание сосредоточиться на королеве в шахматах, оно отбросит все фигуры, не вызывающие немедленного эффекта.
Ученые начали применять машинное обучение в интеллектуальном анализе данных, адаптивном программном обеспечении, веб-приложениях, изучении текста и языков в 1990-х годах. Ученые создают компьютерные программы, которые могут анализировать огромные объемы данных и делать выводы или извлекать уроки из полученных результатов. Термин “Машинное обучение” был введен, когда ученые наконец смогли разработать программное обеспечение таким образом, чтобы оно могло обучаться и совершенствоваться самостоятельно, не требуя участия человека.
Новое тысячелетие ознаменовалось беспрецедентным бумом адаптивного программирования. Машинное обучение долгое время шло рука об руку с адаптивными решениями. Эти программы могут выявлять закономерности, учиться на опыте и самосовершенствоваться на основе обратной связи, которую они получают от окружающей среды. Глубокое обучение - это пример адаптивного программирования, где алгоритмы могут “видеть” и различать объекты на картинках и видео, что было базовой технологией для магазинов Amazon GO. Клиенты получают плату при выходе, не стоя в очереди.
Google X Lab – еще одно подразделение Google, связанное с деятельностью в сфере нейронных сетей. В 2012 году здесь был разработан алгоритм, способный распознавать кошек на фотографиях и видеороликах, а также запущен облачный сервис Google Prediction API. Данная система на основе ML может анализировать неструктурированные данные.
Инструмент, который умеет не только читать, но и рисовать (или наоборот – не только рисовать, но и читать). На одной из выставок Painting Fool читал статью из газеты Guardian, посвященную войне в Афганистане, вытаскивал оттуда ключевые слова вроде НАТО, войска, британский, подбирал в базе готовые изображения под эти слова и из них создавал картины-коллажи. Как сказали бы дизайнеры, делал своего рода moodboard.
Компьютерные картины, показанные в июне 2015 года командой Google Brain AI, тоже обладают по крайней мере одной из черт, присущих человеческому воображению: они демонстрируют вещь не такой, какой она является в реальности. Потренировавшись в определении объектов по визуальным подсказкам, запасшись фотографиями облаков и предметов со случайными формами, программа Google начала генерировать цифровые образы, напоминающие одновременно фантазии Уолта Диснея и Питера Брейгеля Старшего – например, гибридных существ «свинья-улитка», «верблюд-птица» и «собака-рыба».
Группа французских разработчиков Obvious «скормили» нейросети 15 000 портретов известных и малоизвестных художников разных эпох. Алгоритм нарисовал свои портреты, один из которых, «Портрет Эдмонда Белами».был продан на аукционе Christie’s за 432 500 долларов.
Сегодня любой может создать изображение при помощи нейросети: достаточно отправить текстовый запрос, и система сгенерирует результат. Для использования text-to-image-моделей, таких как DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion и отечественная Kandinsky 2.0, не требуется ни специальных навыков, ни оборудования. На одной только Биеннале будущего, показанной Мультимедиа Арт Музеем (МАММ) сперва в Москве, а затем — фрагментарно — в регионах, можно было увидеть около десятка работ, созданных при помощи ИИ. София Креспо использует машинные алгоритмы весьма традиционно: на основе изображений реальных животных она создает причудливые биоморфные образы, в которых угадываются сразу многие существа и одновременно ни одно из них.
We'd love to hear from you. Please send questions or feedback to the below email addresses.
Before contacting us, you may wish to visit our FAQs page which has lots of useful info on Tiki-Toki.
We can be contacted by email at: hello@tiki-toki.com.
You can also follow us on twitter at twitter.com/tiki_toki.
If you are having any problems with Tiki-Toki, please contact us as at: help@tiki-toki.com
Close