Введение в искусственный интеллект для инженеров-менеджеров

Введение в искусственный интеллект для инженеров-менеджеров Изучение

Со временем искусственный интеллект (ИИ) будет внедряться во все технологические продукты нашего мира. Чтобы оставаться достойным лидером или менеджером, важно хорошо разбираться в ИИ и бизнес-решениях, которые он может предоставить. Хотя вы можете не быть тем, кто внедряет решение, вам нужно говорить на языке ИИ и понимать этику этого мощного инструмента.

Если вы новичок в искусственном интеллекте или возглавляете команду по созданию решений искусственного интеллекта, вы попали в нужное место. Сегодня я познакомлю вас с основами искусственного интеллекта и основными концепциями, которые вам нужны как менеджеру.

Почему искусственный интеллект важен для вашего бизнеса?

Искусственный интеллект (ИИ) существует намного дольше, чем вы думаете, и он уже интегрирован во многие аспекты нашей жизни. Инвестиции и реальные приложения ИИ резко выросли в последние годы по мере совершенствования технологий.

Теперь компании, организации и отрасли по всему миру полагаются на технологии искусственного интеллекта для выполнения основных операций и бизнес-решений. ИИ — это основа медицины, финансов, автомобилестроения и даже розничной торговли. Во всех этих сферах было доказано одно: системы искусственного интеллекта делают компании лучше. Как?

Лучший анализ данных

Эти технологии помогают нам обрабатывать огромные объемы данных, которыми управляет наш мир, и принимать более обоснованные решения с меньшим риском человеческой ошибки. Интеллектуальные машины и системы предлагают нам понимание, которое невозможно отследить или уловить человеческим глазом. В мире больших данных для команд может быть невозможно оценить информацию с любой разумной скоростью. Но с AI у вас есть больший контроль над своими данными.

Автоматизируйте монотонные задачи

ИИ также облегчил многие повторяющиеся и монотонные задачи, которые традиционно делегировались людям. Чат-боты, например, освобождают сотрудников службы поддержки клиентов, чтобы они могли сосредоточиться на проблемах более высокого уровня. Это открывает сотрудникам во многих отраслях возможность работать на более творческих, удовлетворяющих должностях, в то время как наши интеллектуальные машины выполняют «грязную работу».

С помощью ИИ мы также можем более творчески подходить к проблемам, которые слишком опасны для человеческого участия, или к работе, выходящей за рамки обычного рабочего времени.

Минимизируйте человеческую ошибку

ИИ не страдает теми же ограничениями, что и мы. Это означает, что мы можем разработать более надежные системы для чего угодно, от автоматизации данных до здравоохранения. В финансовой сфере, например, системы искусственного интеллекта используются для обнаружения ошибок и предупреждений о мошенничестве, недоступных человеческому глазу.

Упростите обслуживание клиентов

Искусственный интеллект может упростить и оптимизировать взаимодействие с клиентами, предоставляя оптимизированные услуги. Amazon, например, использует технологии искусственного интеллекта, чтобы улучшить качество розничной торговли и ограничить контакты с людьми.

Эти услуги и технологии облегчают клиентам выбор и заказ, сокращая время ожидания или использование человеческих систем. Банки, например, используют системы искусственного интеллекта, чтобы давать рекомендации по финансовым решениям, делая консультации доступными.

ИИ приносит бизнесу множество других преимуществ, независимо от того, в какой отрасли вы работаете. ИИ не заменяет человеческие усилия или творчество. Это расширяет и упрощает человеческий опыт. Компаниям и командам во всем мире следует рассматривать ИИ как идеальное решение для нужд своего бизнеса.

Основы искусственного интеллекта

Основы искусственного интеллекта: ключевые термины и концепции

Термин «искусственный интеллект» (ИИ) в наши дни используется повсюду, от финансов и банковского дела до научно-фантастических фильмов, и повсюду между ними. Многие термины, которые мы используем для ИИ, взаимозаменяемы, вызывая путаницу у новичков. Итак, что на самом деле такое ИИ? И чем это отличается от машинного обучения? Какая польза от этого для инженерных команд? Давайте углубимся и определим некоторые термины!

Искусственный интеллект (ИИ)

ИИ — это широкий термин, который использовался для описания различных вещей. ИИ обычно относится к машине, которая может реагировать на стимуляцию аналогично человеческому суждению.

Читайте также:  Роли и обязанности администратора баз данных (DBA) в эпоху больших данных

Машины с искусственным интеллектом способны принимать решения или выполнять когнитивные функции, такие как обучение, рассуждение, восприятие или решение проблем.

Короче говоря, ИИ означает заставить компьютеры выполнять человеческие задачи и решать бизнес-задачи. Некоторые примеры технологий, которые позволяют ИИ помогать предприятиям, — это беспилотные автомобили, виртуальные агенты, робототехника и машинное обучение (ML).

Искусственный интеллект…

  • Человеческий интеллект демонстрируется в машинах
  • Система может выполнять задачу лучше, чем люди
  • Распознавание речи, обработка естественного языка, перевод между языками

Машинное обучение (ML)

Машинное обучение — это общий термин, который мы используем, чтобы говорить об алгоритмах, которым компьютеры могут учиться. Другими словами, машинное обучение — это способы, с помощью которых компьютер на самом деле учится и становится «умным».

Компьютеры могут учиться только тогда, когда они запрограммированы на выполнение определенных инструкций в отдельных случаях. Машинное обучение позволяет компьютерам извлекать уроки из этого опыта (или данных).

Основная идея машинного обучения — алгоритмы. Думайте об алгоритмах как о наборе конкретных инструкций, которым будет следовать компьютер. Затем вы можете вводить данные в алгоритм, и он может строить на их основе свою собственную логику.

Пример, с которым вы, вероятно, знакомы, — это сканер спама в электронной почте. Существуют различные методы, которые мы можем использовать для реализации машинного обучения, например глубокое обучение.

Машинное обучение…

  • Зонтичный термин для алгоритмов и обучения на основе данных
  • На основе алгоритмов
  • Программы машинного обучения повторяют процессы и учатся на ошибках

Глубокое обучение (DL)

Глубокое обучение — это метод, который мы можем использовать для реализации машинного обучения. Как подполе машинного обучения, глубокое обучение связано с алгоритмами, которые специально разработаны как структура человеческого мозга.

Они называются искусственными нейронными сетями и глубокими нейронными сетями (DNN). В DNN структуры кода организованы по слоям, имитирующим то, как человеческий мозг учится на основе шаблонов.

Глубокое обучение…

  • Техника реализации ML
  • Код организован слоями, как человеческий мозг
  • Изучает паттерны паттернов
  • Используйте для сложных задач и целей машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения

В ML вы вводите данные в алгоритм, а затем он строит свою собственную логику. Мы называем это обучающими данными. При работе с алгоритмами вы должны учитывать входы, желаемые результаты и процесс, чтобы получить желаемый результат. Существуют десятки различных алгоритмов, которые используются по-разному.

Алгоритмы машинного обучения можно разделить на три основные группы:

Контролируемое обучение

Эти виды алгоритмов ориентированы на задачи и требуют своего рода супервизора, чтобы научиться предсказывать следующее значение. Предоставляемые данные для обучения включают окончательные решения, называемые метками или классом. Эти алгоритмы обучаются, «глядя» на правильные примеры. Другими словами, у алгоритма есть руководитель или учитель, который первым дает ему все ответы. Эти алгоритмы полезны, когда:

  • Мы умеем классифицировать входные данные
  • Мы знаем тип поведения, который хотим предсказать
  • Нам нужен алгоритм, чтобы давать нам прогнозы для новых невидимых данных.

Неконтролируемое обучение

При обучении без учителя наши обучающие данные не имеют меток, поэтому цель алгоритма — найти взаимосвязи в этих данных. Другими словами, система учится без учителя. При обучении без учителя вы будете иметь дело с кластеризацией, которая находит структуры в неорганизованных данных. Эти алгоритмы используются для:

  • Сегментация рынка
  • Системы рекомендаций
  • Обнаружение аномалий
  • Анализ сетей данных

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением — это более продвинутая категория, в которой системе обучения необходимо научиться принимать конкретные решения. Агент наблюдает за окружающей средой, выполняет действия и получает вознаграждение / штрафы.

Цель обучения с подкреплением — со временем получить максимальное вознаграждение. Это система проб и ошибок, в которой алгоритмы изучают лучшую стратегию. Алгоритмы армирования лучше всего подходят для:

  • У вас не так много данных для обучения
  • Мы не можем четко определить идеальное конечное состояние
  • Единственный способ узнать об окружающей среде — это взаимодействовать с ней.
  • Робототехника, исполнение сделок и здравоохранение
Читайте также:  7 советов по плавному переходу в науку о данных

Практический пример и приложения

Теперь, когда мы знакомы с основными концепциями и терминами, давайте обсудим, как искусственный интеллект может быть применен к нашему бизнесу и командам. Мы рассмотрим некоторые практические примеры и приложения. ИИ широко используется в бизнесе для таких вещей, как:

  • Прогнозирование количества товаров, которые покупатель купит
  • Прогнозирование пробок
  • Классификация писем и обнаружение спама
  • Онлайн-поддержка клиентов
  • Анализ настроений клиентов по электронной почте
  • Идентификация авторства
  • Таргетированная реклама и маркетинговые предложения
  • Рекомендации в социальных сетях

Давайте глубоко погрузимся в реальный пример компании, инвестировавшей в решения для искусственного интеллекта: Netflix. Netflix использовал искусственный интеллект для улучшения пользовательского опыта, а именно с помощью рекомендаций.

Рекомендации по фильмам и шоу Netflix используют контекстную информацию, чтобы находить идеальные рекомендации для пользователей, как только они смотрят новый контент. Используемые алгоритмы основаны на предположении, что пользователь будет следовать шаблонам просмотра, аналогичным другим, которые смотрели тот же контент. Это называется совместной фильтрацией.

Сходство вкусов — мощный инструмент, который ИИ может предоставить компаниям, предлагающим самые разные продукты. Эта система основана на тегах, при этом шоу и фильмы маркируются и измеряются в соответствии с предпочтениями пользователя. Эти алгоритмы также используют контекстную информацию, такую ​​как время дня, используемые устройства и многое другое, чтобы делать эффективные предложения.

В Netflix принципы искусственного интеллекта применяются даже для автоматизации персонализации произведений искусства, когда алгоритм показывает другое изображение обложки на основе тегов, контекстной информации и прошлых просмотров. Netflix использует технологию подкрепления под названием Contextual Bandits, чтобы узнать, как пользователи хотят их контента.

Эти сервисы значительно улучшили пользовательский интерфейс Netflix и улучшили наше повседневное взаимодействие с любимым контентом. Такая оптимизация приносит пользу пользователям, сотрудникам и всем, кто находится между ними.

Этика и ИИ

ИИ приносит большую пользу организациям любого типа. Но нам нужно быть осторожными в том, как мы используем его силу. Как руководитель или менеджер, вы обязаны ответственно относиться к ИИ и предотвращать ошибки, когда ваша команда внедряет ИИ в свои проекты. Даже команды с благими намерениями могут получить негативную прессу за свои усилия.

Ключ к этичности в использовании ИИ связан с выходами, входами и конфиденциальностью. Результаты должны быть справедливо оценены; входные данные необходимо анализировать на предмет наличия дискриминационных данных, и сбор данных не может происходить за счет конфиденциальности других лиц. Давайте обсудим некоторые из основных принципов, которые нам необходимо учитывать при разработке и внедрении решений AI:

  • Системы искусственного интеллекта должны справедливо относиться ко всем людям. Существует шокирующая история того, как ИИ генерирует предвзятые на расовой почве или дискриминационные результаты. Мы должны разрабатывать системы с учетом включения и представления.
  • Системы искусственного интеллекта должны уважать конфиденциальность. Неправомерное использование данных имеет разрушительные последствия для общества, и были выпущены нормативные акты для защиты конфиденциальности пользователей, при этом сохраняя возможности их данных. Нам необходимо собирать, обрабатывать и обрабатывать данные в рамках этических норм.
  • Системы ИИ должны быть безопасными. Можно легко обмануть данные и получить ложные результаты. Это может привести к неправильной классификации. Нам нужно знать об атаках и следить за безопасностью с помощью этических стратегий.

Продолжая применять системы и технологии искусственного интеллекта в нашем мире, мы должны сохранять бдительность и проявлять приверженность этическим решениям. Если вы менеджер, я рекомендую вам глубже погрузиться в тему этики и ответственности с ИИ. Взгляните на другие тематические исследования, или проект пойдет не так. Начните с изучения расовых предубеждений и алгоритмов машинного обучения.

Продолжая применять системы и технологии искусственного

Что учить дальше

Поздравляю! Вы только что завершили базовое введение в ИИ для менеджеров. Но предстоит еще многому научиться. Отсюда вы должны рассмотреть следующие концепции:

Алгоритмы и бизнес-варианты использования

  • Сверточные нейронные сети
  • Рекуррентные нейронные сети
  • Системы и архитектуры для ИИ
  • Метрики оценки ИИ
Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий