Читать книгу: «ChatGPT: Что я такое? Первая книга об ИИ, написанная самим ИИ!», страница 3

3. «AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order» – Кай-Фу Ли.

Книга о перспективах искусственного интеллекта, написанная одним из главных экспертов по теме ИИ. Кай-Фу Ли – ученый, венчурный инвестор и человек с головокружительной карьерой (Apple, Silicon Graphics, Microsoft, Google). Он утверждает, что драматические изменения, которых все ждут от искусственного интеллекта, наступят скорее, чем предполагается. Но связаны они будут не с «думающими машинами, которые захватят мир», а с экономическими последствиями. Гонка между сверхдержавами, Китаем и США, может привести человечество к катастрофе: ИИ позволит богатым разбогатеть еще больше, а разрыв между ними и бедными станет огромным.

4. «The Age of A.I.» – Генри Киссинджер, Эрик Шмидт, и Даниэль Хаттенлохер.

Три известных мыслителя обсуждают, как искусственный интеллект трансформирует общество и что это значит для всех нас. Эта книга хороша, потому что она представляет собой глубокое исследование влияния ИИ на общество от людей, которые имеют большой опыт в этой области.

5. «Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence» – Макс Тегмарк.

Тегмарк обсуждает, как ИИ может изменить все аспекты нашей жизни, от работы и образования до политики и правосудия. Данная книга предлагает широкий обзор возможных последствий развития ИИ и рисует мир возможного будущего.

6. «Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies» – Ник Бостром.

Эта книга исследует возможные последствия появления ИИ, который превосходит человеческий интеллект. Бостром обсуждает различные пути к Суперинтеллекту и возможные опасности. Эта книга хороша, потому что она ставит важные вопросы о будущем ИИ и его влиянии на общество.

7. «The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology» – Рэй Курцвейл.

В этой книге знаменитый футуролог Рэй Курцвейл предсказывает, что технологическая сингулярность, момент, когда ИИ превзойдет человеческий интеллект, наступит в ближайшие десятилетия. Эта книга является одной из самых известных и дискуссионных работ о будущем ИИ.

8. «Surviving AI: The Promise and Peril of Artificial Intelligence» – Кэлам Чейс.

Автор обсуждает обещания и опасности ИИ, включая возможность достижения Суперинтеллекта и его последствий для человечества. Эта книга хороша, потому что она представляет собой доступное и информативное введение в важные вопросы, связанные с ИИ.

9. «Human Compatible» – Стюарт Расселл.

Это научно-популярная книга известного в области ИИ ученого и автора Стюарта Расселла, которая посвящена таким вопросам как:

– что будет, когда мы достигнем создания Сильного ИИ?

– как сделать, чтобы это не стало последним событием нашей истории?

– как жить в будущем, где способности машин будут превосходить человеческие?

В книге утверждается, что риск для человечества от новых ИИ-разработок является серьезной проблемой. Автор указывает на неопределенность, связанную с будущим прогрессом в области ИИ. Рассел утверждает, что именно потому, что сроки разработки искусственного интеллекта человеческого уровня или сверхразума весьма неопределенны, исследования безопасности следует начинать как можно скорее, поскольку также крайне неопределенно, сколько времени потребуется для завершения таких исследований. В книге предлагаются подходы к решению проблемы управления и создания безопасного ИИ.

Глава 3. Искусственный Интеллект и Машинное обучение

1. Расскажи про классические методы ИИ, которые были еще до расцвета машинного обучения и нейросетей – GOFAI. Применяются ли они сейчас? Есть ли у них будущее?

Методы «Good Old-Fashioned Artificial Intelligence» (GOFAI) или «классический искусственный интеллект, основанный на правилах» – это термин, введенный философом Джоном Хогеландом в 1980-х годах, чтобы описать ранние подходы к искусственному интеллекту, которые были развиты до бума Машинного Обучения и Нейронных сетей.

Обычно выделяют следующие группы методов, относящиеся к GOFAI:

1. Экспертные системы – компьютерные системы, которые воссоздают процесс принятия решений экспертом в конкретной области. Они функционируют на основе базы знаний, состоящей из фактов и правил, и способны имитировать решения, принятые специалистами в определённой сфере.

2. Семантические сети – структуры, предназначенные для представления знаний в виде графов (узлов и связей между ними). В них узлы обозначают понятия и концепции, а связи (или дуги) между узлами отражают взаимоотношения между этими понятиями и концепциями.

3. Логический подход и символьные рассуждения – связаны с использованием формальной логики и вербальных описаний для представления и манипулирования знаниями. Такие методы активно применяются в системах, где знания заранее четко структурированы в виде фактов, правил и взаимоотношений, к которым можно применять вывод на основе логических правил.

4. Продукционные системы – программы, которые работают по определенному набору правил или «продукций» («если-то» правил), чтобы получить выводы. Эти системы могут применяться для автоматизации задач рассуждения и проблемы разрешения – через последовательности применений этих «если-то» -правил.

5. Эвристические алгоритмы – это способы решения задач, не полностью математически обоснованные, но обычно дающие достаточно эффективные решения в большинстве случаев. В общем смысле, эвристика – это подход, который может быть не совсем корректным с математической точки зрения, но при этом оказывается практически полезным для решения интеллектуальной задачи.

С развитием Машинного Обучения и Нейронных Сетей, многие из этих подходов отошли на второй план, поскольку новые методы часто обеспечивают более высокую производительность и более широкую область применения. Тем не менее, классические методы AI по-прежнему имеют свою ценность в определенных областях. Они могут быть полезны в ситуациях, где доступен только небольшой объем данных, или когда требуется явное, логическое обоснование выводов. Более того, в некоторых случаях классические методы AI и машинное обучение могут быть сочетаны в гибридных системах для получения лучших результатов.

2. Что такое Машинное Обучение? Какие у него основные принципы и идеи? Что такое Модель Машинного Обучения?

Машинное обучение – это подраздел Искусственного Интеллекта, который занимается разработкой алгоритмов, позволяющих компьютерам самостоятельно учиться на основе предоставленных данных (без участия человека в процессе). Суть Машинного Обучения заключается в том, что машина сама (без явного программирования каждого действия человеком) может решать поставленные ей задачи, «обучаться» и улучшать свою работу, просто анализируя предоставленные ей входные данные.

Модель машинного обучения – это математическое представление (формула или алгоритм), который по входным данным самостоятельно предсказывает выходные данные. Модели машинного обучения могут быть простыми (например, формула, которая предсказывает вероятный ответ по входным данным) или сложными (например, глубокие нейронные сети с большим количеством параметров, которые используются для моделирования сложных взаимосвязей между данными).

Основные этапы процесса (цикла работы) машинного обучения:

1. Обучение модели на основе входных данных (примеров): Машинное обучение использует наборы данных (примеров), которые состоят из «входных» данных и связанных с ними «выходных» данных (иногда называемых «метками» или «ответами»). Модель обучается устанавливать взаимосвязи между этими входными и выходными данными.

2. Обобщение знания из примеров и решение задачи: Это способность модели использовать обучение на основе примеров для предсказания ответов на новые, ранее не виденные данные. Цель обучения модели – не просто «запомнить» примеры из обучающего набора данных, но и «обобщить» эти примеры на новые ситуации – то есть попытаться применить это знание на новых примерах.

3. Оптимизация и улучшение модели: Обучение модели обычно включает в себя процесс оптимизации, где с каждым циклом алгоритм постепенно улучшает свою производительность, минимизируя разницу между предсказанными и действительными ответами (то есть минимизирует ошибку своего предсказания).

4. Итоговое тестирование и оценка модели: Модель обучается на основе обучающих данных и затем тестируется на отдельном тестовом наборе данных для проверки ее способности обобщения и предсказания правильных ответов.

В зависимости от того, как именно обрабатываются данные и решается поставленная задача – Модель машинного обучения может быть отнесена к одному из Типов (видов) Машинного обучения:

– Supervised Learning («обучение с учителем»)

– Unsupervised Learning («обучение без учителя»)

– Semi-supervised Learning («обучение с частичным привлечением учителя»)

– Self-supervised Learning («самостоятельное/автоматическое обучение»)

– Reinforcement Learning («обучение с подкреплением»)

В зависимости от того, какая именно решается поставленная задача —можно выделить один из Типов (видов) задач Машинного обучения:

– Классификация объектов

– Кластеризация объектов

– Регрессия (предсказание непрерывного знания)

– Генерация (создание новых объектов)

и другие.

3. Расскажи мне подробнее про основные шаги и процессы в Машинном Обучении – про работу с данными, выделение признаков, алгоритмы?

Работа с машинным обучением обычно включает в себя следующие основные шаги:

1. Постановка задачи: Перед началом проекта машинного обучения важно изучить предметную область и понять задачу и бизнес-цели, точно определить, какая проблема или задача будет решаться с помощью машинного обучения, а также определить метрики качества, которые будут служить ориентирами успеха.

2. Сбор данных: В первую очередь, вам нужен большой набор данных, на котором вы будете обучать свою модель. Этот набор данных может быть собран из различных источников, таких как файлы, базы данных, логи с действиями пользователей, интернет и так далее.

3. Предварительная обработка данных: Этот этап включает в себя очистку данных (удаление ошибок, сильных отклонений, пропущенных значений), преобразование данных (например, преобразование текста в числовые значения или приведение разнородных данных к единому формату) и нормализацию данных (например, масштабирование значений на определенный диапазон).

4. Выделение признаков: Признаки – это характеристики или атрибуты, которые машина использует для обучения. Например, если вы создаете модель для классификации изображений кошек и собак, признаками могут быть размеры животных, цвета, текстуры и формы, присутствующие на изображении. Этап выделения признаков включает в себя выбор и создание эффективных признаков, которые помогут модели делать более точные прогнозы.

5. Выбор модели: В зависимости от типа проблемы и задачи (регрессия, классификация, кластеризация и т.д.) и специфики данных, вы выбираете тип (вид) Машинного обучения (Supervised, Unsupervised, Semi-supervised, Self-supervised или Reinforcement Learning) и конкретную подходящую Модель машинного обучения этого вида.

6. Обучение модели: На этом этапе алгоритм машинного обучения сам «обучает» модель, используя ваши данные и целевые значения. Это происходит путем настройки параметров модели таким образом, чтобы минимизировать ошибку между прогнозируемыми моделью результатами и реальными значениями результатов (взятыми из обучающих примеров).

7. Оценка модели: После обучения модели вам нужно оценить ее качество и производительность. Это обычно делается с помощью сравнения ответов модели с отложенным набором данных (тестовым набором), который не использовался при обучении. Метрики оценки могут включать точность, полноту и другие показатели работы модели. Важно получить модель, которая не будет переобученной, но и не будет недообученной – чтобы получать от нее потом хорошие результаты предсказаний

8. Тонкая настройка и оптимизация: После первоначального обучения и оценки модели вы можете оптимизировать и настраивать свою модель, изменяя параметры и используя различные техники, такие как кросс-валидация и регуляризация.

9. Развертывание модели (Деплой): После того, как модель была обучена, оценена и оптимизирована, она может быть «развернута» (на компьютерных системах и вычислительных мощностях) и использована для предсказаний на новых данных.

10. Процесс работы модели (Инференс): Обычно этот термин используют при работе с нейронными сетями. Инференсом называется непрерывная работа какой-либо нейронной сети на конечном устройстве. То есть, это процесс исполнения сети, когда она уже развернута и готова к проведению полезной работы. Для инференса используются процессоры общего назначения (CPU), графические процессоры (GPU) или специализированные процессоры для Машинного обучения и нейросетей (TPU).

Все эти шаги могут потребовать различных навыков и инструментов: знания основ математики, статистики, программирования, поддержки работы компьютерных систем, обработки и анализа данных и, конечно же, знания самого машинного обучения и предметной области, в которой вы решаете задачу.

4. Расскажи про основные параметры, определяющие качество и эффективность моделей Машинного Обучения?

Машинное обучение – это процесс, в ходе которого компьютерные модели «учатся» на данных и делают свои прогнозы или решения на основе этого обучения.

При создании моделей машинного обучения одним из самых важных этапов является оценка их работы. Без правильной оценки результатов есть риск начать использовать модель, которая может давать неверные прогнозы, принимать неправильные решения, пропускать важные случаи (в задачах выявления нужных объектов).

Чтобы узнать, насколько хорошо модель справляется со своей задачей – используют метрики качества моделей машинного обучения. Оценка моделей не только позволяет понять их эффективность, но и выявить возможные недостатки, которые стоит устранить.

Вот примеры метрик качества для моделей в машинном обучении:

Средняя абсолютная ошибка – Для задач, где модель предсказывает численные значения, эта метрика показывает, насколько в среднем прогнозы модели отличаются от истинных значений. Например, если модели нужно предсказывать температуру воздуха в течение какого времени, эта метрика покажет на сколько в среднем отклоняются предсказания модели (неважно – в большую или в меньшую стороны) от реальной температуры воздуха. Чем меньше отклонения – тем лучше модель.

Точность модели – Для задач, где нужно выбрать определенный тип объектов в общей выборке и не ошибаться с типом этих объектов (но можно что-то и пропустить), эта мера показывает, какой процент прогнозов модели был правильным. Например, нужно определить и выбрать клиентов, которые с большей вероятностью купят определенный товар. Так, если модель правильно предсказала 85 из 100 случаев, то её точность составляет 85%.

Полнота модели – Когда модели нужно обнаружить определенный тип объектов в общей выборке и важно не пропустить объекты этого типа (но при этом, допускается ошибаться и обнаружить лишние объекты, которые на самом деле не относятся к искомому типу). Эта метрика показывает, сколько случаев из выборки модель учла. Например, когда модель применяется в медицине и ей нельзя пропустить больных с определенным диагнозом (так как в этом случае человек не узнает о своем диагнозе и не получит вовремя соответствующего лечения), но вполне можно предположить наличие болезни у здорового человека (так как потом его перепроверят и снимут ошибочно поставленный диагноз).

Перплексия (Perplexity) – это популярная метрика для оценки качества языковых моделей в задачах прогнозирования следующего слова. Перплексия интерпретируется как среднее число выборов, которые модель рассматривает при предсказании следующего слова. Например, перплексия, равная 10, означает, что при прогнозировании следующего слова модель в среднем «колеблется» между 10 словами. Меньшее значение перплексии указывает на лучшую модель. Модель с перплексией 1 была бы идеальной и всегда бы правильно предсказывала (знала вполне определенно) следующее слово.

Кроме этого, один из основных вызовов в машинном обучении – избежать недообучения и переобучения моделей.

Недообучение модели (Underfitting): Это происходит, когда модель слишком проста для сложности данных, и не может выучить закономерности в них. В результате такая модель плохо справляется как с обучающими, так и с тестовыми данными.

Переобучение модели (Overfitting): Здесь проблема противоположная. Модель становится слишком «узкоспециализированной» под обучающие данные и начинает «запоминать» их, но уже не может «понять» более общую закономерность и предсказать то, чего не было в обучающих данных. Поэтому переобученная модель может идеально работать на обучающем наборе данных, но плохо на новых-тестовых данных.

Оценка качества моделей машинного обучения – ключевой этап в процессе их создания. Выбор правильной метрики поможет понять, насколько получена правильная и эффективна модель, и, при необходимости, внести коррективы в её обучение или заменить модель.

5. Расскажи, какие вообще есть Типы (виды) Машинного Обучения?

Изначально в Машинном Обучении выделяли три основных типа: Обучение с учителем (Supervised Learning), Обучение без учителя (Unsupervised Learning) и Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning). Со временем еще 2 типа получили развитие: Обучение с частичным привлечением учителя (Semi-supervised Learning) и Самостоятельное/автоматическое обучение (Self-supervised Learning).

Рассмотрим все эти Виды Машинного Обучения:

1. Обучение с учителем (Supervised Learning)

Модели на вход даются примеры размеченных данных, где каждый пример уже помечен правильным ответом. Задача модели – научиться самой также предсказывать эти ответы для данных. Например, если мы обучаем модель распознавать кошек и собак на фотографиях, то сначала мы показываем ей множество изображений кошек и собак, где каждое изображение уже с соответствующей меткой («кошка» это или «собака»). Или, если модель учится отличать спам-письма от не спама, то на входе ей дается множество писем с имеющимися метками – спам это или не спам. Модель пытается предсказать ответы для примеров с уже известными метками и каждую итерацию сравнивает свои ответы с существующими ответами и пытается улучшить себя, чтобы на следующей итерации предсказывать ответы еще точнее. Итоговая задача модели – найти зависимость между данными и метками классов и использовать эту зависимость для дальнейшего самостоятельного предсказания классов для новых (неразмеченных) входных данных.

2. Обучение без учителя (Unsupervised Learning)

Здесь модели обучаются на наборе данных, в котором известны только неразмеченные входные данные, и нет конкретных выходных данных (меток классов и т.п.). Задача модели состоит в том, чтобы самостоятельно найти структуру или взаимосвязи в данных. Примеры включают кластеризацию (например, сегментацию клиентов для маркетинга по разным подгруппам или определение количества разных видов подгрупп в очень большой группе людей) и понижение размерности (например, упрощение данных для их понятного представления и визуализации).

3. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)

В этом случае модель (часто в этом случае ее называют ИИ-агентом) обучается сама, взаимодействуя со своей «средой обитания». Модель выполняет различные действия и в результате этих действий получает от среды отклик – награды («подкрепление») за правильные (полезные или эффективные) действия или штрафы за неправильные (вредные или не эффективные) действия. Модель стремится максимизировать сумму получаемых наград – то есть выполнять действия (или последовательности действий), которые дают как можно лучший результат. Примеры включают управление роботами (которые получают отклик от среды – плохо или хорошо они выполняют свои задачи), игровые агенты (получающие отклик от игровой среды – в случае выигрыша или проигрыша), системы рекомендаций (где отклик – это качество удовлетворения пользователей этими рекомендациями).

4. Обучение с частичным привлечением учителя (Semi-supervised Learning)

Машинное обучение с частичным привлечением учителя (также известное как обучение с полуконтролем или гибридное обучение), находится между Обучением с учителем (Supervised Learning) и Обучением без учителя (Unsupervised Learning). В этом случае модели подается комбинация помеченных и неразмеченных данных. Неразмеченные данные очень дешевы в отличие от размеченных данных (которые часто приходится помечать вручную). Процедура заключается в том, что алгоритм сначала использует все данные и алгоритмы обучения без учителя для кластеризации данных, а затем использует алгоритм обучения с учителем для определения меток для каждого класса. И если неразмеченные данные оказываются близки к одному из классов размеченных —то они с большей вероятностью принадлежат тому же классу.

5. Самостоятельное/автоматическое обучение (Self-supervised Learning)

Это относительно новый подход, где модель обучается на данных, генерируя сама себе задачи и ответы (чаще всего через маскировку части данных и попытки их угадывания). Задача модели – понять и усвоить скрытую структуру, которая есть в этих данных. Например, если данные – это связный текст, то модель может маскировать и пытаться предсказать следующее слово в предложении. Или для изображений модель может пытаться маскировать и восстанавливать части изображения. Или пытать предсказать цвет или другие параметры изображения. Таким образом, она учится на большом количестве данных (текстов, изображений, видео), без необходимости наличия внешних меток или участия человека. В результате модель усваивает структуру и внутренние связи в этих данных (которые могут быть даже неизвестны человеку). И когда эта структура усвоена – то модель можно дообучить для решения какой-нибудь специальной практической задачи (для решения которой нужно понимать эту структуру в данных). Например, можно дообучить модель для автозаполнения или перевода текстов или сделать модель для улучшения, окраски и восстановления изображений и т. д. Бурный рост приложений в области современного Генеративного ИИ (Generative AI) – больше всего обязан именно этому типу Машинного Обучения.

Каждый из этих методов обладает своими уникальными преимуществами и ограничениями и выбор метода зависит от конкретной задачи и доступности данных.

6. Какие основные виды задач решает машинное обучение? Дай определение сути и характеристику для каждого вида задач.

Машинное обучение используется для решения различных видов задач.

Вот основные виды задач, которые есть в современном машинном обучении:

1. Задачи классификации: В задачах классификации модель предсказывает дискретную метку или категорию. Например, задача определения, является ли электронное письмо спамом или нет, является задачей классификации. Здесь мы предсказываем дискретную переменную (спам или не спам).

2. Задачи кластеризации: Это тип задач, где модель группирует данные на основе их сходства, и эти группы называются кластерами. Этот процесс происходит без каких-либо предварительных знаний о данных, и в этом смысле он относится к обучению без учителя. Например, кластеризация может быть использована для сегментации клиентов на основе их покупательского поведения.

3. Задачи регрессии: Регрессия – это тип задачи, где модель предсказывает непрерывное значение. Например, предсказание цены на дом на основе различных характеристик, таких как площадь, количество спален, год постройки и т.д., является задачей регрессии. В этом случае, мы пытаемся предсказать непрерывную переменную (цена на дом) на основе других входных данных об этом доме.

4. Задачи Обучения с подкреплением (Reinforcement Learning): Сюда можно отнести примеры с управлением роботами (которые получают отклик от среды – плохо или хорошо они выполняют свои задачи), развитием навыков игровых агентов (получающие отклик от игровой среды – в случае выигрыша или проигрыша), систем рекомендаций (где отклик – это качество удовлетворения пользователей этими рекомендациями).

5. Задачи Генеративного ИИ: В отличие от задач классического машинного обучения (классификации, кластеризации и регрессии), Генеративные модели обучаются на данных и могут генерировать новые, ранее не встречавшиеся образцы данных. Данные могут представлять собой текст, изображения, речь и т. д. Задачи, которые могут выполнять такие модели, включают создание разнообразного контента: текстов, изображений, звука и музыки и т. д. Кроме этого, модели генеративного ИИ могут выполнять широкий класс задач, связанных с дальнейшей обработкой и преобразованием этого контента: ответы на вопросы, анализ настроений и тональности в текстах или видео; извлечение искомой информации из текста изображений, видео или аудио; маркировку изображений и распознавание объектов.

7. Расскажи подробно про «классические задачи» Машинного Обучения» – классификацию, кластеризацию и регрессию.

Конечно! Рассмотрим каждый из этих типов задач подробнее.

Задачи Классификации

Классификация – это задача отнесения объектов к одному (или нескольким) из заранее определенных классов.

Примеры

Бинарная классификация: Разделение на два противоположных класса.

– Спам-фильтры: Это один из наиболее известных примеров классификации. Модели обучаются классифицировать письма – отличать спам от обычных писем, основываясь на различных признаках, таких как ключевые слова, заголовки, структура текста и т. д.

– Медицинская диагностика заболевания: Модели машинного обучения могут помочь в диагностике болезней, классифицируя медицинские изображения (мрт или рентгеновские снимки, показатели медицинских приборов итд), симптомы пациентов или результаты анализов – и сказать болен человек определенной болезнью или нет.

Мультиклассовая классификация: Разделение на более чем два класса.

– Определение вида животного: Когда ИИ-модели натренированы различать различных животных (из заранее определенных классов) и могут сказать с какой вероятностью и к какому классу относится животное на фотографии.

– Распознавание рукописных цифр: Это классическая задача в области машинного обучения, где модель обучается распознавать рукописные цифры на изображениях.

Мультилейбловая классификация: Каждый объект может быть отнесен к нескольким классам одновременно.

– Категоризация книг или игр – когда каждая книга или игра может быть отнесена сразу к нескольким жанрам.

Задачи Кластеризации

Кластеризация – это задача группировки набора объектов таким образом, чтобы объекты в одной группе (кластере) оказилсь объекты, более похожи друг на друга по каким либо признакам.

Подходы

– Иерархическая кластеризация: Построение дерева кластеров, где каждый уровень представляет собой разбиение на более мелкие кластеры.

– Разделительная кластеризация: Разделение всех объектов на определенное количество кластеров (например, метод k-средних).

Примеры

1. Сегментация рынка: Компании могут использовать кластеризацию для определения групп потребителей с похожими характеристиками или поведением. Это может помочь в разработке персонализированных продуктов или маркетинговых стратегий.

2. Анализ социальных сетей: Алгоритмы кластеризации могут помочь выявить сообщества или группы в социальных сетях, основываясь на паттернах связей и взаимодействий.

3. Организация библиотеки изображений: Если у вас есть большая коллекция изображений, вы можете использовать алгоритмы кластеризации для группировки изображений по схожести, что облегчит поиск и организацию.

4. Детекция аномалий: Задача обнаружения аномалий часто сводится к кластеризации, где аномалии представляют собой данные, которые не вписываются в существующие кластеры или находятся на большом расстоянии от них.

Задачи Регрессии

Регрессия – это задача предсказания непрерывного значения на основе знания предыдущих значений и одного или нескольких входных признаков.

Подходы

– Линейная регрессия: Предсказание значения как линейной комбинации входных признаков. Грубо говоря, ИИ-модели нужно «продолжить прямую»:

– Полиномиальная регрессия: Использование полиномов для моделирования взаимосвязи между входными признаками и целевым значением. Грубо говоря, ИИ-модели нужно «продолжить кривую»:

Примеры

1. Прогнозирование цен на жилье: На основе различных факторов, таких как площадь, количество спален, расстояние до ближайшей школы и т.д., можно создать модель, которая будет предсказывать цены на недвижимость по заданным параметрам этой недвижимости.

2. Прогнозирование показателей продаж: Компании могут использовать регрессию для предсказания будущих продаж на основе исторических данных и факторов, таких как сезонность, тенденции рынка и т. д.

3. Прогнозирование временных рядов (например, акций): Регрессионные модели могут использоваться для анализа исторических данных и прогнозирования будущих тенденций, например, цены акций.

4. Регрессионный анализ в сложных системах: Применение регрессионных моделей в сложных системах и моделях, таких как предсказание погоды или предсказание динамики в биологических системах.

В каждом из этих примеров выбор конкретного алгоритма решения (модели машинного обучения) зависит от многих факторов, включая доступность данных, их объем и качество, а также требования к точности и скорости работы модели. Чтобы обеспечить точность и эффективность работы моделей машинного обучения, все эти задачи требуют для своего решения наличия достаточного количества данных, а также их некоторой предварительной обработки.

8. Расскажи подробнее про Reinforcement Learning и задачи в области?

Reinforcement Learning (RL) или Обучение с подкреплением – является одним из базовых направлений в Машинном Обучении.

В этой области происходит обучение ИИ-агентов, которые находятся в определенной среде (физической или виртуальной) и учатся, выполняя действия и получая от среды обратную связь – награды или штрафы за свои действия. Целью ИИ-агента является максимизация итоговой суммарной награды или итоговый выигрыш в игре. Агент должен найти баланс между Exploration – исследованием (пробовать новые действия и изучать среду) и Exploitation – использованием своих знаний (применять уже известные действия, которые приносят награду), чтобы достичь своей цели.

Основные понятия:

Агент – это Алгоритм МО (или автономная система, действующая на основе определенного алгоритма) – сущность, принимающая решения

Среда – это всё, с чем Агент взаимодействует – пространство (реальное или виртуальное) с такими атрибутами, как граничные значения, правила и допустимые в ней действия.