Оригинал: AI Tributaries & Types for 2024
Автор: Джим Сайнур (Jim Sinur)
Полезно понимать не только что такое ИИ, куда он движется, в чем его преимущества и недостатки, но и его технологические основы. У них есть как сильные стороны, которые могут способствовать достижению бизнес-эффекта, так свои сложности внедрения и эксплуатации. Я собрал наиболее распространенные технологии искусственного интеллекта и коротко описал, где их использовать, а где лучше избегать или чем-то подкрепить. Зачастую для достижения и автоматического поддержания желаемых результатов организации объединяют несколько технологий. Имейте в виду, что эти технологии развиваются быстро и независимо, поэтому для достижения более значимых результатов организации понадобится соединить несколько из них. Я надеюсь, что этот перечень будет полезен при планировании бюджет на искусственный интеллект в 2024 году.
Логические
Машинное обучение (machine learning)
- Определение. Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, не включающего определенные заранее формулы или наборы правил, а обучающегося на опыте, представленного данными и информацией. Алгоритм машинного обучения он адаптивно повышает свою эффективность с увеличением объема данных, тем самым ускоряя процесс обучения.