ИИ на языке Python: секрет алгоритмов этого языка

Что вы знаете об алгоритмах? Сегодня они все чаще входят в наш повседневный обиход: все мы слышали что-то об алгоритмах в Google или Facebook. Кратко описав их, можно сказать, что это набор инструкций, которые могут быть применены в компьютерном программировании и его языках. Если вы хотите научиться разрабатывать алгоритмы ИИ на Python (одном из языков программирования, наиболее ценимом профессионалами), то в Tokyo School мы расскажем вам, как это работает, и о различных видах автоматического обучения.

Алгоритмы искусственного интеллекта разрабатываются с целью создания машин, обладающих способностями, аналогичными человеческим

Как создается искусственный интеллект?

Хотите узнать основные ключи к программированию искусственного интеллекта? Эта технология имеет свои преимущества и недостатки. Становясь все более важной частью вычислительных систем, компании все больше нуждаются в специалистах, способных ее программировать.

Под искусственным интеллектом понимается технология, позволяющая создавать машины, имитирующие функции, связанные со знаниями, такие как решение задач или процессы рассуждения. В основе его работы лежат алгоритмы, то есть набор правил, облегчающих решение задачи.

Технологии ИИ могут разрабатываться с целью решения множества задач: медицинские приложения, поисковые системы, анализ рыночной стоимости, распознавание речи, игры, распознавание лиц, робототехника и т.д. 

Типы алгоритмов искусственного интеллекта

Искусственный интеллект основан на автоматическом обучении или машинном обучении - области компьютерных наук, отвечающей за то, чтобы заставить машины "учиться".

ИИ в Python может быть разработан с помощью различных типов алгоритмов машинного обучения. Рассмотрим их подробнее.

Обучение с применением подкрепления

Известный также как RL, интеллектуальный агент обучается благодаря использованию вознаграждения или наказания, в зависимости от его успехов или неудач, без необходимости указания инструктора, что нужно делать.

При использовании этого типа алгоритмов агенты обучаются, наблюдая за поведением в заданном окружении, и учатся принимать правильные решения для достижения поставленных целей. Этот тип обучения основан на системе проб и ошибок. В качестве примера обучения с подкреплением можно привести ИИ, способный играть в шахматы, например AlphaZero или DeepMind.

Динамическое программирование, Q-Learning и SARSA (state-action-reward-state-action) - основные алгоритмы, используемые в этом типе обучения.

Контролируемое обучение

Контролируемое машинное обучение основано на прогностических моделях, использующих обучающие данные. Используя информацию, извлеченную из данных, агент способен обеспечить определенный выход. Таким образом, модель настраивается (обучается) на управление соответствующими результатами.

Автономные автомобили представляют собой наглядный пример такого типа обучения. Он также может быть очень полезен для решения задач научных исследований, когда система учится помечать (классифицировать) определенные векторы в определенные категории (классы).

Деревья решений, классификации Наива Байеса, логистическая регрессия, машины опорных векторов (SVM) или обычная регрессия по методу наименьших квадратов - вот основные алгоритмы, используемые для этого типа обучения.

Неконтролируемое обучение

При этом типе обучения моделирование осуществляется на основе наборов примеров, созданных только по записям системы, без какой-либо информации о категориях примеров. При всем этом система должна пытаться распознать паттерны для маркировки новых записей.

При неконтролируемом машинном обучении алгоритм выполняет автообучение без необходимости получения внешних указаний.

К основным алгоритмам этого типа обучения относятся

• Алгоритмы кластеризации
• Анализ главных компонент (PCA)
• Анализ независимых компонент (ICA) 
• Декомпозиция сингулярных значений (SVD)

Полуконтролируемое обучение

В этом типе обучения алгоритм смешивает понятия контролируемого и неконтролируемого обучения для получения адекватной классификации. При этом учитываются как меченые, так и немеченые данные.

Трансдукция

Хотя трансдукция в чем-то схожа с супервизорным обучением, функция строится не в явном виде. Таким образом, система предсказывает категории будущих примеров на основе входных примеров, их категорий и новых примеров.

Многозадачное обучение

Этот тип обучения использует знания, полученные системой ранее, для решения задач, сходных с теми, которые уже встречались.