Машинното обучение е основен фокус на AI
Предизвикателствата са свързани с обработката на другите типове данни
Изкуственият разсъдък ще генерира към 13 трилиона $ спомагателна икономическа стойност към 2030 година, уточни доктор Кристина Арнаудова от AI лабораторията на IBS България
(снимка: Рада Станева / TechNews.bg)
Комбинацията от технологии, обединени под общото название изкуствен интелект, постанова нововъведения във всички области. 270% е растежът във внедряванията на AI в последните четири години, като се чака до 2030 година изкуственият разсъдък да генерира към 13 трилиона $ спомагателна икономическа стойност.
Историята на изкуственият разсъдък се заражда в далечната 1940 година През 60-те и 80-те години на предишния век се следи активизиране в тази област, с цел да се стигне до сегашното развиване на AI, при което акцентът е върху машинното образование, описа доктор Кристина Арнаудова от лабораторията за изкуствен интелект на IBS България в лекция на конференцията „ IBS IT Compass 2019 ” в столичния хотел Хилтън.
още по тематиката
Днес изкуственият разсъдък намира приложение при диагностициране на онкологични болести, в навигацията, роботиката, игрите, за оптимизация на взимането на решения и в редица други действия. Възможностите на AI са свързани главно с машинното образование, а провокациите – с обработката на другите типове данни, изображения, диалект, текст и така нататък
„ Обемът данни е огромен и мъчно се обработва. Качеството на данните е решаващо за разбирането и вярното изграждане на модела. На второ място са нужни експертиза за реализация на модел и опит в съответна област. Това е муден развой, с доста итерации и опити. На идващ стадий се стига до деяние, а точно интеграция в изцяло решение, бистрота и правдивост при извеждане на решението ”, изясни Арнаудова.
AI непрестанно усъвършенства процеса на образование. Именно машинното образование е главен фокус в изкуствения разсъдък. IBM, в частност, построява тактика за автоматизиране на AI посредством три приложения:
Има, несъмнено, и някои проблеми, като да вземем за пример фактът, че съвсем всеки модел, без значение какъв брой деликатно е планиран, е евентуално да прояви необективна оценка. „ Това е по този начин, тъй като с времето моделите трансформират своята акуратност. Затова е значимо да се следят измененията и да се поправят навреме ”, обясни Арнаудова.
Изкуственият разсъдък ще генерира към 13 трилиона $ спомагателна икономическа стойност към 2030 година, уточни доктор Кристина Арнаудова от AI лабораторията на IBS България
(снимка: Рада Станева / TechNews.bg)
Комбинацията от технологии, обединени под общото название изкуствен интелект, постанова нововъведения във всички области. 270% е растежът във внедряванията на AI в последните четири години, като се чака до 2030 година изкуственият разсъдък да генерира към 13 трилиона $ спомагателна икономическа стойност.
Историята на изкуственият разсъдък се заражда в далечната 1940 година През 60-те и 80-те години на предишния век се следи активизиране в тази област, с цел да се стигне до сегашното развиване на AI, при което акцентът е върху машинното образование, описа доктор Кристина Арнаудова от лабораторията за изкуствен интелект на IBS България в лекция на конференцията „ IBS IT Compass 2019 ” в столичния хотел Хилтън.
още по тематиката
Днес изкуственият разсъдък намира приложение при диагностициране на онкологични болести, в навигацията, роботиката, игрите, за оптимизация на взимането на решения и в редица други действия. Възможностите на AI са свързани главно с машинното образование, а провокациите – с обработката на другите типове данни, изображения, диалект, текст и така нататък
„ Обемът данни е огромен и мъчно се обработва. Качеството на данните е решаващо за разбирането и вярното изграждане на модела. На второ място са нужни експертиза за реализация на модел и опит в съответна област. Това е муден развой, с доста итерации и опити. На идващ стадий се стига до деяние, а точно интеграция в изцяло решение, бистрота и правдивост при извеждане на решението ”, изясни Арнаудова.
AI непрестанно усъвършенства процеса на образование. Именно машинното образование е главен фокус в изкуствения разсъдък. IBM, в частност, построява тактика за автоматизиране на AI посредством три приложения:
Има, несъмнено, и някои проблеми, като да вземем за пример фактът, че съвсем всеки модел, без значение какъв брой деликатно е планиран, е евентуално да прояви необективна оценка. „ Това е по този начин, тъй като с времето моделите трансформират своята акуратност. Затова е значимо да се следят измененията и да се поправят навреме ”, обясни Арнаудова.
Източник: technews.bg
КОМЕНТАРИ