Ми вже використовуємо технології штучного інтелекту й машинного навчання в різних сферах нашого життя: технологія Face ID у телефонах, навігація, пошук у Google, рекомендації соцмереж. Більшість компаній широко використовує ці технології на різних конференціях.
Щоб зрозуміти механізми використання технологій ML та AI у своїх продуктах, важливо знати, на що вони здатні.
AI швидко увірвався у сфери охорони здоров'я, юриспруденції, маркетингу, агропромисловості, фінансів, освіти, e-commerce та рекрутменту.
- Чому бум AI технологій стався саме зараз
10 років тому алгоритми вже існували, але чому стали популярними саме зараз. По-перше, зараз нам доступно обладнання, яке ми оптимізуємо й використовуємо для різних задач. По-друге, для будь-якого завдання у сфері машинного навчання потрібно якомога більше якісних даних, обсяг яких значно збільшився за останні роки. По-третє, багато людей почали вивчати технології машинного навчання, нейронних мереж і сфери їхнього застосування. Тож з’явилися ресурси, які створюють рішення на основі машинного навчання. Усе разом і дає нам те, що ми називаємо бумом технологій.
- Що таке штучний інтелект та машинне навчання
Це здатність машин вчитися, розв’язувати проблеми й ухвалювати рішення, використовуючи різні навички людей, застосовуючи цю інформацію в роботі з цифрами, текстами, зображеннями, відео та аудіо. Ми не можемо навчити машину чогось, що є поза скоупом доступних їй даних.
- Які задачі вирішує машинне навчання й штучний інтелект
Перша — здатність бачити
Комп’ютерне бачення (computer vision) — це класифікація, сегментація, а також розпізнавання елементів зображень. Розквіт цього напряму припав на еру розвитку графічних карт, адже для більшості задач комп'ютерного бачення використовують технології deep learning.
Друга — здатність читати
Обробка природної мови (natural language processing) — це розуміння, класифікація, аналіз і саммаризація тексту. Загалом усе, що стосується роботи з текстами.
Наприклад, одна із задач обробки природної мови — діставати з тексту частини, які нас цікавлять, –– про людей, організації, розташування тощо, –– фіксувати їх у базі, ухвалювати рішення, створювати статистику.
Стрімкий розвиток алгоритмів машинного навчання покращує якість і точність виконання задач. Утім, це залежить від даних. Дані — основа всіх технологій машинного навчання.
Третя — здатність слухати
Тобто обробка аудіо. На основі цієї технології працюють Siri, Alexa, Google Assistant. Спочатку машина розпізнає голос, потім конвертує його в текст, зрештою, аналізує інформацію. Конвертація голосу в текст — це також задача машинного навчання.
Четверта — створення контенту
Генерація текстів, музики, зображень. Наразі існує чимало застосунків, які створюють відео й накладають релевантну музику. Найпопулярнішими у сфері створення контенту є Chat GPT для текстів і Dall-E для зображень.
- У яких індустріях широко застосовуються технології машинного навчання
Охорона здоров’я
У цій галузі людина співпрацює з машиною. Це круто, адже результат машинного навчання проходить верифікацію. Лікарю це допомагає помітити певні кейси, на які він, можливо, не звертав уваги. За допомогою алгоритмів діагностують хвороби й розробляють препарати.
Маркетинг
Машинне навчання допомагає опрацьовувати дані про продукти й користувачів. Аналіз поведінки юзера дає змогу сформулювати релевантні меседжі в рекламі. Завдяки гранульованій персоналізації (ще одна задача машинного навчання) визначають групи користувачів за сотнями параметрів для подальшої роботи з ними.
E-commerce
Найпопулярніша задача машинного навчання для E-commerce — автоматизація customer support. Алгоритми вчаться класифікувати запити клієнтів і спрямовувати повідомлення до відповідного відділу клієнтської служби підтримки. Також завдяки машинному навчанню передбачають кількість продажів і попит на продукти.
Агропромисловість
Комп'ютерне бачення допомагає знаходити шкідників на рослинах. Тож тепер немає потреби кропити всі рослини, адже машина обробляє саме уражену зону. Зрештою, це покращує ефективність використання ресурсів.
Промисловість
Технології комп’ютерного бачення також активно використовують у промисловості для виявлення дефектів на конвеєрах. Знаючи, який вигляд має будь-який продукт, машина може порівняти його з еталонним зображенням і зрозуміти, чи має дефекти цей товар.
Фінанси
Найпопулярніша задача, яку вирішує машинне навчання у фінансах, — це кредитний скоринг. На основі багатьох параметрів клієнта банк чи інша фінансова структура вирішує, чи надавати йому кредит.
- Що нам потрібно для створення AI системи
Три основних компоненти: дані, люди, інфраструктура.
Алгоритм машинного навчання практично неможливо якісно створювати без даних.
Потрібні спеціалісти, які знають, як створювати алгоритми машинного навчання. Якщо ви працюєте із зображеннями, вам потрібен спеціаліст із комп'ютерного бачення. Якщо з текстами — спеціаліст із обробки природної мови (NLP). Якщо з аналітикою і статистикою — data scientist. Важливо звертатися по експертну думку.
Інфраструктура — це певне середовище, у якому навчаються алгоритми обробки природної мови.
Щоб дізнатися більше про складові побудови AI алгоритму, дивіться лекцію Катерини Стецюк.
Щоб навчитися впроваджувати штучний інтелект у процеси компанії, реєструйтесь на практичний онлайн курс AI for Business.
