🧠Искусственный интеллект: тематическое исследование
В этой статье описывается новая Эра интеллекта в жизненном цикле ТНК, вызванная ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ👾🧠
🔲Мир без ИИ 🔲
Для тех, кто уже работает с технологией ИИ или с ней, просто воображаемый взгляд на их жизнь без ИИ вызывает оцепенение..!!🥶
Часы ручного труда, выполнение одной и той же ужасной, повторяющейся задачи изо дня в день в течение многих лет и каждую минуту, испытывая скуку, умственную и физическую усталость, чувство бесполезности, медленный/отсутствующий прогресс……..Наконец, отмена !!😪
С технической точки зрения, человеческая работа всегда ошибочна, независимо от того, сколько времени и концентрации они в нее вкладывают😕
📌Например. Ориентированная на клиента фирма полностью зависит от отзывов клиентов, тенденций бизнеса, отношений продаж и маркетинга, рыночного сценария и т. д. И чтобы выяснить тенденции, это требует анализа прошлых данных и тенденции.
Эта работа, если она выполняется вручную, потребует: Математика, Аналитика, Наука о данных, Визуализация, Статистика, Прогнозы, Экспертиза предметной области, Колл-центры для сбора отзывов клиентов и т. д. и т. д. ………..
Это трагично, как бы это ни звучало.!!😵🥴
🧠Когда в дело вступает ИИ 👀
С ИИ все снова обретает смысл…🔗
Потому чтомашины не устают, не устают, не раздражаются, не разочаровываются и, прежде всего, никогда не совершают ошибок (не обращая внимания на неправильные формулы, проблемы с питанием, проблемы с производительностью , аппаратные зависимости и т. д.), рекомендуется заставить их выполнять работу, которую люди ненавидят.
ИИ — это новая тенденция в современном мире.😎
🔸 Не одна или две, а почти каждая отрасль, почти каждого региона, работающая почти в каждой области, так или иначе использует возможности искусственного интеллекта для упрощения рабочего процесса.
Вот пример того, как FACEBOOK использует ИИ в своем бизнесе.
Основным источником бизнеса для Facebook являются ДАННЫЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ. Эти данные используются для направления правильной рекламы в зависимости от предпочтений пользователей.
💢ЗАДАЧА
Приблизительно более 500 ТБ данных загружается на FacebookКАЖДЫЙ ДЕНЬ, т.е. 5 00 000 ГБ приходится на различные действия пользователей, такие как лайки, фотографии, видео, другие типы мультимедиа, запросы на добавление в друзья, новые учетные данные пользователя, новые пользовательские данные, публикации, страницы, хэштеги, рекламные объявления, действия, общие ресурсы и т. д..
Проблема заключается не в БОЛЬШИХ ДАННЫХ (поскольку Facebook использует концепцию распределенного хранения для решения этой проблемы), а в форме, в которой эти данные собираются:неструктурированные данные (данные в формате, который не может быть проанализирован компьютером.)И работа с большими данными вручную будет невозможна даже для Сверхчеловека.
🤝🏻ЧЕМ ПОМОГАЕТ ИИ
Технология глубокого обучения реализует классификацию, с помощью которой эти неструктурированные данные могут быть количественно определены и структурированы в форме, которую могут обрабатывать компьютеры.
Реализация DL для преобразования неструктурированных больших данных в структурированные двоичные данные:
1. Анализ текста
Посты, сообщения, комментарии, теги и т. д. представляют собой форму необработанных текстовых данных, на них приходится большая часть данных, которые собирает Facebook.
Чтобы анализировать эти текстовые данные и извлекать из них важную информацию, Facebook разработал инструмент на основе искусственного интеллекта: DEEP TEXT.
Facebook использует DeepText для извлечения смысла из слов текстовых данных, которые мы публикуем, научившись анализировать их контекстуально.
🔊Команда инженеров Facebook сообщила: Мы создали DeepText, механизм понимания текста на основе глубокого обучения, который может понимать с почти человеческой точностью текстовое содержание нескольких тысяч сообщений в секунду. , на более чем 20 языках.
DeepText использует возможности нейронной сети, в основном CNN и RNN, для анализа значения и контекста используемых слов. Команда утверждает, что точность базовой модели находится на одном уровне с человеческим мозгом.
В модели реализован механизм полуконтролируемого обучения, преимущество которого заключается в том, что даже без справочных данных модель может работать эффективно, так как она обучается все само по себе в зависимости от того, как обычно используются слова.
🔊По данным инженерной группы Facebook —
«Эта технология независима от языка — благодаря тому, как она присваивает метки словам, она может легко переключаться между работой на разных человеческих языках и применять то, чему она научилась на одном языке. другому. Это также означает, что он не будет сбит с толку вариациями в написании, сленге или особенностями использования языка».
В настоящее время DeepText используется для направления людей к продуктам на основе их разговоров. В следующем видеоролике показано, как Messenger решает, уместно ли предоставлять пользователю ссылку Забронировать поездку в зависимости от контекста.
2. Распознавание лиц
Команда инженеров Facebook разработала систему распознавания лиц: DeepFace, которая идентифицирует человеческие лица на цифровых изображениях. Он работает на модели глубокого обучения, состоящей из девятислойной нейронной сети с более чем 120 миллионами весов и смещений.
Эта модель была обучена на 4 миллионах изображений, загруженных самими пользователями Facebook.
Команда Facebook утверждает, что DeepFace — это самый продвинутый инструмент для распознавания изображений, который более успешно, чем люди распознает, принадлежат ли два разных изображения одному и тому же человеку или нет — при этом DeepFace набрал 97 % успеха. по сравнению с людьми с 96%.
3. Таргетированная реклама
Facebook использует Глубокую нейронную сеть, чтобы определить правильную клиентскую базу среди пользователей для любой рекламы.
Вместо того, чтобы заставлять людей выполнять эту работу, DNN обрабатывает информацию и действия пользователей и группирует пользователей на основе общих черт.
Это помогает ориентироваться на нужную аудиторию для правильной рекламы, причем в больших количествах.
4. Разработка приложений ИИ
Создать ИИ сложно — поэтому исследователи Создают ИИ, который создает ИИ✨
"В мае 2017 года исследователи из Google Brain объявили о создании AutoML, искусственного интеллекта (ИИ), способного создавать собственные ИИ". — Источники.
Чтобы не отставать от мировых тенденций, Facebook внедрил систему под названием FLOW — автоматизированный инженер по машинному обучению — систему с искусственным интеллектом, которая помогает создавать системы с искусственным интеллектом.
🔊 Механна, инженер Facebook, говорит: «У нас не было проблем с генерированием идей для нового ИИ, но тестирование этих идей было другим делом, поэтому мы хотели построитьсборочную линию с машинным обучением. , который могли бы использовать все инженеры Facebook. FLOW предназначен, чтобы помочь инженерамсоздавать, тестировать и выполнятьалгоритмы машинного обучения в больших масштабах»
Вот некоторые из замечательных вариантов использования FLOW:
- помогите сгенерировать алгоритмы, которые могли бы выбирать ссылки для вашей новостной ленты Facebook
- распознавать лица на фотографиях, размещенных в социальной сети
- генерировать звуковые подписи к фотографиям, чтобы слепые могли понять, что на них изображено
- помочь компании определить, в каких частях мира все еще нужен доступ в Интернет
FLOW увеличил эффективность команды разработчиков Facebook в геометрической прогрессии. Благодаря FLOW теперь они могут обучать и тестировать около 300 000 моделей машинного обучения каждый месяц, тогда как раньше эта цифра составляла примерно 1 модель каждые 60 дней или около того…
💡Большая часть проектов глубокого обучения Facebook построена на платформе TORCH — научной вычислительной среде с широкой поддержкой алгоритмов машинного обучения.
📌 Facebook поддерживает Open Source
Facebook решительно поддерживает мир ОТКРЫТОГО ИСТОЧНИКА и вносит в него свой вклад, выполняя большую часть работы своих лабораторий искусственного интеллекта — Исследования искусственного интеллекта Facebook (FAIR) — Бесплатно доступен для сообщество с открытым исходным кодом, в которое входят все, кто может использовать или модифицировать по своему выбору.
📎 Ссылка: Forbes, Википедия, команда инженеров Facebook, https://wired.com/2016/05/facebook-trying-create-ai-can- создать-ай/
