Найкраще використання ШІ: Де штучний інтелект допомагає найбільше?

Штучний інтелект розвивається з кожним днем і відкриває безліч можливостей у різних сферах. З’являється багато проектів зі штучного інтелекту, які представляють цікаві напрямки досліджень. Це, звичайно, дуже довгий список тем з обробки природної мови, комп’ютерного зору, охорони здоров’я, робототехніки та медицини, серед інших. Незалежно від того, чи є ви досвідченим розробником штучного інтелекту, чи просто заінтригованим новачком, ці найкращі застосування штучного інтелекту дозволять вам побачити ідею, до якої ця технологія буде розвиватися в найближчому майбутньому.

Найкраще використання штучного інтелекту

Детектор спаму в електронній пошті

Детектор спаму – це дуже практичне застосування штучного інтелекту. Він допомагає виявити різницю між спамом і справжніми електронними листами. Алгоритми машинного навчання, такі як наївний Байєс або машини опорних векторів (SVM), вступають у гру при побудові моделі та навчанні набору даних електронних листів, позначених як спам або не позначених як спам. Це передбачає виокремлення ознак з електронних листів, які включають певні ключові слова, частоту слів, а іноді навіть форматування листа, а потім навчання моделі, яка пов’язує ці ознаки зі зловмисним контентом.

Аналіз настроїв для огляду продукту

Аналіз настроїв у відгуках про товари передбачає перегляд коментарів, які клієнти залишають про товари, і оцінювання їх як позитивних, негативних або нейтральних за настроєм. У цьому застосуванні ви навчитеся обробляти текстові дані та інтерпретувати їх. Ви також отримаєте уявлення про поведінку споживачів і зрозумієте, як працює реальний штучний інтелект, використовуючи обробку природної мови за допомогою алгоритмів машинного навчання.

Розпізнавання рукописного тексту

Одним з основних застосувань комп’ютерного зору є проект розпізнавання рукописних цифр, в якому модель машинного навчання повинна бути навчена розпізнавати і класифікувати рукописні цифри на фотографіях. Зазвичай інтерпретація візуальних даних здійснюється за допомогою нейронних мереж, зокрема, згорткових нейронних мереж, а набір даних MNIST (модифікована база даних Національного інституту стандартів і технологій) – велика колекція анотованих цифрових зображень, зроблених вручну – допомагає у виконанні цієї місії.

Це, однак, залишається попередньою роботою в задачах обробки і класифікації зображень. Потенціал штучного інтелекту щодо оцифрування і автоматизації введення даних може бути гігантським, особливо в тих сферах, де потреба в оцифруванні рукописних форм і чеків є гострою.

Прогнозування цін на акції

Проекти з прогнозування цін на акції використовують алгоритми машинного навчання для прогнозування вартості акцій на основі їхніх минулих показників. Вони можуть починатися з лінійної регресійної моделі, яка допомагає зрозуміти взаємозв’язок між багатьма факторами і цінами на акції, що полегшує роботу з більш складними моделями, такими як LSTM (Long Short-Term Memory – довга короткочасна пам’ять), для більшої точності.

У ній розглядаються різні способи використання штучного інтелекту на фінансових ринках з акцентом на попередню обробку даних, відбір ознак і аналіз часових рядів – ключові кроки на шляху до прогнозування економічних показників і прийняття обґрунтованих рішень щодо інвестування.

Модель мовного перекладу

Спрямована на розробку системи штучного інтелекту, яка може допомогти перекласти будь-який текст, написаний однією мовою, на іншу. Процес включає в себе моделі послідовності, механізми уваги та обробку природної мови за допомогою машинного перекладу.

Іншими словами, правда цієї роботи полягає в тому, що штучний інтелект займає дуже важливе місце в подоланні мовного бар’єру, щоб комунікація і зміст чітко переходили з однієї мови на іншу. Це стає необхідним, коли ми сподіваємося на транскордонний потік інформації та міжнародну співпрацю.

Система рекомендацій до фільмів

У сфері рекомендацій фільмів штучний інтелект може рекомендувати фільми на основі вподобань та історії переглядів. Наприклад, можна скористатися методом спільної фільтрації, який може передбачити потенційні інтереси користувачів на основі даних про взаємодію між користувачами та об’єктами. Це чудова можливість для навчання в системах рекомендацій, які є ключовими інструментами більшості сучасних онлайн-додатків для підвищення залученості користувачів за допомогою дуже ефективних пропозицій.

Розпізнавання дорожніх знаків

Розпізнавання дорожніх знаків буквально означає впровадження ініціатив з моделями штучного інтелекту для ефективного виявлення та класифікації дорожніх знаків на реальних відеоматеріалах. Це одне з застосувань, що має справу з непередбачуваністю реальних даних і передбачає складні підходи комп’ютерного зору і машинного навчання. Розпізнавання дорожніх знаків, таким чином, є одним з ключових модулів безпілотних систем і ADAS (Advanced Driver Assistance System), що спрямовує ряд функцій штучного інтелекту на безпеку дорожнього руху і навігацію.

Автоматичне узагальнення тексту

Автоматичне узагальнення тексту з використанням обробки природної мови генерує коротке резюме з довгих текстів, зберігаючи їх найважливішу інформацію та сенс. Потенціал цього проекту полягає у швидкому перегляді великого обсягу інформації, наприклад, новин, дослідницьких робіт і звітів, шляхом узагальнення. Система представляє зв’язні, інформативні резюме, тобто використовує алгоритми, які визначають найважливішу інформацію всередині тексту, тим самим заощаджуючи час і зусилля користувача.

Система моніторингу здоров’я

Системи моніторингу здоров’я на основі штучного інтелекту збирають дані з носіїв або мобільних додатків, відстежують інформацію, аналізують її та надають інформативну інформацію про стан здоров’я, можливо, попереджаючи про ризики для здоров’я. Таким чином, вони зможуть відстежувати життєві показники пацієнта, його фізичну активність та інші параметри здоров’я, щоб встановити закономірності та відхилення, які можуть вказувати на ризики для здоров’я, використовуючи підходи машинного навчання. Така система дозволить людям стежити за своїм здоров’ям і надавати дуже цінні дані медичним працівникам для надання допомоги пацієнтам.

Система автономного водіння

Система автономного водіння – це концепція штучного інтелекту, що дозволяє автомобілям самостійно пересуватися без участі людини. Системи здатні оцінювати сенсорні дані, щоб об’єднати датчики, камери і передові алгоритми штучного інтелекту для виявлення оптимальних навігаційних курсів, бар’єрів і знаків. Проміжна проблема полягає в інтеграції моделей машинного навчання з обробкою даних у реальному часі та прийняттям рішень, максимально дбаючи про безпеку та дотримання правил дорожнього руху. Це відкриває перспективу викорінення людської помилки в дорожньому русі і кидає виклик на фундаментальному рівні тому, як ми думаємо про транспорт і мобільність.

На завершення

На кожному кроці на горизонті визрівають нові та впливові технології, що охоплюють величезний спектр сфер – виявлення спаму, аналіз настроїв, автономне водіння і системи моніторингу здоров’я. Цей набір застосувань може не лише продемонструвати універсальність і потужність штучного інтелекту, але й стати початком шляху до навчання. Від покращення користувацького досвіду за допомогою рекомендаційних систем до подолання мовних бар’єрів за допомогою моделей перекладу, штучний інтелект – це винахідливість у дії.

Ви краще зрозумієте штучний інтелект, пройшовши через його використання, і, по суті, опинитеся на передньому краї технологічного прогресу – технологій, які неодмінно змінять індустрію та покращать життя людей. Потенціал штучного інтелекту настільки високий, що подібні приклади його використання дають лише натяк на те, що чекає на нас у найближчі роки.