Искусственный интеллект по другому как называется

Как AI учится самостоятельно?

Обнаружение живости (антиспуфинг) : функция безопасности для систем аутентификации по лицу для проверки того, что данное изображение или видео представляет собой живого, подлинного человека, а не является попыткой мошеннического обхода системы (например, путем ношения маски, похожей на человека, или путем отображения спящего лица). лицо человека). Обнаружение живости необходимо для защиты от злоумышленников.

Постепенно шаблоны становятся все лучше. На полученное изображение накладываются все новые и новые слои, в каждом из которых алгоритм сохраняет точки, которые укладываются в искомый шаблон, и отбрасывает все остальные — пока, наконец, изображение не начнет отвечать поставленной задаче.

Глубокое обучение: Подобласть искусственного интеллекта и машинного обучения, в которой используются нейронные сети с несколькими «скрытыми» (глубокими) слоями. Благодаря как алгоритмическим улучшениям, так и технологическим достижениям, в последние годы глубокое обучение успешно используется для обучения моделей ИИ, которые могут выполнять множество сложных задач, подобных человеческим, — от распознавания речи до идентификации содержимого изображения.

Распознавание изображений: Подобласть ИИ и компьютерного зрения, которая стремится распознавать содержимое изображения, описывая его на высоком уровне. Например, обученная модель распознавания изображений может различать изображения собак и изображения кошек. Распознавание изображений отличается от сегментации изображения, которая направлена на разделение изображения на несколько частей (например, фон и различные объекты).

AI API : интерфейс прикладного программирования (API), позволяющий пользователям получать доступ к инструментам и функциям искусственного интеллекта. Предлагая сторонние услуги искусственного интеллекта, AI API избавляют разработчиков от необходимости создавать собственный искусственный интеллект.

Решение для компьютерного зрения : инструмент или платформа, которая помогает пользователям интегрировать компьютерное зрение в свои рабочие процессы, даже не обладая глубокими знаниями в области компьютерного зрения или искусственного интеллекта. Благодаря широкому спектру приложений для компьютерного зрения, от здравоохранения и розничной торговли до производства и безопасности, предприятия всех размеров и отраслей все чаще внедряют подобные решения.

Сегментация: подобласть ИИ и компьютерного зрения, которая стремится разделить изображение или видео на несколько частей (например, фон и разные объекты). Например, изображение толпы людей может быть разделено на очертания каждого отдельного человека, а также на фон изображения. Сегментация изображения широко используется в таких приложениях, как здравоохранение (например, идентификация раковых клеток на медицинском изображении).

Компьютер с ИИ : любой компьютер, который может выполнять вычисления для искусственного интеллекта и машинного обучения, т. е. выполнять обучение ИИ или запускать модели. Благодаря последним технологическим достижениям даже скромное аппаратное обеспечение потребительского уровня теперь может запускать модели искусственного интеллекта, оснащенным мощным процессором или графическим процессором.

Что AI знает обо мне?

Видеоаналитика: использование искусственного интеллекта и компьютерного зрения для автоматического анализа содержания видео. Это может включать в себя распознавание лиц, обнаружение движения и/или обнаружение объектов. Видеоаналитика широко используется в таких отраслях, как безопасность, строительство, розничная торговля и здравоохранение, для приложений от предотвращения потерь до здоровья и безопасности.

Он опирается на огромную вычислительную мощность, которая позволяет AI запоминать огромное количество слов — по отдельности, группами, в предложениях и на разных страницах — а затем читать и сравнивать, как они используются, снова и снова за долю секунды. второй.

Платформа искусственного интеллекта : программная библиотека или платформа для создания, развертывания и управления приложениями, использующими искусственный интеллект. Платформы ИИ менее статичны и более обширны, чем API ИИ: в то время как API ИИ возвращают результаты сторонней предварительно обученной модели, платформы ИИ позволяют пользователям создавать свои собственные модели ИИ для различных целей.

Большие данные: использование наборов данных, которые слишком велики и/или сложны для анализа людьми или традиционными методами обработки данных. Большие данные могут создавать проблемы с точки зрения скорости (т. е. скорости, с которой они поступают) или достоверности (т. е. поддержания высокого качества данных).

Для некоторых это конечная цель всех исследований искусственного интеллекта; для других это путь ко всем этим научно-фантастическим антиутопиям, в которых мы высвобождаем интеллект настолько далеко за пределами нашего понимания, что мы больше не можем его контролировать.

Edge AI : использование алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения, работающих на периферийных устройствах, для обработки данных на локальном оборудовании, а не для их загрузки в облако. Возможно, самым большим преимуществом Edge AI является более высокая скорость (поскольку данные не нужно отправлять в облако и из облака туда и обратно), что позволяет принимать решения в режиме реального времени.

Машинное обучение : Подобласть ИИ и компьютерных наук, изучающая алгоритмы, которые могут со временем улучшаться, приобретая больше опыта или просматривая больше данных. Машинное обучение включает как обучение с учителем (при котором алгоритм получает ожидаемые результаты или метки), так и обучение без учителя (при котором алгоритм должен находить закономерности в неразмеченных данных).

Контроль качества изображения: использование искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматического контроля качества визуальных данных, таких как изображения и видео. Например, инструменты контроля качества изображения могут обнаруживать дефекты изображения, такие как размытость, нагота, дипфейки и запрещенный контент, и устранять проблему или удалять изображение из набора данных.