Как создать искусственный интеллект

Машинное обучение

2. Поиск людей и определение их поведения. За счет машинного обучения и компьютерного зрения можно автоматизировать контрольно-пропускную систему на крупном предприятии, следить за временем работы сотрудников и их физическим состоянием, выявлять отклонения в поведении, опасные для здоровья. Эти технологии широко используются государством для поиска преступников, но могут служить и мирным целям.

Нейросети используются в машинном обучении для выполнения различных задач, включая классификацию образов, прогнозирование, распознавание речи и машинный перевод. Эти сети также имеют множество приложений в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и других областях, где требуется извлечение сложных закономерностей из данных.

Хотите заказать разработку приложения с ИИ уже сейчас? Тогда заполняйте форму и наш менеджер свяжется с вами и бесплатно проконсультирует по всем вопросам. Внедрение искусственного интеллекта и технологий машинного обучения делает мобильное приложение умнее и учит его навыкам, которые будут помогать бизнесу в достижении поставленных KPI.

Решение: специально разработанная геоинформационная система помогла рассчитывать потенциал торговых площадок рекомендуя формат магазинов: гипермаркет, супермаркет, дрогери. По координатам локации система автоматически собирает более 50 признаков для анализа. Решение прогнозирует трафик и средний чек магазина.

ИИ используется для диагностики, прогнозирования заболеваний и разработки новых лекарств. Он применяется для автоматизации производства и оптимизации процессов в строительстве. В финансовой сфере ИИ используется для анализа рынков, прогнозирования трендов и разработки инвестиционных стратегий. Автономные автомобили, системы управления трафиком и маршрутизации могут быть улучшены с помощью искусственного интеллекта.

2. Яндекс.Еда. Разработали систему с ИИ, которая предсказывает срок приготовления блюда. Это позволило лучше распределять рабочее время курьеров и ускорило время доставки. Если раньше курьер мог прийти в ресторан и 40 минут ждать блюдо, то теперь, благодаря машинному обучению, курьер приходит за заказом за 5 минут до его готовности.

Видеоконтроль качества стали

Второй способ подойдет больше. Так вы получите готовую команду и будете уверены, что разработчики имеют релевантный опыт. Помимо этого снизите расходы на создание продукта, ведь вам нет необходимости тратить время и деньги на поиск нужных сотрудников. Также вы получите поддержку приложения даже после запуска приложения.

Источники данных можно разделить на конкретные и общие. Если у компании есть свой собственный набор данных, специфичный для задачи машинного обучения, то это самый простой сценарий. Однако обычно имеющихся данных недостаточно, поэтому всегда нужно искать способ получения необходимых данных.

4. «Рив Гош». Beauty-ретейлер внедрил ML-систему для рассылки персональных предложений своим клиентам. Она анализирует историю покупок и определяет клиентов, которые могут сделать заказ в ближайшие две недели. На втором шаге система подсказывает, что из товаров порекомендовать людям и с какой скидкой. Внедрение позволило поднять средний чек на 42% и повысить Retention до 47%.

Машинное обучение (Machine Learning, ML) ― это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам обучаться на основе данных и делать прогнозы, принимать решения или выполнять задачи без явного программирования для каждого конкретного случая.

Системы с искусственным интеллектом могут развиваться. Один из методов их развития — машинное обучение (ML, machine learning) — набор технологий и алгоритмов, который позволяет программе учиться на собственном опыте, обрабатывая огромный массив данных и находя в них закономерности.

3. Выявление ошибок и аномалий в массивах данных. Например, в банковской системе, где происходят миллионы транзакций в час, даже много людей не помогут выявить все подозрительные операции. ИИ делает это быстро, сравнивая каждую транзакцию с нормой по заданному набору правил. Все аномальные транзакции будут помечены и отправлены на проверку человеку.

Проблема: клиенты банка получают до 300 спецпредложений от магазинов-партнеров. Менеджеры вручную определяют значимость этих предложений и располагают на экранах. Самые интересные предложения должны находиться выше других, чтобы пользователям не приходилось листать и искать их. Но человеческое распределение не попадало в интересы пользователей. Целевые предложения уходили на нижние позиции и терялись среди других.

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) ― это область искусственного интеллекта, которая занимается анализом и интерпретацией человеческого языка компьютерами. Используя техники машинного обучения и обработки больших данных, NLP позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и взаимодействовать с человеческим языком на естественном уровне.