Самообучение искусственного интеллекта как называется? - коротко
Самообучение искусственного интеллекта называется "непрерывным обучением" или "онлайн-обновлением".
Самообучение искусственного интеллекта как называется? - развернуто
Самообучение искусственного интеллекта (ИИ) представляет собой один из самых захватывающих и перспективных аспектов современной науки и технологии. Этот процесс называется "автоматическое обучение" или "ненадзорное обучение". В отличие от традиционного подхода, где ИИ тренируется на меченных данных с помощью супервизированного обучения, автоматическое обучение позволяет системе самостоятельно извлекать знания и улучшаться без необходимости внешнего вмешательства.
Автоматическое обучение включает несколько подходов, таких как кластеризация, ассоциативные сети и генеративные модели. В кластеризации ИИ группирует данные на основе сходства между ними, что позволяет выявлять скрытые структуры и паттерны. Ассоциативные сети используются для обнаружения сложных связей между различными элементами данных, в то время как генеративные модели могут создавать новые данные, которые соответствуют распределению исходного набора данных.
Одним из самых известных примеров автоматического обучения является алгоритм генеративно-состязательных сетей (GAN), который включает два нейронных сети: генератор и дискриминатор. Генератор создает новые данные, а дискриминатор оценивает их подлинность. В процессе взаимодействия этих сетей они оба улучшаются, что приводит к появлению высококачественных искусственно созданных данных.
Автоматическое обучение имеет широкий спектр применений, от анализа больших данных и медицины до разработки новых лекарств и повышения эффективности бизнес-процессов. Оно открывает новые горизонты в области ИИ, позволяя создавать более умные и автономные системы, которые могут адаптироваться к изменяющимся условиям и решать сложные задачи без необходимости вручную подготовленных данных.
Таким образом, самообучение искусственного интеллекта, известное как автоматическое обучение, представляет собой ключевой элемент будущего технологий, способный значительно расширить возможности человеческого познания и внедриться во множество сфер жизни.