Программирование ИИ фокусируется на трех основных навыках:

Обучение — сбор данных и создание правил по их использованию.

01

Рассуждение — выбор алгоритма для достижения результата.

02

Самокоррекция — постоянная настройка алгоритмов и обеспечение максимально точных результатов.

03

Термин «ИИ» охватывает широкий спектр технологий, включая чат-боты, программы для создания картины или текста, а также «умные» устройства, такие как электрочайники и выключатели света.

Применение искусственного интеллекта распространено в различных областях. Ниже приведены некоторые примеры.

Распознавание речи

Система распознавания речи дает возможность преобразовывать речь в текст, выполнять голосовой поиск.

Обслуживание клиентов

Чат-боты отвечают на часто задаваемые вопросы, предоставляют персональные советы, предлагают товары на основе запросов.

Компьютерное зрение

Система извлекает информацию из изображений, видео и других визуальных данных, а затем предпринимает соответствующее действие: например, ищет похожий товар в интернете.

Главное преимущество искусственного интеллекта — машинное обучение. Благодаря ему ИИ ежедневно анализирует и превращает в полезную информацию огромный объем данных. Рассмотрим машинное обучение подробно.

Глубокое обучение (deep learning, DL) — это способ научить компьютер делать сложные вещи:

распознавать лица

определять объекты на фотографии

писать статьи по программированию

Другими словами, data science — это применение математических методов к данным для извлечения полезной информации (инсайтов), состоящее из:

domain expertise — понимания бизнес-задач

computer science — информатики и математики

Очень многие сервисы, к которым мы уже привыкли, создали дата-сайентисты. И вы сталкиваетесь с результатами их работы каждый день. Чат-боты, голосовые помощники, алгоритмы, которые рекомендуют музыку и видео под вкус конкретного пользователя, список возможных друзей в социальных сетях. Где еще обычно применяют data science?

В бизнесе — в любом его направлении. Например, дата-сайентист создает алгоритмы, прогнозирующие спрос на услуги компании. Другие алгоритмы помогут решить, нужно ли компании открывать новое направление бизнеса. Вариантов много.

В транспортных компаниях. Например, программы помогают выстроить оптимальный маршрут.

В IT-сфере. Дата-сайентист разрабатывает ботов, поисковые алгоритмы, системы искусственного интеллекта.

На производстве. Например, программы прогнозируют сбои оборудования и дефекты продукции.

В страховых компаниях. Машинные алгоритмы оценивают вероятность страхового случая.

И это далеко не полный список. Везде, где нужны прогнозы, совершаются сделки или оцениваются риски, пригодится data scientist.