Artificial Intelligence

Artificial intelligence (AI) – способность компьютерной системы решать задачи, традиционно решаемые человеком.

Искусственный интеллект

Создание технических систем, способных самостоятельно рассуждать, решать задачи с априорно неизвестной для данного устройства схемой решения, а также способных к обучению и самообучению. До недавнего времени проблемы искусственного интеллекта являлись исключительно прерогативой информатики и вычислительной техники. Однако с развитием робототехники возник интерес к практическим аспектам этого научного направления. Поскольку анализ зрительной информации у человека и высших животных осуществляется при помощи мозга, распознавание образов принято считать одним из подразделов искусственного интеллекта.

Многие специалисты в робототехнике отождествляют понятия искусственный интеллект и распознавание образов. На самом деле использование методов искусственного интеллекта в робототехнике не ограничивается только анализом зрительной информации. Так, одно из возможных применений этих методов робототехники связано с организацией управления рукой робота, выполняющего достаточно сложные операции в среде с изменяющимися условиями; организация управления осуществляется на основе информации, поступающей от сенсоров.

Машинное обучение ( ML ) - это изучение компьютерных алгоритмов, которые могут автоматически улучшаться благодаря опыту и использованию данных. 

Это рассматривается как часть искусственного интеллекта . Алгоритмы машинного обучения создают модель на основе выборочных данных, известных как данные обучения , чтобы делать прогнозы или решения, не будучи явно запрограммированными на это. Алгоритмы машинного обучения используются в самых разных приложениях, таких как медицина, фильтрация электронной почты , распознавание речи и компьютерное зрение , где сложно или невозможно разработать традиционные алгоритмы для выполнения необходимых задач.

Подмножество машинного обучения тесно связано с вычислительной статистикой , которая фокусируется на прогнозировании с использованием компьютеров; но не все машинное обучение - это статистическое обучение. Изучение математической оптимизации предоставляет методы, теорию и прикладные области для машинного обучения. Интеллектуальный анализ данных - это смежная область исследования, в которой основное внимание уделяется исследовательскому анализу данных посредством обучения без учителя. Некоторые реализации машинного обучения используют данные и нейронные сети таким образом, чтобы имитировать работу биологического мозга. В своем применении к бизнес-задачам машинное обучение также называется предиктивной аналитикой .