هوش مصنوعی
Wiki Article
شبکههای عصبی عمیق بهطرز فوقالعادهای انعطافپذیر هستند
ولی اینم بگم اوایل به gbt گفتم یه عکس بدم می تونی تشخیص بدی چیه گفت اره گفتم از کجا بهت آپلود کنم گفت متاسفانه این امکان وجود نداره خخخ
ابتدا بیایید بار دیگر بر محدودیتهای کنونی هوش مصنوعی تاکید کنیم؛ اگر فقط یک نکته باشد که امیدوارم از خواندن این مطلب به آن رسیده باشید، این است که موفقیت یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی بهشدت به مدلهایی بستگی دارد که ما برای آموزش آنها انتخاب میکنیم.
یا در حوزه امنیت از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای شناسایی ناهنجاریها و شناسایی فعالیتهای مشکوک که نشان دهنده تهدید هستند، استفاده میشود. در این بخش با برخی از کاربردهای هوش مصنوعی بیشتر آشنا میشویم تا فراگیری آن را بهتر درک کنیم.
رباتیک روند صعودی و رو به رشدی را طی کرده است و برخلاف گذشته که رباتیک محدود به ساخت رباتهای فوتبالیست و یا پهبادهای ساده بود، امروزه در جراحی، خاموش کردن آتش و کمک به آتش نشانها و همچنین کمک در امور خانه داری استفاده میشوند.
یا پهپادهایی که زمینهای کشاورزی را اسکن و با تحلیل دادههای چندطیفی، نیاز به کود و میزان رطوبت خاک را مشخص میکنند. مطالعات نشان دادهاند که اتخاذ چنین روشهای دادهمحوری، گاه تا ۳۰ درصد در مصرف آب و کود صرفهجویی میکند و درعینحال تولید محصول را هم افزایش میدهد.
همچنین سرمایهگذاری خودکار شرکتهای فینتک از مدلهای پیشبینی بازار بهره میگیرند تا پورتفولیوی مشتریان را هوشمندانه مدیریت کنند.
خوشبختانه برای این چالش، یک ترفند عجیب وجود دارد؛ اینکه میتوان کار را با یک شبکهی عصبی ضعیف و ناقص شروع کرد و بعد با انجام تغییرات، آن را بهبود بخشید. آموزش مدلهای یادگیری ماشین با این روش شبیه این است که از دانشآموزان مرتب امتحان بگیریم.
حملونقل: یکی از بحثبرانگیزترین حوزههایی که رباتهای هوشمند به آن ورود کردهاند، خودروهای خودران هستند.
یکی از دلایلی که یادگیری ماشین در چند سال اخیر تا این اندازه محبوب شده، افزایش چشمگیر حجم داده در اینترنت است؛ دلیل دیگر به نحوهی استفاده
صنعت خدمات و مهمانداری: در سالهای اخیر، رباتها در هتلها و رستورانها نیز به کمک انسان آمدهاند. آنها میتوانند کارهایی مانند پذیرش مهمانان you can look here در هتل، تهیه نوشیدنی در کافهها، یا رساندن غذا به میز مشتریان را انجام دهند.
این سیستمها میتوانند به خریداران پیشنهادات دقیقتر و متناسبتری ارائه دهند و در این راه به افزایش رضایت مشتریان و بهبود تجربه خرید کمک کنند.
از سالهای ۱۹۵۷ تا ۱۹۷۴، بهعنوان دوران شکوفایی هوش مصنوعی یاد میشود. در این دوره، کامپیوترها سریعتر، ارزانتر و فراگیرتر شدند و میتوانستند اطلاعات بیشتری را ذخیره کنند.
اما مقالهی تورینگ تا چند سال در حد نظریه باقی ماند، چراکه آن زمان کامپیوترها از پیشنیاز کلیدی برای هوشمندی، بیبهره بودند؛ اینکه نمیتوانستند دستورات را ذخیره کنند و فقط میتوانستند آنها را اجرا کنند.