пїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅ пїЅ пїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅ Sipnet
Слишком длинный поисковый запрос.
По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Бесконечные споры вокруг искусственного интеллекта приводят к путанице. Существует много терминов, которые кажутся похожими, но это не так. Мы постараемся разобраться и противопоставить искусственный интеллект (ИИ или artificial intelligence, AI), машинное обучение (machine learning, ML), глубокое обучение (deep learning) и нейронные сети (neural networks), чтобы их разграничить.
Кратко говоря, мы рассмотрим, как все эти концепции связаны друг с другом и что делает их различными. Мы также разберем роль ИИ в каждом из этих понятий.
ИИ, машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети: как они связаны?
Лучший способ понять, как эти понятия связаны между собой, — использовать аналогию с матрешкой, что означает, что эти концепции являются компонентами друг друга.
Проще говоря, машинное обучение — это подслой искусственного интеллекта. Нейронные сети — это подслой машинного обучения. А алгоритмы глубокого обучения являются развитием концепции нейронных сетей.
Что отличает нейронные сети от глубокого обучения, так это то, что одно является более сложным компонентом другого.
Рассмотрим некоторые ключевые различия, чтобы лучше понять, как работают эти компоненты ИИ.
Чем глубокое обучение отличается от нейронных сетей?
Мы уже говорили о том, что нейронные сети и глубокое обучение не являются полностью независимыми концепциями. Когда мы говорим о глубоком обучении, мы имеем в виду “глубину” слоев и узлов в нейронной сети. Таким образом, нейронная сеть, состоящая из более чем трех слоев (включая входной и выходной), считается алгоритмом глубокого обучения.
Еще один ключевой фактор заключается в том, что большинство глубоких нейронных сетей являются прямыми, то есть данные перемещаются исключительно от входа к выходу. Модели также могут обучаться с помощью обратного распространения ошибки, что позволяет им двигаться в подходящем направлении от выхода к входу.
Эта модель позволяет специалистам по данным вычислять и приписывать ошибку, связанную с каждым нейроном сети, что позволяет им корректировать узлы в алгоритме для достижения желаемого результата.
Вот еще несколько различий между глубоким обучением и нейронными сетями:
Сеть глубокого обучения имеет много различных слоев, что делает её более сложной, чем нейронная сеть.
Система глубокого обучения выполняет задачи более эффективно и результативно, в то время как нейронная сеть выполняет задачи немного менее эффективно.
Основные компоненты единицы глубокого обучения — это обширный источник питания, GPU и большой объем оперативной памяти. В то время как основные компоненты нейронной сети — это нейроны, скорость обучения, связи, функции распространения и веса.
Из-за своей сложности сети глубокого обучения требуют значительного времени для обучения, тогда как нейронные сети требуют меньшего времени на обучение.
Глубокое обучение против машинного обучения: чем они отличаются?
Прежде чем узнать о различиях между глубоким обучением и машинным обучением, важно понять, что алгоритмы глубокого обучения и машинного обучения не являются противоположными концепциями. Вместо этого алгоритмы глубокого обучения фактически являются алгоритмами машинного обучения.
Следовательно, лучше рассматривать то, что делает глубокое обучение уникальным в рамках машинного обучения, вместо противопоставления глубокого обучения и машинного обучения. В широком смысле, особенности, которые делают глубокое обучение уникальным, включают структуру алгоритма нейронной сети, меньшую необходимость в человеческом вмешательстве и более обширные требования к данным. Давайте рассмотрим их по отдельности:
Во-первых, традиционные алгоритмы машинного обучения имеют относительно простую структуру, включая линейную регрессию или модель решающего дерева. В то время как модели глубокого обучения основаны на искусственной нейронной сети. Эти нейронные сети имеют много слоев и (как и человеческий мозг) сложны и переплетены через узлы (аналог нейронов человека).
Во-вторых, модели глубокого обучения требуют гораздо меньше человеческого вмешательства, чем их обычные аналоги в машинном обучении. Например, ИИ для автономного автомобиля будет иметь возможность распознавать дорожные знаки без ручного вмешательства инженера-программиста, также известного как извлечение признаков.
Наконец, глубокое обучение требует значительно больше данных, чем стандартные алгоритмы машинного обучения. Машинное обучение часто работает с тысячами точек данных, тогда как глубокое обучение может работать с миллионами. Из-за своей сложной многослойной структуры системы глубокого обучения нуждаются в большом наборе данных, чтобы уменьшить или устранить колебания и делать качественные интерпретации.
Как ИИ вписывается в эти концепции?
Перед тем как ответить на этот вопрос, давайте вспомним, что такое искусственный интеллект.
Искусственный интеллект — это способность компьютерной системы имитировать человеческие когнитивные функции, такие как обучение и решение проблем. С помощью ИИ компьютерная система использует математику и логику, чтобы имитировать рассуждения человека, учиться на новой информации и принимать решения.
Это область, изучаемая специалистами по данным на протяжении многих лет, и они продолжают расширять свои возможности с каждым новым технологическим достижением в области аппаратного и программного обеспечения.
Итак, быстрый ответ на наш первоначальный вопрос заключается в том, что ИИ охватывает все, что связано с машинным обучением, нейронными сетями и глубоким обучением. Но чтобы быть более конкретными, мы разберем это по отдельности.
ИИ против машинного обучения
Хотя ИИ и машинное обучение тесно связаны, они не являются одним и тем же. Машинное обучение считается подмножеством ИИ. Это аналогичное недопонимание, как и в случае с различием между глубоким обучением и машинным обучением.
Машинное обучение — это общий термин, обозначающий, когда компьютеры учатся на данных. Это перекресток компьютерных наук и статистики, где используются алгоритмы для выполнения конкретной задачи без явного программирования; вместо этого они распознают паттерны в данных и делают прогнозы, когда появляются новые данные.
В общем, процесс обучения этих алгоритмов может быть либо контролируемым, либо неконтролируемым, в зависимости от данных, используемых для обучения алгоритмов.
ИИ против искусственных нейронных сетей
Как уже упоминалось, ИИ относится к машинам, которые могут имитировать когнитивные навыки человека. Нейронные сети, с другой стороны, представляют собой сеть искусственных нейронов или узлов. Они отдаленно вдохновлены биологическими нейронными сетями, которые составляют человеческий мозг.
Системы нейронных сетей функционируют аналогично цепи нейронов у человека, которые принимают и обрабатывают информацию. Нейронные сети основаны на алгоритмах, найденных в нашем мозге, которые помогают их работе.
Нейронная сеть интерпретирует числовые паттерны, которые могут принимать форму векторов. Нейронные сети используются для перевода этих векторов. Основная функция нейронной сети — классификация и категоризация данных на основе сходства.
Наибольшее преимущество нейронной сети в том, что она может легко адаптироваться к изменяющимся паттернам выходных данных. Кроме того, вам не нужно корректировать её каждый раз на основе предоставляемого ввода, что может быть достигнуто с помощью контролируемого или неконтролируемого обучения.
ИИ против глубокого обучения
Искусственный интеллект — это концепция создания инновационных, умных машин. Глубокое обучение является подмножеством машинного обучения, которое использует огромные объемы данных и сложные алгоритмы для обучения модели.
Глубокое обучение описывает алгоритмы, которые анализируют данные с логической структурой, подобной тому, как человек делает выводы из исследования данных и проб и ошибок. Обратите внимание, что это может происходить как через контролируемое, так и через неконтролируемое обучение.
Для достижения этого приложения глубокого обучения используют слоистую структуру алгоритмов, называемую искусственной нейронной сетью (ANN). Дизайн такой ANN вдохновлен биологической нейронной сетью человеческого мозга, что приводит к процессу обучения, который намного более способен, чем у стандартных моделей машинного обучения.
Точность глубокого обучения может увеличиваться с увеличением объема данных
Модели глубокого обучения обычно более точны, поскольку объем данных для обучения увеличивается, хотя стандартные модели машинного обучения, такие как SVM / Naive Bayes / Classified Model, перестают улучшаться после достижения точки насыщения. Модели глубокого обучения масштабируются лучше с увеличением доступной информации.
Основные выводы
В этой статье мы разобрали концепции, связанные с ИИ. Мы увидели различия между ИИ и машинным обучением, глубоким обучением и нейронными сетями.
Наша первоначальная аналогия по-прежнему актуальна: не следует рассматривать эти концепции как отдельные элементы, а скорее как матрешку, где ИИ является большой куклой, а машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение — это последующие меньшие куклы.
Другой вывод заключается в том, что важно развеять путаницу вокруг нейронных сетей и глубокого обучения, а также машинного обучения и глубокого обучения. Необходимо помнить, что глубокое обучение — это просто система нейронных сетей с более чем тремя слоями, и алгоритмы глубокого обучения фактически являются алгоритмами машинного обучения.
ИИ и его многочисленные подполе остаются актуальными, и чем быстрее мы адаптируемся к этим изменениям, тем быстрее сможем в полной мере использовать их возможности и применить их в мире ИТ и решений для обслуживания и прогнозной аналитики. Так что, пожалуйста, больше никаких страшилок. Специалисты по данным уже выяснили, что сценарии с Скайнетом, Терминаторами и апокалипсисом Матрицы не произойдут в ближайшее время!
Часто задаваемые вопросы
В чем разница между искусственным интеллектом, машинным обучением, глубоким обучением и нейронными сетями?
Машинное обучение — это подполе искусственного интеллекта. Глубокое обучение — это подполе машинного обучения, а нейронные сети составляют основу алгоритмов глубокого обучения. Количество слоев узлов, или глубина, нейронных сетей отличает одну нейронную сеть от алгоритма глубокого обучения, который должен иметь более трех слоев.
Является ли ИИ тем же самым, что и нейронные сети?
Нет, не является. Это широко распространенное недоразумение, поскольку основное отличие между ИИ и нейронными сетями заключается в том, что ИИ или искусственный интеллект — это целая область компьютерных наук, которая изучает и создает интеллектуальные машины, обладающие своим интеллектом. В то время как нейронная сеть относится к системе искусственных узлов, которые составляют нейронные сети, отчасти вдохновленные мозгом животных.
Являются ли ИИ и глубокое обучение одним и тем же?
Нет, не являются. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения. Обычно, когда люди используют термин глубокое обучение, они имеют в виду глубокие искусственные нейронные сети.
Глубокие искусственные нейронные сети — это набор алгоритмов, которые установили новые рекорды точности для многих значительных задач, таких как распознавание изображений, распознавание звука, системы рекомендаций, обработка естественного языка и т.д.
Являются ли машинное обучение и ИИ одним и тем же?
Нет, не являются. Искусственный интеллект — это область компьютерных наук, которая исследует методы предоставления машинам возможности выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта.
Машинное обучение — это техника ИИ, которая предоставляет компьютерам доступ к огромным наборам данных и обучает их учиться на этих данных. Программное обеспечение машинного обучения находит паттерны в существующих данных и применяет эти паттерны к новым данным, чтобы принимать умные решения.
Привет, дружище! Дома на телевизоре, игровой приставке, ноутбуке, или в офисе, на IP - телефоне или рабочем ПК мы видим этот порт с названием LAN. А если взять в руки роутер, то на нем и вовсе будет не только LAN, но и WAN. Вообще этих "АНов" очень много: LAN, WAN, MAN, CAN, WLAN, BAN, NAN, SAN... В общем, чтобы не превратиться в Эминема, в статье мы расскажем только о двух из них: LAN и WAN дамы и господа, давайте разбираться.
Видео: разница между LAN и WAN?
LAN - Local Area Network
На самом деле, все эти "рэперские" термины это не более чем попытка классифицировать компьютерные сети в зависимости от радиуса их действия, масштаба и принципа организации. Радиус действия, масштаб, принцип - это три ключа к пониманию любого из терминов.
Начнем с LAN - Local Area Network или просто ЛВС локальная вычислительная сеть - локалка. Она бывает домашняя на 5-6 человек, а бывает офисная на 50 человек. LAN покрывает небольшую зону: квартиру, помещение, пару этажей или здание.
В контексте домашнего использования, в LAN порты роутера подключаются пользовательские устройства: компьютеры, ноутбуки, телевизоры, игровые консоли нового поколения чтобы, играть в Red Dead Redemption 2, отличная игра кстати, и прочие домашние радости, которым нравится для стабильной работы подключаться к сети через кабель.
А с точки зрения корпоративного использования, в LAN находятся рабочие станции сотрудников, принтеры, сканеры и сервера. Кстати, в офисной сети существует множество локальный сетей, которые, как правило, делят по назначению: отдельный LAN для бухгалтерии, свой LAN для продаж, операционного департамента, отдельную сеть делают для принтеров и серверов.
Согласитесь, получается много локалок. Для простоты в корпоративных сетях, бородатые сисадмины создают VLAN Virtual Local Area Network, или так называемые виртуальные локальные сети, которые позволяют на на одном физическом порту роутера создать несколько виртуальных локальных сетей сразу. Э - экономия.
LAN это все наше воздействие внутри сети, пока мы не вышли в эти ваши интернеты - то есть не перешли границу того самого физического порта с тремя буквами LAN и не ушли в WAN.
WAN - Wide Area Network
WAN (Wide Area Network) - это глобальная вычислительная сеть, которая не ограничена географической локацией - квартира, этаж или здание. Чувствуете разницу с LAN? Там локальная, а здесь глобальная сеть - вот он ключ - масштаб.
В контексте домашнего использования - WAN разъем вашего роутера в квартире, это порт, из которого идет провод к оборудованию провайдера на чердак. Именно этот провод в поте лица протягивал к вам в квартиру монтажник, когда приходил подключать вас к интернету. Именно за этим портом начинается глобальная сеть.
В корпоративном использовании, WAN подключение, это подключение к глобальной сети провайдера. Это может быть сеть, которая связывает офисы компании в Москве и Владивостоке, а может быть подключение к интернету на большом корпоративном маршрутизаторе.
В отличие от LAN, который может быть только частным, то есть его владельцем является хозяин квартиры или компания, WAN может быть публичным. Отличный пример публичной WAN сети - интернет, через который вы сейчас читаете эту статью. Кстати, скорость передачи данных внутри LAN локалки выше, чем скорость передачи в глобальной сети WAN.
С точки зрения модели OSI, ключевые отличия LAN от WAN кроются на физическом и канальном уровне. В LAN царит стандарт Ethernet, а в WAN, например, живут такие стандарты как Frame Relay, HDLC или PPP (Point-to-Point-Protocol).
Итоговая разница
Закрепим и подытожим все ключевые различия между LAN и WAN:
По смыслу: LAN для небольшой территории покрытия, WAN для крупной или распределенной географически сети
По владельцу: если LAN сеть управляется частным лицом или компанией и как правило имеет единоличного владельца, то WAN сети зачастую публичны - интернет, как пример
По скорости: передача данных внутри LAN сети быстрее, чем в WAN
По задержке: задержка передачи данных между устройствами в LAN меньше, чем в WAN сетей
По технологии: LAN сети отличаются стандартами физического и канального уровня модели OSI от WAN сетей
По стоимости и сложности обслуживания: LAN сети как правило проще и дешевле обслуживать, чем WAN
Представим себе следующую задачу: необходимо сделать так, чтобы при входящем звонке клиент слышал музыку в трубке и одновременно с этим звонил телефон у секретаря. Допустим, что у нас нет IVR и мы просто хотим заменить скучные гудки на какую-нибудь приятную музыку пока клиенту кто-нибудь не ответит.
Сделать это очень просто. Бежим в модуль Ring Group, закидываем туда нужные внутренние номера и в разделе Play Music On Hold и вместо категории Ring, которая и отправляет в трубку звонящего эти самые скучные гудки, ставим туда какую-нибудь приятную музыку, предварительно добавив новую категорию в модуле Music On Hold. Осталось только поставить новую ринг-группу на входящий маршрут и всё готово. Предельно просто.
Сценарий №2
Что если мы хотим сообщить звонящему какую-либо информацию прежде чем он услышит музыку (пойдет вызов на секретаря)? Например, поприветствовать, сообщить имя своей компании и поблагодарить за звонок. Для этого всё в том же модуле Ring Group нужно поставить предварительно записанное сообщение в поле Announcement. Теперь, позвонив в нашу компанию, клиент услышит приветствие, а затем приятную музыку на ожидании, пока ему не ответит секретарь. Нужно отметить, что телефон у секретаря зазвонит только тогда, когда начнёт играть музыка на ожидании, пока проигрывается приветствие из опции Announcement, телефон секретаря будет молчать.
Сценарий №3
Допустим, что речь диктора, записанная в нашем приветствии звучит 7 секунд, а для принятия звонка секретарю требуется в среднем 2 секунды. Мы хотим повысить вероятность того, что как только клиент прослушает приветствие, на его звонок сразу же ответят. Согласитесь, оперативность ответа на звонок создаёт у звонящего положительное впечатление о компании. Таким образом, нам нужно как-то задержать момент, когда у секретаря зазвонит телефон где-то на 5 секунд, в то время как звонящий будет слушать текст нашего приветствия. То есть, идеальный сценарий, которого мы хотим добиться следующий:
Клиент позвонил в нашу компанию;
Клиент слушает наше приветствие (7 секунд);
На 5 секунде приветствия, у секретаря начинает звонить телефон;
Через примерно 2 секунды, он принимает звонок и начинает общаться с клиентом;
Иными словами, нам нужна некая "буферная зона", в которой будут звучать первые 5 секунд нашего приветствия, а на 2 последних секундах у секретаря звонил телефон.
Сразу стоит оговориться, что стандартными средствами модулей Ring Group, Inbound Route и Announcement эту задачу решить нельзя. Но в этой статье мы покажем способ, который поможет вам эффективно управлять задержкой отправки сигнала вызова на телефоны, пока звонящий слушает приветствие.
Итак, первая хитрость которой мы воспользуемся – это создание звукового файла, в котором речь приветствия и музыка будут звучать друг за другом. То есть, один звуковой файл – сначала текст приветствия, а затем музыка на ожидании, например, в течении 5 минут. Этот файл нужно добавить в новую категорию в модуле Music On Hold
А теперь, к созданию той самой "буферной зоны", в которой будут звучат первые 5 секунд нашего звукового файла. Для этого, в модуле Extension нужно создать виртуальный внутренний номер Virtual Extension. Виртуальный внутренний номер – это номер на нашей IP-АТС, который не требует какой-либо регистрации на конечном устройстве (будь то стационарный телефон или просто софтфон), при его создании, система не запрашивает и не создаёт никакого пароля Secret
А теперь самое главное – включаем и редактируем правила Follow Me для нашего виртуального внутреннего номера следующим образом.
Здесь самыми важными параметрами являются:
Initial Ring Time - время, в течение которого, звонок будет идти на этот номер, прежде чем уйдёт на номера из списка Follow-Me List . Это и есть те самые 5 секунд, на которые нам нужно задержать момент, когда у секретаря зазвонит телефон.
Follow-Me List - номер, на который уйдёт звонок после времени, указанном в Initial Ring Time. В нашем примере, 1011 – это номер секретаря.
Play Music On Hold - звуковой файл, содержащий приветствие и музыку на удержании.
Можно выбрать любую стратегию обзвона типа ringall и её модификации. Теперь этот виртуальный внутренний номер можно повесить на входящий маршрут.