În câteva cuvinte
Inteligența artificială (IA) permite mașinilor să efectueze sarcini care necesită inteligență umană prin utilizarea algoritmilor de învățare automată (ML). ML învață din date pentru a identifica tipare. Învățarea profundă, un subdomeniu al ML, folosește rețele neuronale multistrat pentru a procesa date complexe. IA are aplicații în numeroase industrii.
Inteligența artificială (IA) este un domeniu vast al informaticii dedicat creării de sisteme capabile să îndeplinească sarcini care necesită în mod obișnuit inteligență umană. Aceste sarcini includ învățarea, rezolvarea problemelor, recunoașterea modelelor, înțelegerea limbajului natural și luarea deciziilor.La baza IA modernă stau algoritmii de învățare automată (ML). ML permite computerelor să învețe din date fără a fi programate explicit. În loc să scrie instrucțiuni detaliate pentru fiecare situație posibilă, dezvoltatorii construiesc modele care pot detecta tipare în seturi mari de date și pot face predicții sau lua decizii pe baza acestor tipare.Există mai multe tipuri de învățare automată:* **Învățare supervizată:** Modelele sunt antrenate pe date etichetate, unde fiecare exemplu de intrare are o etichetă de ieșire corespunzătoare. Exemplele includ clasificarea (de exemplu, determinarea dacă un e-mail este spam) și regresia (de exemplu, prezicerea prețului unei case).* **Învățare nesupervizată:** Modelele caută tipare în date neetichetate. Exemplele includ clusterizarea (gruparea punctelor de date similare) și reducerea dimensionalității (scăderea numărului de variabile).* **Învățare prin consolidare:** Agenții învață să ia decizii prin încercare și eroare, primind recompense sau penalizări pentru acțiunile lor într-un anumit mediu. Exemplele includ jocurile și robotica.Învățarea profundă este un subdomeniu al ML care utilizează rețele neuronale cu mai multe straturi (rețele neuronale profunde) pentru a procesa date complexe, cum ar fi imagini, sunete și text. Aceste rețele pot extrage automat caracteristici de nivel înalt din date brute, făcându-le extrem de eficiente pentru sarcini precum recunoașterea imaginilor, procesarea limbajului natural și generarea de conținut.Aplicațiile IA sunt numeroase și în continuă creștere, acoperind domenii precum sănătatea (diagnosticarea bolilor), finanțele (detectarea fraudelor), transporturile (vehicule autonome), divertismentul (recomandări personalizate) și serviciul clienți (chatbot-uri).
