Искусственный интеллект и квантовые компьютеры: революция в потоковых сервисах!

Возможно, вы уже сталкивались с искусственным интеллектом (AI) в своей жизни, даже не осознавая этого. Например, Facebook, Twitter и Google используют AI для обеспечения бесшовного опыта для своих пользователей, будь то автоматическая метка друзей на фотографиях или предоставление результатов на основе предыдущих запросов. Эти применения AI относительно просты и включают только одну часть технологии – машинное обучение (ML). В основном, ML становится все более распространенным, но что насчет его старшего брата и сестры, глубокого обучения (DL) и узкого искусственного интеллекта? Как они могут создать потоковые сервисы, без которых мы уже не сможем жить? Искусственный интеллект (AI) - это область, которая стала все более популярной в последние годы. Область сама по себе огромна и охватывает множество тем. Общая идея для AI заключается в том, что компьютеры выполняют задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как зрительное восприятие и обработка языка. Машинное обучение - это одно из самых распространенных применений искусственного интеллекта сегодня. Оно включает обучение алгоритма с использованием больших наборов данных и применение его к новым данным. Например, алгоритмы машинного обучения используются для таких задач, как распознавание лиц, фильтрация спама и перевод языка. Машинное обучение является подмножеством искусственного интеллекта, которое заставляет компьютеры учиться от данных, даже если они не были явно запрограммированы. Это ветвь искусственного интеллекта. Ориентированная на разработку компьютерных программ, которые учатся при воздействии на новые данные. Машинное обучение используется для разработки программ, способных принимать собственные решения без вмешательства человека. Машинное обучение лежит в основе многих услуг и продуктов, включая поисковые системы и платформы социальных медиа. Многие финансовые учреждения используют машинное обучение для мониторинга активности клиентских счетов на предмет мошенничества или других нарушений. Искусственный интеллект, делающий потоковое видео персонализированным для пользователей AI использовался на протяжении многих лет, но недавно он стал более заметным благодаря ряду разработок как от крупных технологических компаний, так и от меньших стартапов. Одно из приложений, которое привлекло много внимания, - это персонализация. Для непосвященных искусственный интеллект (AI) относится к компьютерным программам, разработанным для выполнения задач, связанных с человеческим интеллектом. Термин охватывает широкий спектр применений, включая распознавание голоса и фильтрацию контента. AI также иногда используется как синоним для машинного обучения (ML) или глубокого обучения (DL). Задачи, которые могут быть выполнены с использованием искусственного интеллекта, включают распознавание изображений и обработку языка - идентификацию объектов на фотографиях и перевод текста с одного языка на другой соответственно. Цикл переоценки искусственного интеллекта строится на протяжении десятилетий. Но сегодняшняя технология наконец-то догоняет этот разговор, во многом благодаря прогрессу в алгоритмах машинного обучения - движущей силе технологий, таких как распознавание речи, обработка естественного языка, беспилотные автомобили и другие применения AI. Почему прямые трансляции нуждаются в искусственном интеллекте (AI) Количество людей, смотрящих прямые трансляции, быстро растет по всему миру, и AI будет играть важную роль в будущем развитии прямых трансляций. Давайте взглянем на это. Прямая трансляция стала мощным инструментом для общения и развлечения. Похоже, что это "новый путь".