what is artificial intelligence
Dozviete sa, čo je umelá inteligencia (AI), prvky inteligencie a podoblasti AI, ako sú strojové učenie, hlboké učenie, NLP atď.:
Systém počítačových sietí zlepšil ľudský životný štýl poskytnutím rôznych typov pomôcok a zariadení, ktoré znižujú fyzické a duševné úsilie človeka pri vykonávaní rôznych úloh. Umelá inteligencia je ďalším krokom v tomto procese, ktorý má zefektívniť použitie logických, analytických a produktívnejších technológií v tomto úsilí.
Tento tutoriál vysvetlí pomocou rôznych príkladov, čo je umelá inteligencia, jej definícia a komponenty. Preskúmame tiež rozdiel medzi ľudskou a strojovou inteligenciou.
Čo sa dozviete:
Čo je to umelá inteligencia (AI)?
Existujú rôzne technické definície popisujúce umelú inteligenciu, ale všetky sú veľmi zložité a mätúce. Definíciu spracujeme jednoduchými slovami, aby ste ju lepšie pochopili.
Ľudia sú považovaní za najinteligentnejšie druhy na tejto Zemi, pretože dokážu vyriešiť akýkoľvek problém a analyzovať veľké dáta pomocou svojich zručností, ako sú analytické myslenie, logické uvažovanie, štatistické znalosti a matematická alebo výpočtová inteligencia.
S ohľadom na všetky tieto kombinácie schopností je vyvinutá umelá inteligencia pre stroje a roboty, ktoré ukladajú schopnosť riešiť zložité problémy na strojoch podobne, ako sú tie, ktoré môžu robiť ľudia.
najlepší zálohovací softvér pre Windows 10 zadarmo
Umelá inteligencia je použiteľná vo všetkých oblastiach vrátane medicíny, automobilov, aplikácií každodenného životného štýlu, elektroniky, komunikácií ako aj počítačových sieťových systémov.
Takže technicky AI v kontexte s počítačovými sieťami možno definovať ako počítačové zariadenia a sieťový systém, ktoré dokážu presne pochopiť nespracované údaje, zhromaždiť z nich užitočné informácie a potom tieto zistenia použiť na dosiahnutie konečného riešenia a pridelenie problému flexibilným prístupom a ľahko prispôsobiteľnými riešeniami.
Prvky inteligencie
# 1) Zdôvodnenie: Je to postup, ktorý nám umožňuje poskytnúť základné kritériá a pokyny pre usudzovanie, predpovedanie a rozhodovanie o akomkoľvek probléme.
Zdôvodnenie môže byť dvoch typov, jedným je zovšeobecnené uvažovanie, ktoré je založené na všeobecne pozorovaných incidentoch a výrokoch. Záver môže byť v tomto prípade niekedy nepravdivý. Druhou je logické uvažovanie, ktoré je založené na faktoch, číslach a konkrétnych tvrdeniach a konkrétnych, spomenutých a pozorovaných incidentoch. Záver je teda v tomto prípade správny a logický.
# 2) Učenie: Je to akcia získavania vedomostí a rozvoja zručností z rôznych zdrojov, ako sú knihy, skutočné životné udalosti, skúsenosti, výučba niektorými odborníkmi atď. Učenie zvyšuje vedomosti človeka v oblastiach, o ktorých nevie.
Schopnosť učenia sa prejavuje nielen ľuďom, ale aj niektorým zvieratám. Túto schopnosť majú aj umelé inteligentné systémy.
Výučba je rôznych typov, ako je uvedené nižšie:
- Zvukové učenie reči je založené na procese, keď niektorý učiteľ prednáša, potom ho počujúci študenti počujú, zapamätajú si ho a potom ho použijú na získanie vedomostí z nej.
- Lineárne učenie je založené na zapamätaní si množstva udalostí, s ktorými sa človek stretol, a z nich sa poučil.
- Pozorovacie učenie znamená učenie sa pozorovaním správania a mimiky iných osôb alebo tvorov, ako sú zvieratá. Napríklad, malé dieťa sa učí rozprávať napodobňovaním svojich rodičov.
- Percepčné učenie je založené na učení identifikáciou a klasifikáciou vizuálov a predmetov a ich zapamätaním.
- Relačné učenie je založené na učení sa z minulých prípadov a chýb a vynakladá úsilie na ich improvizáciu.
- Priestorové učenie znamená učiť sa z vizuálov, ako sú obrázky, videá, farby, mapy, filmy atď., Ktoré ľuďom pomôžu pri vytváraní obrazu tých, ktorí majú na pamäti, kedykoľvek to bude potrebné pre ďalšie použitie.
# 3) Riešenie problému: Je to proces identifikácie príčiny problému a hľadania možného spôsobu riešenia problému. To sa deje analýzou problému, rozhodovaním a následným nájdením viac ako jedného riešenia, aby sa dosiahlo konečné a najvhodnejšie riešenie problému.
Posledným mottom je tu nájsť najlepšie dostupné riešenie na dosiahnutie najlepších výsledkov riešenia problémov v minimálnom čase.
# 4) Vnímanie: Je to jav získavania, vyvodzovania záveru, výberu a systematizácie užitočných údajov z prvotného vstupu.
U ľudí je vnímanie odvodené od skúseností, zmyslových orgánov a situačných podmienok prostredia. Pokiaľ ide o vnímanie umelej inteligencie, je získané mechanizmom umelého senzora v spojení s údajmi logickým spôsobom.
# 5) Jazyková inteligencia: Jedná sa o jav schopnosti človeka rozmiestňovať, vymýšľať, čítať a písať verbálne veci v rôznych jazykoch. Je základnou súčasťou spôsobu komunikácie medzi dvoma alebo viacerými jednotlivcami a nevyhnutnou pre analytické a logické porozumenie.
Rozdiel medzi inteligenciou človeka a stroja
Nasledujúce body vysvetľujú rozdiely:
# 1) Vyššie sme vysvetlili zložky ľudskej inteligencie, na základe ktorých človek vykonáva rôzne typy zložitých úloh a rieši rôzne druhy výrazných problémov v rôznych situáciách.
#dva) Človek vyvíja stroje s inteligenciou rovnako ako ľudia a rovnako ako ľudia dávajú výsledky komplexného problému veľmi skoro.
# 3) Ľudia rozlišujú údaje podľa vizuálnych a zvukových vzorcov, minulých situácií a udalostí, zatiaľ čo umelo inteligentné stroje problém rozpoznávajú a riešia ho na základe vopred určených pravidiel a údajov o nevybavených zákazkách.
# 4) Ľudia si pamätajú údaje z minulosti a pripomínajú si ich, keď sa ich naučili a uchovávali v mozgu, ale stroje nájdu údaje z minulosti prehľadávaním algoritmov.
# 5) Vďaka jazykovej inteligencii môžu ľudia dokonca rozpoznať skreslený obraz a tvary a chýbajúce vzorce hlasu, údajov a obrazov. Ale stroje túto inteligenciu nemajú a používajú metodiku počítačového učenia a proces hlbokého učenia, ktorý opäť vyžaduje rôzne algoritmy na získanie požadovaných výsledkov.
# 6) Ľudia vždy sledujú svoj inštinkt, víziu, skúsenosti, okolnosti, situácie, okolité informácie, vizuálne a nespracované údaje, ktoré sú k dispozícii, a tiež veci, ktoré ich naučili niektorí učitelia alebo starší, aby analyzovali, vyriešili akýkoľvek problém a dosiahli efektívne a zmysluplné výsledky akejkoľvek záležitosti.
Na druhej strane umelo inteligentné stroje na každej úrovni používajú rôzne algoritmy, preddefinované kroky, údaje o nevybavených zákazkách a strojové učenie, aby sa dosiahli nejaké užitočné výsledky.
# 7) Aj keď proces, ktorý sledujú stroje, je zložitý a vyžaduje veľa procedúr, stále poskytujú najlepšie výsledky v prípade analýzy veľkého zdroja komplexných údajov a v prípade, že je potrebné presne a súčasne vykonávať charakteristické úlohy rôznych oblastí v rovnakom čase a presne a v danom časovom rámci.
Miera chybovosti v týchto prípadoch strojov je oveľa menšia ako u ľudí.
Podoblasti umelej inteligencie
# 1) Strojové učenie
Strojové učenie je vlastnosť umelej inteligencie, ktorá poskytuje počítaču schopnosť automaticky zhromažďovať údaje a učiť sa skôr zo skúseností z problémov alebo prípadov, s ktorými sa stretli, než aby boli špeciálne naprogramované na vykonávanie danej úlohy alebo práce.
Strojové učenie zdôrazňuje rast algoritmov, ktoré dokážu dáta preskúmať a predvídať ich. Hlavné využitie je v zdravotníctve, kde sa používa na diagnostiku ochorenia, interpretáciu lekárskych skenov atď.
Rozpoznávanie vzorov je podkategória strojového učenia. Dá sa to opísať ako automatické rozpoznávanie plánu z nespracovaných údajov pomocou počítačových algoritmov.
Vzorom môže byť trvalá séria údajov v priebehu času, ktorá sa používa na predpovedanie sledu udalostí a trendov, konkrétnych charakteristík znakov obrázkov na identifikáciu objektov, opakujúcej sa kombinácie slov a viet pre jazykovú pomoc a môže ísť o konkrétny údaj. zbierka akcií ľudí v akejkoľvek sieti, ktorá môže naznačovať určitú spoločenskú aktivitu a mnoho ďalších vecí.
Proces rozpoznávania vzorov zahŕňa niekoľko krokov. Vysvetľujú sa takto:
i) Získavanie a snímanie údajov: Zahŕňa to zber nespracovaných údajov, ako sú fyzikálne premenné atď., A meranie frekvencie, šírky pásma, rozlíšenia atď. Údaje sú dvojakého typu: údaje o tréningu a údaje o učení.
Výcvikové údaje sú údaje, ktoré neposkytujú nijaké označenie súboru údajov a systém na ich kategorizáciu používa zoskupenia. Zatiaľ čo učebné údaje majú dobre označený súbor údajov, aby ich bolo možné priamo použiť s klasifikátorom.
ii) Predbežné spracovanie vstupných údajov :Patrí sem filtrovanie nežiaducich údajov, ako je šum, zo vstupného zdroja, a to prostredníctvom spracovania signálu. V tejto fáze sa pre ďalšie referencie vykonáva filtrácia už existujúcich vzorov vo vstupných dátach.
(iii) Extrakcia prvkov :Vykonávajú sa rôzne algoritmy ako algoritmus porovnávania vzorov, aby sa našiel vyhovujúci vzor, ako je požadované z hľadiska funkcií.
(iv) Klasifikácia :Na základe výstupu vykonaných algoritmov a rôznych modelov naučených získať zodpovedajúci vzor je triede priradený vzor.
v) Dodatočné spracovanie :Tu je uvedený konečný výstup a bude zabezpečené, že dosiahnutý výsledok bude pravdepodobne rovnako potrebný.
Model pre rozpoznávanie vzorov:
(obrázok zdroj )
Ako je znázornené na obrázku vyššie, extraktor funkcií odvodí funkcie zo vstupných nespracovaných údajov, ako sú zvuk, obraz, video, zvuk atď.
Teraz bude klasifikátor dostávať x ako vstupnú hodnotu a bude k vstupnej hodnote prideľovať rôzne kategórie, ako napríklad trieda 1, trieda 2…. trieda C. na základe triedy dát sa robí ďalšie rozpoznávanie a analýza vzoru.
Príklad rozpoznania tvaru trojuholníka prostredníctvom tohto modelu:
Rozpoznávanie vzorov sa používa v procesoroch identifikácie a autentifikácie, ako je hlasové rozpoznávanie a autentifikácia tváre, v obranných systémoch na rozpoznávanie cieľov a navigačné vedenie a v automobilovom priemysle.
# 2) Hlboké učenie
Je to proces učenia sa spracovaním a analýzou vstupných údajov niekoľkými metódami, kým stroj neobjaví jediný požadovaný výstup. Je tiež známe ako samoučenie strojov.
Stroj prevádzkuje rôzne náhodné programy a algoritmy na mapovanie vstupnej nespracovanej postupnosti vstupných údajov na výstup. Nasadením rôznych algoritmov ako neuroevolúcia a ďalšie prístupy ako gradientný zostup na neurálnu topológiu sa výstup y nakoniec zvýši z neznámej vstupnej funkcie f (x) za predpokladu, že xay sú korelované.
Tu je zaujímavé, že úlohou neurónových sietí je zistiť správnu f funkciu.
Hlboké učenie bude svedkom všetkých možných ľudských charakteristík a databáz správania a bude sa učiť pod dohľadom. Tento proces zahŕňa:
- Zistenie rôznych druhov ľudských emócií a znakov.
- Identifikujte človeka a zvieratá podľa obrázkov, ako sú konkrétne znaky, značky alebo prvky.
- Rozpoznávanie hlasu rôznych reproduktorov a zapamätajte si ich.
- Konverzia videa a hlasu na textové údaje.
- Identifikácia správnych alebo nesprávnych gest, klasifikácia spamu a prípady podvodov (napríklad sťažnosti na podvod).
Všetky ďalšie charakteristiky vrátane tých, ktoré sú uvedené vyššie, sa používajú na prípravu umelých neurónových sietí pomocou hlbokého učenia.
Prediktívna analýza: Po zhromaždení a naučení sa obrovských množín údajov sa zhromažďovanie podobných druhov súborov údajov vykoná priblížením sa k dostupným súborom modelov, napríklad porovnaním podobného druhu súborov reči, obrázkov alebo dokumentov.
Pretože sme vykonali klasifikáciu a zoskupenie súborov údajov, pristúpime k predikcii budúcich udalostí, ktoré sú založené na dôvodoch prípadov súčasnej udalosti, stanovením vzájomnej korelácie. Pamätajte, že prediktívne rozhodnutie a prístup nie sú časovo obmedzené.
Jediným bodom, na ktorý treba pamätať pri predpovedaní, je, že výstup by mal mať nejaký zmysel a mal by byť logický.
Vďaka opakovaným odberom a vlastnej analýze sa tým dosiahne riešenie problémov strojov. Príkladom hlbokého učenia je rozpoznávanie reči v telefónoch, ktoré inteligentným telefónom umožňuje pochopiť iný druh prízvuku reproduktora a previesť ho na zmysluplnú reč.
# 3) Neurónové siete
Neurónové siete sú mozgom umelej inteligencie. Sú to počítačové systémy, ktoré sú replikou nervových spojení v ľudskom mozgu. Umelé zodpovedajúce neuróny mozgu sú známe ako perceptron.
Hromadu rôznych perceptrónov spájajúcich sa dohromady tvoria umelé neurónové siete v strojoch. Pred poskytnutím požadovaného výstupu získajú neurónové siete vedomosti spracovaním rôznych príkladov tréningu.
Vďaka použitiu rôznych modelov výučby tento proces analýzy údajov poskytne riešenie aj pre mnohé súvisiace dotazy, ktoré predtým neboli zodpovedané.
Hlboké učenie v spojení s neurónovými sieťami môže rozvinúť viac vrstiev skrytých údajov vrátane výstupnej vrstvy zložitých problémov a je pomocníkom v podpoliach ako rozpoznávanie reči, spracovanie prirodzeného jazyka a počítačové videnie atď.
(obrázok zdroj )
Predchádzajúce druhy neurónových sietí boli zložené z jedného vstupu a jedného výstupu a najvyššie len z jednej skrytej vrstvy alebo iba z jednej vrstvy perceptronu.
Hlboké neurónové siete sú zložené z viac ako jednej skrytej vrstvy medzi vstupnou a výstupnou vrstvou. Preto je na rozvinutie skrytých vrstiev dátovej jednotky potrebný proces hlbokého učenia.
Pri hlbokom učení neurónových sietí má každá vrstva vedomosti o jedinečnej množine atribútov na základe výstupných funkcií predchádzajúcich vrstiev. Čím viac sa do neurónovej siete dostanete, uzol získa schopnosť rozpoznávať zložitejšie atribúty, keď predpovedajú a prekombinujú výstupy všetkých predchádzajúcich vrstiev, aby vytvorili jasnejší konečný výstup.
Celý tento proces sa nazýva hierarchia funkcií a tiež známa ako hierarchia komplexných a nehmotných súborov údajov. Zvyšuje schopnosť hlbokých neurónových sietí pracovať s veľmi veľkými a veľkoplošnými dátovými jednotkami, ktorých miliardy obmedzení budú prechádzať lineárnymi a nelineárnymi funkciami.
Hlavným problémom, s ktorým sa strojová inteligencia borí, je manipulácia a správa neoznačených a neštruktúrovaných údajov na svete, ktoré sú rozšírené vo všetkých oblastiach a krajinách. Neurónové siete teraz majú schopnosť zvládnuť latenciu a zložité vlastnosti týchto podmnožín údajov.
Hlboké učenie v spojení s umelými neurónovými sieťami klasifikovalo a charakterizovalo nepomenované a nespracované údaje vo forme obrázkov, textu, zvuku atď. Do organizovanej relačnej databázy so správnym označením.
Napríklad, hlboké učenie bude brať ako vstup tisíce nespracovaných obrázkov a potom ich klasifikovať na základe ich základných vlastností a postáv, ako sú všetky zvieratá ako psy na jednej strane, neživé veci ako nábytok na jednom rohu a všetky fotografie vašej rodiny na tretia strana, ktorá tak dokončuje celkovú fotografiu, ktorá sa tiež nazýva albumy inteligentných fotografií.
Ďalším príkladom uvažujme prípad textových údajov ako vstupu, keď máme tisíce e-mailov. Tu bude program Deep Learning zoskupovať e-maily do rôznych kategórií, ako sú primárne, sociálne, propagačné a nevyžiadané e-maily podľa ich obsahu.
Dopredné neurónové siete: Cieľom použitia neurónových sietí je dosiahnuť konečný výsledok s minimálnou chybou a vysokou úrovňou presnosti.
Tento postup zahŕňa mnoho krokov a každá z úrovní obsahuje predikciu, správu chýb a aktualizácie hmotnosti, čo je mierny prírastok pre ko-efektívne, pretože bude pomaly prechádzať k požadovaným vlastnostiam.
Na začiatku neurónových sietí nevie, ktoré váhy a podmnožiny údajov spôsobia, že sa vstup prevedie na najvhodnejšie predpovede. Bude teda považovať všetky druhy podmnožín údajov a váh za modely na postupné predpovedanie s cieľom dosiahnuť najlepší výsledok a vždy sa poučí zo svojej chyby.
Napríklad, môžeme neurónové siete s malými deťmi označiť tak, že keď sa narodia, nevedia nič o svete okolo seba a nemajú inteligenciu, ale ako starnú, učia sa zo svojich životných skúseností a chýb, aby sa stali lepšími ľuďmi a intelektuálmi.
Architektúra siete spätného prepojenia je uvedená nižšie matematickým výrazom:
Vstup * váha = predpoveď
Potom,
Základná pravda - predpoveď = chyba
Potom,
Chyba * váhový príspevok k chybe = úprava
To sa dá vysvetliť tu, vstupná množina údajov ich namapuje pomocou koeficientov, aby získala viac predpovedí pre sieť.
Teraz sa predikcia porovnáva so základnými faktami, ktoré sú prevzaté zo scenárov v reálnom čase, so skutočnosťou a so zistením chybovosti. Úpravy sa vykonávajú s cieľom vyrovnať sa s chybou a spojiť s ňou podiel váh.
Tieto tri funkcie sú tromi základnými stavebnými kameňmi neurónových sietí, ktoré vyhodnocujú vstup, vyhodnocujú stratu a nasadzujú aktualizáciu modelu.
Jedná sa teda o spätnoväzbovú slučku, ktorá odmení koeficienty, ktoré podporujú správne predpovede, a zahodí koeficienty, ktoré vedú k chybám.
Rozpoznávanie rukopisu, rozpoznávanie tváre a digitálneho podpisu, chýbajúca identifikácia vzoru sú niektoré z príkladov neurónových sietí v reálnom čase.
# 4) Kognitívne výpočty
Účelom tejto zložky umelej inteligencie je iniciovať a urýchliť interakciu na dokončenie zložitej úlohy a riešenie problémov medzi ľuďmi a strojmi.
Pri práci na rôznych druhoch úloh s ľuďmi sa stroje učia a rozumejú ľudskému správaniu, náladám v rôznych charakteristických podmienkach a znovu vytvárajú proces myslenia človeka v počítačovom modeli.
Týmto nácvikom stroj získa schopnosť porozumieť ľudskej reči a odrazom obrazu. Kognitívne myslenie spolu s umelou inteligenciou tak môže vytvoriť produkt, ktorý bude mať činnosť podobnú človeku a ktorý môže mať tiež možnosti spracovania údajov.
Kognitívne výpočty sú schopné prijímať presné rozhodnutia v prípade zložitých problémov. Aplikuje sa teda v oblasti, ktorá potrebuje vylepšiť riešenia s optimálnymi nákladmi, a je získavaná analýzou prirodzeného jazyka a učením založeným na dôkazoch.
Napríklad, Google Assistant je veľmi veľkým príkladom kognitívnych výpočtov.
# 5) Spracovanie prirodzeného jazyka
Vďaka tejto vlastnosti umelej inteligencie môžu počítače interpretovať, identifikovať, lokalizovať a spracovať ľudský jazyk a reč.
Koncepciou zavedenia tohto komponentu je zabezpečiť bezproblémovú interakciu medzi strojmi a ľudským jazykom a počítače budú schopné poskytovať logické odpovede na ľudskú reč alebo dopyt.
Zameranie sa na prirodzený jazyk zamerané na verbálnu aj písomnú časť ľudských jazykov znamená aktívny aj pasívny režim používania algoritmov.
Generácia prirodzeného jazyka (NLG) spracuje a dekóduje vety a slová, ktoré ľudia hovorili (verbálna komunikácia), zatiaľ čo porozumenie jazyka NaturalLanguage (NLU) zdôrazní písomnú slovnú zásobu na preloženie jazyka do textu alebo pixelov, ktorým porozumie. strojov.
Aplikácie strojov založené na grafických používateľských rozhraniach (GUI) sú najlepším príkladom spracovania prirodzeného jazyka.
Rôzne typy prekladateľov, ktorí prevádzajú jeden jazyk do druhého, sú príkladmi systému spracovania prirodzeného jazyka. Príkladom toho je aj funkcia Google s hlasovým asistentom a hlasovým vyhľadávacím nástrojom.
# 6) Počítačové videnie
Počítačové videnie je veľmi dôležitou súčasťou umelej inteligencie, pretože umožňuje počítaču automaticky rozpoznávať, analyzovať a interpretovať vizuálne údaje z obrazov a vizuálov z reálneho sveta ich zachytením a zachytením.
Zahŕňa zručnosti hlbokého učenia a rozpoznávania vzorov na extrahovanie obsahu obrázkov z akýchkoľvek poskytnutých údajov vrátane obrázkov alebo videosúborov v dokumente PDF, dokument Word, dokument PPT, súbor XL, grafy a obrázky atď.
Predpokladajme, že máme komplexný obraz zväzku vecí, ktorý potom iba vidíme a pamätáme si, nie je to pre každého ľahké. Počítačové videnie môže obsahovať sériu transformácií obrazu, aby sa z neho extrahovali bitové a bajtové detaily, ako napríklad ostré hrany objektov, neobvyklý dizajn alebo použitá farba atď.
To sa deje pomocou rôznych algoritmov pomocou matematických výrazov a štatistík. Roboti využívajú technológiu počítačového videnia na to, aby videli svet a konali v situáciách v reálnom čase.
Aplikácia tejto súčasti sa veľmi široko využíva v zdravotníctve na analýzu zdravotného stavu pacienta pomocou MRI, röntgenového žiarenia atď. Používa sa tiež v automobilovom priemysle na riešenie počítačom riadených vozidiel a dronov.
Záver
V tomto tutoriáli sme si najskôr vysvetlili rôzne prvky inteligencie pomocou diagramu a ich význam pre aplikáciu inteligencie v reálnych situáciách na dosiahnutie požadovaných výsledkov.
Potom sme pomocou matematických výrazov, aplikácií v reálnom čase a rôznych príkladov podrobne preskúmali rôzne podoblasti umelej inteligencie a ich význam v strojovej inteligencii a v skutočnom svete.
Dozvedeli sme sa tiež podrobne o strojovom učení, rozpoznávaní vzorov a koncepciách neurónovej siete umelej inteligencie, ktoré zohrávajú veľmi dôležitú úlohu vo všetkých aplikáciách umelej inteligencie.
V nasledujúcej časti tohto tutoriálu podrobne preskúmame aplikáciu umelej inteligencie.
Odporúčané čítanie
- Data Mining vs. Machine Learning vs. Artificial Intelligence vs. Deep Learning
- 10+ NAJ najsľubnejších spoločností umelej inteligencie (AI) (2021 selektívne)
- 10 najlepších softvérov pre umelú inteligenciu (recenzie softvéru AI v roku 2021)
- Kompletný sprievodca umelou neurónovou sieťou v strojovom učení
- 4 kroky k testovaniu Business Intelligence (BI): Ako testovať obchodné údaje
- Výukový program pre strojové učenie: Úvod do ML a jeho aplikácií
- 25 špičkových nástrojov Business Intelligence (najlepšie nástroje BI v roku 2021)
- Typy strojového učenia: Supervízované vs.