Автор: Волнянский А.
Дані стали основою, базовим фундаментом всього, що відбувається у світі. Дані приносять бізнесу прибуток, допомагають рятувати життя та виконувати безліч інших важливих завдань. Але мало мати великі обсяги даних: необхідно правильно їх інтерпретувати, щоб отримати реальну користь. У цьому таки допомагає штучний інтелект (AI, Artificial Intelligence), машинне навчання (ML, Machine Learning) і, звичайно, наука про дані (DS, Data Science). Разом вони стали рушійною силою, яка перетворює практично всі сфери нашого життя та відкриває масу нових можливостей. Що стоїть за кожним із цих трьох термінів і як вони формують наше майбутнє — ця стаття.
Визначення AI та його властивості
Штучний інтелект (далі ШІ) — один із напрямів у комп’ютерних науках, який займається створенням систем, своєрідна імітація когнітивних функцій людини, зокрема, здатність аналізувати дані та приймати рішення на їх основі. Суть терміна «штучний інтелект» (або artificial intelligence англійською мовою) добре передає дослівний переклад слова intelligence — «уміння міркувати розумно». Зокрема ШІ-системи вже вміють виконувати творчі завдання, які раніше вважалися прерогативою виключно людини.
Що ще вміє штучний інтелект:
- розуміє природну мову і генерує нею текст так само як це робить людина;
- сприймає та обробляє інформацію з навколишнього середовища за допомогою сенсорів;
- приймає рішення та розв’язує проблеми, використовуючи знання, отримані в результаті аналізу даних.
Штучний інтелект здатний значно розширити людські здібності. Він автоматизує рутинні завдання, прогнозує майбутні події, використовується для генерації нового контенту (цим займається генеративний ШІ, він же GenAI), розробки нових товарів та послуг. ШІ вже змінює багато сфер нашого життя і впливає на те, як ми працюємо, вчимося, відпочиваємо та взаємодіємо з навколишнім світом.
Вважається, що «розумність» штучного інтелекту може бути різною: сильною чи слабкою. Відмінності між сильним і слабким ШІ полягають у тому, що перший розуміє зміст інформації, з якою працює (як у тесті Тьюринга) і не обмежений у спектрі розв’язуваних завдань, а другий здатний вирішувати лише конкретне завдання (грає в шахи, розпізнає обличчя на зображення).
Де вже використовується штучний інтелект:
- розпізнавання інформації на зображеннях та відео — виявляє обличчя та неживі об’єкти;
- обробка природної мови — перекладають та генерують нові тексти, відповідають на запитання;
- робототехніка — управляє роботами та наділяє їх здатністю виконувати фізичні дії;
- експертні системи — дають поради та приймає рішення у найрізноманітніших сферах від фінансів до медицини;
- машинне навчання — навчається на даних і вдосконалює свої навички аналізу та прийняття рішень.
Зупинимося на останньому пункті докладніше. Машинне навчання є напрямом ШІ, який імітує діяльність людського мозку: аналізує великі обсяги інформації для вирішення конкретних завдань.
Визначення ML як методу AI
Машинне навчання (далі МО) — підхід до аналізу даних, який дозволяє аналітичній системі навчатися в процесі вирішення великої кількості подібних завдань. У процесі навчання використовуються великі обсяги даних (як структурованих, так і неструктурованих), на основі яких ШІ виявляє закономірності та патерни. МО є важливим компонентом штучного інтелекту, оскільки дозволяє йому максимально адаптуватися до нових ситуацій, удосконалювати свої навички та вирішувати складні завдання. При цьому МО робить це не напряму, а завдяки досвіду виконання попередніх схожих завдань.
Набір інструкцій, відповідно до яких відбувається навчання, називається алгоритмом машинного навчання. А вже результатом цього є модель машинного навчання. Це вона використовується у таких завданнях як класифікація об’єктів, детекція аномалій, регресія чи прогнозування подій. Іншими словами, це завдання, які складно, неможливо чи нераціонально (надто трудомістко) вирішити стандартними програмними чи аналітичними способами.
Якщо розглядати прикладні особливості ML, то багато в чому воно перетинається з наведеним вище списком для ШІ. Ось кілька прикладних прикладів того, як використовується машинне навчання у різних завданнях:
- у фінансовому секторі допомагає виявляти випадки шахрайства, оцінювати ризики неповернення кредиту та автоматизувати біржові операції;
- на виробництві прогнозує несправність обладнання, оптимізує технологічні процеси, контролює якість готової продукції;
- в ігровій індустрії бере участь у створенні реалістичних ігрових персонажів, аналізує ігрову статистику;
- в науковій діяльності моделює різноманітні природні явища, допомагає відкривати нові лікарські препарати;
- в маркетингу сегментує аудиторії, аналізує ефективність маркетингових заходів, допомагає створювати персоналізовані рекламні кампанії, складає рекомендації на основі користувацьких переваг.
Андрій Михайленко, COO Colobridge:
«Наша дочірня компанія Beinf допомагає розкрити потенціал штучного інтелекту, машинного навчання та аналітики, щоб використати його для підвищення прибутковості бізнесу. Аналізуючи дані про кожного клієнта, можна перетворювати їх на ефективні стратегії, що дозволяють вивести комунікацію з клієнтом на новий рівень. Бере він повний комплекс робіт від аудиту даних та їх управління до аналізу даних та створення персоналізованого контенту. Управляти взаємовідносинами з клієнтами на основі даних стало як ніколи просто: з нами ви отримуєте доступ не лише до галузевої експертизи, а й повністю закриваєте питання технічного забезпечення цього процесу: необхідні обчислювальні потужності під конкретні завдання надасть платформа Colobridge».
А ми йдемо далі й розповідаємо, що таке Data Science і як цей напрямок пов’язаний з двома попередніми технологіями.
Визначення Data Science
Data Science (наука про дані) вивчає проблеми аналізу, обробки та представлення даних, поєднуючи математику, статистику, розширену аналітику, штучний інтелект і машинне навчання. Завдання фахівця в Data Science (його ще називають дата-саєнтистом) — витягувати з великих наборів даних корисну інформацію, яку можна використовувати для покращення результатів у бізнесі, науці та інших сферах.
Умовно можна представити Data Science «приборкувачем даних», який ці дані перетворює, аналізує та представляє у зручному форматі для подальшого використання. Результати цієї роботи стають «паливом» для машинного навчання. А вже навчена модель стає одним з інструментів роботи штучного інтелекту, дозволяючи йому виконувати такі завдання як розпізнавання осіб, виявлення випадків шахрайства або створення персональних рекомендацій. Таким чином, роль та сфера діяльності Data Science сильно перетинаються з Artificial Intelligence та Machine Learning: разом вони є ключовими компонентами величезної екосистеми продуктів та рішень, які стимулюють інновації та прогрес у різних сферах.
Дізнайтеся більше про те, як ці технології можуть допомогти саме вашому бізнесу, а команда Colobridge забезпечити експертний та технічний супровід впровадження рішення на їх основі.
