Путь от конкретной проблемы к решению ИИ называется процессом «машинного обучения». Примеры алгоритмов машинного обучения включают машинное обучение в форме нейронных сетей, которые могут идентифицировать закономерности в реальном мире и системы классификации, которые могут идентифицировать различные объекты в заданном наборе изображений.
Одной из важных особенностей ИИ является то, что качество предсказаний можно улучшить, изменив параметры (которые называются «признаками») и набор данных (в случае алгоритмов классификации). Например, в случае алгоритмов классификации, если набор данных основан на идентификации разных цветов, то при изменении набора данных прогнозы изменятся и могут лучше предсказывать цвета. Эта особенность машинного обучения играет ключевую роль в понимании точности алгоритмов ИИ.
ИИ – это динамичная и быстро развивающаяся область исследований с широким спектром различных приложений. Существует несколько интерпретаций ИИ. ИИ – это не отдельная технология, а целый ряд технологий, в частности, машинное обучение, искусственные нейронные сети, крупномасштабные распределенные системы и так далее. В частности, машинное обучение и глубокое обучение – это два разных термина, используемых в разных дисциплинах. Машинное обучение – это метод применения алгоритмов машинного обучения в машине, которая требует любого рода входных данных, например, в автомобиле, который будет водить сам себя.