Как ИИ и аналитика данных помогают горнодобывающему сектору
Немного теории
Искусственный интеллект (ИИ) — машины, способные выполнять задачи по обработке данных, для которых требуется интеллект человеческого уровня.
Примеры: системы распознавания естественного языка, принятия решений, обучения, решения задач.
Машинное обучение — подход к построению системы ИИ, который основан на использовании больших объемов данных и позволяет развивать алгоритмы ИИ без необходимости их программировать.
Примеры: кластеризация, сегментация.
Глубокое обучение — метод машинного обучения, в котором обучающие алгоритмы используют глубокие нейронные сети, имитирующие способность мозга реагировать на различные стимулы.
Примеры: распознавание изображений и речи.
Система обработки естественного языка — машины, которые извлекают или генерируют значение и смысл текста, представленного в удобочитаемой, стилистически естественной и грамматически правильной форме.
Примеры: программное обеспечение для перевода текстов, виртуальные помощники.
Три уровня развития искусственного интеллекта
Уровень 1. Вспомогательная система
Машинный интеллект требует человеческого вмешательства и последующего толкования результатов. На этом уровне находятся системы аналитики данных в большинстве компаний.
Пример: автоматизация роботизированных процессов.
Уровень 2. Дополнительная система
Технология машинного обучения повышает эффективность принимаемых человеком решений. К этому уровню сейчас стремятся компании-лидеры.
Пример: интеллектуальная автоматизация и когнитивная аналитика.
