Как ИИ и аналитика данных помогают горнодобывающему сектору

IT Статьи Deloitte

Ежедневно в мире появляется более 2,5 квинтиллиона байтов данных, большая часть которых — ресурс, с которым нужно работать. Deloitte рассказала, что поможет компаниям справиться с таким объемом информации и оптимизировать производственные процессы

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.