Искусственный интеллект в государственном и муниципальном управлении. Учебное пособие. Елена Шевалдина

два основных типа обучения:

      – контролируемое обучение; в этом типе обучения ИИ-модель обучается на размеченных данных, то есть данных, для которых известны правильные ответы. Контролируемое обучение используется в задачах классификации, таких как распознавание изображений и речи.

      – неконтролируемое обучение; в этом типе обучения ИИ-модель не знает правильных ответов заранее. Неконтролируемое обучение используется в задачах кластеризации, таких как сегментация изображений и анализ текста.

      Процесс обучения искусственного интеллекта включает следующие этапы:

      2.1. Сбор данных: данные собираются из различных источников, таких как интернет, базы данных и сенсорные устройства. Данные должны быть чистыми и структурированными, чтобы их можно было использовать для обучения.

      2.2. Предварительная обработка данных: данные очищаются от шума и ошибок, а также преобразуются в формат, который может быть использован для обучения. Предварительная обработка данных может включать нормализацию, масштабирование и кодирование.

      2.3. Выбор модели: модель выбирается на основе типа задачи и доступных данных. Модель представляет собой математическую функцию, которая отображает входные данные в выходные.

      2.4. Обучение модели: ИИ-модель обучается на данных с использованием алгоритма обучения. Алгоритм обучения определяет, как модель обновляется на основе обратной связи от данных.

      2.5. Оценка модели: ИИ-модель оценивается на тестовых данных, чтобы определить её точность и эффективность. Оценка модели может включать метрики, такие как точность, полнота и F-мера.

      2.6. Развёртывание модели: обученная модель развёртывается в производственной среде, где она используется для решения реальных задач. Развёртывание модели может включать интеграцию с существующими системами и обеспечение безопасности.

      Обучение искусственного интеллекта является сложным и многогранным процессом, который требует глубоких знаний в области компьютерных наук, математики и статистики. Однако благодаря развитию технологий и методов обучения, искусственный интеллект становится всё более мощным и эффективным инструментом для решения сложных задач.

      3. Создание ИИ-модели на примере идентификации лиц.

      Создание ИИ-модели, предназначенной для идентификации лиц, состоит из следующих этапов:

      3.1. Сбор данных. На этом этапе собирается большой объём данных, содержащих изображения лиц людей (создание датасетов). Эти данные могут быть собраны из открытых источников, таких как социальные сети, или созданы специально для этой цели.

      3.2. Предварительная обработка данных. Собранные данные проходят предварительную обработку, которая включает в себя следующие шаги:

      – удаление искажений с изображений.

      – приведение всех изображений к единому размеру и формату.

      – преобразование изображений в числовые векторы, которые могут быть использованы моделью ИИ.

      Предварительная