Математика и искусственный интеллект всегда были неразрывно связаны, во многом потому, что алгоритмы и технологии, на которых основан ИИ, опираются на основы математической логики и статистики. В последние годы ИИ продолжает становиться все более и более сложным, достигнув уровня генерации текста и изображений, но одним из наиболее эффективных способов совместного использования математики и ИИ, несомненно, является разработка алгоритмов машинного обучения.
Машинное обучение, подмножество ИИ, которое использует математические модели для анализа данных и создания прогнозов на основе этого анализа, полностью изменило то, как мы взаимодействуем с информацией и используем ее. Использование концепций статистики и теории вероятностей для обучения алгоритмов, которые со временем становятся все более точными, стало революционным событием в мире технологий. Люди всегда хотели предсказывать будущие события, будь то прогноз погоды или возможность возникновения определенного заболевания, и теперь, с появлением интеллектуальных систем, у нас наконец появился уникальный мощный способ сделать это.
Это имеет серьезные последствия для нескольких отраслей, включая здравоохранение, финансы и бизнес. Профессионалы могут выявлять тенденции и обнаруживать аномалии, как никогда раньше, и эти прогностические механизмы трансформируют традиционные отраслевые практики. Теперь компании могут использовать данные для принятия обоснованных стратегических решений: это позволяет им прогнозировать потенциальные риски в будущем, определять потребности своих целевых рынков, а также находить новые возможности для роста. Кроме того, они могут использовать эти модели для повышения качества обслуживания клиентов с помощью персонализированных рекомендаций, основанных на прошлых моделях поведения потребителей, которые демонстрируют их предпочтения.
Однако прогнозное моделирование помогает не только в конечном итоге. Нейронные сети глубокого обучения произвели огромную революцию в отрасли здравоохранения, где они нашли место в медицинской визуализации, диагностике и даже в разработке и производстве фармацевтических препаратов благодаря своей способности быстро анализировать большие объемы данных и повышать их точность по мере необходимости. набор обучающих данных растет. Эти методы также полезны при преодолении кризисов общественного здравоохранения, таких как пандемия COVID-19; математическое моделирование помогло спрогнозировать распространение вируса, ресурсы, необходимые в различных местах, а также оценить эффективность определенных политических вмешательств.
В этой области много инноваций, и такие инструменты, как TensorFlow, библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Google, позволяют неспециалистам экспериментировать с нейронными сетями и разрабатывать полезные модели. Сочетание математических методов с системами искусственного интеллекта будет по-прежнему преобразовывать процессы принятия решений, будь то в спортивной аналитике или в цифровом маркетинге, и мы еще раз испытаем силу междисциплинарного сотрудничества.
Источники:
https://oboloo.com/blog/the-power-of-predictive-modelling-how-to-leverage-data-for-business-success/
https://www.akkio.com/post/what-is-predictive-modeling-and-why-is-it-important
https://www.investopedia.com/terms/p/predictive-modeling.asp
https://www.rgare.com/knowledge-center/article/predictive-modeling-is-it-a-game-changer
