Елит Тим Секюрити непрекъснато сканира променящия се технологичен пейзаж в търсене на най-новите и най-добрите продукти за нашите клиенти. Понастоящем най-ефективните системи за видеонаблюдение, които внедряваме, използват изкуствен интелект (AI), за да намалят значително броя на фалшивите аларми, като същевременно повишават точността на откриването.
В контекста на сигурността AI носи огромен потенциал и има силата да трансформира производителността. Това обаче (все още) не е заместител на човешката оценка и съществуващите процеси. Дори и с направените подобрения, професионалистите по сигурността не трябва да гледат на изкуствения интелект като на цялостно решение, а по-скоро това е разширение и подобрение на текущите ни операции.
AI вече се е доказал като отлична технология за намаляване на фалшивите аларми, елиминирайки повече от 95% от фалшивите аларми, генерирани от предишни системи, като същевременно увеличава процента на положително идентифицираните заплахи. В партньорство сме само с най-добрите международно признати имена в машинното обучение и AI.
Всяка техника, която позволява на компютрите да имитират човешкия интелект, може да бъде класифицирана като „изкуствен интелект“. Техниките, използвани за имитиране на човешкия интелект, могат да включват логически правила, правила ако-тогава, дървета на решенията и машинно обучение. Най-ефективните съвременни системи използват машинно обучение и често включват подкласа на машинно обучение, наречен дълбоко обучение. Но какво всъщност означават тези термини?
Изкуствен интелект : Всяка техника, която позволява на компютъра да имитира някои аспекти на човешкия интелект. Включва използването на правила ако-тогава, логика, дървета на решенията и машинно обучение.
Машинно обучение: Подгрупа от AI, която използва статистически техники, които позволяват на машините да изпълняват задачи без изрични инструкции, като вместо това използват модели и изводи. Машинното обучение позволява на компютъра да се подобрява при задачи с опит.
Дълбоко обучение: Подмножество от машинно обучение, което използва многопластови невронни мрежи, позволявайки на софтуера да се обучава и да подобрява работата си при задачи, като разпознаване на реч и изображения, чрез излагане на огромни количества данни.
Машинното обучение е най-подходящо за задачи, които имат много данни, където всеки екземпляр на задачата е подобен на другите и където всяка задача има ясно дефиниран обективен вход и изход – какъвто е случаят с човешкото откриване на видео.