Пошаговые методы создания собственной системы искусственного интеллекта уже сегодня

ИИ или искусственный интеллект — горячая тема в мире технологий, особенно если учесть всю шумиху вокруг него. Учитывая всю шумиху, становится необходимым ответить на фундаментальные вопросы, например, как создать ИИ? Или как построить систему ИИ? Мы будем обсуждать и объяснять оба эти вопроса на очень нетехническом, легком для понимания языке, чтобы помочь понять фундаментальное значение термина «искусственный интеллект».

Шаги для создания ИИ

Прежде чем мы углубимся в суть рассматриваемого случая, не менее важно понять, что построение системы ИИ сильно отличается от традиционного программирования, потому что ИИ имеет тенденцию автоматически улучшать программное обеспечение.

Кроме того, крайне важно понимать, что создание или создание системы искусственного интеллекта стало не только дешевле, но и сложнее. Одним из примеров является Amazon Machine Learning с простым в использовании искусственным интеллектом, который автоматически классифицирует продукты в каталоге, используя описание продукта в качестве набора данных.

Учиться Обучение машинному обучению из лучших университетов мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Ниже перечислены шаги по созданию системы ИИ:

1. Выявление проблемы

Самый первый шаг в создании надежной системы искусственного интеллекта — определение проблемы. Задавайте такие вопросы, как «какой результат желателен?» и «какую проблему здесь пытаются решить?» Еще одна вещь, которую нужно иметь в виду, это то, что ИИ не является панацеей. Это всего лишь инструмент, который можно использовать для решения проблем. Для решения конкретной проблемы с ИИ можно использовать множество различных методов.

2. Подготовка данных

Можно подумать, что длинные строки кода, соответствующие используемому алгоритму, являются основой любой надежной системы искусственного интеллекта. На самом деле это не так. Данные являются важной частью любого инструментария ИИ. Это обычно для специалист по данным тратит более 80% времени на уборку, проверяя, организуя и делая данные пригодными для использования, прежде чем писать даже одну строку кода.

Таким образом, перед запуском любой модели данные должны быть проверены на несоответствия, должны быть добавлены метки, должен быть определен хронологический порядок и так далее. Общеизвестно, что чем больше сообщений передается данным, тем больше вероятность, что они решат проблему.

Существуют в основном два вида данных, а именно структурированные и неструктурированные.

• Структурированные данные. Данные, которые имеют фиксированный формат для обеспечения согласованности, называются структурированными данными.
• Неструктурированные данные. Любая форма данных, не имеющая фиксированного формата, например изображения, аудиофайлы и т. д., классифицируется как неструктурированные данные.

3. Выбор алгоритма

Теперь наступает ядро ​​или лучшая часть построения системы ИИ. Не вдаваясь в технические подробности, все же есть несколько фундаментальных вещей, которые необходимо знать для построения системы ИИ. В зависимости от типа обучения алгоритм может менять форму, которую он принимает. Существует два основных способа обучения, как указано ниже:

• Контролируемое обучение : Как следует из названия, обучение с учителем предполагает, что машине предоставляется набор данных, на котором она будет обучаться, чтобы предоставить требуемые результаты на тестовом наборе данных. В настоящее время доступно несколько алгоритмов обучения с учителем, а именно: SVM (машина опорных векторов), логистическая регрессия, генерация случайного леса, наивная байесовская классификация и т. д. Отличным способом понять контролируемое обучение классификации было бы знание того, было ли нашей конечной целью получить представление о конкретном кредите, особенно если знание, которое мы ищем, — это вероятность для погашения кредита.

С другой стороны, регрессионный тип обучения с учителем будет использоваться, если нашей целью будет получение значения. Стоимостью в этом случае может быть сумма, которая может быть потеряна, если кредит не будет погашен.

• Неконтролируемое обучение: Этот тип обучения отличается от обучения с учителем из-за типов алгоритмов. Эти категории можно классифицировать как кластеризацию, когда алгоритм пытается сгруппировать вещи; ассоциация, где ему нравится находить связи между объектами; и уменьшение размерности, когда оно уменьшает количество переменных для уменьшения шума.

4. Обучение алгоритмов

Важным шагом для обеспечения точности модели является обучение выбранного алгоритма.Итак, после выбора алгоритма обучение алгоритма является следующим логическим шагом в построении системы ИИ. Несмотря на то, что не существует стандартных показателей или международных порогов точности модели, по-прежнему важно поддерживать уровень точности в рамках выбранной структуры.

Обучение и переобучение — это ключ к созданию работающей системы ИИ, потому что вполне естественно, что может потребоваться переобучение алгоритма, если желаемая точность не будет достигнута.

5. Выбор лучшего языка для ИИ

У нас есть множество вариантов выбора языка; мы решаем написать код и построить наши системы искусственного интеллекта. Существует множество языков, таких как классический C++, Java и более современные языки, такие как Python и R. Python и R на сегодняшний день являются наиболее популярными вариантами для написания кода для создания систем ИИ.

Причина выбора проста. И R, и Python имеют обширные библиотеки машинного обучения, которые можно использовать для построения своих моделей. Наличие хорошего набора библиотек означает, что можно было бы тратить меньше времени на написание алгоритмов и больше времени на фактическое построение модели ИИ. NTLK или библиотека инструментов естественного языка в python — это полезная библиотека, которая дает пользователям доступ к предварительно написанному коду, вместо того, чтобы заставлять их писать все с нуля.

Лучшие онлайн-курсы по машинному обучению и курсы по искусственному интеллекту

6. Выбор платформы

Выбор платформы, которая предоставляет вам все услуги, необходимые для создания ваших систем искусственного интеллекта, вместо того, чтобы заставлять вас покупать все необходимое по отдельности, очень важен. Готовые платформы, такие как машинное обучение как услуга, были очень важной и полезной структурой, помогающей распространять машинное обучение.

Эти платформы созданы, чтобы упростить процесс машинного обучения и облегчить создание моделей. Популярные платформы, такие как Microsoft Azure Machine Learning, Google Cloud Prediction API, TensorFlow и т. д., помогают пользователю с такими проблемами, как предварительная обработка данных, обучение модели и прогнозирование оценки.

Востребованные навыки машинного обучения

Вывод

Область ИИ или искусственного интеллекта открывает широкие возможности для многих разработчиков. Однако эта технология все еще находится в зачаточном состоянии. При этом область ИИ развивается очень быстрыми темпами, и в ближайшем будущем велика вероятность того, что ИИ сможет выполнять очень сложные задачи. Таким образом, получив ответ на такие вопросы, как создать ИИ? и как построить систему ИИ? становится важнее, чем когда-либо.

Если у вас есть страсть и вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте, вы можете получить диплом IIIT-B и upGrad PG в области машинного обучения и глубокого обучения, который предлагает более 400 часов обучения, практические занятия, помощь в работе и многое другое.

Популярные блоги о машинном обучении и искусственном интеллекте

Что нужно для создания ИИ?

Если вы хотите создать искусственный интеллект, вам нужно создать системы, способные учиться и адаптироваться, как люди. Искусственному интеллекту также потребуются модели человеческого познания, способность учиться на прошлом опыте и способность взаимодействовать с физическим миром (также известная как робототехника). Для создания такого типа искусственного интеллекта необходимо построить систему, способную мыслить как человек, а для этого потребуется много исследований и финансирования.Наконец, чтобы создавать системы такого типа, человеку или компании потребуется совершить прорыв в области искусственного интеллекта.

Могу ли я создать свою собственную систему ИИ?

Да и нет. Вы, безусловно, можете разработать собственную систему искусственного интеллекта, однако многие люди в сообществе разработчиков настоятельно не рекомендуют этого делать. Причина в том, что разработать по-настоящему полезный ИИ непросто, и вы можете потратить много времени и усилий на то, что даже не обязательно будет работать. Если вы решите пройти через это, есть шанс, что вы в конечном итоге разработаете что-то, что сможет функционировать как ИИ, но это не будет эстетически приятный ИИ — это будет что-то похожее на ИИ. ИИ, но не будет вести себя или работать как таковой.

Является ли ИИ исключительно кодированием?

Искусственный интеллект — это не кодирование, а логика и модель, стоящие за ним. Существует множество алгоритмов ИИ, основанных на логике, включая искусственные нейронные сети и нечеткую логику. Одним из самых простых и популярных алгоритмов искусственного интеллекта на основе логики является модель «если-то». Это работает по следующей логике: если у человека температура и кашель, значит, у него грипп. Если у человека жар, кашель и насморк, значит, у него грипп. Изучение искусственного интеллекта не обходится без изучения экстремального интеллекта.