0 просмотров

Модель ИИ: как это работает?

Специалисты по данным могут использовать модели ИИ для выполнения многих задач и решения сложных проблем; даже если это правда, разумный искусственный интеллект все же больше научная фантастика, чем научный факт.Модели искусственного интеллекта предназначены для имитации человеческого поведения, но во многих отношениях популярные модели ИИ превосходят людей в таких задачах науки о данных, как анализ.

Модели ИИ полагаются на алгоритмы машинного обучения и искусственные нейронные сети для имитации логического процесса принятия решений с использованием доступной информации и наборов входных данных. Эти модели составляют основу современных инструментов разведки и умеют анализировать информацию, принимать решения и делать прогнозы, а также предоставлять ценную информацию.

Давайте подробнее рассмотрим модели ИИ и что они из себя представляют. Мы также увидим, чем модели ИИ отличаются от моделей машинного обучения, и какие типы моделей машинного обучения используются для создания алгоритмов ИИ.

Что такое модель ИИ?

Искусственный интеллект — одна из самых увлекательных областей информатики. Исследования в области искусственного интеллекта направлены на создание машины, способной воспроизводить человеческий интеллект в режиме реального времени. Настоящий ИИ, который может думать как человек, еще не создан. Однако это не означает, что мы не можем извлечь выгоду из использования алгоритмов ИИ.

Статья в тему:  Как создать собственное программное обеспечение для искусственного интеллекта

Сегодня мы используем модели ИИ для нескольких аналитических задач и задач по принятию решений. Модель ИИ — это программа или алгоритм, который опирается на обучающие данные для распознавания закономерностей и создания прогнозов или решений.. Чем больше точек данных получает модель ИИ, тем точнее она может быть в своем анализе данных и прогнозах.

Модели ИИ полагаются на компьютерное зрение, обработку естественного языка и машинное обучение для распознавания различных шаблонов. Модели ИИ также используют алгоритмы принятия решений, чтобы учиться на основе своего обучения, собирать и анализировать точки данных и, в конечном итоге, применять полученные знания для достижения заранее определенных целей.

Модели ИИ очень хорошо справляются со сложными задачами с большим объемом данных. В результате они могут точно решать сложные задачи с очень высокой степенью точности.

В чем разница между моделями машинного обучения и моделями ИИ?

Многие ошибочно путают машинное обучение и искусственный интеллект.Вероятно, это связано с тем, что машинное обучение является подмножеством искусственного интеллекта. Тем не менее, вы должны знать о критической разнице между ними.

Как мы определили ранее, искусственный интеллект связан с созданием машин, которые имитируют человеческие мысли, интеллект и поведение. С другой стороны, машинное обучение связано с предоставлением машинам возможности учиться на собственном опыте и уроках без необходимости явного программирования.

Статья в тему:  Какое другое слово для искусственного интеллекта

Все модели машинного обучения являются моделями ИИ, но не все модели ИИ обязательно будут моделями машинного обучения. Это важное различие, которое поможет вам лучше понять эту тему.

Модель машинного обучения является неотъемлемой частью разработки ИИ. В конце концов, большая часть человеческого интеллекта — это изучение вещей и прогнозирование будущих результатов на основе прошлого опыта и уроков.

Различные типы машинного обучения

Существуют различные типы моделей ИИ, и мы рассмотрим некоторые из наиболее известных позже в этом посте, но прежде чем мы это сделаем, мы должны рассмотреть различные типы машинного обучения.

Существует три основных типа машинного обучения:

  • Под наблюдением
  • Без присмотра
  • полуконтролируемый

Контролируемое машинное обучение

В модели контролируемого обучения человек тренирует или учит алгоритм тому, что искать.. Часто этот человек, проводящий обучение, является специалистом по данным, который является экспертом в предметной области в любой задаче, которую обучают алгоритму.

Например, специалист по данным может обучить алгоритм, работающий над распознаванием изображений, в котором изображения содержат оскорбительный или явный контент. Затем алгоритм использует эту информацию для поиска других изображений с похожим содержанием.

Модели ИИ, созданные с помощью обучения с учителем, такие как машины опорных векторов, часто используются для прогнозного анализа. Эти модели используют прошлые решения, принятые экспертами в предметной области, для прогнозирования будущего выбора, который может сделать эксперт.

Статья в тему:  Дэвид Брей: как искусственный интеллект может улучшить LinkedIn?

Неконтролируемое машинное обучение

Модели ИИ не обязательно разрабатывать посредством обучения людей. Вместо, в модели обучения без учителя программное обеспечение обучает алгоритм. В некоторых случаях метод обучения, используемый программным обеспечением для обучения, будет имитировать метод обучения человека, но они не обязательно должны обучать таким же образом.

Модели ИИ, созданные с помощью обучения без учителя, часто используются для проведения описательного анализа. Эти задачи включают сводку контента, классификацию, извлечение и видеоаналитику. Эти типы моделей ИИ могут выявлять закономерности и классифицировать данные без обучения человека.

Полууправляемое машинное обучение

Модели полуконтролируемого обучения немного сочетают в себе обе предыдущие модели, которые мы обсуждали. В условиях полуконтролируемого обучения человек выполняет часть обучения, а программное обеспечение выполняет остальную часть на основе первоначального обучения, проведенного человеком..

Поскольку модели ИИ, созданные с полууправляемым обучением, используют оба стиля обучения, они также могут выполнять задачи как прогнозного, так и описательного анализа в зависимости от цели, для которой они предназначены.

Общие модели ИИ

Существует несколько разных моделей ИИ, и все они работают немного по-разному. Некоторые из самых популярных моделей, которые вы можете найти в библиотеке моделей ИИ, включают:

  • Глубокие нейронные сети
  • Линейная регрессия
  • Логистическая регрессия
  • Деревья решений
  • Случайный лес

Глубокие нейронные сети

Глубокая нейронная сеть — одна из самых популярных моделей AI/ML. Дизайн этой модели глубокого обучения был вдохновлен человеческим мозгом и его нейронной сетью.. Эта модель ИИ использует слои искусственных нейронов для объединения нескольких входных данных и предоставления единого выходного значения. Отсюда и название, глубокое обучение.

Статья в тему:  Как запрограммировать искусственный интеллект на php

Глубокие нейронные сети широко используются при разработке мобильных приложений для предоставления услуг распознавания изображений и речи и обработки естественного языка. Нейронные сети также помогают развивать приложения компьютерного зрения. Эта модель ИИ представляет собой передний край искусственного интеллекта.Он очень хорошо справляется с решением сложных задач, связанных с большими наборами данных.

Нейронные сети с глубоким обучением будут играть важную роль в достижении истинных стандартов компьютерного зрения и искусственного интеллекта, которые мы связываем с человеческим интеллектом и научно-фантастическими историями.

Линейная регрессия

Эта модель ИИ очень популярна среди специалистов по данным, работающих в области статистики. Линейная регрессия основана на модели контролируемого обучения.. Перед этими моделями ИИ ставится задача определить взаимосвязь между входными и выходными переменными.

Модель линейной регрессии может прогнозировать значение зависимой переменной на основе значения независимой переменной. Эти модели используются в линейном дискриминантном анализе для нескольких отраслей, включая здравоохранение, страхование, электронную коммерцию и банковское дело.

Логистическая регрессия

Это еще одна популярная модель ИИ, тесно связанная с моделью линейной регрессии. Однако модель логистической регрессии отличается от модели линейной регрессии тем, что он используется только для решения задач на основе классификации.

Логистическая регрессия — лучшая модель ИИ для решения задачи бинарной классификации. Эта модель хорошо подходит для прогнозирования значения или класса зависимой точки данных на основе набора независимых переменных.

Статья в тему:  К какой отрасли относится искусственный интеллект

Деревья решений

Эта модель ИИ проста и очень эффективна. Дерево решений использует доступные данные из прошлых решений, чтобы прийти к заключению.. Эти деревья часто следуют основному шаблону если/то. Например, если вы едите бутерброд дома, то вам не нужно будет покупать обед.

Деревья решений можно использовать для решения как задач регрессии, так и задач классификации. Кроме того, рудиментарные деревья решений послужили основой для самых ранних форм прогнозной аналитики.

Случайный лес

Если одно дерево решений — мощная модель ИИ, то насколько могуществен весь лес? Случайный лес — это совокупность нескольких деревьев решений. Каждое дерево решений возвращает свой собственный результат или решение, которое затем объединяется с результатами всех других деревьев в лесу.Наконец, объединенные результаты делают более точный окончательный прогноз или решение.

Случайный лес — отличная модель ИИ, когда у вас есть большой набор данных. Эта модель используется для решения как задач регрессии, так и задач классификации. Современная прогнозная аналитика в значительной степени основана на моделях случайного леса.

Последние мысли

Хотя разумный искусственный интеллект, подобный тому, который прославился научной фантастикой, не является реальностью, у моделей и инструментов ИИ все еще есть много практических и важных применений. Например, если ваша организация хочет получить максимальную отдачу от своих данных и принимать более эффективные решения, использование библиотеки моделей ИИ — отличный способ добиться этого.

Статья в тему:  Какие занятия по психологии подходят для искусственного интеллекта

Однако выбор правильных инструментов искусственного интеллекта и внедрение правильных моделей может оказаться сложной задачей, особенно если у вас нет опыта разработки HiTech. Поэтому первый шаг, который может сделать ваш бизнес, — это обратиться к партнеру по разработке приложений, который поможет вам найти и внедрить подходящие модели и инструменты ИИ для вашей организации.

Партнер может предложить вам отраслевой опыт и технические знания при поиске модели искусственного интеллекта, соответствующей вашим потребностям.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
Adblock
detector