Роль/важность статистики в ИИ
Область искусственного интеллекта занимается прогнозированием и поиском закономерностей в структурах данных для создания этих прогнозов. Это помогает машине выполнять различные аналитические задачи без вмешательства человека. Статистика — это набор принципов, используемых для получения информации о данных для принятия решений. Это заставляет различные фрагменты данных иметь отношения друг с другом и сами с собой. Следовательно, статистика играет важную роль в ИИ, и любой человек, работающий в области ИИ, хорошо разбирается в понятиях вероятности и статистики. Решение задач в ИИ требует выяснения того, как распределяются данные, информации о зависимых и независимых переменных и так далее.
Как статистика играет роль в области ИИ? Статистика служит основой для анализа и работы с данными в науке о данных. Многие показатели производительности, используемые в алгоритмах машинного обучения, такие как точность, точность, полнота, f-оценка, среднеквадратическая ошибка и т. д., используют статистику в качестве основы. Это также помогает в визуальном представлении данных и алгоритмов производительности, используемых для лучшего понимания. Статистика помогает выявить конкретные тривиальные закономерности, выбросы в данных и сводки показателей, такие как медиана, среднее значение, стандартное отклонение и т. д.
10 идей в статистике, которые составляют важную часть ИИ
• Predictive Validation — фундаментальный принцип статистики и машинного обучения. Он используется, чтобы определить, могут ли оценки в одной части эксперимента точно предсказать результаты в другой части эксперимента. Он рисует взаимосвязь между двумя разными частями измерительной системы прогнозирующим образом. • Визуализация и исследование данных — идея, которая помогла обнаружить новые и неожиданные выводы из данных.Популярное представление о том, что статистика используется для подтверждения того, что мы уже знаем, было опровергнуто этой информацией и мотивированными открытиями в различных областях ИИ. • Сплайн-сглаживание — это статистический подход к подбору непараметрических кривых. Это класс алгоритмов, которые могут соответствовать произвольным гладким кривым без переобучения выбросов. Подгонка кривой использовала полиномы, экспоненты и другие фиксированные формы. Но благодаря сплайн-сглаживанию многие из этих методик стали проще и доступнее. • Самонастройка — это подход к статистическому выводу без каких-либо предположений. Выводы не могут быть сделаны без предположений, но самозагрузка позволила предположениям прийти неявно вместе с вычислительной процедурой посредством повторной выборки данных. Это позволило симуляции заменить математический анализ. • Открытые байесовские модели изменили существующие модели статистики, которые все были статичными. Эта байесовская модель породила современный статистический анализ, в котором задачи решались гибко, вызывая библиотеки распределений и преобразований. Возможности более быстрых вычислений произвели революцию в машинном обучении и статистике. • Причинно-следственный вывод является ядром любых проблем, связанных не только с анализом и прогнозированием в ИИ, но и с определением того, что могло бы произойти, если бы какая-то операция не выполнялась или выполнялась по-другому. Эта идея определяет, на какие вопросы можно надежно ответить в данном эксперименте, и делает алгоритмы более надежными и эффективными. • Регрессия — это широко используемый алгоритм машинного обучения, в котором результирующая переменная прогнозируется на основе набора входных данных или признаков. Для предсказания результатов должно было быть много входных данных и их взаимодействий, что делало алгоритм статистически нестабильным. Итак, lasso был разработан, чтобы сделать более эффективный алгоритм регуляризации. • Статистическая графическая структура обычно включает круговые диаграммы, гистограммы и точечные диаграммы.Но была разработана новая структура, которая абстрактно исследует, как связаны данные и визуализация. Это послужило важным шагом к интеграции исследовательских данных и анализа моделей в рабочий процесс науки о данных и искусственного интеллекта. • Прогнозирование и логическая обратная связь обычно используются в беспилотных автомобилях, чтобы они могли научиться водить с минимальной помощью человека. Генеративные состязательные сети или GAN позволяют автоматически решать проблемы обучения с подкреплением. Это формирует связь между искусственным интеллектом и параллельной обработкой. GAN по существу связывают предсказание с генеративными моделями. • Глубокое обучение делает гибкие и нелинейные прогнозы, используя большое количество функций. Строительные блоки глубокого обучения включают логистическую регрессию, многоуровневую структуру и байесовский вывод. Он может решить многие проблемы прогнозирования, начиная от поведения потребителей и заканчивая анализом изображений. Такие статистические алгоритмы используются для подбора больших моделей в режиме реального времени.
Как применить статистическое мышление к задачам ИИ?
• Четко сформулируйте проблему, правильно определите и опишите объем. • Превратите проблему в методологию науки о данных, выбрав правильную модель данных. • Качество данных играет очень важную роль в результате. Потратьте время на очистку, понимание и преобразование ваших данных. • Описательная статистика и графики — это начало рабочего процесса. Он может обнаруживать неожиданные тенденции, которые приводят к предвзятому обучению. • Испытания и эксперименты должны иметь продуманный дизайн, и все изменения измеряемого параметра должны быть приняты во внимание. • Рассмотрите как объясняющие переменные, так и переменные реакции, чтобы охватить все возможные результаты. • Используйте проверку гипотез и всегда включайте контрольные группы, чтобы получить ценную информацию. • Проверьте модель, чтобы сделать ее надежной. • Время от времени обновляйте модели, так как параметры по-разному влияют на результаты.• Наконец, внедрите процедуры для проверки того, насколько успешно модель ИИ способствует достижению целей, для которых она была создана.
ИИ включает в себя преобразование огромных объемов необработанных данных в полезную и действенную информацию. Любой сложный вычислительный процесс требует аналитических навыков. Все подобные аналитические навыки получены из практики статистики. Следовательно, чтобы действительно процветать в способности делать машины интеллектуальными и продолжать разрабатывать новые инструменты для ИИ, развитие должно быть направлено на новые статистические методы и инструменты. Эти инструменты могут создавать модели, которые могут обрабатывать сложное поведение мировых систем, и создавать машины, которые могут помогать людям во множестве задач.
Пересмотрите пути клиентов и пользовательский опыт с помощью цифровой трансформации на основе облачных решений Goavega.
