Bevezetés a mesterséges intelligenciába

A mesterséges intelligencia olyan képesség, hogy intelligens gépeket tervezzen, vagy önállóan tanuló szoftveralkalmazásokat fejlesszen ki, amelyek utánozzák az emberi elme vonásait, például érvelés, problémamegoldás, tervezés, optimális döntéshozatal, szenzoros észlelések stb. A mesterséges intelligens megközelítések képességei felülmúlni Az ismeretek felfedezésével kapcsolatos emberi cselekvések az egész világ üzleti és kutatói közösségének figyelmét felkeltették, és ez a tanulmányi terület az elmúlt két évtizedben gyors fejlődést tanúsított. Haladjunk tovább részletesen a mesterséges intelligencia posta bevezetésében.

A mesterséges intelligencia fő alkotóelemei és jellemzői

A fenti szakaszban tanulmányoztuk a mesterséges intelligencia bevezetését, tehát most a következő komponensekkel vagy keretekkel haladunk tovább, amelyek nagyban hozzájárulnak a különböző intelligens rendszerek megvalósításához:

1. Funkciótechnika

Az információs tulajdonságok vagy attribútumok minimális készletének a megadott adatkészletből történő azonosításának folyamatát szolgáltatáskivonásnak nevezzük. A gépi tanulási folyamatok teljesítményét javíthatjuk azáltal, hogy megfelelő funkciókat választunk ki. A hatékony szolgáltatás kinyerési folyamat biztosítja

  1. A rendellenesség fokának csökkentése, úgynevezett entrópia, miközben az adatkészleteket a kiválasztott tulajdonságok alapján osztályozzák. Más szavakkal: ez az optimális funkciókészlet maximalizálja az információszerzést.
  2. A tulajdonságok nulla korrelációja, ezáltal elérve a szolgáltatáskészlet függetlenségét és minimalitását. Ezt a célt olyan technikákkal érik el, mint a főkomponens-elemzés (PCA), a Gram-Schmidt ortogonalizációs folyamat stb.

2. Mesterséges neurális hálózatok

A neurális hálózat súlyozott összekapcsolásokból áll a számítási csomópontok között egymást követő rétegeken. Az összeköttetések optimális súlyát a tanulási szakaszban a közös súlyelosztási stratégiának megfelelően és a megvalósított visszafelé terjedő algoritmussal kapott visszajelzésekkel történő kiigazítások útján lehet kiszámítani. Technikailag minden csomópont kiszámítja a bemenetére terjesztett értékek súlyozott összegét. A következő rétegre történő továbbításhoz kiszámított értékek kritériumait aktiválási funkciók szabályozzák. Egy korszak sorozatát követően, amelyek előre- és vissza terjesztési szakaszokat alkotnak, a súlyok és más hálózati paraméterek az optimális értékekké konvergálnak, és a legmegfelelőbb modellekké válnak. A leggyakrabban használt mesterséges neurális hálózatok:

  1. A konvolúciós neurális hálózatok (CNN) a kapott bemenetet a megtanult térbeli szűrőkkel / mintákkal vonják össze, hogy azonosítsák a konvolúciós réteg jellemzőit. Ezeket a jeleket továbbítják a következő rétegekhez, amelyek teljes mértékben csatlakoznak a felismerési feladatok elvégzéséhez.
  2. A transzlációs variációkkal szembeni robusztus hatékonyság ösztönzi a funkciók felismerését vagy címkézését, és ezt a megközelítést széles körben alkalmazzák a képfelismerő alkalmazásokban.
  3. A visszatérő neurális hálózatok (RNN) a hosszú távú rövid memóriát (LTSM) használják a múltbeli adatok adott sorozatának ismeretlen értékeinek intelligens becslésére.

3. Mély tanulás

A mély tanulási architektúrában rejtett rétegek vannak a bemeneti és kimeneti rétegek között, összehasonlítva a mesterséges idegi hálózatokkal. Ez az építészeti változás megkönnyíti a mélyreható tanulási keretet az objektumok automatikus kibontásához és a besorolásos tanuláshoz. Ezek a modellek felügyelt tanulást alkalmaznak a jól jelölt adatkészletekkel történő edzéshez. A számos rejtett réteggel bíró architektúra bonyolult komplexitása ellenére a modell tanulási ideje drasztikusan csökkenthető nagy teljesítményű párhuzamos számítástechnikai GPU-k használatával

A mesterséges intelligencia alkalmazásai

Mint már tudtunk a mesterséges intelligencia bevezetéséről, most megvitatjuk az AI-vel kapcsolatos elméleteket és módszereket, amelyek forradalmasították az összes területet, beleértve a kiskereskedelmet, a pénzügyet, az űrkutatást, az egészségügyet, a fogyasztói elektronikát, a gépjárműveket stb. alábbiak:

  • Etikai génszerkesztés

A génmutációk által okozott betegségek vagy rendellenességek kezelésére szolgáló személyre szabott orvosi ellátás fogalmát a beteg genetikai tervének pontos megértésével lehet elérni. A nukleotidok sorrendjének azonosítását célzó elemzést genom-szekvenálásnak nevezzük. A genom-szekvenálásból származó betekintéssel a fogékony mutációkat azonosítani lehet, hogy beteg-specifikus kezelési módot írhassanak fel.

  • Intelligens katasztrófaelhárító rendszer

A modern mentőrendszerek AI-hajtású drogokat, robotokat, érzékelőket használnak, hogy gyorsan pontos információkat gyűjtsenek a kár mértékéről, a csapdába ejtett áldozatok pontos helyéről és a táj topográfiai részleteiről a válság idején. Az intelligens rendszerek segítenek a mentőknek a legközelebbi és legbiztonságosabb összeállítási pontok azonosításában, miközben az embereket evakuálják a katasztrófa sújtotta területeken. Az AI-vel felszerelt katasztrófakezelő modulok hatékonyan ösztönzik a katasztrófaelhárító gyakorlatokat a potenciálisan veszélyeztetett helyek azonosítására, az elővigyázatossági intézkedések megtervezésére, az erőforrások elosztásának folyamatos nyomon követésére és irányítására.

  • Ajánlási rendszerek

A legjobb ajánlási rendszerek azonosítják vagy megjósolják a felhasználók preferenciáit az elemek profilja és a felhasználói viselkedés következtetései alapján. A felhasználói különféle elemek iránti hajlandóságát a felhasználói mátrix párjaként mutatják be. A felhasználóknak az elemekre adott válasza felfedezésének két módja a következő

  1. A tartalmalapú ajánlások megértik a felhasználók érdeklődését néhány elemre adott értékelés / visszajelzés alapján, és hasonló tételeket javasolnak számukra.
  2. Az együttműködő szűrés a hasonló felhasználók azonosítására és a hasonló felhasználók által előnyben részesített elemek ajánlására összpontosít.

Matematikailag az ábrázolt hasznossági mátrix ritka, és az ajánlási algoritmus célja az ismeretlen / kihagyott bejegyzések levonása a kevés ismert értékből klaszterezési algoritmusok és mátrix faktorizációs módszerek, például szinguláris érték bomlás (SVD) felhasználásával.

A mesterséges intelligencia előnyei

Mivel már megismerkedtünk a mesterséges intelligencia bevezetésével, tudassa velünk a mesterséges intelligencia előnyeivel és az AI továbbfejlesztett moduljainak előnyeivel:

  • Minimális emberi beavatkozás

Az AI-meghajtású rendszerek a legmegfelelőbb megoldások olyan környezetben, ahol az emberi élet nagyobb valószínűséggel veszélyben van. Ilyen forgatókönyvekre kevés példa a űrkutatás, a védelmi műveletek, például a bomba lebontása, az intenzív hővel jellemzett munkahelyek, ásványi bányászat stb.

  • Gyorsabb és pontos

A jól képzett AI-kompatibilis alkalmazások teljesítménye drasztikusan csökkenti az emberi hibák kúszásának esélyét. Ezek az AI-verziók gyorsabbnak bizonyultak számítási szempontból drága feladatokban, különösen a tudományos kutatás területén és az időigényes feladatokban. A rutin, triviális és ismétlődő feladatok többsége megfelelő AI-vezérelt technológiával automatizálható az operatív hatékonyság javítása érdekében.

kihívások

A mesterséges intelligencia bevezetésének fenti fejezetében megismerkedtünk a jellemzőkkel, alkalmazásukkal és előnyeivel, tehát most a mesterséges intelligencia kihívásaival állunk szemben:

  • A Massive Data Corpus szükségessége

Általában véve az intelligens rendszerek, mielőtt valós megoldásként alkalmaznák őket, nagy mennyiségű adat segítségével optimalizált modellt tanulnak meg, edzés és érvényesítés során. A hatalmas adatmennyiségek elérhetősége és az azok kezelésének képessége a legfontosabb korlátok arra, hogy a hagyományos rendszerek és szoftveralkalmazások az AI-kompatibilis kiadásokként fejlődjenek. A továbbfejlesztett modellezési technikákra van szükség, amelyek korlátozott adatminták felhasználásával nagy pontossággal képesek becsülni a modell paramétereit.

  • Multimodális interakciók

Az érzékelésen alapuló felismerő alkalmazások hatékonysága és pontossága, amely magában foglalja a számítógépes látás módszereit, javítható azáltal, hogy kihasználják a képességet több adatmód egyidejű értelmezésére és feldolgozására. Ez lehetővé teszi a felismerési paradigma számára, hogy ideálisan emulálja az emberi intelligenciát, amely különféle érzékszervekkel, például érintéssel, látással, hallással, stb. Működik együtt.

  • Az emberi irányításon túl

Az AI technológia kivételes képességével, hogy gyorsabban megértse és megismerje a hatalmas információs könyvtárakat, kevés fenyegető eset fordul elő, amikor egy AI-keretrendszer érzelmi hányadosot mutat és meghaladja az emberi logikai gondolkodás végtagjait. Ilyen szabályozatlan esetekben az AI rendszerek szokatlan viselkedése helyrehozhatatlan katasztrófához vezet.

Ajánlott cikkek

Ez egy útmutató a mesterséges intelligencia bevezetéséhez. Itt megvitattuk a mesterséges intelligencia jellemzőit, alkalmazását és előnyeit. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -

  1. Mesterséges intelligencia vs. emberi intelligencia
  2. Karrier a mesterséges intelligencia területén
  3. Gépi tanulás vs mesterséges intelligencia
  4. Üzleti intelligencia vs nagy adatok
  5. Bevezetés a mesterséges intelligencia eszközeibe
  6. Mesterséges intelligencia cégek
  7. A mesterséges intelligencia fontossága
  8. A 6 legfontosabb összehasonlítás a CNN és ​​az RNN között
  9. Mesterséges intelligencia technikák

Kategória:

Nagy adat