Uvod v umetno inteligenco

Umetna inteligenca je sposobnost oblikovanja pametnih strojev ali razvijanja programskih aplikacij za samo učenje, ki posnemajo lastnosti človeškega uma, kot so sklepanje, reševanje problemov, načrtovanje, optimalno sprejemanje odločitev, zaznavanje itd. Zmožnost umetnih inteligentnih pristopov za boljši uspeh človeška dejanja v smislu odkrivanja znanja so pritegnila pozornost poslovne in raziskovalne skupnosti po vsem svetu in to področje študija je bilo v zadnjih dveh desetletjih hiter napredek. podrobneje pojdimo v uvodu v točko o umetni inteligenci.

Glavne komponente in značilnosti umetne inteligence

V zgornjem razdelku smo preučili o Uvod v umetno inteligenco, tako da zdaj nadaljujemo s komponentami ali okviri, ki v veliki meri prispevajo k izvajanju različnih inteligentnih sistemov:

1. Feature Engineering

Postopek prepoznavanja minimalnega nabora informativnih funkcij ali atributov iz podanega nabora podatkov se imenuje ekstrakcija lastnosti. Učinkovitost strojnih učnih procesov je mogoče izboljšati s pravilnim izbiranjem smiselnega nabora funkcij. Učinkovit postopek odstranjevanja lastnosti zagotavlja

  1. Zmanjšanje stopnje motnje, imenovane entropija, medtem ko razvrščajo nabore podatkov na podlagi izbranih funkcij. Z drugimi besedami, ta optimalen nabor funkcij maksimira informacijski dobiček.
  2. Nulta korelacija med lastnostmi, s čimer je dosežena neodvisnost in minimalnost nabora lastnosti. Ta cilj je dosežen s pomočjo tehnik, kot so analiza glavnih komponent (PCA), postopek ortogonalizacije Grama-Schmidta itd.

2. Umetna nevronska omrežja

Nevronsko omrežje obsega tehtane medsebojne povezave med nizom računskih vozlišč na zaporednih plasteh. Optimalne uteži povezav se določijo v fazi učenja tako, da se jih prilagodi glede na skupno strategijo delitve teže in v skladu s povratnimi informacijami, ki jih prejme iz implementiranega algoritma širjenja nazaj. Tehnično vsako vozlišče izračuna tehtano vsoto vrednosti, razširjenih na njegov vnos. Merila za izračunane vrednosti, ki se bodo prenesle na naslednjo plast, urejajo funkcije aktiviranja. Po nizu epoh, ki sestavljajo faze premikanja naprej in nazaj, se uteži in drugi omrežni parametri pretvorijo v optimalne vrednosti, ki se končajo z najprimernejšim modelom. Najpogosteje uporabljena umetna nevronska omrežja so:

  1. Konvolucionarna nevronska omrežja (CNN) povezuje prejeti vhod z naučenimi prostorskimi filtri / vzorci, da prepozna značilnosti na uvojni plasti. Ti signali se posredujejo naslednjim slojem, ki so v celoti povezani za izvajanje nalog prepoznavanja.
  2. Odpornost na translacijske različice učinkovito spodbuja prepoznavanje ali označevanje funkcij in ta pristop se široko uporablja v aplikacijah za prepoznavanje slik.
  3. Ponavljajoča se nevronska omrežja (RNN) uporabljajo dolgotrajni kratki pomnilnik (LTSM) za pametno ocenjevanje neznanih vrednosti iz dane serije preteklih podatkov.

3. Globoko učenje

V arhitekturi globokega učenja je med vhodno in izhodno plastjo več skritih plasti v primerjavi z umetnimi nevronskimi omrežji. Ta arhitekturna sprememba olajša globok učni okvir za samodejno pridobivanje funkcij in klasično učenje. Ti modeli uporabljajo nadzorovano učenje za usposabljanje z dobro označenimi nabori podatkov. Kljub prirojeni zapletenosti v arhitekturi s številnimi skritimi sloji, lahko čas učenja modela drastično skrajšamo z uporabo visokozmogljivih GPU-jev s paralelnim računanjem.

Uporaba umetne inteligence

Kot smo že izvedeli o uvodu v umetno inteligenco, tako zdaj razpravljamo o teorijah in metodah, povezanih z AI, ki so spremenili vsa področja, vključno z maloprodajo, financami, vesoljskimi raziskavami, zdravstvom, potrošniško elektroniko, avtomobili itd. Podrobnosti za nekaj aplikacij so kot spodaj:

  • Etično urejanje genov

Pojem personalizirane zdravstvene oskrbe za zdravljenje bolezni ali motenj, ki nastanejo zaradi mutacij genov, dosežemo z natančnim razumevanjem genetskega načrta pacienta. Analiza za prepoznavanje vrst nukleotidov se imenuje sekvenciranje genoma. Z vpogledi v sekvenciranje genoma bi prepoznali dovzetne mutacije, ki bi predpisale zdravljenje, specifično za trpeče.

  • Inteligentni sistem odzivanja na nesreče

Sodobni reševalni sistemi uporabljajo drone, robote, senzorje, ki jih poganja AI, za hitro zbiranje natančnih informacij o obsegu škode, natančni lokaciji ujetih žrtev, topografskih podrobnostih pokrajine v kriznih časih. Inteligentni sistemi pomagajo reševalcem, da prepoznajo najbližje in najvarnejše točke za zbiranje, medtem ko evakuirajo ljudi iz območij, ki jih je prizadela nesreča. Moduli za obvladovanje nesreč, opremljeni z AI, učinkovito spodbujajo posmeh vaj za odkrivanje potencialno ranljivih lokacij, načrtovanje previdnostnih ukrepov, nemoteno spremljanje in upravljanje dodeljevanja sredstev.

  • Sistemi priporočil

Najboljši sistemi priporočil identificirajo ali napovedujejo uporabnikove preference do elementov na podlagi profila in sklepanja o vedenju uporabnikov. Pripravljenost uporabnikov do različnih elementov je v matriki uporabnosti predstavljena kot pari uporabniških elementov. Odziva uporabnikov na predmete sta dva načina

  1. Vsebinska priporočila razumejo zanimanje uporabnikov na podlagi ocen / povratnih informacij za nekaj elementov in predlagajo podobne elemente.
  2. Skupno filtriranje se osredotoča na prepoznavanje podobnih uporabnikov in priporočilo elementov, ki jih imajo drugi podobni uporabniki.

Matematično je predstavljena matrika uporabnosti redka, algoritem za priporočila pa je namenjen sklepanju neznanih / zgrešenih vnosov iz nekaj znanih vrednosti z uporabo algoritmov združevanja in matrične faktorizacije, kot je razpad singularne vrednosti (SVD) itd.

Prednosti umetne inteligence

Kot smo že izvedeli o uvodu v umetno inteligenco, nam torej sporočite prednosti prednosti umetne inteligence in prednosti, ki jih ponujajo nadgrajeni moduli AI vključujejo:

  • Minimalna človeška intervencija

Sistemi, ki jih poganja AI, so najbolj primerne rešitve v okoljih, kjer je bolj verjetno, da je ogroženo življenje ljudi. Le malo primerov takšnih scenarijev je raziskovanje vesolja, obrambno delovanje, kot je odstranjevanje bomb, delovna mesta, za katera je značilna intenzivna vročina, rudništvo mineralov itd

  • Hitreje in natančno

Učinkovitost dobro usposobljenih aplikacij z AI drastično zmanjšuje možnost, da se človeške napake preplavijo. Te različice AI so se izkazale za hitrejše pri računsko dragih nalogah, zlasti na področju znanstvenih raziskav in pri zamudnih nalogah. Večino rutinskih, trivialnih in ponavljajočih se nalog je mogoče avtomatizirati s pravilno tehnologijo, ki jo poganja AI, da se izboljša operativna učinkovitost.

Izzivi

V zgornjem razdelku Uvod v umetno inteligenco smo izvedeli o lastnostih, uporabi in prednostih, tako da gremo zdaj pred izzive umetne inteligence:

  • Potreba po množičnem korpusu podatkov

Na splošno se inteligentni sistemi, preden se začnejo uporabljati kot resnična rešitev, naučijo optimiziranega modela s pomočjo velike količine podatkov med usposabljanjem in potrjevanjem. Razpoložljivost ogromnih količin podatkov in zmožnost ravnanja z njimi sta glavni omejitvi, da se običajni sistemi in programske aplikacije razvijajo kot izdaje, ki podpirajo AI. Potreba po izpopolnjeni tehniki modeliranja, ki lahko parametre modela z visoko natančnostjo oceni z omejenimi vzorci podatkov, je neizbežna.

  • Multimodalne interakcije

Učinkovitost in natančnost aplikacij za prepoznavanje na podlagi zaznavanja, ki zajemata metode računalniškega vida, se lahko izboljšata z izkoriščanjem sposobnosti interpretacije in obdelave več načinov podatkov hkrati. To omogoča paradigmi prepoznavanja, da idealno posnemajo človeško inteligenco, ki deluje v povezavi z različnimi čutili, kot so dotik, vid, sluh itd.

  • Izven človeškega nadzora

Ob izjemni zmožnosti AI tehnologije hitrejšega razumevanja in učenja ogromnih knjižnic informacij je malo grozečih primerov, ko je AI okvir pridobil čustveni količnik in presegel okončine človeškega logičnega razmišljanja. V takšnih neurejenih primerih bi bilo nenavadno vedenje, če bi sistemi AI privedli do nepopravljive katastrofe.

Priporočeni članki

To je vodnik o uvodu v umetno inteligenco. Tu smo razpravljali o lastnostih, aplikacijah in prednostih umetne inteligence. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -

  1. Umetna inteligenca vs Človeška inteligenca
  2. Kariera na področju umetne inteligence
  3. Strojno učenje v primerjavi z umetno inteligenco
  4. Business Intelligence vs Big Data
  5. Uvod v orodja za umetno inteligenco
  6. Podjetja za umetno inteligenco
  7. Pomen umetne inteligence
  8. Najboljših 6 primerjav med CNN in RNN
  9. Tehnike umetne inteligence

Kategorija:

Veliki podatki