what is artificial intelligence
Μάθετε τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη (AI), τα στοιχεία της νοημοσύνης και τα υπο-πεδία της τεχνητής νοημοσύνης, όπως η μηχανική μάθηση, η βαθιά μάθηση, το NLP κ.λπ.
Το σύστημα δικτύωσης υπολογιστών έχει βελτιώσει τον ανθρώπινο τρόπο ζωής παρέχοντας τους διαφορετικούς τύπους συσκευών και συσκευών που μειώνουν τις ανθρώπινες σωματικές και πνευματικές προσπάθειες για την εκτέλεση διαφορετικών εργασιών. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι το επόμενο βήμα αυτής της διαδικασίας για να καταστεί πιο αποτελεσματική εφαρμόζοντας λογικές, αναλυτικές και πιο παραγωγικές τεχνολογίες σε αυτήν την προσπάθεια.
Αυτό το σεμινάριο θα εξηγήσει τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη και ο ορισμός και τα συστατικά της με τη βοήθεια διαφορετικών παραδειγμάτων. Θα διερευνήσουμε επίσης τη διαφορά μεταξύ ανθρώπινης και μηχανικής νοημοσύνης.
Τι θα μάθετε:
πώς να αντιμετωπίζετε δύσκολες καταστάσεις
Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI);
Υπάρχουν διάφοροι τεχνικοί ορισμοί διαθέσιμοι για να περιγράψουν την Τεχνητή Νοημοσύνη, αλλά όλοι τους είναι πολύ περίπλοκοι και μπερδεμένοι. Θα επεξεργαστούμε τον ορισμό με απλά λόγια για την καλύτερη κατανόησή σας.
Οι άνθρωποι θεωρούνται ως το πιο έξυπνο είδος σε αυτήν τη γη, καθώς μπορούν να λύσουν οποιοδήποτε πρόβλημα και να αναλύσουν μεγάλα δεδομένα με τις δεξιότητές τους όπως αναλυτική σκέψη, λογική συλλογιστική, στατιστική γνώση και μαθηματική ή υπολογιστική νοημοσύνη.
Έχοντας κατά νου όλους αυτούς τους συνδυασμούς δεξιοτήτων, η τεχνητή νοημοσύνη αναπτύσσεται για μηχανές και ρομπότ που επιβάλλουν την ικανότητα επίλυσης σύνθετων προβλημάτων στα μηχανήματα, παρόμοια με αυτά που μπορούν να κάνουν οι άνθρωποι.
Η τεχνητή νοημοσύνη εφαρμόζεται σε όλους τους τομείς συμπεριλαμβανομένου του τομέα της ιατρικής, των αυτοκινήτων, των καθημερινών εφαρμογών τρόπου ζωής, των ηλεκτρονικών, των επικοινωνιών καθώς και των συστημάτων δικτύωσης υπολογιστών.
Έτσι τεχνικά το Το AI σε σχέση με τα δίκτυα υπολογιστών μπορεί να οριστεί ως οι συσκευές υπολογιστών και το σύστημα δικτύωσης που μπορούν να κατανοήσουν με ακρίβεια τα πρωτογενή δεδομένα, να συλλέξουν χρήσιμες πληροφορίες από αυτά τα δεδομένα και στη συνέχεια να χρησιμοποιήσουν αυτά τα ευρήματα για να επιτύχουν την τελική λύση και εκχώρηση του προβλήματος με μια ευέλικτη προσέγγιση και εύκολα προσαρμόσιμες λύσεις.
Στοιχεία της νοημοσύνης
# 1) Αιτιολογία: Είναι η διαδικασία που μας διευκολύνει να παρέχουμε τα βασικά κριτήρια και οδηγίες για τη λήψη μιας κρίσης, πρόβλεψης και λήψης αποφάσεων σε οποιοδήποτε πρόβλημα.
Ο συλλογισμός μπορεί να είναι δύο τύπων, ένας είναι γενικευμένος συλλογισμός που βασίζεται στις γενικές παρατηρούμενες περιστάσεις και δηλώσεις. Το συμπέρασμα μπορεί να είναι ψευδές μερικές φορές σε αυτήν την περίπτωση. Ο άλλος είναι λογικός συλλογισμός, ο οποίος βασίζεται σε γεγονότα, αριθμούς και συγκεκριμένες δηλώσεις και συγκεκριμένες, αναφερόμενες και παρατηρούμενες περιστάσεις. Έτσι, το συμπέρασμα είναι σωστό και λογικό σε αυτήν την περίπτωση.
# 2) Εκμάθηση: Είναι η δράση της απόκτησης γνώσεων και ανάπτυξης δεξιοτήτων από διάφορες πηγές όπως βιβλία, αληθινά περιστατικά ζωής, εμπειρίες, διδασκαλία από ορισμένους εμπειρογνώμονες κ.λπ. Η μάθηση ενισχύει τις γνώσεις του ατόμου σε τομείς που δεν γνωρίζει.
Η ικανότητα της μάθησης επιδεικνύεται όχι μόνο από τους ανθρώπους, αλλά και από ορισμένα από τα ζώα και τα τεχνητά ευφυή συστήματα διαθέτουν αυτήν την ικανότητα.
Η μάθηση είναι διαφορετικών τύπων όπως αναφέρεται παρακάτω:
- Η εκμάθηση της ηχητικής ομιλίας βασίζεται στη διαδικασία όταν κάποιος δάσκαλος δίνει διάλεξη και στη συνέχεια οι ακουστικοί μαθητές το ακούνε, το απομνημονεύουν και, στη συνέχεια, το χρησιμοποιούν για να αποκτήσουν γνώσεις από αυτό.
- Η γραμμική μάθηση βασίζεται στην απομνημόνευση της σειράς των γεγονότων που το άτομο αντιμετώπισε και έμαθε από αυτό.
- Παρατηρητική μάθηση σημαίνει μάθηση παρατηρώντας τη συμπεριφορά και τις εκφράσεις του προσώπου άλλων ατόμων ή πλασμάτων όπως τα ζώα. Για παράδειγμα, το μικρό παιδί μαθαίνει να μιλά μιμείται τους γονείς του.
- Η αντιληπτική μάθηση βασίζεται στη μάθηση με τον προσδιορισμό και την ταξινόμηση των οπτικών και αντικειμένων και την απομνημόνευσή τους.
- Η σχεσιακή μάθηση βασίζεται στη μάθηση από προηγούμενα περιστατικά και λάθη και καταβάλλει προσπάθειες για να τα αυτοσχεδιάσει.
- Η χωρική εκμάθηση σημαίνει να μαθαίνουμε από οπτικά γραφικά όπως εικόνες, βίντεο, χρώματα, χάρτες, ταινίες κ.λπ., τα οποία θα βοηθήσουν τους ανθρώπους να δημιουργήσουν μια εικόνα αυτών που σκέφτονται όποτε θα χρειαστούν για μελλοντική αναφορά.
# 3) Επίλυση προβλημάτων: Είναι η διαδικασία εντοπισμού της αιτίας του προβλήματος και η εύρεση ενός πιθανού τρόπου επίλυσης του προβλήματος. Αυτό γίνεται με την ανάλυση του προβλήματος, τη λήψη αποφάσεων και, στη συνέχεια, με την εύρεση περισσότερων από μία λύσεων για την επίτευξη της τελικής και καταλληλότερης λύσης του προβλήματος.
Το τελικό σύνθημα εδώ είναι να βρούμε την καλύτερη λύση από τις διαθέσιμες για την επίτευξη των καλύτερων αποτελεσμάτων της επίλυσης προβλημάτων σε ελάχιστο χρόνο.
# 4) Αντίληψη: Είναι το φαινόμενο της απόκτησης, της εξαγωγής συμπερασμάτων, της επιλογής και της συστηματοποίησης των χρήσιμων δεδομένων από την πρώτη εισαγωγή.
Στους ανθρώπους, η αντίληψη προέρχεται από τις εμπειρίες, τα αισθητήρια όργανα και τις συνθήκες κατάστασης του περιβάλλοντος. Όμως, όσον αφορά την αντίληψη της τεχνητής νοημοσύνης, αποκτάται από τον μηχανισμό τεχνητού αισθητήρα σε συνδυασμό με τα δεδομένα με λογικό τρόπο.
# 5) Γλωσσική νοημοσύνη: Είναι το φαινόμενο της ικανότητας ενός ατόμου να αναπτύσσει, να καταλαβαίνει, να διαβάζει και να γράφει τα λεκτικά πράγματα σε διαφορετικές γλώσσες. Είναι το βασικό συστατικό του τρόπου επικοινωνίας μεταξύ των δύο ή περισσότερων ατόμων και το απαραίτητο επίσης για αναλυτική και λογική κατανόηση.
Διαφορά μεταξύ ανθρώπινης και μηχανικής νοημοσύνης
Τα ακόλουθα σημεία εξηγούν τις διαφορές:
# 1) Έχουμε εξηγήσει παραπάνω τα στοιχεία της ανθρώπινης νοημοσύνης με βάση τα οποία ο άνθρωπος εκτελεί διαφορετικούς τύπους πολύπλοκων εργασιών και επιλύει τα διάφορα είδη διακριτικών προβλημάτων σε διάφορες καταστάσεις.
#δύο) Ο άνθρωπος αναπτύσσει μηχανές με νοημοσύνη όπως και οι άνθρωποι και δίνουν επίσης αποτελέσματα στο πολύπλοκο πρόβλημα σε πολύ κοντινή απόσταση όπως και οι άνθρωποι.
# 3) Οι άνθρωποι διακρίνουν τα δεδομένα από οπτικά και ηχητικά μοτίβα, προηγούμενες καταστάσεις και γεγονότα περιστάσεων, ενώ οι τεχνητά έξυπνες μηχανές αναγνωρίζουν το πρόβλημα και χειρίζονται το ζήτημα με βάση προκαθορισμένους κανόνες και δεδομένα καθυστέρησης.
# 4) Οι άνθρωποι απομνημονεύουν τα δεδομένα του παρελθόντος και τα θυμούνται καθώς τα έμαθαν και διατηρούσαν στον εγκέφαλο, αλλά οι μηχανές θα βρουν τα δεδομένα του παρελθόντος αναζητώντας αλγόριθμους.
# 5) Με τη γλωσσική νοημοσύνη, οι άνθρωποι μπορούν ακόμη να αναγνωρίσουν την παραμορφωμένη εικόνα και τα σχήματα και τα ελλείποντα πρότυπα φωνής, δεδομένων και εικόνων. Αλλά οι μηχανές δεν έχουν αυτήν την ευφυΐα και χρησιμοποιούν μεθοδολογία εκμάθησης υπολογιστών και διαδικασία βαθιάς μάθησης, η οποία περιλαμβάνει και πάλι διάφορους αλγόριθμους για να επιτύχει τα επιθυμητά αποτελέσματα.
# 6) Οι άνθρωποι ακολουθούν πάντα το ένστικτό τους, το όραμα, την εμπειρία, τις καταστάσεις, τις πληροφορίες που περιβάλλουν, τα οπτικά και ακατέργαστα διαθέσιμα δεδομένα, καθώς και τα πράγματα που έχουν διδαχθεί από ορισμένους δασκάλους ή ηλικιωμένους για να αναλύσουν, να λύσουν οποιοδήποτε πρόβλημα και να βρουν κάποια αποτελεσματικά και ουσιαστικά αποτελέσματα οποιουδήποτε ζητήματος.
Από την άλλη πλευρά, οι τεχνητά έξυπνες μηχανές σε κάθε επίπεδο αναπτύσσουν τους διάφορους αλγόριθμους, τα προκαθορισμένα βήματα, τα δεδομένα καθυστέρησης και τη μηχανική εκμάθηση για να καταλήξουν σε κάποια χρήσιμα αποτελέσματα.
# 7) Αν και η διαδικασία που ακολουθείται από τις μηχανές είναι περίπλοκη και περιλαμβάνει πολλή διαδικασία, ωστόσο, δίνουν τα καλύτερα αποτελέσματα σε περίπτωση ανάλυσης της μεγάλης πηγής σύνθετων δεδομένων και όπου χρειάζεται να εκτελεί διακριτικά καθήκοντα διαφορετικών πεδίων ταυτόχρονα με ακρίβεια και με ακρίβεια και εντός του δεδομένου χρονικού πλαισίου.
Το ποσοστό σφάλματος σε αυτές τις περιπτώσεις μηχανών είναι πολύ μικρότερο από τον άνθρωπο.
Υποπεδία Τεχνητής Νοημοσύνης
# 1) Μηχανική εκμάθηση
Η μηχανική εκμάθηση είναι ένα χαρακτηριστικό της τεχνητής νοημοσύνης που παρέχει στον υπολογιστή τη δυνατότητα να συλλέγει αυτόματα δεδομένα και να μαθαίνει από την εμπειρία των προβλημάτων ή των περιπτώσεων που έχουν αντιμετωπίσει αντί να έχει προγραμματιστεί ειδικά για την εκτέλεση της συγκεκριμένης εργασίας ή εργασίας.
Η μηχανική μάθηση δίνει έμφαση στην ανάπτυξη των αλγορίθμων που μπορούν να εξετάσουν τα δεδομένα και να κάνουν προβλέψεις για αυτά. Η κύρια χρήση αυτού είναι στη βιομηχανία υγειονομικής περίθαλψης όπου χρησιμοποιείται για τη διάγνωση της νόσου, την ερμηνεία ιατρικής σάρωσης κ.λπ.
Αναγνώριση μοτίβου είναι μια υποκατηγορία της μηχανικής μάθησης. Μπορεί να περιγραφεί ως η αυτόματη αναγνώριση του προσχεδίου από τα πρωτογενή δεδομένα χρησιμοποιώντας αλγόριθμους υπολογιστών.
Ένα μοτίβο μπορεί να είναι μια επίμονη σειρά δεδομένων με την πάροδο του χρόνου που χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη μιας ακολουθίας γεγονότων και τάσεων, ιδιαίτερα χαρακτηριστικά των χαρακτηριστικών των εικόνων για την ταυτοποίηση των αντικειμένων, επαναλαμβανόμενος συνδυασμός λέξεων και προτάσεων για γλωσσική βοήθεια και μπορεί να είναι ένα συγκεκριμένο συλλογή ενεργειών ατόμων σε οποιοδήποτε δίκτυο που μπορεί να υποδεικνύει κάποια κοινωνική δραστηριότητα και πολλά άλλα πράγματα.
Η διαδικασία αναγνώρισης προτύπων περιλαμβάνει διάφορα βήματα. Αυτά εξηγούνται ως εξής:
(i) Απόκτηση και ανίχνευση δεδομένων: Αυτό περιλαμβάνει τη συλλογή ανεπεξέργαστων δεδομένων όπως φυσικές μεταβλητές κ.λπ. και μέτρηση συχνότητας, εύρους ζώνης, ανάλυσης κ.λπ. Τα δεδομένα είναι δύο τύπων: δεδομένα εκπαίδευσης και δεδομένα μάθησης.
Τα δεδομένα εκπαίδευσης είναι εκείνα στα οποία δεν παρέχεται επισήμανση του συνόλου δεδομένων και το σύστημα εφαρμόζει συστάδες για την κατηγοριοποίησή τους. Ενώ τα δεδομένα εκμάθησης έχουν ένα καλά καθορισμένο σύνολο δεδομένων έτσι ώστε να μπορούν να χρησιμοποιηθούν άμεσα με τον ταξινομητή.
(ii) Προεπεξεργασία δεδομένων εισόδου :Αυτό περιλαμβάνει το φιλτράρισμα των ανεπιθύμητων δεδομένων όπως ο θόρυβος από την πηγή εισόδου και γίνεται μέσω επεξεργασίας σήματος. Σε αυτό το στάδιο, η διήθηση προϋπάρχοντων προτύπων στα δεδομένα εισαγωγής γίνεται επίσης για περαιτέρω αναφορές.
(iii) Εξαγωγή χαρακτηριστικών :Πραγματοποιούνται διάφοροι αλγόριθμοι όπως ένας αλγόριθμος αντιστοίχισης προτύπων για να βρείτε το μοτίβο αντιστοίχισης όπως απαιτείται από την άποψη των χαρακτηριστικών.
(iv) Ταξινόμηση :Με βάση την έξοδο των αλγορίθμων που πραγματοποιήθηκαν και διάφορα μοντέλα έμαθαν να παίρνουν το μοτίβο που ταιριάζει, η τάξη ανατίθεται στο μοτίβο.
(v) Μετεπεξεργασία :Εδώ παρουσιάζεται η τελική παραγωγή και θα διασφαλιστεί ότι το αποτέλεσμα που επιτυγχάνεται είναι σχεδόν το ίδιο πιθανό να χρειαστεί.
Μοντέλο για αναγνώριση προτύπων:
(εικόνα πηγή )
Όπως φαίνεται στο παραπάνω σχήμα, ο εξολκέας δυνατοτήτων θα αντλήσει τα χαρακτηριστικά από τα ανεπεξέργαστα δεδομένα εισόδου, όπως ήχο, εικόνα, βίντεο, ηχητικό κλπ.
Τώρα, ο ταξινομητής θα λάβει x ως τιμή εισόδου και θα εκχωρήσει διαφορετικές κατηγορίες στην τιμή εισόδου όπως κλάση 1, τάξη 2…. κλάση Γ. με βάση την κατηγορία των δεδομένων, γίνεται περαιτέρω αναγνώριση και ανάλυση του προτύπου.
Παράδειγμα αναγνώρισης σχήματος τριγώνου μέσω αυτού του μοντέλου:
Η αναγνώριση προτύπων χρησιμοποιείται στους επεξεργαστές ταυτοποίησης και ελέγχου ταυτότητας όπως η αναγνώριση βάσει φωνής και ο έλεγχος ταυτότητας προσώπου, σε αμυντικά συστήματα αναγνώρισης στόχου και καθοδήγησης πλοήγησης και της αυτοκινητοβιομηχανίας.
# 2) Βαθιά μάθηση
Είναι η διαδικασία εκμάθησης με επεξεργασία και ανάλυση των δεδομένων εισαγωγής με διάφορες μεθόδους έως ότου το μηχάνημα ανακαλύψει τη μοναδική επιθυμητή έξοδο. Είναι επίσης γνωστό ως αυτο-μάθηση των μηχανών.
Το μηχάνημα εκτελεί διάφορα τυχαία προγράμματα και αλγόριθμους για να χαρτογραφήσει την ακατέργαστη ακολουθία εισόδου δεδομένων εισόδου προς έξοδο. Με την ανάπτυξη των διαφόρων αλγορίθμων όπως η νευροεξέλιξη και άλλες προσεγγίσεις όπως η κλίση κατεβαίνουν σε μια νευρική τοπολογία, η έξοδος y αυξάνεται τελικά από την άγνωστη συνάρτηση εισόδου f (x), υποθέτοντας ότι τα x και y συσχετίζονται.
Εδώ είναι ενδιαφέρον ότι η δουλειά των νευρωνικών δικτύων είναι να ανακαλύψει τη σωστή λειτουργία f.
Η βαθιά μάθηση θα παρακολουθήσει όλα τα πιθανά ανθρώπινα χαρακτηριστικά και τις βάσεις δεδομένων συμπεριφοράς και θα εκτελέσει εποπτευόμενη μάθηση. Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει:
- Ανίχνευση διαφορετικών ειδών ανθρώπινων συναισθημάτων και σημείων.
- Προσδιορίστε τον άνθρωπο και τα ζώα από τις εικόνες, όπως με συγκεκριμένα σημεία, σημάδια ή χαρακτηριστικά.
- Φωνητική αναγνώριση διαφορετικών ηχείων και απομνημόνευσή τους.
- Μετατροπή βίντεο και φωνής σε δεδομένα κειμένου.
- Προσδιορισμός σωστών ή λανθασμένων χειρονομιών, ταξινόμηση ανεπιθύμητων ενεργειών και περιπτώσεων απάτης (όπως ισχυρισμοί απάτης).
Όλα τα άλλα χαρακτηριστικά, συμπεριλαμβανομένων αυτών που αναφέρονται παραπάνω, χρησιμοποιούνται για την προετοιμασία των τεχνητών νευρικών δικτύων μέσω της βαθιάς μάθησης.
Προγνωστική ανάλυση: Μετά τη συλλογή και την εκμάθηση τεράστιων συνόλων δεδομένων, η ομαδοποίηση παρόμοιων τύπων συνόλων δεδομένων πραγματοποιείται προσεγγίζοντας τα διαθέσιμα σύνολα μοντέλων, όπως τη σύγκριση του παρόμοιου είδους συνόλων ομιλίας, εικόνων ή εγγράφων.
Δεδομένου ότι έχουμε κάνει την ταξινόμηση και την ομαδοποίηση των συνόλων δεδομένων, θα προσεγγίσουμε την πρόβλεψη μελλοντικών συμβάντων που βασίζονται στις βάσεις των περιπτώσεων της παρούσας εκδήλωσης με την καθιέρωση της συσχέτισης μεταξύ των δύο. Θυμηθείτε ότι η προγνωστική απόφαση και η προσέγγιση δεν είναι χρονικά περιορισμένη
Το μόνο σημείο που πρέπει να ληφθεί υπόψη κατά την πρόβλεψη είναι ότι η έξοδος πρέπει να έχει νόημα και πρέπει να είναι λογική.
Δίνοντας επαναλαμβανόμενες λήψεις και αυτοαναλύσεις, η λύση στα προβλήματα θα επιτευχθεί με αυτό για τα μηχανήματα. Το παράδειγμα της βαθιάς μάθησης είναι η αναγνώριση ομιλίας στα τηλέφωνα που επιτρέπει στα smartphone να κατανοήσουν ένα διαφορετικό είδος προφοράς του ηχείου και να το μετατρέψουν σε ουσιαστική ομιλία.
# 3) Νευρωνικά δίκτυα
Τα νευρικά δίκτυα είναι ο εγκέφαλος της τεχνητής νοημοσύνης. Είναι τα συστήματα υπολογιστών που είναι το αντίγραφο των νευρικών συνδέσεων στον ανθρώπινο εγκέφαλο. Οι τεχνητοί αντίστοιχοι νευρώνες του εγκεφάλου είναι γνωστοί ως perceptron.
Η στοίβα των διαφόρων perceptron που ενώνονται κάνει τα τεχνητά νευρικά δίκτυα στις μηχανές. Πριν δώσουν μια επιθυμητή έξοδο, τα νευρικά δίκτυα αποκτούν γνώση με την επεξεργασία διαφόρων παραδειγμάτων εκπαίδευσης.
Με τη χρήση διαφορετικών μοντέλων μάθησης, αυτή η διαδικασία ανάλυσης δεδομένων θα δώσει επίσης μια λύση για πολλά σχετικά ερωτήματα που δεν είχαν απαντηθεί προηγουμένως.
Η βαθιά μάθηση σε συνδυασμό με τα νευρικά δίκτυα μπορεί να ξεδιπλώσει τα πολλαπλά στρώματα των κρυφών δεδομένων, συμπεριλαμβανομένου του επιπέδου εξόδου πολύπλοκων προβλημάτων και αποτελεί βοηθό για τα υποπεδία όπως η αναγνώριση ομιλίας, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η όραση του υπολογιστή κ.λπ.
(εικόνα πηγή )
Τα παλαιότερα είδη νευρωνικών δικτύων αποτελούνται από μία είσοδο και μία έξοδο και πάνω από ένα μόνο κρυφό στρώμα ή μόνο ένα στρώμα perceptron.
Τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα αποτελούνται από περισσότερα από ένα κρυμμένα στρώματα μεταξύ των επιπέδων εισόδου και εξόδου. Επομένως, απαιτείται μια διαδικασία βαθιάς μάθησης για να ξεδιπλωθούν τα κρυμμένα στρώματα της μονάδας δεδομένων.
Στη βαθιά εκμάθηση των νευρωνικών δικτύων, κάθε επίπεδο είναι εξειδικευμένο στο μοναδικό σύνολο χαρακτηριστικών, με βάση τα χαρακτηριστικά εξόδου των προηγούμενων επιπέδων. Όσο περισσότερο μπαίνετε στο νευρωνικό δίκτυο, ο κόμβος αποκτά τη δυνατότητα αναγνώρισης πιο περίπλοκων χαρακτηριστικών καθώς προβλέπουν και ανασυνδυάζουν τις εξόδους όλων των προηγούμενων επιπέδων για να παράγουν την πιο καθαρή τελική έξοδο.
Αυτή η όλη διαδικασία ονομάζεται ιεραρχία χαρακτηριστικών και επίσης γνωστή ως ιεραρχία των σύνθετων και άυλων συνόλων δεδομένων. Ενισχύει την ικανότητα των βαθιών νευρωνικών δικτύων να χειρίζονται πολύ τεράστιες και ευρείες διαστάσεις μονάδες δεδομένων που έχουν δισεκατομμύρια του περιορισμού θα περάσουν από τις γραμμικές και μη γραμμικές συναρτήσεις.
Το κύριο ζήτημα με το οποίο αντιμετωπίζει η ευφυΐα της μηχανής είναι να χειριστεί και να διαχειριστεί τα μη επισημασμένα και μη δομημένα δεδομένα στον κόσμο, τα οποία διαδίδονται σε όλα τα πεδία και τις χώρες. Τώρα τα νευρικά δίχτυα έχουν την ικανότητα να χειρίζονται τον λανθάνοντα χρόνο και τα σύνθετα χαρακτηριστικά αυτών των υποσύνολων δεδομένων.
Η βαθιά μάθηση σε συνδυασμό με τεχνητά νευρωνικά δίκτυα έχει ταξινομήσει και χαρακτηρίσει τα ανώνυμα και πρωτογενή δεδομένα που είχαν τη μορφή εικόνων, κειμένου, ήχου κ.λπ. σε μια οργανωμένη σχεσιακή βάση δεδομένων με σωστή επισήμανση.
Για παράδειγμα, η βαθιά μάθηση θα λάβει ως εισόδημα τις χιλιάδες πρώτες εικόνες και, στη συνέχεια, θα τις ταξινομήσει με βάση τα βασικά χαρακτηριστικά και τους χαρακτήρες τους, όπως όλα τα ζώα όπως τα σκυλιά στη μία πλευρά, τα μη ζωντανά πράγματα όπως τα έπιπλα στη μία γωνία και όλες οι φωτογραφίες της οικογένειάς σας την τρίτη πλευρά ολοκληρώνοντας έτσι τη συνολική φωτογραφία που είναι επίσης γνωστή ως έξυπνα άλμπουμ φωτογραφιών.
Ενα άλλο παράδειγμα, ας θεωρήσουμε την περίπτωση των δεδομένων κειμένου ως εισαγωγής όπου έχουμε χιλιάδες e-mail. Εδώ, η βαθιά μάθηση θα συγκεντρώσει τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου σε διαφορετικές κατηγορίες, όπως κύρια, κοινωνικά, διαφημιστικά και ανεπιθύμητα μηνύματα, σύμφωνα με το περιεχόμενό τους.
Νευρικά δίκτυα Feedforward: Ο στόχος για τη χρήση των νευρωνικών δικτύων είναι να επιτευχθεί το τελικό αποτέλεσμα με ελάχιστο σφάλμα και υψηλό επίπεδο ακρίβειας.
Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει πολλά βήματα και καθένα από τα επίπεδα περιλαμβάνει την πρόβλεψη, τη διαχείριση σφαλμάτων και τις ενημερώσεις βάρους που είναι μια ελαφριά αύξηση του συντελεστή καθώς θα μετακινηθεί αργά στα επιθυμητά χαρακτηριστικά.
πού να παρακολουθήσετε δωρεάν anime
Στο σημείο εκκίνησης των νευρωνικών δικτύων, δεν ξέρει ποιο βάρος και υποσύνολα δεδομένων θα το κάνει να μετατρέψει την είσοδο στις καλύτερες κατάλληλες προβλέψεις. Έτσι, θα θεωρήσει όλα τα είδη υποσυνόλων δεδομένων και βαρών ως μοντέλα για να κάνει προβλέψεις διαδοχικά για να επιτύχει το καλύτερο αποτέλεσμα και μαθαίνει κάθε φορά από το λάθος του.
Για παράδειγμα, Μπορούμε να αναφέρουμε τα νευρικά δίκτυα με τα μικρά παιδιά όπως όταν γεννιούνται, δεν γνωρίζουν τίποτα για τον κόσμο γύρω τους και δεν έχουν καμία νοημοσύνη, αλλά καθώς μεγαλώνουν μαθαίνουν από τις εμπειρίες και τα λάθη της ζωής τους για να γίνουν καλύτεροι άνθρωποι και διανοητικοί.
Η αρχιτεκτονική του τροφοδοτικού δικτύου εμφανίζεται παρακάτω με μια μαθηματική έκφραση:
Εισαγωγή * βάρος = πρόβλεψη
Επειτα,
Επίγεια αλήθεια - πρόβλεψη = σφάλμα
Επειτα,
Σφάλμα * συνεισφορά βάρους στο σφάλμα = προσαρμογή
Αυτό μπορεί να εξηγηθεί εδώ, το σύνολο δεδομένων εισόδου θα τα χαρτογραφήσει με τους συντελεστές για να πάρει τις πολλαπλές προβλέψεις για το δίκτυο.
Τώρα η πρόβλεψη συγκρίνεται με τα βασικά γεγονότα που λαμβάνονται από τα σενάρια σε πραγματικό χρόνο, τα γεγονότα τελειώνουν την εμπειρία για να βρουν το ποσοστό σφάλματος. Οι προσαρμογές γίνονται για να αντιμετωπίσουν το σφάλμα και να συσχετίσουν τη συνεισφορά των βαρών σε αυτό.
Αυτές οι τρεις λειτουργίες είναι τα τρία βασικά δομικά στοιχεία των νευρωνικών δικτύων που αξιολογούν την είσοδο, αξιολογούν την απώλεια και αναπτύσσουν μια αναβάθμιση στο μοντέλο.
Έτσι, είναι ένας βρόχος ανατροφοδότησης που θα επιβραβεύσει τους συντελεστές που υποστηρίζουν στην πραγματοποίηση των σωστών προβλέψεων και θα απορρίψει τους συντελεστές που οδηγούν σε σφάλματα.
Η αναγνώριση χειρόγραφου, η αναγνώριση προσώπου και ψηφιακής υπογραφής, η έλλειψη αναγνώρισης μοτίβου είναι μερικά από τα παραδείγματα νευρωνικών δικτύων σε πραγματικό χρόνο.
# 4) Γνωστικός υπολογισμός
Ο σκοπός αυτής της συνιστώσας της τεχνητής νοημοσύνης είναι να ξεκινήσει και να επιταχύνει την αλληλεπίδραση για πολύπλοκη ολοκλήρωση εργασιών και επίλυση προβλημάτων μεταξύ ανθρώπων και μηχανών.
Ενώ εργάζονται σε διάφορα είδη εργασιών με τον άνθρωπο, οι μηχανές μαθαίνουν και κατανοούν την ανθρώπινη συμπεριφορά, τα συναισθήματα σε διάφορες διακριτικές συνθήκες και αναδημιουργούν τη διαδικασία σκέψης των ανθρώπων σε ένα μοντέλο υπολογιστή.
Με την πρακτική του, η μηχανή αποκτά την ικανότητα να κατανοεί την ανθρώπινη γλώσσα και τις αντανακλάσεις της εικόνας. Έτσι, η γνωστική σκέψη μαζί με την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει ένα προϊόν που θα έχει ανθρώπινες ενέργειες και μπορεί επίσης να έχει δυνατότητες χειρισμού δεδομένων.
Ο γνωστικός υπολογιστής είναι ικανός να λαμβάνει ακριβείς αποφάσεις σε περίπτωση πολύπλοκων προβλημάτων. Έτσι εφαρμόζεται στον τομέα που χρειάζεται να βελτιώσει λύσεις με το βέλτιστο κόστος και αποκτάται με ανάλυση της φυσικής γλώσσας και της τεκμηριωμένης μάθησης.
Για παράδειγμα, Ο Βοηθός Google είναι ένα πολύ μεγάλο παράδειγμα γνωστικής πληροφορικής.
# 5) Επεξεργασία φυσικής γλώσσας
Με αυτήν τη δυνατότητα τεχνητής νοημοσύνης, οι υπολογιστές μπορούν να ερμηνεύουν, να αναγνωρίζουν, να εντοπίζουν και να επεξεργάζονται την ανθρώπινη γλώσσα και ομιλία.
Η ιδέα πίσω από την εισαγωγή αυτού του συστατικού είναι να κάνει την αλληλεπίδραση μεταξύ των μηχανημάτων και της ανθρώπινης γλώσσας απρόσκοπτη και οι υπολογιστές θα καταστούν ικανοί να παρέχουν λογικές απαντήσεις προς την ανθρώπινη ομιλία ή ερώτημα.
Η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας εστιάζει τόσο στη λεκτική όσο και στη γραπτή ενότητα των ανθρώπινων γλωσσών, σημαίνει ενεργούς και παθητικούς τρόπους χρήσης αλγορίθμων.
Η Δημιουργία Φυσικής Γλώσσας (NLG) θα επεξεργαστεί και θα αποκωδικοποιήσει τις προτάσεις και τις λέξεις που ο άνθρωπος μιλούσε (λεκτική επικοινωνία), ενώ το NaturalLanguage Understanding (NLU) θα δώσει έμφαση στο γραπτό λεξιλόγιο για να μεταφράσει τη γλώσσα στο κείμενο ή στα pixel που μπορεί να κατανοηθεί από μηχανήματα.
Οι εφαρμογές που βασίζονται σε γραφικά περιβάλλοντα χρήστη (GUI) των μηχανών είναι το καλύτερο παράδειγμα επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
Οι διάφοροι τύποι μεταφραστών που μετατρέπουν τη μία γλώσσα σε άλλη είναι παραδείγματα του συστήματος επεξεργασίας φυσικής γλώσσας. Η δυνατότητα Google του βοηθού φωνής και της μηχανής φωνητικής αναζήτησης είναι επίσης ένα παράδειγμα αυτού.
# 6) Όραμα υπολογιστή
Το όραμα του υπολογιστή είναι ένα πολύ ζωτικό μέρος της τεχνητής νοημοσύνης, καθώς διευκολύνει τον υπολογιστή να αναγνωρίζει αυτόματα, να αναλύει και να ερμηνεύει τα οπτικά δεδομένα από τις εικόνες και τα οπτικά στοιχεία του πραγματικού κόσμου, συλλαμβάνοντας και παρεμποδίζοντας αυτά.
Ενσωματώνει τις δεξιότητες της βαθιάς μάθησης και της αναγνώρισης προτύπων για την εξαγωγή του περιεχομένου των εικόνων από τυχόν δεδομένα που δίνονται, συμπεριλαμβανομένων εικόνων ή αρχείων βίντεο σε έγγραφο PDF, έγγραφο Word, έγγραφο PPT, αρχείο XL, γραφήματα και εικόνες κ.λπ.
Ας υποθέσουμε ότι έχουμε μια περίπλοκη εικόνα μιας δέσμης πραγμάτων, τότε μόνο η εικόνα και η απομνημόνευση δεν είναι εύκολη για όλους. Το όραμα του υπολογιστή μπορεί να ενσωματώσει μια σειρά μετασχηματισμών στην εικόνα για να εξαγάγει τις λεπτομέρειες bit και byte σχετικά με αυτήν, όπως οι αιχμηρές άκρες των αντικειμένων, ασυνήθιστος σχεδιασμός ή χρώμα που χρησιμοποιείται κ.λπ.
Αυτό γίνεται χρησιμοποιώντας διάφορους αλγόριθμους εφαρμόζοντας μαθηματικές εκφράσεις και στατιστικά στοιχεία. Τα ρομπότ χρησιμοποιούν την τεχνολογία όρασης υπολογιστή για να βλέπουν τον κόσμο και να ενεργούν σε καταστάσεις σε πραγματικό χρόνο.
Η εφαρμογή αυτού του εξαρτήματος χρησιμοποιείται πολύ στη βιομηχανία υγειονομικής περίθαλψης για την ανάλυση της κατάστασης της υγείας του ασθενούς χρησιμοποιώντας σάρωση μαγνητικής τομογραφίας, ακτίνες Χ, κλπ. Χρησιμοποιείται επίσης στην αυτοκινητοβιομηχανία για την αντιμετώπιση οχημάτων και drone που ελέγχονται από υπολογιστή.
συμπέρασμα
Σε αυτό το σεμινάριο, πρώτα, εξηγήσαμε τα διάφορα στοιχεία της νοημοσύνης με ένα διάγραμμα και τη σημασία τους για την εφαρμογή της νοημοσύνης σε πραγματικές καταστάσεις για την επίτευξη επιθυμητών αποτελεσμάτων.
Στη συνέχεια, διερευνήσαμε λεπτομερώς τα διάφορα υπο-πεδία της τεχνητής νοημοσύνης και τη σημασία τους στη νοημοσύνη μηχανών και στον πραγματικό κόσμο με τη βοήθεια μαθηματικών εκφράσεων, εφαρμογών σε πραγματικό χρόνο και διαφόρων παραδειγμάτων.
Έχουμε επίσης μάθει λεπτομερώς σχετικά με τη μηχανική εκμάθηση, την αναγνώριση προτύπων και τις έννοιες της τεχνητής νοημοσύνης του νευρικού δικτύου που διαδραματίζουν πολύ ζωτικό ρόλο σε όλες τις εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης.
Στο διαδοχικό μέρος αυτού του σεμιναρίου, θα διερευνήσουμε λεπτομερώς την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης.
Συνιστώμενη ανάγνωση
- Data Mining Vs Machine Learning Vs Artificial Intelligence Vs Deep Learning
- 10+ καλύτερες υποσχόμενες εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης (AI) (2021 Selective)
- 10 καλύτερα λογισμικά τεχνητής νοημοσύνης (Κριτικές λογισμικού AI το 2021)
- Ένας πλήρης οδηγός για το τεχνητό νευρικό δίκτυο στη μηχανική μάθηση
- Ο έλεγχος των 4 βημάτων για την επιχειρηματική ευφυΐα (BI): Πώς να δοκιμάσετε επιχειρηματικά δεδομένα
- Εκμάθηση μηχανικής εκμάθησης: Εισαγωγή στο ML και τις εφαρμογές του
- 25 κορυφαία εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας (Best BI Tools το 2021)
- Τύποι μηχανικής μάθησης: Εποπτευόμενη μάθηση χωρίς επίβλεψη