Kompletny przewodnik po algorytmach AI

Sztuczna inteligencja pojawia się w każdej branży i każdym procesie, niezależnie od tego, czy zajmujesz się produkcją, marketingiem, magazynowaniem czy logistyką. Istnieje mnóstwo przykładów sztucznej inteligencji w prawdziwym świecie.

Obejmuje to techniczne przypadki użycia, takie jak automatyzacja siły roboczej i procesów robotycznych, aż po podstawowe zastosowania. Zobaczysz sztuczną inteligencję w wyszukiwarkach, mapach i nawigacji, edytorach tekstu i nie tylko.

Ale czy zastanawiałeś się kiedyś, jak działają te maszyny?

Systemy AI działają na algorytmach, ale nie każdy algorytm AI jest taki sam . Jeśli rozumiesz, jak działają algorytmy AI, możesz ułatwić procesy biznesowe, oszczędzając godziny pracy ręcznej.

W tym artykule omówimy rodzaje algorytmów sztucznej inteligencji, sposób ich działania i sposoby uczenia sztucznej inteligencji, aby uzyskać najlepsze wyniki.

Czym są algorytmy AI?

Jak działają algorytmy AI?

Rodzaje algorytmów AI

Wskazówki, jak trenować sztuczną inteligencję

Algorytmy sztucznej inteligencji to instrukcje umożliwiające maszynom analizowanie danych, wykonywanie zadań i podejmowanie decyzji. Jest to podzbiór uczenia maszynowego, który nakazuje komputerom uczyć się i działać niezależnie.

Wszystkie zadania, które wykonuje AI, działają na określonych algorytmach. Od momentu włączenia systemu po przeglądanie Internetu algorytmy sztucznej inteligencji współpracują z innymi algorytmami uczenia maszynowego, aby wykonać i ukończyć każde zadanie.

Algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego umożliwiają komputerom przewidywanie wzorców, ocenę trendów, obliczanie dokładności i optymalizację procesów.

Ten film wyjaśnia działanie algorytmów AI i funkcje, jakie mogą wykonywać:

Jeśli chcesz uzyskać więcej szczegółów na temat sztucznej inteligencji, pobierz darmowy eBook na temat generatywnej sztucznej inteligencji. Możesz także odkryć różnicę między działaniem sztucznej inteligencji a uczeniem maszynowym.

Algorytmy sztucznej inteligencji działają w ten sposób — identyfikują wzorce, rozpoznają zachowania i umożliwiają maszynom podejmowanie decyzji.

Załóżmy, że każesz swojemu asystentowi głosowemu, takiemu jak Alexa lub Google Home, aby przesyłał strumieniowo ulubioną muzykę.

Algorytm sztucznej inteligencji, na którym jest oparty, najpierw rozpozna i zapamięta Twój głos, zapozna się z wybraną przez Ciebie muzyką, a następnie zapamięta i odtworzy najczęściej odtwarzaną muzykę po prostu poprzez potwierdzenie.

Podobnie narzędzia do edytowania treści AI działają na algorytmach, takich jak modele generowania języka naturalnego (NLG) i przetwarzania języka naturalnego (NLP), które przestrzegają określonych zasad i wzorców, aby osiągnąć pożądane wyniki.

To nie jest fizyka rakietowa, ale prosta formuła: „Im więcej się uczysz, tym bardziej się rozwijasz”. Gdy dostarczasz systemom komputerowym bogate dane, algorytmy wykorzystują je do zdobywania wiedzy i wydajniejszego wykonywania zadań.

Na najbardziej podstawowym poziomie algorytm sztucznej inteligencji zbiera dane do szkolenia, a następnie wykorzystuje je do modyfikowania swojej wiedzy. Następnie wykorzystuje tę wiedzę do wykonania zadań i poprawy dokładności.

Wskazówka dla profesjonalistów: sprawdź nasze nowe zintegrowane narzędzie AI ChatSpot dla użytkowników HubSpot. Nasz najnowszy asystent treści wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję do usprawnienia tworzenia, generowania, kreatywności, zarządzania danymi, zadań SEO i nie tylko.

Tak jak w przypadku obliczeń matematycznych różne formuły dają ten sam wynik, tak też dzieje się w przypadku algorytmów sztucznej inteligencji.

Różne przypadki użycia biznesowego mają różne algorytmy i kategorie. Na przykład algorytm stosowany w różnych chatbotach różni się od algorytmów stosowanych przy projektowaniu samochodów autonomicznych.

Istnieją trzy główne grupy algorytmów sztucznej inteligencji, do których zaliczają się setki innych algorytmów: nadzorowane, bez nadzoru i uczenie się przez wzmacnianie. Różnica polega na tym, jak są szkoleni i jak funkcjonują.

1. Algorytmy uczenia się nadzorowanego

Pierwszą najpopularniejszą formą algorytmu jest algorytm uczenia się nadzorowanego. Polega na szkoleniu modelu na oznaczonych danych w celu przewidywania lub klasyfikowania nowych i niewidocznych danych.

Nazwa „nadzorowany” oznacza pracę pod nadzorem serii treningowych. Działa po prostu poprzez wykorzystanie żądanych wyników do sprawdzenia krzyżowego z podanymi danymi wejściowymi i wytrenowanie ich w zakresie uczenia się z biegiem czasu.

Ten algorytm uczenia się jest tworzony pod nadzorem zespołu oddanych ekspertów i analityków danych w celu testowania i sprawdzania błędów.

Programiści szkolą dane, aby osiągnąć najwyższą wydajność, a następnie wybierają model o najwyższej wydajności.

Algorytmy uczenia się nadzorowanego najczęściej rozwiązują problemy klasyfikacji i regresji. Przykłady obejmują sieci neuronowe, drzewa decyzyjne, regresję liniową losowego lasu, regresję szeregów czasowych i regresję logistyczną.

Przypadki użycia: marketerzy używają tego algorytmu sztucznej inteligencji do przewidywania sprzedaży w czasie, mapowania nastrojów klientów, śledzenia cen akcji i nie tylko. Inne przypadki użycia algorytmów nadzorowanych obejmują rozpoznawanie tekstu, kategoryzację obiektów i wykrywanie spamu.

Co nam się podoba: Uczenie nadzorowane tworzy i trenuje algorytm w skalowalny sposób. W przypadku organizacji oszczędza to ręczną pracę pracowników i tworzy spersonalizowane doświadczenie.

Zaletą tego algorytmu jest jego prosty proces, który zapewnia wysokie wyniki i pozwala uzyskać dokładne informacje.

2. Algorytmy uczenia się bez nadzoru

Uczenie się bez nadzoru wykorzystuje nieoznakowane dane do zasilania i uczenia algorytmów. Podczas gdy uczenie się nadzorowane ma z góry zdefiniowane klasy, osoby nienadzorowane trenują i rozwijają się, identyfikując wzorce i tworząc klastry w ramach danego zbioru danych.

Mówiąc najprościej, uczenie się nadzorowane odbywa się pod nadzorem człowieka, podczas gdy uczenie się bez nadzoru nie. Algorytm uczenia się bez nadzoru wykorzystuje surowe dane do rysowania wzorców i identyfikowania korelacji, wydobywając najbardziej istotne spostrzeżenia.

Najbardziej znanymi przykładami uczenia się bez nadzoru są redukcja wymiarów i grupowanie, których celem jest tworzenie klastrów zdefiniowanych obiektów.

Przypadki użycia: Klastrowanie i redukcja danych mają szersze zastosowania w biologii, chemii i eksploracji danych.

W marketingu i biznesie uczenie się bez nadzoru najlepiej nadaje się do segmentacji klientów — zrozumienia grup klientów i ich zachowań.

Uczenie się bez nadzoru znajduje zastosowanie w genetyce i DNA, wykrywaniu anomalii, obrazowaniu i ekstrakcji cech w medycynie.

Nawet Google korzysta z uczenia się bez nadzoru, aby kategoryzować i wyświetlać czytelnikom spersonalizowane wiadomości. Po pierwsze, gromadzi miliony wiadomości na różne tematy.

Następnie wyszukiwarka wykorzystuje analizę skupień do ustawienia parametrów i kategoryzowania ich na podstawie częstotliwości, typów, zdań i liczby słów.

Generatywna sztuczna inteligencja rysuje wzorce i struktury za pomocą wzorców sieci neuronowych. Jednak nie ogranicza się to do stosowania wyłącznie tego podejścia.

Wykorzystuje różne modele uczenia się (tj. uczenie się bez nadzoru i częściowo nadzorowane) do szkolenia i przekształcania nieustrukturyzowanych danych w modele podstawowe.

Co nam się podoba: Algorytmy uczenia się bez nadzoru odkrywają ukryte wzorce i struktury w danych, ułatwiając uczenie się funkcji bez nadzoru i wykrywanie anomalii.

Najlepsze jest to, że nie potrzebuje żadnych oznakowanych danych, co z kolei okazuje się bardziej ekonomiczne.

3. Uczenie się przez wzmacnianie

Uczenie się przez wzmacnianie działa w taki sam sposób, jak ludzie. Algorytm szkoli się i uczy od otoczenia oraz otrzymuje informację zwrotną w postaci nagród lub kar, aby ostatecznie dostosować swoje działania na podstawie informacji zwrotnej.

Źródło obrazu

Uczenie się przez wzmacnianie to ciągły cykl informacji zwrotnej i podejmowanych działań. Agent cyfrowy jest umieszczany w środowisku, w którym może się uczyć i otrzymuje informację zwrotną w formie nagrody lub kary.

Przez cały proces agent stara się podjąć decyzję i uzyskać pożądany rezultat, co jest podstawą informacji zwrotnej. Jeżeli informację zwrotną przyjmuje się jako nagrodę, agent powtarza i stosuje tę samą taktykę w następnym cyklu, poprawiając swoje zachowanie.

Przykłady uczenia się przez wzmacnianie obejmują Q-learning, głębokie sieci kontradyktoryjne, przeszukiwanie drzewa Monte-Carlo (MCTS) i asynchronicznych agentów aktor-krytyk (A3C).

Przypadki użycia: Uczenie się przez wzmacnianie to szeroko stosowany algorytm, który znajduje zastosowanie w marketingu, opiece zdrowotnej, systemach gier, kontroli ruchu i przetwarzaniu obrazu.

Nawet Netflix korzysta ze szkoleń w zakresie uczenia się przez wzmacnianie, aby polecać serial swoim użytkownikom i zapewniać personalizację. Amazon zyskuje 35% zakupów konsumentów dzięki rekomendacjom wynikającym z uczenia się przez wzmacnianie.

Co nam się podoba: Zasada uczenia się przez wzmacnianie polega na podejmowaniu decyzji. Dzięki systemowi nagród i kar algorytm popełnia mniej błędów na późniejszych etapach.

Następnie następuje następujący wzór oparty na nagrodzie lub uzyskanym wyniku liczbowym.

Sukces algorytmów sztucznej inteligencji zależy głównie od procesu uczenia się, jaki podejmuje i od tego, jak często jest szkolony. Nie bez powodu gigantyczne firmy technologiczne wydają miliony na przygotowanie algorytmów sztucznej inteligencji.

Jednak koszt szkolenia AI jest znaczny. Na przykład szkolenie dużego modelu AI, takiego jak Jak podaje CNBC, GPT-3 wyniósł 4 miliony dolarów .

Nawet algorytm, na którym opiera się silnik rekomendacji Netflixa, szacowano na około 1 milion dolarów.

W końcu jest to najważniejsza część cyklu życia systemu AI. Procesy i najlepsze praktyki uczenia algorytmu sztucznej inteligencji mogą się nieznacznie różnić w przypadku różnych algorytmów.

Źródło obrazu

Oto najlepsze wskazówki dotyczące szkolenia i wdrażania algorytmów AI.

Określ przypadki użycia.

Podstawą tworzenia i trenowania modelu AI jest problem, który chcesz rozwiązać. Biorąc pod uwagę sytuację, możesz bezproblemowo określić, jakiego rodzaju danych potrzebuje ten model AI.

Gigant spożywczy McDonald's potrzebował rozwiązania umożliwiającego tworzenie cyfrowych menu ze zmiennymi cenami w czasie rzeczywistym. W momencie składania zamówienia cena każdego produktu będzie uzależniona od warunków pogodowych, zapotrzebowania i odległości.

Innym przypadkiem użycia, w którym wykorzystano sztuczną inteligencję, są rekomendacje oparte na zamówieniach. Załóżmy, że ktoś składa zamówienie na sałatkę. Model AI wykrywa i sugeruje dodanie do posiłku zdrowego napoju.

Koniecznie zobacz, jak Twoi współpracownicy lub konkurenci wykorzystali algorytmy sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów, aby lepiej zrozumieć, w jaki sposób Ty też możesz to zrobić.

Zbierz i przygotuj swoje dane.

Systemy sztucznej inteligencji potrzebują danych, aby się rozwijać i rozwijać tak samo, jak ludzie potrzebują powietrza.

Warunkiem szkolenia algorytmów AI jest gromadzenie i przygotowanie danych. Przez dane rozumiemy surowe dane, które posłużą jako podstawa do szkolenia algorytmu AI.

Większość organizacji wdrażających algorytmy sztucznej inteligencji wykorzystuje te surowe dane do zasilania swoich systemów cyfrowych. Firmy przyjmują metody gromadzenia danych, takie jak web scraping i crowdsourcing, a następnie korzystają z interfejsów API w celu wyodrębnienia i wykorzystania tych danych.

Jednak samo gromadzenie danych nie wystarczy. Kolejnym istotnym krokiem jest wstępne przetwarzanie i przygotowanie danych, które polega na oczyszczeniu i sformatowaniu surowych danych.

Instagram wykorzystuje proces eksploracji danych, wstępnie przetwarzając podane dane na podstawie zachowań użytkownika i wysyłając rekomendacje na podstawie sformatowanych danych.

Wybierz swój model AI.

Programiści muszą wybrać swój model w oparciu o rodzaj dostępnych danych — model, który może skutecznie rozwiązać ich problemy z pierwszej ręki. Według Oberlo około 83% firm kładzie nacisk na zrozumienie algorytmów AI.

Wybór modelu zależy od tego, czy masz dane oznaczone, nieoznaczone, czy też dane, które możesz udostępnić w celu uzyskania informacji zwrotnej od środowiska.

Jednak inne czynniki decydują o architekturze modelu AI. Wybór modelu AI zależy również od:

• Rozmiar i struktura danych.
• Złożoność dostępnego zbioru danych.
• Pożądany poziom dokładności.

W oparciu o te czynniki i rodzaj problemu do rozwiązania istnieją różne modele sztucznej inteligencji, takie jak regresja liniowa, drzewa decyzyjne AI, naiwny Bayes, losowy las, sieci neuronowe i inne.

Jeśli zatem problem dotyczy rozwiązania przetwarzania obrazu i identyfikacji obiektów, najlepszym wyborem modelu sztucznej inteligencji będą konwolucyjne sieci neuronowe (CNN).

Trenuj swój model sztucznej inteligencji.

Podstawą algorytmu sztucznej inteligencji jest szkolenie, testowanie i weryfikacja zbioru danych. Dlatego jest to najważniejszy krok w szkoleniu algorytmu sztucznej inteligencji.

Pierwszym krokiem jest proces szkolenia wstępnego. Przygotowane dane wprowadzane są do modelu w celu sprawdzenia nieprawidłowości i wykrycia potencjalnych błędów.

Dominującym błędem w modelu AI jest nadmierne dopasowanie. Oznacza to, że błąd występuje, gdy określony przeszkolony zbiór danych staje się zbyt stronniczy.

Jeden z przykładów nadmiernego dopasowania można zaobserwować w przypadku samochodów z własnym napędem i określonych zbiorów danych. Pojazdy radzą sobie lepiej przy dobrej pogodzie i na drogach, ponieważ zostały lepiej przeszkolone w oparciu o ten zbiór danych.

W rezultacie pojazdy nie sprawdzają się w ekstremalnych warunkach pogodowych i w zatłoczonych miejscach. Po zasileniu nowym zestawem danych model AI nie rozpozna zestawu danych.

Kolejnymi etapami procesu szkoleniowego są walidacja i testowanie.

Podczas gdy walidacja polega na ponownym badaniu i ocenie danych, zanim zostaną przekazane do ostatniego etapu, etap testowania polega na wdrażaniu zbiorów danych i ich funkcjonalności w rzeczywistych aplikacjach.

Etap testowania ma miejsce, gdy odpadają koła szkoleniowe, a model jest analizowany pod kątem jego działania w świecie rzeczywistym przy użyciu nieustrukturyzowanych danych.

Jeżeli nie wykona i nie zwróci oczekiwanych rezultatów, algorytm AI odsyłany jest z powrotem do etapu uczenia, a proces jest powtarzany, aż do uzyskania zadowalających wyników.

Mierz i śledź wyniki.

Test końcowy jest podstawą do śledzenia Twojego modelu AI. Algorytmy sztucznej inteligencji są mierzone przy użyciu określonych wskaźników w celu gromadzenia wyników.

Oblicz odpowiednie wskaźniki oceny, takie jak dokładność, precyzja, zapamiętywanie, wynik F1 lub błąd średniokwadratowy, w zależności od rodzaju problemu.

Ustaw cel lub wartość progową dla każdego wskaźnika, aby określić wyniki. Jeśli wyniki nie są zadowalające, wykonaj iterację i udoskonal swój algorytm w oparciu o wnioski uzyskane z monitorowania i analizy.

Zawsze testuj swój algorytm w różnych środowiskach i trenuj go do perfekcji.

Pierwsze kroki

Oczekuje się, że do 2030 r. sztuczna inteligencja wzrośnie dwudziestokrotnie – ze 100 miliardów dolarów do 2 bilionów dolarów. Każda firma, niezależnie od jej wielkości, potrzebuje algorytmu AI, aby poprawić swoją efektywność operacyjną i wykorzystać zalety technologii.