Ghidul complet al algoritmilor AI

Inteligența artificială apare în fiecare industrie și în fiecare proces, indiferent dacă sunteți în producție, marketing, depozitare sau logistică. Există zeci de exemple de AI în lumea reală.

Aceasta include cazuri tehnice de utilizare, cum ar fi automatizarea forței de muncă umane și procesele robotizate, la aplicații de bază. Veți vedea AI în motoarele de căutare, hărți și navigare, editori de text și multe altele.

Dar te-ai gândit vreodată la modul în care funcționează aceste mașini?

Sistemele AI rulează pe algoritmi, dar nu toți algoritmii AI sunt la fel . Dacă înțelegeți cum funcționează algoritmii AI, vă puteți ușura procesele de afaceri, economisind ore de lucru manual.

Acest articol va discuta despre tipurile de algoritmi AI, cum funcționează aceștia și cum să antrenezi AI pentru a obține cele mai bune rezultate.

Ce sunt algoritmii AI?

Cum funcționează algoritmii AI?

Tipuri de algoritmi AI

Sfaturi pentru a vă antrena AI

Algoritmii AI sunt instrucțiuni care permit mașinilor să analizeze date, să îndeplinească sarcini și să ia decizii. Este un subset al învățării automate care le spune computerelor să învețe și să opereze independent.

Toate sarcinile pe care AI le efectuează funcționează pe algoritmi specifici. Din momentul în care porniți sistemul și până când navigați pe internet, algoritmii AI lucrează cu alți algoritmi de învățare automată pentru a efectua și finaliza fiecare sarcină.

AI și algoritmii de învățare automată permit computerelor să prezică modele, să evalueze tendințele, să calculeze acuratețea și să optimizeze procesele.

Acest videoclip explică funcționarea algoritmilor AI și funcțiile pe care le pot îndeplini:

Dacă doriți mai multe detalii despre AI, descărcați această carte electronică gratuită despre AI generativă. De asemenea, puteți descoperi diferența dintre funcționarea inteligenței artificiale și învățarea automată.

Algoritmii AI funcționează în acest fel: identifică tiparele, recunosc comportamentele și împuternicesc mașinile să ia decizii.

Să presupunem că îi spui asistentului vocal precum Alexa sau Google Home să transmită în flux muzica ta preferată.

Algoritmul AI pe care se bazează va recunoaște și își va aminti mai întâi vocea, se va familiariza cu muzica pe care o alegeți, apoi vă va aminti și va reda muzica dvs. cea mai redată în flux doar recunoscând-o.

În mod similar, instrumentele editorului de conținut AI funcționează pe algoritmi precum modelele de generare a limbajului natural (NLG) și procesare a limbajului natural (NLP) care urmează anumite reguli și modele pentru a obține rezultatele dorite.

Aceasta nu este știință rachetă, ci o formulă simplă: „Cu cât înveți mai mult, cu atât crești mai mult.” Pe măsură ce deserviți sistemele informatice cu date bogate, algoritmii le folosesc pentru a obține cunoștințe și pentru a efectua sarcini mai eficient.

La cel mai elementar nivel, un algoritm AI colectează datele pentru antrenament și apoi le folosește pentru a-și modifica cunoștințele. Apoi, folosește aceste cunoștințe pentru a finaliza sarcinile și pentru a îmbunătăți acuratețea.

Sfat profesionist: consultați noul nostru instrument AI integrat ChatSpot pentru utilizatorii HubSpot. Cel mai recent asistent de conținut folosește IA generativă pentru a eficientiza crearea, generarea, creativitatea, gestionarea datelor, sarcinile SEO și multe altele.

Așa cum un calcul matematic are diverse formule cu același rezultat, algoritmii AI au.

Diferite cazuri de utilizare în afaceri au algoritmi și categorii diferiți. De exemplu, algoritmul utilizat în diverși chatbot-uri diferă de cei utilizați în proiectarea mașinilor cu conducere autonomă.

Există trei umbrele majore de algoritmi AI sub care se încadrează sute de alți algoritmi: învățare supravegheată, nesupravegheată și întărire. Diferența este modul în care sunt antrenați și modul în care funcționează.

1. Algoritmi de învățare supravegheată

Prima cea mai populară formă de algoritm este algoritmul de învățare supravegheată. Aceasta implică antrenarea unui model pe date etichetate pentru a face predicții sau a clasifica date noi și nevăzute.

Numele „supravegheat” înseamnă lucrul sub supravegherea seturilor de antrenament. Funcționează pur și simplu prin utilizarea ieșirii dorite pentru a valida încrucișat cu intrările date și pentru a o instrui să învețe în timp.

Acest algoritm de învățare este creat sub supravegherea unei echipe de experți dedicați și oameni de știință de date pentru a testa și a verifica erorile.

Dezvoltatorii antrenează datele pentru a atinge performanța de vârf și apoi aleg modelul cu cel mai mare rezultat.

Algoritmii de învățare supravegheată rezolvă cel mai frecvent probleme de clasificare și regresie. Exemplele din aceasta includ rețele neuronale, arbori de decizie, regresie liniară aleatorie din pădure, regresie în serie de timp și regresie logistică.

Cazuri de utilizare: specialiștii în marketing folosesc acest algoritm AI pentru a prezice vânzările în timp, pentru a mapa sentimentele clienților, pentru a urmări prețurile acțiunilor și multe altele. Alte cazuri de utilizare ale algoritmilor supravegheați implică recunoașterea textului, clasificarea obiectelor și detectarea spam-ului.

Ce ne place: Învățarea supravegheată creează și antrenează algoritmul într-o manieră scalabilă. Pentru organizații, salvează munca manuală a angajaților și creează o experiență personalizată.

Partea bună a acestui algoritm este procesul său simplu, care oferă rezultate ridicate și atrage informații precise.

2. Algoritmi de învățare nesupravegheat

Învățarea nesupravegheată utilizează date neetichetate pentru a alimenta și antrena algoritmii. În timp ce învățarea supravegheată are clase predefinite, cele nesupravegheate se antrenează și cresc prin identificarea tiparelor și formarea clusterelor în setul de date dat.

Mai simplu spus, învățarea supravegheată se face sub supraveghere umană, în timp ce învățarea nesupravegheată nu este. Algoritmul de învățare nesupravegheat folosește date brute pentru a desena tipare și pentru a identifica corelații - extragând cele mai relevante perspective.

Cele mai proeminente exemple de învățare nesupravegheată includ reducerea dimensiunilor și gruparea, care urmăresc să creeze grupuri de obiecte definite.

Cazuri de utilizare: Clustering și reducerea datelor au aplicații mai largi în biologie, chimie și extragerea datelor.

În marketing și afaceri, învățarea nesupravegheată este cel mai bine utilizată pentru segmentarea clienților - înțelegerea grupurilor de clienți și a comportamentului acestora.

Învățarea nesupravegheată își găsește aplicare în genetică și ADN, detectarea anomaliilor, imagistica și extragerea caracteristicilor în medicină.

Chiar și Google folosește învățarea nesupravegheată pentru a clasifica și afișa știri personalizate cititorilor. În primul rând, colectează milioane de știri pe diverse subiecte.

Apoi, motorul de căutare utilizează analiza cluster pentru a seta parametrii și a-i clasifica în funcție de frecvență, tipuri, propoziții și număr de cuvinte.

IA generativă desenează modele și structuri folosind modele de rețele neuronale. Cu toate acestea, nu se limitează la utilizarea doar a acestei abordări.

Utilizează diferite modele de învățare (adică învățarea nesupravegheată și semi-supravegheată) pentru a antrena și a converti datele nestructurate în modele de bază.

Ce ne place: algoritmii de învățare nesupravegheați descoperă modelele și structurile ascunse din date, facilitând învățarea nesupravegheată a caracteristicilor și detectarea anomaliilor.

Cea mai bună parte este că nu are nevoie de date etichetate - ceea ce, la rândul său, se dovedește a fi mai ieftin.

3. Învățare prin întărire

Învățarea prin întărire funcționează la fel cum o fac oamenii. Algoritmul antrenează și învață din mediu și primește feedback sub formă de recompense sau penalități pentru a-și ajusta în cele din urmă acțiunile pe baza feedback-ului.

Sursa imaginii

Învățarea prin consolidare este un ciclu continuu de feedback și acțiunile care au loc. Un agent digital este pus într-un mediu pentru a învăța, primind feedback ca recompensă sau penalizare.

Pe tot parcursul procesului, agentul încearcă să decidă și să obțină rezultatul dorit, care stă la baza feedback-ului. Dacă feedback-ul este primit ca recompensă, agentul repetă și folosește aceleași tactici în ciclul următor, îmbunătățindu-și comportamentul.

Exemple de învățare prin întărire includ Q-learning, Deep Adversarial Networks, Monte-Carlo Tree Search (MCTS) și Asynchronous Actor-Critic Agents (A3C).

Cazuri de utilizare: Învățarea prin consolidare este un algoritm utilizat pe scară largă care își găsește aplicațiile în marketing, asistență medicală, sisteme de jocuri, controlul traficului și procesarea imaginilor.

Chiar și Netflix folosește formarea de învățare prin consolidare pentru a recomanda seria utilizatorilor săi și pentru a aduce personalizare. Amazon câștigă 35% din achizițiile consumatorilor din recomandările făcute prin reinforcement learning.

Ce ne place: Principiul învățării prin întărire constă în luarea deciziilor. Datorită sistemului de recompense și penalizări, algoritmul face mai puține greșeli în etapele ulterioare.

Urmează un model după aceea bazat pe recompensa sau scorul numeric pe care îl obține.

Succesul algoritmilor dvs. AI depinde în principal de procesul de antrenament pe care îl întreprinde și de cât de des este antrenat. Există un motiv pentru care companiile gigantice de tehnologie cheltuiesc milioane pentru a-și pregăti algoritmii AI.

Cu toate acestea, costul antrenării AI este substanțial. De exemplu, antrenarea unui model AI mare, cum ar fi GPT-3 s-a ridicat la 4 milioane de dolari, după cum a raportat CNBC.

Chiar și algoritmul pe care se bazează motorul de recomandare al Netflix a fost estimat să coste în jur de 1 milion de dolari.

La urma urmei, este cea mai substanțială parte a ciclului de viață al sistemului tău AI. Procesele și cele mai bune practici pentru antrenarea algoritmului dvs. AI pot varia ușor în funcție de diferiți algoritmi.

Sursa imaginii

Iată cele mai bune sfaturi pentru a vă instrui și a implementa algoritmii dvs. AI.

Determinați cazurile de utilizare.

Baza pentru crearea și antrenamentul modelului dvs. AI este problema pe care doriți să o rezolvați. Având în vedere situația, puteți determina fără probleme de ce tip de date are nevoie acest model AI.

Gigantul alimentar McDonald's dorea o soluție pentru crearea de meniuri digitale cu prețuri variabile în timp real. Pe măsură ce clientul plasează comanda, prețul fiecărui produs va depinde de condițiile meteorologice, cerere și distanță.

Un alt caz de utilizare în care au încorporat folosind AI sunt recomandările bazate pe ordine. Să presupunem că cineva plasează o comandă pentru o salată. Modelul AI detectează și sugerează includerea unei băuturi sănătoase la masă.

Este imperativ să vezi cum colegii tăi sau concurenții tăi au folosit algoritmii AI în rezolvarea problemelor pentru a înțelege mai bine cum poți și tu.

Colectați și pregătiți datele dvs.

Sistemele de inteligență artificială au nevoie de date pentru a prospera și a crește la fel de mult cât oamenii au nevoie de aer.

Condiția prealabilă pentru formarea algoritmului AI este colectarea și pregătirea datelor dvs. Prin date, ne referim la datele brute care vor fi folosite ca bază pentru antrenamentul algoritmului AI.

Majoritatea organizațiilor care adoptă algoritmi AI se bazează pe aceste date brute pentru a-și alimenta sistemele digitale. Companiile adoptă metode de colectare a datelor, cum ar fi web scraping și crowdsourcing, apoi folosesc API-uri pentru a extrage și a utiliza aceste date.

Dar simpla colectare a datelor nu este suficientă. Următorul pas crucial este preprocesarea și pregătirea datelor, care implică curățarea și formatarea datelor brute.

Instagram folosește procesul de extragere a datelor prin preprocesarea datelor date în funcție de comportamentul utilizatorului și trimiterea de recomandări pe baza datelor formatate.

Selectați modelul dvs. AI.

Dezvoltatorii trebuie să-și aleagă modelul pe baza tipului de date disponibile - modelul care poate rezolva eficient problemele lor direct. Potrivit lui Oberlo, aproximativ 83% dintre companii pun accentul pe înțelegerea algoritmilor AI.

Selecția modelului depinde dacă ați etichetat, neetichetat sau date pe care le puteți furniza pentru a obține feedback de la mediu.

Cu toate acestea, alți factori decid arhitectura modelului AI. Alegerea modelului AI depinde și de:

• Dimensiunea și structura datelor.
• Complexitatea setului de date disponibil.
• Nivelul de precizie dorit.

Pe baza acestor factori și a tipului de problemă care trebuie rezolvată, există diverse modele AI, cum ar fi regresia liniară, IA pentru arbori de decizie, Bayes naiv, pădure aleatorie, rețele neuronale și multe altele.

Deci, dacă problema este legată de rezolvarea procesării imaginilor și a identificării obiectelor, cea mai bună alegere de model AI ar fi rețelele neuronale convoluționale (CNN).

Antrenează-ți modelul AI.

Baza algoritmului tău AI se bazează pe instruirea, testarea și validarea setului de date. Prin urmare, este cel mai important pas în antrenamentul algoritmului AI.

Primul pas este procesul de instruire inițială. Datele pregătite sunt introduse în model pentru a verifica anomalii și pentru a detecta erori potențiale.

Eroarea predominantă în modelul AI este supraadaptarea. Aceasta înseamnă că eroarea apare atunci când un anumit set de date antrenat devine prea părtinitor.

Un exemplu de supraadaptare este observat în mașinile cu conducere autonomă cu un anumit set de date. Vehiculele au performanțe mai bune pe vreme senină și pe drumuri, deoarece au fost instruite mai mult pe acel set de date.

În consecință, vehiculele nu reușesc să funcționeze în condiții meteorologice extreme și în locuri aglomerate. Când este alimentat cu un nou set de date, modelul AI nu va recunoaște setul de date.

Etapele următoare în procesul de instruire sunt validarea și testarea.

În timp ce validarea reexaminează și evaluează datele înainte de a fi împinsă în etapa finală, etapa de testare implementează seturile de date și funcționalitățile acestora în aplicații din lumea reală.

Etapa de testare este atunci când roțile de antrenament se desprind, iar modelul este analizat cu privire la modul în care funcționează în lumea reală folosind datele nestructurate.

Dacă nu reușește să efectueze și să returneze rezultatele dorite, algoritmul AI este trimis înapoi la etapa de antrenament, iar procesul se repetă până când produce rezultate satisfăcătoare.

Măsurați și urmăriți rezultatele.

Testul final este baza urmăririi modelului dvs. AI. Algoritmii AI sunt măsurați folosind valori specifice pentru a obține rezultate.

Calculați valorile de evaluare relevante, cum ar fi acuratețea, precizia, reamintirea, scorul F1 sau eroarea medie pătratică, în funcție de tipul problemei dvs.

Setați un obiectiv sau o valoare prag pentru fiecare valoare pentru a determina rezultatele. Dacă rezultatele nu sunt satisfăcătoare, repetați și rafinați algoritmul pe baza informațiilor obținute din monitorizare și analiză.

Testează-ți întotdeauna algoritmul în diferite medii și antrenează-le la perfecțiune.

Noțiuni de bază

Se preconizează că inteligența artificială va crește de douăzeci de ori până în 2030 - de la 100 de miliarde de dolari la 2 trilioane de dolari. Fiecare afacere, indiferent de dimensiunea sa, are nevoie de un algoritm AI pentru a-și îmbunătăți eficiența operațională și pentru a profita de beneficiile tehnologiei.