Introduksjon til kunstig intelligens

Kunstig intelligens er en evne til å designe smarte maskiner eller til å utvikle programvare for selvlærende programvare som imiterer trekkene til det menneskelige sinnet som resonnement, problemløsing, planlegging, optimal beslutningstaking, sensoriske oppfatninger osv. Kapasiteten til kunstige intelligente tilnærminger til å utkonkurrere menneskelige handlinger med tanke på kunnskapsoppdagelse fikk oppmerksomhet fra næringsliv og forskersamfunn over hele verden, og dette fagfeltet var vitne til rask fremgang de siste to tiårene. la oss komme videre i denne introduksjonen til artikkel om kunstig intelligens.

Hovedkomponenter og kjennetegn ved kunstig intelligens

I avsnittet Over har vi studert Introduksjon til kunstig intelligens. Nå går vi videre med komponentene eller rammene som i vesentlig grad bidrar til implementering av forskjellige intelligente systemer er som følger:

1. Funksjonsteknikk

Prosessen med å identifisere et minimalt sett med informative funksjoner eller attributter fra det medfølgende datasettet kalles funksjonsekstraksjon. Ytelsen til maskinlæringsprosesser kan forbedres ved å velge riktig meningsfylt sett med funksjoner. Den effektive ekstraksjonsprosessen sikrer

  1. Reduksjon av forstyrrelsesgraden, kalt entropi mens man klassifiserer datasett basert på utvalgte funksjoner. Med andre ord, dette optimale settet med funksjoner maksimerer informasjonsgevinsten.
  2. Null korrelasjon mellom funksjonene og oppnår dermed uavhengighet og minimalitet av funksjonssettet. Dette målet oppnås ved bruk av teknikker som Principal Component Analysis (PCA), Gram-Schmidt ortogonaliseringsprosess, etc.

2. Kunstige nevrale nettverk

Et nevralt nettverk består av vektede sammenkoblinger mellom settet med databehandlingsnoder i påfølgende lag. De optimale vektene på forbindelser trekkes ut i læringsfasen ved å justere dem i henhold til den vanlige vektdelingsstrategien og i samsvar med tilbakemeldingene som er mottatt fra den implementerte bakoverutbredelsesalgoritmen. Teknisk beregner hver node den vektede summen av verdier som er propagert til inndataene. Kriteriene for beregne verdier for fremføring til neste lag reguleres av aktiveringsfunksjoner. Etter en serie med epoker, som utgjør feed-forward og back-propagation stadier, vekter og andre nettverksparametere konvergerer de til optimale verdier som ender opp med den mest passende modellen. Mest brukte kunstige nevrale nettverk er:

  1. Convolutional Neural Networks (CNN) konvolverer den mottatte inngangen med de lærte romlige filtre / mønstre for å identifisere funksjoner i konvolusjonssjiktet. Disse signalene blir sendt videre til neste lag som er fullstendig koblet til å utføre gjenkjennelsesoppgaver.
  2. Robustheten av konvolusjon til translasjonsvariasjoner gir anerkjennelse eller merking av funksjoner effektivt, og denne tilnærmingen blir mye brukt i applikasjoner for bildegjenkjenning.
  3. Recurrent Neural Networks (RNN) bruker Long Term Short Memory (LTSM) for smart estimering av ukjente verdier fra den gitte serien med tidligere data.

3. Dyp læring

Dyp læringsarkitektur har mer skjulte lag mellom input- og output-laget sammenlignet med kunstige nevrale nettverk. Denne arkitektoniske endringen letter den dype læringsrammen for å utføre automatisk funksjonsekstraksjon sammen med klassifiseringslæring. Disse modellene bruker veiledet læring å trene med godt merkede datasett. Til tross for iboende kompleksitet i arkitekturen med mange skjulte lag, kan læringstiden for modellen reduseres drastisk ved bruk av høyytelses-parallelle databehandlings-GPUer

Bruksområder for kunstig intelligens

Som vi allerede har lært om Introduksjon til kunstig intelligens, så nå diskuterer vi teoriene og metodene relatert til AI revolusjonerte alle felt inkludert detaljhandel, finans, romforskning, helsevesen, forbrukerelektronikk, biler, etc. Detaljer for noen få applikasjoner er som nedenfor:

  • Etisk genredigering

Forestillingen om personlig medisinsk behandling for å behandle sykdommer eller lidelser forårsaket på grunn av genmutasjoner oppnås ved nettopp å forstå den genetiske planen til pasienten. Analysen for å identifisere rekkefølgen på nukleotider kalles Genome Sequencing. Med innsikten fra genomsekvensering vil mottakelige mutasjoner bli identifisert for å foreskrive en pasientspesifikk behandlingslinje.

  • Intelligent Disaster Response-system

Moderne redningssystemer bruker AI-drevne droner, roboter, sensorer for raskt å samle presis informasjon om skadeomfanget, den eksakte plasseringen av fangede ofre, topografiske detaljer om landskapet i krisetider. Intelligente systemer hjelper redningsarbeidere med å identifisere nærmeste og sikreste monteringspunkter mens de evakuerer mennesker fra katastrofetreffte områder. AI-utstyrte moduler for katastrofestyring stimulerer effektivt mock-katastrofemaskiner for å identifisere potensielt utsatte steder, for å planlegge forholdsregler, for å overvåke og styre ressursfordelingen sømløst.

  • Anbefalingssystemer

De beste anbefalingssystemene identifiserer eller forutsier brukernes preferanser til elementer basert på vareprofil og konklusjoner om brukernes oppførsel. Brukernes vilje til ulike elementer er representert som bruker-elementpar i bruksmatrisen. De to måtene å oppdage brukernes svar på elementer på er

  1. Innholdsbaserte anbefalinger forstår brukernes interesse basert på rangeringer / tilbakemeldinger som er gitt for noen få artikler, og foreslår lignende elementer som dem.
  2. Samarbeidsfiltrering fokuserer på å identifisere lignende brukere og anbefaler elementer foretrukket av lignende andre brukere.

Matematisk er den representerte bruksmatrisen sparsom, og anbefalingsalgoritmen tar sikte på å utlede de ukjente / tapte oppføringene fra de få kjente verdiene ved bruk av grupperingsalgoritmer og matrisefaktoriseringsmetoder som singular value deomposition (SVD), etc.

Fordeler med kunstig intelligens

Som vi allerede har lært om introduksjonen til kunstig intelligens, så la oss få vite om fordelene ved kunstig intelligens og fordelene som tilbys av AI-oppgraderte moduler inkluderer:

  • Minimal menneskelig intervensjon

AI-drevne systemer er de best egnede løsningene i miljøene, der det er mer sannsynlig at menneskeliv er under risiko. Få eksempler på slike scenarier er romutforskning, forsvarsoperasjon som bombeoppblåsing, arbeidsplasser preget av intens varme, gruvedrift osv.

  • Raskere og nøyaktig

Ytelsen til veltrente AI-aktiverte applikasjoner reduserer drastisk sjansen for menneskelige feil å krype inn. Disse AI-versjonene viste seg å være raskere på beregningsdyre oppgaver, spesielt innen vitenskapelig forskning og tidkrevende oppgaver. De fleste rutinemessige, trivielle og repeterende oppgaver kan automatiseres med riktig AI-drevet teknologi for å forbedre driftseffektiviteten.

utfordringer

I over seksjonen av Introduksjon til kunstig intelligens har vi lært om egenskaper, anvendelse og fordeler. Nå går vi videre med utfordringene med kunstig intelligens:

  • Behov for Massive Data Corpus

Generelt lærer intelligente systemer, før de blir distribuert som en løsning i den virkelige verden, en optimalisert modell ved hjelp av en stor mengde data mens du trener og validerer. Tilgjengeligheten av enorme datamengder og muligheten til å håndtere det er de viktigste begrensningene for at konvensjonelle systemer og programvare kan utvikle seg etter hvert som AI-aktiverte utgaver. Behovet for sofistikerte modelleringsteknikker som kan estimere modellparametrene med høy presisjon ved bruk av begrensede dataprøver, er nært forestående.

  • Multimodale interaksjoner

Effektiviteten og presisjonen i persepsjonsbaserte gjenkjennelsesapplikasjoner, som omfatter datavisjonsmetoder, kan forbedres ved å utnytte muligheten til å tolke og behandle flere datamodus samtidig. Dette gjør at anerkjennelsesparadigmet ideelt kan etterligne menneskelig intelligens som fungerer i forbindelse med forskjellige sanser som berøring, syn, hørsel, etc.

  • Utover menneskelig kontroll

Med den eksepsjonelle evnen til AI-teknologi til å forstå og lære enorme biblioteker med informasjon i raskere tempo, er det få truende tilfeller der et AI-rammeverk fikk emosjonell kvotient og overgikk ekstremitetene i menneskets logiske tenkning. I slike uregulerte tilfeller, den uvanlige oppførselen hvis AI-systemer ville føre til uopprettelig katastrofe.

Anbefalte artikler

Dette har vært en guide for Introduksjon til kunstig intelligens. Her har vi diskutert kjennetegn, applikasjoner og fordeler ved kunstig intelligens. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -

  1. Kunstig intelligens vs menneskelig intelligens
  2. Karrierer innen kunstig intelligens
  3. Maskinlæring vs kunstig intelligens
  4. Business Intelligence vs Big Data
  5. Introduksjon til kunstig intelligensverktøy
  6. Kunstige etterretningsfirmaer
  7. Viktigheten av kunstig intelligens
  8. Topp 6 sammenligninger mellom CNN vs RNN
  9. Kunstig intelligens teknikker

Kategori:

Stor Data