Schritt-für-Schritt-Methoden zum Erstellen Ihres eigenen KI-Systems heute

Einführung

KI oder künstliche Intelligenz ist ein heißes Thema in der Welt der Technologie, insbesondere angesichts des ganzen Hypes um sie herum. Angesichts des ganzen Hypes wird es zwingend notwendig, grundlegende Fragen zu beantworten, wie z . B. wie erstellt man eine KI ? Oder wie baut man ein KI-System ? Wir würden diese beiden Fragen in einer sehr nicht-technischen, leicht verständlichen Sprache diskutieren und erklären, um ein grundlegendes Verständnis des Begriffs Künstliche Intelligenz zu vermitteln.

Die Schritte zum Aufbau einer KI

Bevor wir in den konkreten Fall eintauchen, ist es ebenso wichtig zu verstehen, dass sich der Aufbau eines KI-Systems stark von der traditionellen Programmierung unterscheidet, da die KI dazu neigt, automatisch Verbesserungen an der Software vorzunehmen.

Außerdem ist es wichtig zu verstehen, dass die Herstellung oder der Bau eines KI-Systems nicht nur an Kosten, sondern auch an Komplexität gesunken ist. Ein Beispiel ist Amazon Machine Learning für eine einfach zu handhabende KI, die Produkte im Katalog automatisch klassifiziert, indem sie die Beschreibung des Produkts als Datensatz verwendet.

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Nachfolgend sind die Schritte zum Erstellen eines KI-Systems aufgeführt:

1. Problemidentifikation

Der allererste Schritt bei der Erstellung eines soliden KI-Systems besteht darin, das vorliegende Problem zu identifizieren. Stellen Sie Fragen wie „Welches Ergebnis ist erwünscht?“ und „Welches Problem wird hier versucht zu lösen?“ Eine andere Sache, die man im Auge behalten muss, ist, dass KI kein Allheilmittel ist. Es ist lediglich ein Werkzeug, das verwendet werden könnte, um die Probleme zu lösen. Viele verschiedene Techniken könnten verwendet werden, um ein bestimmtes Problem mit KI zu lösen.

2. Vorbereitung der Daten

Man könnte meinen, dass die langen Codezeilen, die dem verwendeten Algorithmus entsprechen, das Rückgrat eines jeden soliden KI-Systems sind. In Wirklichkeit ist es nicht. Daten sind ein wesentlicher Bestandteil jedes KI-Toolkits. Es ist üblich, dass der Datenwissenschaftler über 80 % der Zeit damit verbringt, die Daten zu bereinigen , zu prüfen, zu organisieren und für die Verwendung vorzubereiten, bevor er auch nur eine einzige Codezeile schreibt.

Daher müssen vor dem Ausführen eines Modells die Daten auf Inkonsistenzen überprüft, Beschriftungen hinzugefügt, eine chronologische Reihenfolge festgelegt werden und so weiter. Es ist allgemein bekannt, dass je mehr Nachrichten man den Daten gibt, desto wahrscheinlicher werden sie das vorliegende Problem lösen.

Es gibt hauptsächlich zwei Arten von Daten, nämlich strukturierte und unstrukturierte.

• Strukturierte Daten : Die Daten, die ein festes Format haben, um sicherzustellen, dass sie konsistent bleiben, werden als strukturierte Daten bezeichnet.
• Unstrukturierte Daten: Jede Form von Daten, die kein festes Format haben, wie Bilder, Audiodateien usw., werden als unstrukturierte Daten klassifiziert.

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3. Auswahl eines Algorithmus

Jetzt kommt der Kern oder der beste Teil beim Aufbau eines KI-Systems. Ohne auf die technischen Details einzugehen, gibt es immer noch ein paar grundlegende Dinge, die für den Aufbau eines KI-Systems bekannt sein müssen. Je nach Art des Lernens kann der Algorithmus seine Form ändern. Es gibt im Wesentlichen zwei Arten des Lernens, wie unten aufgeführt:

• Überwachtes Lernen : Wie der Name schon sagt, beinhaltet das überwachte Lernen, dass der Maschine ein Datensatz gegeben wird, auf dem sie sich selbst trainiert, um die erforderlichen Ergebnisse für den Testdatensatz bereitzustellen. Jetzt sind mehrere überwachte Lernalgorithmen verfügbar, nämlich SVM (Support Vector Machine) , logistische Regression, Random Forest-Generierung, naive Bayes-Klassifizierung usw. Eine hervorragende Möglichkeit, das überwachte Lernen der Klassifizierung zu verstehen, wäre zu wissen, ob unser endgültiges Ziel war Einblick in ein bestimmtes Darlehen zu gewinnen, insbesondere wenn es sich bei dem gesuchten Wissen um die Ausfallwahrscheinlichkeit des Darlehens handelt.

Andererseits würde der Regressionstyp des überwachten Lernens verwendet werden, wenn unser Ziel darin besteht, einen Wert zu erhalten. Der Wert könnte in diesem Fall der Betrag sein, der verloren gehen könnte, wenn das Darlehen ausfällt.

• Unüberwachtes Lernen: Diese Art des Lernens unterscheidet sich vom überwachten Lernen aufgrund der Art der Algorithmen. Diese Kategorien können als Clustering klassifiziert werden, bei dem der Algorithmus versucht, Dinge zu gruppieren ; Assoziation, wo es gerne die Verbindungen zwischen den Objekten findet; und Dimensionsreduktion, wobei die Anzahl der Variablen reduziert wird, um das Rauschen zu verringern.

4. Training der Algorithmen

Ein entscheidender Schritt, um die Genauigkeit des Modells sicherzustellen, ist das Training des gewählten Algorithmus. Nach der Auswahl eines Algorithmus ist das Training des Algorithmus also der nächste logische Schritt beim Aufbau des KI-Systems. Obwohl es keine Standardmetriken oder internationale Schwellenwerte für die Modellgenauigkeit gibt, ist es dennoch wichtig, ein Genauigkeitsniveau innerhalb des ausgewählten Rahmens beizubehalten.

Training und Umschulung sind der Schlüssel zum Aufbau eines funktionierenden KI-Systems, da es natürlich ist, dass man den Algorithmus möglicherweise umschulen muss, falls die gewünschte Genauigkeit nicht erreicht wird.

5. Auswahl der besten Sprache für KI

Wir haben eine Vielzahl von Optionen zur Auswahl, wenn es um die Wahl der Sprache geht; wir beschließen, den Code zu schreiben und unsere KI-Systeme zu bauen. Es gibt viele Sprachen, wie das klassische C++, Java und modernere Sprachen wie Python und R. Python und R sind bei weitem die beliebtesten Methoden zum Schreiben des Codes zum Erstellen von KI-Systemen.

Die Begründung für die Wahl ist einfach. Sowohl R als auch Python verfügen über umfangreiche Bibliotheken für maschinelles Lernen, die zum Erstellen ihrer Modelle verwendet werden können. Ein guter Satz von Bibliotheken bedeutet, dass man weniger Zeit mit dem Schreiben der Algorithmen und mehr Zeit mit dem eigentlichen Erstellen des KI-Modells verbringen würde. Die NTLK- oder Natural Language Toolkit-Bibliothek in Python ist eine nützliche Bibliothek, die Benutzern Zugriff auf vorgefertigten Code gibt, anstatt sie dazu zu bringen, alles von Grund auf neu zu schreiben.

6. Plattformauswahl

Die Wahl der Plattform, die Ihnen alle Dienste bietet, die Sie zum Aufbau Ihrer KI-Systeme benötigen, anstatt alles, was Sie benötigen, separat kaufen zu müssen, ist sehr wichtig. Vorgefertigte Plattformen wie Machine Learning as a Service waren eine sehr wichtige und nützliche Struktur, um maschinelles Lernen zu verbreiten.

Diese Plattformen wurden entwickelt, um den Prozess des maschinellen Lernens zu vereinfachen und das Erstellen der Modelle zu erleichtern. Beliebte Plattformen wie Microsoft Azure Machine Learning, Google Cloud Prediction API, TensorFlow usw. helfen dem Benutzer bei Themen wie Datenvorverarbeitung, Modelltraining und Bewertungsvorhersage.

Fazit

Der Bereich der KI oder künstlichen Intelligenz zeigt für viele Entwickler da draußen viel Spielraum. Allerdings steckt diese Technologie noch in den Kinderschuhen. Abgesehen davon entwickelt sich das Gebiet der KI sehr schnell, und in naher Zukunft besteht die große Möglichkeit, dass die KI sehr komplexe Aufgaben übernehmen könnte. So erhalten Sie Antworten auf Fragen wie die Erstellung einer KI ? und die Erstellung eines KI-Systems ? wird wichtiger denn je.

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