Méthodes étape par étape pour créer votre propre système d'IA aujourd'hui

introduction

L'IA ou l'intelligence artificielle est un sujet brûlant dans le monde de la technologie, surtout compte tenu de tout le battage médiatique qui l'entoure. Vu tout le battage médiatique, il devient impératif de répondre à des questions fondamentales comme comment créer une IA ? Ou, comment construire un système d'IA ? Nous discuterions et expliquerions ces deux questions dans un langage très non technique et facile à comprendre pour aider à faire une compréhension fondamentale du terme intelligence artificielle.

Les étapes pour construire une IA

Avant de plonger dans le vif du sujet, il est tout aussi important de comprendre que la construction d'un système d'IA est très différente de ce qu'est la programmation traditionnelle, car l'IA a tendance à apporter automatiquement des améliorations au logiciel.

En outre, il est impératif de comprendre que la fabrication ou la construction d'un système d'IA a non seulement diminué en coût mais aussi en complexité. Un exemple est Amazon Machine Learning d'une IA facile à utiliser, qui classe automatiquement les produits dans le catalogue en utilisant la description du produit comme ensemble de données.

Apprenez la formation en apprentissage automatique des meilleures universités du monde. Gagnez des programmes de maîtrise, Executive PGP ou Advanced Certificate pour accélérer votre carrière.

Vous trouverez ci-dessous les étapes à suivre pour créer un système d'IA :

1. Identification du problème

La toute première étape de la création d'un système d'IA solide consiste à identifier le problème en question. Posez des questions comme "Quel résultat est souhaité?" » et « quel est le problème que l'on tente de résoudre ici ? Une autre chose qu'il faut garder à l'esprit est que l'IA n'est pas une panacée. C'est simplement un outil qui pourrait être utilisé pour résoudre les problèmes. De nombreuses techniques différentes pourraient être utilisées pour résoudre un problème particulier avec l'IA.

2. Préparation des données

On pourrait penser que les longues lignes de code correspondant à l'algorithme utilisé sont l'épine dorsale de tout système d'IA sonore. En réalité, ce n'est pas le cas. Les données sont un élément crucial de toute boîte à outils d'IA. Il est habituel pour le scientifique des données de passer plus de 80 % du temps à nettoyer , vérifier, organiser et rendre les données utilisables avant d'écrire ne serait-ce qu'une seule ligne de code.

Ainsi, avant l'exécution de tout modèle, les données doivent être vérifiées pour les incohérences, des étiquettes doivent être ajoutées, un ordre chronologique doit être défini, etc. Il est généralement connu que plus on donne de messages aux données, plus il est probable que cela résoudra le problème en question.

Il existe principalement deux types de données, à savoir structurées et non structurées.

• Données structurées : Les données qui ont un format fixe pour assurer leur cohérence sont appelées données structurées.
• Données non structurées : Toute forme de données qui n'a pas de format fixe, comme les images, les fichiers audio, etc. est classée comme données non structurées.

Lisez à propos de: Salaire de Data Scientist en Inde

3. Choisir un algorithme

Vient maintenant le cœur ou la meilleure partie de la construction d'un système d'IA. Sans trop approfondir les détails techniques, il reste encore quelques éléments fondamentaux à connaître pour construire un système d'IA. Selon le type d'apprentissage, l'algorithme peut changer la forme qu'il prend. Il existe principalement deux façons d'apprendre, comme indiqué ci-dessous:

• Apprentissage supervisé : comme son nom l'indique, l'apprentissage supervisé implique que la machine reçoive un ensemble de données sur lequel elle s'entraînerait à fournir les résultats requis sur l'ensemble de données de test. Maintenant, il existe plusieurs algorithmes d'apprentissage supervisé disponibles, à savoir SVM (Support Vector Machine) , la régression logistique, la génération de forêts aléatoires, la classification naïve de Bayes, etc. Une excellente façon de comprendre l'apprentissage supervisé de la classification serait de savoir si notre objectif final était pour avoir un aperçu sur un prêt particulier, surtout si la connaissance que nous recherchons est la probabilité que le prêt ne soit pas remboursé.

D'autre part , le type de régression de l'apprentissage supervisé serait utilisé si notre objectif était d'obtenir une valeur. La valeur, dans ce cas, pourrait être le montant qui pourrait être perdu en cas de défaut de paiement du prêt.

• Apprentissage non supervisé : ce type d'apprentissage diffère de l'apprentissage supervisé en raison des types d'algorithmes. Ces catégories peuvent être classées comme clustering, où l' algorithme essaie de regrouper les choses ; l'association, où il aime trouver les liens entre les objets ; et la réduction de la dimensionnalité, où il réduit le nombre de variables pour diminuer le bruit.

4. Entraînement des algorithmes

Une étape cruciale pour assurer l'exactitude du modèle est la formation de l'algorithme choisi. Ainsi, après avoir sélectionné un algorithme, la formation de l'algorithme est la prochaine étape logique dans la construction du système d'IA. Bien qu'il n'y ait pas de mesures standard ou de seuils internationaux de précision du modèle, il est toujours essentiel de maintenir un niveau de précision dans le cadre qui a été sélectionné.

La formation et le recyclage sont la clé pour construire un système d'IA fonctionnel, car il est naturel que l'on doive recycler l'algorithme au cas où la précision souhaitée ne serait pas atteinte.

5. Choisir le meilleur langage pour l'IA

Nous avons une variété d'options à choisir quand il s'agit de choisir la langue ; nous décidons d'écrire le code et de construire nos systèmes d'IA. Il existe de nombreux langages, comme le C++ classique, Java et des langages plus modernes comme Python et R. Python et R sont de loin les choix les plus populaires pour écrire le code de construction des systèmes d'IA.

Le raisonnement derrière le choix est simple. R et python disposent tous deux de vastes bibliothèques d'apprentissage automatique que l'on peut utiliser pour créer leurs modèles. Avoir un bon ensemble de bibliothèques signifie que l'on passerait moins de temps à écrire les algorithmes et plus de temps à construire le modèle d'IA. La bibliothèque NTLK ou la bibliothèque de boîtes à outils de langage naturel en python est une bibliothèque utile qui donne aux utilisateurs l'accès à du code pré-écrit au lieu de leur faire tout écrire à partir de zéro.

6. Sélection de la plate-forme

Choisir la plate-forme qui vous fournit tous les services nécessaires pour construire vos systèmes d'IA au lieu de vous obliger à acheter tout ce dont vous avez besoin séparément est très crucial. Les plates-formes prêtes à l'emploi comme l'apprentissage automatique en tant que service ont été une structure très importante et utile pour aider à diffuser l'apprentissage automatique.

Ces plates-formes sont conçues pour faciliter le processus d'apprentissage automatique et faciliter la création de modèles. Les plates-formes populaires telles que Microsoft Azure Machine Learning, l'API Google Cloud Prediction, TensorFlow, etc. aident l'utilisateur à résoudre des problèmes tels que le prétraitement des données, la formation de modèles et la prédiction d'évaluation.

Conclusion

Le domaine de l'IA ou de l'intelligence artificielle montre beaucoup de possibilités pour de nombreux développeurs. Cependant, cette technologie n'en est encore qu'à ses balbutiements. Cela étant dit, le domaine de l'IA se développe à un rythme très rapide et, dans un proche avenir, il est fort possible que l'IA puisse continuer à effectuer des tâches très complexes. Ainsi, obtenir une réponse à des questions comme comment créer une IA ?, et, comment construire un système d'IA ? devient plus important que jamais.

Si vous avez la passion et que vous souhaitez en savoir plus sur l'intelligence artificielle, vous pouvez suivre le diplôme PG d'IIIT-B & upGrad en apprentissage automatique et en apprentissage en profondeur qui offre plus de 400 heures d'apprentissage, des sessions pratiques, une assistance au travail et bien plus encore.