Metodi passo-passo per costruire oggi il tuo sistema di intelligenza artificiale

introduzione

L'intelligenza artificiale o l'intelligenza artificiale è un argomento caldo nel mondo della tecnologia, soprattutto considerando tutto il clamore che lo circonda. Dato tutto il clamore, diventa imperativo rispondere a domande fondamentali come come creare un'IA ? Oppure, come costruire un sistema di intelligenza artificiale ? Discuteremmo e spiegheremmo entrambe queste domande in un linguaggio molto non tecnico e di facile comprensione per aiutare a capire le basi del termine Intelligenza Artificiale.

I passaggi per costruire un'IA

Prima di entrare nel vivo del caso in questione, è altrettanto importante capire che costruire un sistema di intelligenza artificiale è molto diverso da quello che è la programmazione tradizionale perché l'intelligenza artificiale tende a apportare miglioramenti al software automaticamente.

Inoltre, è imperativo comprendere che realizzare o costruire un sistema di intelligenza artificiale non solo è diminuito in termini di costi, ma anche di complessità. Un esempio è Amazon Machine Learning di un'intelligenza artificiale facile da usare, che classifica automaticamente i prodotti nel catalogo utilizzando la descrizione del prodotto come set di dati.

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Di seguito sono elencati i passaggi su come costruire un sistema di intelligenza artificiale:

1. Identificazione del problema

Il primo passo nella creazione di un sistema di intelligenza artificiale sano è identificare il problema in questione. Poni domande come "quale risultato si desidera?" e "qual è il problema che si sta tentando di risolvere qui?" Un'altra cosa da tenere a mente è che l'IA non è una panacea. È semplicemente uno strumento che potrebbe essere utilizzato per risolvere i problemi. Molte tecniche diverse potrebbero essere utilizzate per risolvere un particolare problema con l'IA.

2. Preparazione dei dati

Si potrebbe pensare che le lunghe righe di codice corrispondenti all'algoritmo utilizzato siano la spina dorsale di qualsiasi sistema di IA del suono. In realtà, non lo è. I dati sono una parte cruciale di qualsiasi toolkit di intelligenza artificiale. È normale che il data scientist passi oltre l'80% del tempo a pulire , controllare, organizzare e adattare i dati all'uso prima di scrivere anche una singola riga di codice.

Pertanto, prima di eseguire qualsiasi modello, è necessario verificare la presenza di incongruenze nei dati, aggiungere etichette, definire un ordine cronologico e così via. È generalmente noto che più messaggi si inviano ai dati, più è probabile che risolveranno il problema in questione.

Esistono principalmente due tipi di dati, ovvero strutturati e non strutturati.

• Dati strutturati : i dati che hanno un formato fisso per garantire che rimanga coerente sono chiamati dati strutturati.
• Dati non strutturati: qualsiasi forma di dati che non ha un formato fisso, come immagini, file audio, ecc. è classificata come dati non strutturati.

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3. Scelta di un algoritmo

Ora arriva il nucleo o la parte migliore della creazione di un sistema di intelligenza artificiale. Senza approfondire i dettagli tecnici, ci sono ancora alcune cose fondamentali che devono essere conosciute per costruire un sistema di intelligenza artificiale. In base al tipo di apprendimento, l'algoritmo può cambiare la forma che assume. Esistono principalmente due modalità di apprendimento, elencate di seguito:

• Apprendimento supervisionato : come suggerisce il nome, l'apprendimento supervisionato prevede che la macchina riceva un set di dati su cui si formerebbe per fornire i risultati richiesti sul set di dati del test. Ora sono disponibili diversi algoritmi di apprendimento supervisionato, vale a dire SVM (Support Vector Machine) , Regressione logistica, generazione di foreste casuali, classificazione ingenua di Bayes, ecc. Un modo eccellente per comprendere l'apprendimento supervisionato della classificazione sarebbe sapere se il nostro obiettivo finale fosse per ottenere informazioni dettagliate su un particolare prestito, soprattutto se la conoscenza che cerchiamo è la probabilità che il prestito vada in default.

D'altra parte , se il nostro obiettivo fosse quello di ottenere un valore, verrebbe utilizzato il tipo di regressione dell'apprendimento supervisionato. Il valore, in questo caso, potrebbe essere l'importo che si potrebbe perdere se il prestito è inadempiente.

• Apprendimento non supervisionato: questo tipo di apprendimento differisce dall'apprendimento supervisionato a causa dei tipi di algoritmi. Queste categorie possono essere classificate come clustering, in cui l' algoritmo cerca di raggruppare le cose ; associazione, dove gli piace trovare i collegamenti tra gli oggetti; e la riduzione della dimensionalità, dove riduce il numero di variabili per diminuire il rumore.

4. Addestrare gli algoritmi

Un passaggio cruciale per garantire l'accuratezza del modello è il training dell'algoritmo scelto. Quindi, dopo aver selezionato un algoritmo, il training dell'algoritmo è il passaggio logico successivo nella creazione del sistema di intelligenza artificiale. Sebbene non esistano metriche standard o soglie internazionali di accuratezza del modello, è comunque essenziale mantenere un livello di accuratezza all'interno del quadro che è stato selezionato.

L'addestramento e la riqualificazione sono la chiave per costruire un sistema di intelligenza artificiale funzionante perché è naturale che si debba riqualificare l'algoritmo nel caso in cui non si raggiunga la precisione desiderata.

5. Scegliere la lingua migliore per l'IA

Abbiamo una varietà di opzioni tra cui scegliere quando si tratta di scegliere la lingua; decidiamo di scrivere il codice e costruire i nostri sistemi di intelligenza artificiale. Ci sono molti linguaggi là fuori, come il classico C++, java e linguaggi più moderni come python e R. Python e R sono di gran lunga le scelte più popolari per scrivere il codice per costruire i sistemi di intelligenza artificiale.

Il ragionamento alla base della scelta è semplice. Sia R che Python hanno ampie librerie di machine learning che è possibile utilizzare per costruire i propri modelli. Avere un buon set di librerie significa spendere meno tempo a scrivere gli algoritmi e più tempo a costruire effettivamente il modello di intelligenza artificiale. NTLK o la libreria del toolkit in linguaggio naturale in Python è un'utile libreria che offre agli utenti l'accesso al codice pre-scritto invece di far loro scrivere tutto da zero.

6. Selezione della piattaforma

Scegliere la piattaforma che ti fornisce tutti i servizi necessari per costruire i tuoi sistemi di intelligenza artificiale invece di farti acquistare tutto ciò di cui hai bisogno separatamente è molto cruciale. Le piattaforme già pronte come l'apprendimento automatico come servizio sono state una struttura molto importante e utile per aiutare a diffondere l'apprendimento automatico.

Queste piattaforme sono progettate per facilitare il processo di apprendimento automatico e facilitare la creazione dei modelli. Le piattaforme popolari come Microsoft Azure Machine Learning, Google Cloud Prediction API, TensorFlow, ecc. aiutano l'utente con problemi come la preelaborazione dei dati, l'addestramento del modello e la previsione della valutazione.

Conclusione

Il campo dell'IA o dell'intelligenza artificiale mostra molte possibilità per molti sviluppatori là fuori. Tuttavia, questa tecnologia è ancora nelle sue fasi nascenti. Detto questo, il campo dell'IA si sta sviluppando a un ritmo molto rapido e, nel prossimo futuro, è un'enorme possibilità che l'IA possa continuare a svolgere compiti molto complessi. Quindi, ottenere una risposta a domande come come creare un'IA ? e, come costruire un sistema di intelligenza artificiale ? diventa più importante che mai.

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