Metody krok po kroku do zbudowania własnego systemu AI już dziś

Wstęp

AI lub sztuczna inteligencja to gorący temat w świecie technologii, zwłaszcza biorąc pod uwagę cały szum wokół niego. Biorąc pod uwagę cały szum, konieczne staje się udzielenie odpowiedzi na podstawowe pytania, takie jak tworzenie sztucznej inteligencji ? Albo jak zbudować system AI ? Omawialibyśmy i wyjaśniali oba te pytania w bardzo nietechnicznym, łatwym do zrozumienia języku, aby pomóc w podstawowym zrozumieniu terminu „sztuczna inteligencja”.

Kroki do zbudowania sztucznej inteligencji

Zanim przejdziemy do sedna sprawy, równie ważne jest zrozumienie, że budowanie systemu sztucznej inteligencji bardzo różni się od tradycyjnego programowania, ponieważ sztuczna inteligencja ma tendencję do automatycznego wprowadzania ulepszeń w oprogramowaniu.

Ponadto konieczne jest zrozumienie, że tworzenie lub budowanie systemu sztucznej inteligencji nie tylko obniżyło się pod względem kosztów, ale także złożoności. Jednym z przykładów jest Amazon Machine Learning łatwej w obsłudze sztucznej inteligencji, który automatycznie klasyfikuje produkty w katalogu, wykorzystując opis produktu jako jego zbiór danych.

Ucz się szkoleń z zakresu uczenia maszynowego na najlepszych światowych uniwersytetach. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Poniżej wymieniono kroki, jak zbudować system AI:

1. Identyfikacja problemu

Pierwszym krokiem w tworzeniu dźwiękowego systemu AI jest identyfikacja problemu. Zadawaj pytania typu „jaki wynik jest pożądany?” i „jaki jest problem, który próbuje się tutaj rozwiązać?” Inną rzeczą, o której należy pamiętać, jest to, że sztuczna inteligencja nie jest panaceum. To tylko narzędzie, które można wykorzystać do rozwiązania problemów. Do rozwiązania konkretnego problemu z AI można zastosować wiele różnych technik.

2. Przygotowanie danych

Można by pomyśleć, że długie linie kodu odpowiadające zastosowanemu algorytmowi są podstawą każdego systemu dźwiękowej sztucznej inteligencji. W rzeczywistości tak nie jest. Dane są kluczowym elementem każdego zestawu narzędzi AI. Zwykle naukowcy zajmujący się danymi spędzają ponad 80% czasu na czyszczeniu , sprawdzaniu, organizowaniu i dostosowywaniu danych do użycia przed napisaniem choćby jednej linii kodu.

Dlatego przed uruchomieniem jakiegokolwiek modelu należy sprawdzić dane pod kątem niespójności, dodać etykiety, zdefiniować porządek chronologiczny i tak dalej. Powszechnie wiadomo, że im więcej komunikatów nada się danym, tym większe prawdopodobieństwo, że rozwiąże dany problem.

Istnieją głównie dwa rodzaje danych, a mianowicie ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane.

• Dane strukturalne : dane, które mają ustalony format zapewniający ich spójność, są nazywane danymi strukturalnymi.
• Dane nieustrukturyzowane: Każda forma danych, która nie ma stałego formatu, taka jak obrazy, pliki audio itp., jest klasyfikowana jako dane nieustrukturyzowane.

Przeczytaj o: Wynagrodzenie analityka danych w Indiach

3. Wybór algorytmu

Teraz pojawia się rdzeń lub najlepsza część budowania systemu AI. Bez zagłębiania się w szczegóły techniczne, jest jeszcze kilka podstawowych rzeczy, o których trzeba wiedzieć, aby zbudować system AI. W zależności od rodzaju uczenia algorytm może zmienić kształt, jaki przyjmuje. Istnieją głównie dwa sposoby uczenia się, wymienione poniżej:

• Uczenie nadzorowane : jak sama nazwa wskazuje, uczenie nadzorowane polega na tym, że maszyna otrzymuje zestaw danych, na którym będzie się ona uczyć, aby zapewnić wymagane wyniki w zestawie danych testowych. Obecnie dostępnych jest kilka algorytmów nadzorowanego uczenia się, a mianowicie SVM (maszyna wektorów wsparcia) , regresja logistyczna, losowe generowanie lasu, naiwna klasyfikacja Bayesa itp. Doskonałym sposobem na zrozumienie nadzorowanego uczenia się klasyfikacji byłaby wiedza, czy naszym ostatecznym celem było aby uzyskać wgląd w konkretną pożyczkę, zwłaszcza jeśli wiedza, której szukamy, to prawdopodobieństwo niespłacenia pożyczki.

Z drugiej strony , gdyby naszym celem było uzyskanie wartości, zastosowano by nadzorowane uczenie się z regresją. Wartość w tym przypadku może być kwotą, która może zostać utracona w przypadku niespłacenia pożyczki.

• Uczenie nienadzorowane: Ten rodzaj uczenia się różni się od uczenia nadzorowanego ze względu na rodzaje algorytmów. Kategorie te można sklasyfikować jako grupowanie, w którym algorytm próbuje grupować rzeczy ; asocjacja, w której lubi znajdować powiązania między przedmiotami; i redukcja wymiarowości, gdzie zmniejsza liczbę zmiennych w celu zmniejszenia hałasu.

4. Trening algorytmów

Kluczowym krokiem w celu zapewnienia dokładności modelu jest wytrenowanie wybranego algorytmu. Tak więc, po wybraniu algorytmu, uczenie algorytmu jest kolejnym logicznym krokiem w budowaniu systemu AI. Chociaż nie ma standardowych metryk ani międzynarodowych progów dokładności modelu, nadal istotne jest utrzymanie poziomu dokładności w wybranych ramach.

Szkolenie i przekwalifikowanie jest kluczem do zbudowania działającego systemu sztucznej inteligencji, ponieważ jest naturalne, że w przypadku nieosiągnięcia pożądanej dokładności może być konieczne przekwalifikowanie algorytmu.

5. Wybór najlepszego języka dla AI

Mamy wiele opcji do wyboru, jeśli chodzi o wybór języka; postanawiamy napisać kod i zbudować nasze systemy AI. Istnieje wiele języków, takich jak klasyczny C ++, Java i bardziej nowoczesne języki, takie jak python i R. Python i R są zdecydowanie najpopularniejszymi wyborami do pisania kodu do budowania systemów AI.

Uzasadnienie wyboru jest proste. Zarówno R, jak i python mają rozbudowane biblioteki uczenia maszynowego, których można użyć do budowy ich modeli. Posiadanie dobrego zestawu bibliotek oznacza, że ​​spędzałoby się mniej czasu na pisaniu algorytmów, a więcej na budowaniu modelu AI. NTLK lub biblioteka narzędzi języka naturalnego w Pythonie to przydatna biblioteka, która daje użytkownikom dostęp do wstępnie napisanego kodu, zamiast zmuszać ich do pisania wszystkiego od podstaw.

6. Wybór platformy

Wybór platformy, która zapewnia wszystkie usługi potrzebne do budowy systemów sztucznej inteligencji, zamiast kupowania wszystkiego, czego potrzebujesz osobno, jest bardzo ważny. Gotowe platformy, takie jak uczenie maszynowe jako usługa, są bardzo ważną i przydatną strukturą, która pomaga rozpowszechniać uczenie maszynowe.

Platformy te zostały zbudowane, aby ułatwić proces uczenia maszynowego i ułatwić budowanie modeli. Popularne platformy, takie jak Microsoft Azure Machine Learning, Google Cloud Prediction API, TensorFlow itp., pomagają użytkownikowi w rozwiązywaniu problemów, takich jak wstępne przetwarzanie danych, trenowanie modeli i przewidywanie oceny.

Wniosek

Dziedzina sztucznej inteligencji lub sztucznej inteligencji pokazuje wiele możliwości dla wielu programistów. Jednak ta technologia jest wciąż w początkowej fazie. Mając to na uwadze, dziedzina sztucznej inteligencji rozwija się w bardzo szybkim tempie, aw niedalekiej przyszłości istnieje ogromne prawdopodobieństwo, że sztuczna inteligencja będzie mogła wykonywać bardzo złożone zadania. W ten sposób uzyskanie odpowiedzi na pytania typu jak stworzyć AI ? i jak zbudować system AI ? staje się ważniejszy niż kiedykolwiek.

Jeśli masz pasję i chcesz dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji, możesz podjąć studia IIIT-B i upGrad's PG Diploma in Machine Learning and Deep Learning, które oferuje ponad 400 godzin nauki, sesje praktyczne, pomoc w pracy i wiele więcej.