Metode pas cu pas pentru a vă construi propriul sistem AI astăzi

Introducere

Inteligența artificială sau inteligența artificială este un subiect fierbinte în lumea tehnologiei, mai ales având în vedere tot hype-ul care o înconjoară. Având în vedere tot hype-ul, devine imperativ să răspundem la întrebări fundamentale, cum ar fi cum să creați un AI ? Sau, cum să construiți un sistem AI ? Am discuta și explica ambele întrebări într-un limbaj foarte non-tehnic, ușor de înțeles, pentru a ajuta la înțelegerea fundamentală a termenului de inteligență artificială.

Pașii pentru a construi un AI

Înainte de a ne arunca în fondul cazului în cauză, este la fel de important să înțelegem că construirea unui sistem AI este foarte diferită de ceea ce este programarea tradițională, deoarece AI tinde să îmbunătățească software-ul în mod automat.

De asemenea, este imperativ să înțelegem că realizarea sau construirea unui sistem AI nu numai că a scăzut în cost, ci și în complexitate. Un exemplu este Amazon Machine Learning al unei IA ușor de lucrat, care clasifică automat produsele în catalog utilizând descrierea produsului ca set de date.

Învață Training Machine Learning de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Mai jos sunt enumerați pașii despre cum să construiți un sistem AI:

1. Identificarea problemei

Primul pas în crearea unui sistem AI de sunet este identificarea problemei în cauză. Pune întrebări precum „ce rezultat se dorește?” și „care este problema pe care se încearcă să o rezolve aici?” Un alt lucru care trebuie reținut este că AI nu este un panaceu. Este doar un instrument care ar putea fi folosit pentru a rezolva problemele. Ar putea fi folosite multe tehnici diferite pentru a rezolva o anumită problemă cu AI.

2. Pregătirea datelor

S-ar putea crede că liniile lungi de cod corespunzătoare algoritmului utilizat sunt coloana vertebrală a oricărui sistem AI de sunet. În realitate, nu este. Datele sunt o parte crucială a oricărui set de instrumente AI. Este obișnuit ca cercetătorul de date să petreacă peste 80% din timp curățând , verificând, organizând și adaptând datele pentru a fi utilizate înainte de a scrie chiar și o singură linie de cod.

Astfel, înainte de rularea oricărui model, datele trebuie verificate pentru neconcordanțe, trebuie adăugate etichete, trebuie definită o ordine cronologică și așa mai departe. În general, se știe că cu cât se dă mai multe mesaje datelor, cu atât este mai probabil să rezolve problema în cauză.

Există în principal două tipuri de date, și anume structurate și nestructurate.

• Date structurate : Datele care au un format fix pentru a se asigura că rămân consecvente se numesc date structurate.
• Date nestructurate: orice formă de date care nu are un format fix, cum ar fi imagini, fișiere audio etc., este clasificată ca date nestructurate.

Citiți despre: Salariul Data Scientist în India

3. Alegerea unui algoritm

Acum vine nucleul sau cea mai bună parte a construirii unui sistem AI. Fără să aprofundăm prea mult în detaliile tehnice, există încă câteva lucruri fundamentale care trebuie cunoscute pentru construirea unui sistem AI. În funcție de tipul de învățare, algoritmul poate schimba forma pe care o ia. Există în principal două moduri de învățare, după cum sunt enumerate mai jos:

• Învățare supravegheată : După cum sugerează și numele, învățarea supravegheată implică ca mașinii să i se ofere un set de date pe care să se antreneze pentru a furniza rezultatele necesare pe setul de date de testare. Acum, există mai mulți algoritmi de învățare supravegheată disponibili, și anume SVM (Support Vector Machine) , regresie logistică, generare aleatorie de păduri, clasificare Bayes naivă etc. O modalitate excelentă de a înțelege învățarea supravegheată a clasificării ar fi să știm dacă scopul nostru final a fost pentru a obține o perspectivă asupra unui anumit împrumut, mai ales dacă cunoștințele pe care le căutăm sunt probabilitatea ca împrumutul să rămână în plată.

Pe de altă parte , tipul de regresie al învățării supravegheate ar fi utilizat dacă scopul nostru ar fi obținerea unei valori. Valoarea, în acest caz, ar putea fi suma care s-ar putea pierde în cazul în care împrumutul a rămas fără plată.

• Învățare nesupravegheată: acest tip de învățare diferă de învățarea supravegheată din cauza tipurilor de algoritmi. Aceste categorii pot fi clasificate ca clustering, unde algoritmul încearcă să grupeze lucrurile ; asociere, unde îi place să găsească legăturile dintre obiecte; și reducerea dimensionalității, unde reduce numărul de variabile pentru a reduce zgomotul.

4. Antrenarea algoritmilor

Un pas crucial pentru a asigura acuratețea modelului este antrenarea algoritmului ales. Deci, după selectarea unui algoritm, antrenarea algoritmului este următorul pas logic în construirea sistemului AI. Deși nu există valori standard sau praguri internaționale de precizie a modelului, este totuși esențial să se mențină un nivel de acuratețe în cadrul care a fost selectat.

Antrenamentul și recalificarea sunt cheia pentru a construi un sistem AI funcțional, deoarece este firesc ca cineva să fie nevoit să reantreneze algoritmul în cazul în care nu este atinsă precizia dorită.

5. Alegerea celei mai bune limbi pentru AI

Avem o varietate de opțiuni din care să alegem când vine vorba de alegerea limbii; decidem să scriem codul și să ne construim sistemele AI. Există multe limbaje, cum ar fi clasicul C++, java și limbi mai moderne, precum python și R. Python și R sunt de departe cele mai populare alegeri pentru scrierea codului pentru construirea sistemelor AI.

Raționamentul din spatele alegerii este simplu. Atât R, cât și python au biblioteci extinse de învățare automată pe care le puteți folosi pentru a-și construi modelele. A avea un set bun de biblioteci înseamnă că s-ar petrece mai puțin timp scriind algoritmi și mai mult timp în construirea efectivă a modelului AI. NTLK sau biblioteca de instrumente în limbaj natural în python este o bibliotecă utilă care oferă utilizatorilor acces la codul pre-scris în loc să-i facă să scrie totul de la zero.

6. Selectarea platformei

Alegerea platformei care vă oferă toate serviciile necesare pentru a vă construi sistemele AI în loc să vă faceți să cumpărați separat tot ceea ce aveți nevoie este foarte esențială. Platformele gata făcute, cum ar fi învățarea automată ca serviciu, au reprezentat o structură foarte importantă și utilă pentru a ajuta la răspândirea învățării automate.

Aceste platforme sunt create pentru a facilita procesul de învățare automată și pentru a facilita construirea modelelor. Platformele populare, cum ar fi Microsoft Azure Machine Learning, Google Cloud Prediction API, TensorFlow etc. ajută utilizatorul cu probleme precum preprocesarea datelor, formarea modelului și predicția de evaluare.

Concluzie

Domeniul AI sau al inteligenței artificiale arată multe posibilități pentru mulți dezvoltatori de acolo. Cu toate acestea, această tehnologie este încă în fazele sale incipiente. Acestea fiind spuse, domeniul AI se dezvoltă într-un ritm foarte rapid și, în viitorul apropiat, este o posibilitate uriașă ca AI să poată continua să facă sarcini foarte complexe. Astfel, obțineți un răspuns la întrebări precum cum să creați un AI ? și, cum să construiți un sistem AI ? devine mai important ca oricând.

Dacă aveți pasiune și doriți să aflați mai multe despre inteligența artificială, puteți urma Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și Învățare profundă, care oferă peste 400 de ore de învățare, sesiuni practice, asistență la locul de muncă și multe altele.