วิธีการทีละขั้นตอนเพื่อสร้างระบบ AI ของคุณเองวันนี้

บทนำ

AI หรือปัญญาประดิษฐ์เป็นประเด็นร้อนในโลกของเทคโนโลยี โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาจากโฆษณาที่อยู่รายรอบ เมื่อพิจารณาจากความกระฉับกระเฉง จำเป็นต้องตอบคำถามพื้นฐาน เช่น วิธีสร้าง AI อย่างไร ? หรือ จะสร้างระบบ AI ได้อย่างไร ? เราจะพูดคุยและอธิบายคำถามทั้งสองนี้ด้วยภาษาที่เข้าใจง่ายและไม่ใช่ด้านเทคนิค เพื่อช่วยให้เข้าใจพื้นฐานของคำว่าปัญญาประดิษฐ์

ขั้นตอนในการสร้าง AI

ก่อนที่เราจะเจาะลึกลงไปในเนื้อคดี สิ่งสำคัญเท่าเทียมกันคือต้องเข้าใจว่าการสร้างระบบ AI นั้นแตกต่างจากการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมมาก เนื่องจาก AI มีแนวโน้มที่จะทำการปรับปรุงซอฟต์แวร์โดยอัตโนมัติ

นอกจากนี้ จำเป็นต้องเข้าใจว่าการสร้างหรือสร้างระบบ AI ไม่เพียงแต่ลดต้นทุนแต่ยังมีความซับซ้อนอีกด้วย ตัวอย่างหนึ่งคือ Amazon Machine Learning ที่ใช้งานง่ายด้วย AI ซึ่งจัดประเภทผลิตภัณฑ์ในแคตตาล็อกโดยอัตโนมัติโดยใช้คำอธิบายของผลิตภัณฑ์เป็นชุดข้อมูล

เรียน รู้การฝึกอบรมแมชชีนเลิร์นนิ่ง จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ด้านล่างนี้เป็นขั้นตอนในการสร้างระบบ AI:

1. การระบุปัญหา

ขั้นตอนแรกในการสร้างระบบเสียง AI คือการระบุปัญหาในมือ ถามคำถามเช่น "ผลลัพธ์ที่ต้องการคืออะไร" และ “ปัญหาที่กำลังพยายามแก้ไขอยู่คืออะไร” อีกอย่างที่ต้องจำไว้คือ AI ไม่ใช่ยาครอบจักรวาล เป็นเพียงเครื่องมือที่ใช้ในการแก้ปัญหา สามารถใช้เทคนิคต่างๆ มากมายในการแก้ปัญหาเฉพาะกับ AI

2. การเตรียมข้อมูล

บางคนอาจคิดว่าโค้ดที่ยาวเหยียดซึ่งสอดคล้องกับอัลกอริธึมที่ใช้นั้นเป็นแกนหลักของระบบ AI ด้านเสียงใดๆ ในความเป็นจริงมันไม่ใช่ ข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของชุดเครื่องมือ AI เป็นเรื่องปกติที่ Data Scientist จะใช้เวลามากกว่า 80% ในการทำความสะอาด ตรวจสอบ จัดระเบียบ และทำให้ข้อมูลเหมาะสมที่จะใช้ก่อนที่จะเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว

ดังนั้น ก่อนรันโมเดลใดๆ ข้อมูลจะต้องได้รับการตรวจสอบเพื่อหาความไม่สอดคล้องกัน ต้องเพิ่มเลเบล ต้องกำหนดลำดับเวลา และอื่นๆ เป็นที่ทราบกันโดยทั่วไปว่ายิ่งมีการส่งข้อความถึงข้อมูลมากเท่าใด ก็ยิ่งมีแนวโน้มที่จะแก้ปัญหาในมือได้มากขึ้นเท่านั้น

ข้อมูลมีสองประเภทหลักๆ คือ มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง

• ข้อมูลที่มีโครงสร้าง : ข้อมูลที่มีรูปแบบคงที่เพื่อให้แน่ใจว่ายังคงสอดคล้องกันเรียกว่าข้อมูลที่มีโครงสร้าง
• ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง: ข้อมูล รูปแบบใดก็ตามที่ไม่มีรูปแบบตายตัว เช่น รูปภาพ ไฟล์เสียง ฯลฯ จะถูกจัดประเภทเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

อ่านเกี่ยวกับ: เงินเดือนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอินเดีย

3. การเลือกอัลกอริทึม

แกนหลักหรือส่วนที่ดีที่สุดของการสร้างระบบ AI มาถึงแล้ว โดยไม่ต้องเจาะลึกรายละเอียดทางเทคนิคมากนัก ยังมีสิ่งพื้นฐานบางอย่างที่จำเป็นสำหรับการสร้างระบบ AI อัลกอริธึมสามารถเปลี่ยนรูปร่างได้ตามประเภทของการเรียนรู้ มีสองวิธีในการเรียนรู้ที่สำคัญๆ ดังรายการด้านล่าง:

• การเรียน รู้ภายใต้การดูแล : ตามชื่อที่แนะนำ การเรียนรู้ภายใต้การดูแลเกี่ยวข้องกับเครื่องที่จะได้รับชุดข้อมูลที่จะฝึกฝนตัวเองเพื่อให้ผลลัพธ์ที่ต้องการในชุดข้อมูลทดสอบ ขณะนี้ มีอัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลหลายแบบให้เลือก เช่น SVM (Support Vector Machine) , Logistic Regression, Random Forest generation, naive Bayes Classification เป็นต้น วิธีที่ยอดเยี่ยมในการทำความเข้าใจการเรียนรู้ภายใต้การดูแลของการจัดหมวดหมู่คือการรู้ว่าเป้าหมายสุดท้ายของเราคือ เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับเงินกู้โดยเฉพาะ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากความรู้ที่เราแสวงหาคือโอกาสที่เงินกู้จะผิดนัด

ในทางกลับกัน ประเภทการถดถอยของการเรียนรู้ภายใต้การดูแลจะใช้หากเป้าหมายของเราคือการหาค่า มูลค่าในกรณีนี้อาจเป็นจำนวนเงินที่อาจสูญหายได้หากเงินกู้ผิดนัด

• การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล: การเรียนรู้ ประเภทนี้แตกต่างจากการเรียนรู้ภายใต้การดูแลเนื่องจากประเภทของอัลกอริทึม หมวดหมู่เหล่านี้สามารถจัดเป็นคลัสเตอร์ โดยที่ อัลกอริธึ ม พยายามจัดกลุ่มสิ่งต่างๆ สมาคมซึ่งชอบค้นหาความเชื่อมโยงระหว่างวัตถุ และการลดขนาดโดยลดจำนวนตัวแปรเพื่อลดเสียงรบกวน

4. ฝึกอัลกอริทึม

ขั้นตอนสำคัญในการรับรองความถูกต้องของแบบจำลองคือการฝึกอัลกอริทึมที่เลือก ดังนั้น หลังจากเลือกอัลกอริทึมแล้ว การฝึกอัลกอริทึมจึงเป็นขั้นตอนต่อไปในการสร้างระบบ AI แม้ว่าจะไม่มีตัววัดมาตรฐานหรือเกณฑ์มาตรฐานสากลสำหรับความแม่นยำของแบบจำลอง แต่ก็ยังจำเป็นต้องรักษาระดับความถูกต้องภายในกรอบงานที่เลือกไว้

การฝึกอบรมและการฝึกสอนใหม่เป็นกุญแจสำคัญในการสร้างระบบ AI ที่ใช้งานได้ เนื่องจากเป็นเรื่องปกติที่เราอาจต้องฝึกอัลกอริทึมใหม่ในกรณีที่ไม่ถึงความแม่นยำที่ต้องการ

5. การเลือกภาษาที่ดีที่สุดสำหรับ AI

เรามีตัวเลือกมากมายให้เลือกเมื่อต้องเลือกภาษา เราตัดสินใจที่จะเขียนโค้ดและสร้างระบบ AI ของเรา มีภาษาต่างๆ มากมาย เช่น C++ คลาสสิก java และภาษาที่ทันสมัยกว่า เช่น python และ R Python และ R เป็นตัวเลือกที่นิยมมากที่สุดในการเขียนโค้ดสำหรับการสร้างระบบ AI

เหตุผลที่อยู่เบื้องหลังการเลือกนั้นง่าย ทั้ง R และ python มีไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงมากมายที่สามารถใช้สร้างแบบจำลองได้ การมีชุดไลบรารีที่ดีหมายความว่าเราจะใช้เวลาน้อยลงในการเขียนอัลกอริทึมและมีเวลามากขึ้นในการสร้างแบบจำลอง AI จริงๆ NTLK หรือไลบรารีชุดเครื่องมือภาษาธรรมชาติใน python เป็นไลบรารีที่มีประโยชน์ซึ่งให้ผู้ใช้เข้าถึงโค้ดที่เขียนไว้ล่วงหน้า แทนที่จะทำให้พวกเขาเขียนทุกอย่างตั้งแต่เริ่มต้น

6. การเลือกแพลตฟอร์ม

การเลือกแพลตฟอร์มที่ให้บริการทั้งหมดที่จำเป็นในการสร้างระบบ AI ของคุณ แทนที่จะซื้อทุกสิ่งที่คุณต้องการแยกกันเป็นสิ่งสำคัญมาก แพลตฟอร์มสำเร็จรูป เช่น แมชชีนเลิร์นนิงในฐานะบริการ เป็นโครงสร้างที่สำคัญและมีประโยชน์มากในการช่วยกระจายแมชชีนเลิร์นนิง

แพลตฟอร์มเหล่านี้สร้างขึ้นเพื่อช่วยให้กระบวนการเรียนรู้ของเครื่องง่ายขึ้นและอำนวยความสะดวกในการสร้างแบบจำลอง แพลตฟอร์มยอดนิยม เช่น Microsoft Azure Machine Learning, Google Cloud Prediction API, TensorFlow เป็นต้น ช่วยเหลือผู้ใช้เกี่ยวกับปัญหาต่างๆ เช่น การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การฝึกโมเดล และการคาดการณ์การประเมิน

บทสรุป

สาขา AI หรือปัญญาประดิษฐ์แสดงให้เห็นขอบเขตมากมายสำหรับนักพัฒนาหลายคน อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีนี้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น อย่างที่กล่าวไปแล้ว วงการ AI กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว และในอนาคตอันใกล้นี้ มีความเป็นไปได้สูงที่ AI จะสามารถทำงานที่ซับซ้อนมากต่อไปได้ จึงได้คำตอบสำหรับคำถามต่างๆ เช่น จะสร้าง AI ได้อย่างไร และ สร้างระบบ AI ได้อย่างไร ? จะมีความสำคัญมากกว่าที่เคย

หากคุณมีความหลงใหลและต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ คุณสามารถเรียนหลักสูตร PG Diploma in Machine Learning และ Deep Learning ของ IIIT-B และ upGrad ที่มีการเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมง ภาคปฏิบัติ การช่วยเหลืองาน และอื่นๆ อีกมากมาย