今天构建自己的人工智能系统的分步方法

介绍

人工智能或人工智能是技术领域的热门话题，尤其是考虑到围绕它的所有炒作。 鉴于所有的炒作，必须回答诸如如何创建人工智能之类的基本问题？ 或者，如何构建一个人工智能系统？ 我们将用一种非常非技术性、易于理解的语言来讨论和解释这两个问题，以帮助对人工智能这个术语有一个基本的理解。

构建人工智能的步骤

在我们深入研究案例之前，同样重要的是要了解构建 AI 系统与传统编程非常不同，因为 AI 倾向于自动对软件进行改进。

此外，必须了解制造或构建人工智能系统不仅降低了成本，而且降低了复杂性。 一个例子是 Amazon Machine Learning 的一种易于使用的 AI，它通过使用产品的描述作为其数据集来自动对目录中的产品进行分类。

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下面列出了如何构建人工智能系统的步骤：

1. 问题识别

创建完善的 AI 系统的第一步是识别手头的问题。 问诸如“希望得到什么结果？”之类的问题。 和“这里试图解决的问题是什么？” 必须牢记的另一件事是，人工智能不是灵丹妙药。 它只是一个可以用来解决问题的工具。 许多不同的技术可用于解决人工智能的特定问题。

2. 数据准备

人们可能会认为，与所使用的算法相对应的长行代码是任何健全的人工智能系统的支柱。 事实上，事实并非如此。 数据是任何 AI 工具包的关键部分。 数据科学家通常会花费超过 80% 的时间来清理、检查、组织和使数据适合使用，然后再编写一行代码。

因此，在运行任何模型之前，必须检查数据是否不一致，必须添加标签，必须定义时间顺序，等等。 众所周知，一个人向数据提供的信息越多，它就越有可能解决手头的问题。

数据主要有结构化和非结构化两种。

• 结构化数据：具有固定格式以确保其保持一致的数据称为结构化数据。
• 非结构化数据：任何没有固定格式的数据，如图像、音频文件等，都被归类为非结构化数据。

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3. 选择算法

现在是构建人工智能系统的核心或最好的部分。 在不深入研究技术细节的情况下，构建人工智能系统仍然需要了解一些基本知识。 根据学习的类型，算法可以改变它所采用的形状。 主要有两种学习方式，如下所示：

• 监督学习：顾名思义，监督学习涉及给机器一个数据集，它将在该数据集上训练自己以在测试数据集上提供所需的结果。 现在，有几种可用的监督学习算法，即SVM（支持向量机） 、逻辑回归、随机森林生成、朴素贝叶斯分类等。理解分类监督学习的一个很好的方法是了解我们的最终目标是否是深入了解特定贷款，特别是如果我们寻求的知识是贷款违约的可能性。

另一方面，如果我们的目标是获得一个值，则将使用回归类型的监督学习。 在这种情况下，价值可能是贷款违约时可能损失的金额。

• 无监督学习：由于算法的类型，这种类型的学习与监督学习不同。 这些类别可以归类为聚类，算法尝试对事物进行分组； 关联，它喜欢找到对象之间的链接； 和降维，它减少变量的数量以减少噪声。

4. 训练算法

确保模型准确性的关键步骤是训练所选算法。 因此，在选择算法之后，训练算法是构建 AI 系统的下一个合乎逻辑的步骤。 虽然没有模型准确性的标准指标或国际阈值，但在所选框架内保持一定的准确性仍然至关重要。

训练和再训练是构建一个有效的人工智能系统的关键，因为如果没有达到所需的准确度，很自然可能不得不重新训练算法。

5. 为 AI 选择最佳语言

在选择语言时，我们有多种选择； 我们决定编写代码并构建我们的人工智能系统。 那里有许多语言，例如经典的 C++、Java 和更现代的语言，例如 python 和 R。Python 和 R 是迄今为止编写用于构建 AI 系统的代码的最流行的选择。

选择背后的原因很简单。 R 和 python 都有广泛的机器学习库，可以用来构建他们的模型。 拥有一套好的库意味着人们将花费更少的时间来编写算法，而将更多的时间用于实际构建 AI 模型。 NTLK 或 Python 中的自然语言工具包库是一个有用的库，它让用户可以访问预先编写的代码，而不是让他们从头开始编写所有内容。

6.平台选择

选择能够为您提供构建 AI 系统所需的所有服务而不是让您单独购买所需的一切的平台非常重要。 像机器学习即服务这样的现成平台一直是帮助传播机器学习的非常重要且有用的结构。

这些平台旨在帮助简化机器学习过程并促进模型的构建。 Microsoft Azure Machine Learning、Google Cloud Prediction API、TensorFlow 等流行平台帮助用户解决数据预处理、模型训练和评估预测等问题。

结论

AI 或人工智能领域为许多开发人员展示了广阔的空间。 然而，这项技术仍处于起步阶段。 话虽如此，人工智能领域正在以非常快的速度发展，在不久的将来，人工智能继续完成非常复杂的任务的可能性很大。 因此，获得如何创建 AI ？以及如何构建 AI 系统等问题的答案？ 变得比以往任何时候都重要。

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