今天構建自己的人工智能係統的分步方法

介紹

人工智能或人工智能是技術領域的熱門話題，尤其是考慮到圍繞它的所有炒作。 鑑於所有的炒作，必須回答諸如如何創建人工智能之類的基本問題？ 或者，如何構建一個人工智能係統？ 我們將用一種非常非技術性、易於理解的語言來討論和解釋這兩個問題，以幫助對人工智能這個術語有一個基本的理解。

構建人工智能的步驟

在我們深入研究案例之前，同樣重要的是要了解構建 AI 系統與傳統編程非常不同，因為 AI 傾向於自動對軟件進行改進。

此外，必須了解製造或構建人工智能係統不僅降低了成本，而且降低了複雜性。 一個例子是 Amazon Machine Learning 的一種易於使用的 AI，它通過使用產品的描述作為其數據集來自動對目錄中的產品進行分類。

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下面列出瞭如何構建人工智能係統的步驟：

1. 問題識別

創建完善的 AI 系統的第一步是識別手頭的問題。 問諸如“希望得到什麼結果？”之類的問題。 和“這裡試圖解決的問題是什麼？” 必須牢記的另一件事是，人工智能不是靈丹妙藥。 它只是一個可以用來解決問題的工具。 許多不同的技術可用於解決人工智能的特定問題。

2. 數據準備

人們可能會認為，與所使用的算法相對應的長行代碼是任何健全的人工智能係統的支柱。 事實上，事實並非如此。 數據是任何 AI 工具包的關鍵部分。 數據科學家通常會花費超過 80% 的時間來清理、檢查、組織和使數據適合使用，然後再編寫一行代碼。

因此，在運行任何模型之前，必須檢查數據是否不一致，必須添加標籤，必須定義時間順序，等等。 眾所周知，一個人向數據提供的信息越多，它就越有可能解決手頭的問題。

數據主要有結構化和非結構化兩種。

• 結構化數據：具有固定格式以確保其保持一致的數據稱為結構化數據。
• 非結構化數據：任何沒有固定格式的數據，如圖像、音頻文件等，都被歸類為非結構化數據。

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3. 選擇算法

現在是構建人工智能係統的核心或最好的部分。 在不深入研究技術細節的情況下，構建人工智能係統仍然需要了解一些基本知識。 根據學習的類型，算法可以改變它所採用的形狀。 主要有兩種學習方式，如下所示：

• 監督學習：顧名思義，監督學習涉及給機器一個數據集，它將在該數據集上訓練自己以在測試數據集上提供所需的結果。 現在，有幾種可用的監督學習算法，即SVM（支持向量機） 、邏輯回歸、隨機森林生成、樸素貝葉斯分類等。理解分類監督學習的一個很好的方法是了解我們的最終目標是否是深入了解特定貸款，特別是如果我們尋求的知識是貸款違約的可能性。

另一方面，如果我們的目標是獲得一個值，則將使用回歸類型的監督學習。 在這種情況下，價值可能是貸款違約時可能損失的金額。

• 無監督學習：由於算法的類型，這種類型的學習與監督學習不同。 這些類別可以歸類為聚類，算法嘗試對事物進行分組； 關聯，牠喜歡找到對象之間的鏈接； 和降維，它減少變量的數量以減少噪聲。

4. 訓練算法

確保模型準確性的關鍵步驟是訓練所選算法。 因此，在選擇算法之後，訓練算法是構建 AI 系統的下一個合乎邏輯的步驟。 雖然沒有模型準確性的標準指標或國際閾值，但在所選框架內保持一定的準確性仍然至關重要。

訓練和再訓練是構建一個有效的人工智能係統的關鍵，因為如果沒有達到所需的準確度，很自然可能不得不重新訓練算法。

5. 為 AI 選擇最佳語言

在選擇語言時，我們有多種選擇； 我們決定編寫代碼並構建我們的人工智能係統。 那裡有許多語言，例如經典的 C++、Java 和更現代的語言，例如 python 和 R。Python 和 R 是迄今為止編寫用於構建 AI 系統的代碼的最流行的選擇。

選擇背後的原因很簡單。 R 和 python 都有廣泛的機器學習庫，可以用來構建他們的模型。 擁有一套好的庫意味著人們將花費更少的時間來編寫算法，而將更多的時間用於實際構建 AI 模型。 NTLK 或 Python 中的自然語言工具包庫是一個有用的庫，它讓用戶可以訪問預先編寫的代碼，而不是讓他們從頭開始編寫所有內容。

6.平台選擇

選擇能夠為您提供構建 AI 系統所需的所有服務而不是讓您單獨購買所需的一切的平台非常重要。 像機器學習即服務這樣的現成平台一直是幫助傳播機器學習的非常重要且有用的結構。

這些平台旨在幫助簡化機器學習過程並促進模型的構建。 Microsoft Azure Machine Learning、Google Cloud Prediction API、TensorFlow 等流行平台幫助用戶解決數據預處理、模型訓練和評估預測等問題。

結論

AI 或人工智能領域為許多開發人員展示了廣闊的空間。 然而，這項技術仍處於起步階段。 話雖如此，人工智能領域正在以非常快的速度發展，在不久的將來，人工智能繼續完成非常複雜的任務的可能性很大。 因此，獲得如何創建 AI ？以及如何構建 AI 系統等問題的答案？ 變得比以往任何時候都重要。

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