Adaptiv AI: Hvad er det helt præcist?
Adaptiv AI (Autonomous Intelligence) er den avancerede og responsive version af traditionel autonom intelligens med selvstændige læringsmetoder. Adaptiv AI inkorporerer en beslutningsramme, der hjælper med hurtigere beslutningstagning, mens den forbliver fleksibel til at justere, når der opstår problemer. Den adaptive natur opnås ved løbende at genoptræne og lære modeller, mens de udfører baseret på nye data.
Denne form for AI er udviklet til at forbedre realtidsydelsen ved at opdatere dens algoritmer, beslutningstagningsmetoder og handlinger baseret på de data, den modtager fra sit miljø. Adaptiv AI gør det muligt for systemet at reagere bedre på ændringer og udfordringer og nå mål mere effektivt.
Lad os for eksempel sammenligne læringsmodellen for både traditionel AI og adaptiv AI. Hvis der er tale om et objektdetekteringssystem i selvkørende biler, skal bilen kunne detektere forskellige genstande, såsom fodgængere. Derfor bør systemet trænes ved hjælp af et stort antal prøver for at sikre sikkerheden. Da der hele tiden dukker nye ting op, såsom cyklister, elektriske trin, hoverboards osv., bør systemet løbende opdateres med nye data til identifikation. Men i tilfælde af traditionel kunstig intelligens, hvis systemet opdateres med nye data, vil systemet glemme de tidligere objekter, såsom fodgængere. Dette fænomen omtales som katastrofal glemsel med neurale netværk.
Derfor, for at overvinde dette problem, blev konceptet adaptiv AI opfundet. Det neurale netværk bevarer alle begreber lært over tid, hvilket gør det nemt at huske, hvad der blev lært ved hjælp af informationen.
Hvordan betyder adaptiv kunstig intelligens for din virksomhed?
Adaptiv AI tilbyder et sæt processer og AI-teknikker, der giver systemer mulighed for at ændre eller ændre deres læringsteknikker og adfærd. Adaptiv kunstig intelligens gør det muligt at tilpasse sig ændrede forhold i den virkelige verden under produktion. Den kan ændre sin kode for at tilpasse sig de ændringer, der sker i den virkelige verden, som ikke var identificeret eller kendt på det tidspunkt, hvor koden først blev skrevet.
Ifølge Garter, vil virksomheder og virksomheder, der har brugt AI-ingeniørteknikker til at udvikle og eksekvere adaptive AI-systemer opnå mindst 25 % større operationaliseringshastighed og -mængde end deres konkurrenter i 2026. Ved at lære de tidligere adfærdsmønstre for menneske- og maskinerfaring giver adaptiv AI hurtigere og bedre resultater.
For eksempel har den amerikanske hær og det amerikanske luftvåben udviklet et læringssystem, der tilpasser undervisningen til den lærende ved at udnytte deres styrker. Uddannelsen fungerer som en vejleder, der skræddersyer læringen til den studerende. Den ved, hvad den skal lære, hvornår den skal teste, og hvordan den skal måle fremskridt.
Hvordan fungerer Adaptive AI?
Adaptiv AI opererer efter konceptet kontinuerlig læring (CL), som definerer et væsentligt aspekt af opnåelse af AI-evner. En kontinuerlig læringsmodel kan tilpasse sig i realtid til nye data, når de kommer ind og lærer selvstændigt. Denne metode, også kaldet kontinuerlig AutoML eller auto-adaptiv læring, er imidlertid i stand til at efterligne menneskelig intelligens for at lære og forfine viden gennem hele livet. Det fungerer som en forlængelse af traditionel maskinlæring ved at tillade modeller at skubbe realtidsinformation ind i produktionsmiljøer og begrænse dem i overensstemmelse hermed.
For eksempel er Spotify en af de mest populære musikstreamingapplikationer med adaptive AI-algoritmer. Spotify kuraterer brugerspecifikke musikanbefalinger. Baseret på brugerens historie med sange, analyserer Spotify brugerens sangpræferencer og realtidstrends for at producere de bedst egnede anbefalinger. Yderligere, for at sikre relevans, bruger Spotify en adaptiv AI-algoritme, der løbende genoptræner og ændrer præferencer. Denne dynamiske læringsmetode giver Spotify mulighed for at give en problemfri og personlig musikoplevelse, der hjælper brugere med at opdage nye sange, genrer og kunstnere, der passer til deres smag.
AutoML (Automated Machine Learning) er en af de væsentlige komponenter i den kontinuerlige læringsproces (CL) af adaptiv AI. AutoML refererer til automatisering af den komplette maskinlæring (ML) pipeline, inklusive dataforberedelse, modelvalg og implementering. AutoML sigter mod at eliminere kravene til træningsmodeller og øge nøjagtigheden af modeller med auto-detektion. AutoML er en letanvendelig ramme, open source-algoritme og hyperparameteroptimering.
Efter træning udføres modelvalidering for at verificere modellernes funktionalitet. Yderligere implementeres overvågning af forudsigelser indsamlet inden for modelimplementeringsområdet. Når dataene er overvåget, kan de renses og mærkes efter behov. Når dataene er blevet renset og tagget, genindsætter vi dem i dataene til validering og træning. I dette tilfælde er cyklussen lukket.
Modellerne lærer konstant og tilpasser sig nye trends og data, mens de forbedrer nøjagtigheden. Dette giver applikationen bedre samlet ydeevne.
Hvordan implementerer man Adaptive AI?
Trin 1: Bestem formålet med systemet
Når du udfører adaptiv AI, er det vigtigt at sætte målene for systemet, da det styrer dets udvikling og bestemmer det ønskede resultat. At definere systemets mål involverer at overveje faktorerne, såsom at bestemme det krævede resultat, fastsætte præstationsmålinger og målgruppe.
Trin 2: Dataindsamling
Når man udvikler AI-modeller, fungerer data som den primære byggesten til træning af maskinlæringsmodeller og muliggør informeret beslutningstagning. De vigtige faktorer at huske på, når der indsamles data til adaptiv AI, er relevans for systemets formål, mangfoldigheden af de indsamlede data, opdaterede data, lagring og privatliv.
Trin 3: Modeltræning
At træne en maskinlæringsmodel på et datasæt til at lave forudsigelser er kendt som modeltræning. Denne vitale fase i implementeringen af adaptiv AI etablerer grundlaget for beslutningstagning. De væsentlige faktorer, der skal tages i betragtning, når man træner en model til adaptiv AI, er algoritmevalg, hyperparameterjustering, dataforberedelse, modelevaluering og modelforbedring.
Trin 4: Kontekstanalyse
Kontekstanalyse indebærer at undersøge den nuværende kontekst og bruge denne information til at træffe velinformerede beslutninger, hvilket muliggør reaktion i realtid af systemet. Når du udfører kontekstanalyse for et adaptivt AI-system, er de vigtigste faktorer datakilder, modelforudsigelse, databehandling og feedback-loopet.
Trin 5: Evaluer og finjuster modellen
Processen med at finjustere en AI-model omfatter at foretage justeringer af dens parametre eller arkitektur for at forbedre dens ydeevne, afhængigt af den specifikke modeltype og det problem, den sigter mod at løse. De almindeligt anvendte teknikker til finjustering omfatter hyperparameterjustering, modelarkitektur, feature engineering, ensemblemetoder og transfer learning.
Trin 6: Implementer modellen
I forbindelse med adaptiv AI refererer implementering af en model til at skabe en model, der er tilgængelig og operationel i et produktionsmiljø eller et miljø i den virkelige verden. Denne proces omfatter generelt følgende trin:
- Udarbejdelse af model: Dette involverer at forberede modellen til produktion ved at transformere den til en TensorFlow SavedModel eller et PyTorch-script.
- Opsætning af infrastruktur: Den påkrævede infrastruktur er konfigureret til at understøtte modelimplementering, herunder skymiljøer, servere eller mobile enheder.
- Implementering: Modellen implementeres ved at uploade den til et server- eller cloudmiljø eller installere den på en mobilenhed.
- Modelstyring: Effektiv styring af den implementerede model omfatter præstationsovervågning, nødvendige opdateringer og sikring af tilgængelighed for brugere.
- Integration: Den implementerede model er integreret i det overordnede system ved at forbinde det med andre komponenter såsom brugergrænseflader, databaser eller yderligere modeller.
Trin 7: Kontinuerlig overvågning og forbedring
Efter implementering er overvågning og vedligeholdelse påkrævet for at sikre den fortsatte korrekte funktion og effektivitet af et adaptivt AI-system. Dette involverer overvågning af ydeevne, omskoling af modeller, dataindsamling og analyse, systemopdateringer og brugerfeedback.
Den bedste praksis for implementering af Adaptive AI
- Forstå problemet:
At opnå en grundig forståelse af det aktuelle problem er afgørende for effektiv træning af adaptive AI-systemer. Denne forståelse hjælper med at identificere relevant information og træningsdata, vælge passende algoritmer og etablere præstationsmålinger til at evaluere systemets effektivitet. At definere præcise mål for et adaptivt AI-system sætter et specifikt mål og øger fokus, hvilket optimerer allokeringen af ressourcer. At sætte SMART-mål (specifikke, målbare, opnåelige, relevante og tidsbestemte) muliggør fremskridtsevaluering og letter nødvendige justeringer. - Indsaml data af høj kvalitet:
At erhverve data af høj kvalitet er af største vigtighed, når man stræber efter at bygge et robust adaptivt AI-system, der er i stand til at lære af dataene og lave præcise forudsigelser. Utilstrækkelig kvalitet i træningsdataene påvirker systemets evne til at modellere problemet negativt, hvilket fører til suboptimal ydeevne. Ydermere er diversitet i træningsdataene afgørende for at gøre det muligt for systemet at lære af en bred vifte af eksempler, samtidig med at evnen til at generalisere til nye tilfælde bevares. Dette aspekt har særlig betydning i adaptive AI-systemer, som skal tilpasse sig realtidsændringer inden for problemdomænet. Desuden giver sikring af forskelligartede træningsdata systemet mulighed for at håndtere nye og uventede situationer effektivt. - Vælg den rigtige algoritme:
At foretage det rigtige algoritmevalg spiller en nøglerolle for at opnå optimale resultater i adaptiv AI. Selvom algoritmer som forstærkende læring og online læring er de bedst egnede valg for adaptive systemer, bør beslutningen skræddersyes til det særlige problem og den type træningsdata, der er involveret. For eksempel er online læringsalgoritmer velegnede til streaming af data, hvorimod forstærkende læringsalgoritmer udmærker sig i beslutningsscenarier, der kræver en række beslutninger, der tages over tid. - Ydelsesovervågning:
Regelmæssig overvågning af ydeevne og anvendelse af læringsmetrikker er afgørende for at evaluere effektiviteten af et adaptivt AI-system, især på grund af dets natur i realtid. Overvågning giver mulighed for at spore systemets fremskridt mod ønskede resultater, tidlig identifikation af potentielle problemer og foretage nødvendige justeringer for at forbedre ydeevnen. - Implementer effektive test- og valideringsramme:
Implementering af den rigtige test- og valideringsramme er afgørende for at sikre nøjagtigheden og pålideligheden af et adaptivt AI-system. Det er bydende nødvendigt at teste systemets ydeevne og identificere eventuelle problemer eller fejl, der kan påvirke nøjagtigheden og pålideligheden. Forskellige testmetoder bør bruges til at opnå dette, herunder enheds-, integrations- og ydeevnetest.
Ud over at bruge forskellige testmetoder, er det vigtigt at bruge forskellige testoplysninger, der præcist afspejler problemrummet. Dette inkluderer normale og ekstreme tilfælde såvel som uventede scenarier. Ved at inkludere forskellige testdata kan udviklere teste systemets ydeevne under forskellige forhold og identificere muligheder for forbedringer.
Leder du efter hjælp her?
Få kontakt med vores ekspert for en detaljeret diskussionn
Indlæg Visninger: 8
- SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
- PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
- PlatoESG. Automotive/elbiler, Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
- BlockOffsets. Modernisering af miljømæssig offset-ejerskab. Adgang her.
- Kilde: https://www.primafelicitas.com/Insights/how-does-adaptive-ai-matter-to-your-business/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=how-does-adaptive-ai-matter-to-your-business
- :har
- :er
- $OP
- 1
- 2026
- 7
- a
- evne
- I stand
- tilgængelighed
- tilgængelig
- derfor
- Konto
- nøjagtighed
- præcis
- præcist
- opnå
- opnået
- aktioner
- handlinger
- tilpasse
- tilpasser
- Desuden
- Yderligere
- fremskreden
- fremgang
- negativt
- påvirke
- AI
- AI Engineering
- hjælpemidler
- målsætninger
- LUFT
- Air Force
- algoritme
- algoritmer
- Alle
- allokering
- tillade
- tillade
- tillader
- også
- an
- analyse
- analyser
- ,
- enhver
- Anvendelse
- applikationer
- passende
- arkitektur
- ER
- OMRÅDE
- opstå
- Army
- Array
- Artister
- AS
- udseende
- At
- publikum
- Automatiseret
- Automatisering
- AutoML
- autonom
- autonomt
- baseret
- BE
- været
- adfærd
- BEDSTE
- bedste praksis
- Bedre
- Bloker
- både
- bygge
- Bygning
- virksomhed
- virksomheder
- by
- kaldet
- CAN
- kapaciteter
- stand
- bil
- biler
- tilfælde
- tilfælde
- katastrofale
- udfordringer
- lave om
- Ændringer
- skiftende
- valg
- lukket
- Cloud
- kode
- samling
- kommer
- almindeligt
- Virksomheder
- sammenligne
- fuldføre
- komponenter
- Konceptet
- begreber
- betingelser
- Tilslutning
- Overvejer
- konstant
- sammenhæng
- kontekstuelle
- fortsatte
- kontinuerlig
- kontinuerligt
- Oprettelse af
- kritisk
- afgørende
- kuraterer
- cyklus
- data
- Dataforberedelse
- databehandling
- databaser
- beslutning
- Beslutningstagning
- afgørelser
- definerer
- definere
- Afhængigt
- indsætte
- indsat
- implementering
- implementering
- ønskes
- detaljeret
- opdage
- Detektion
- Bestem
- bestemmer
- bestemmelse
- udvikle
- udviklet
- udviklere
- udvikling
- Udvikling
- enhed
- Enheder
- forskellige
- opdage
- forskelligartede
- Mangfoldighed
- gør
- domæne
- grund
- dynamisk
- tidligere
- Tidligt
- let
- nem at bruge
- Effektiv
- effektivt
- effektivitet
- Elektrisk
- eliminere
- smergel
- bemyndiger
- muliggøre
- muliggør
- muliggør
- vedrører generelt
- Engineering
- forbedre
- Forbedrer
- sikre
- sikring
- Miljø
- miljøer
- fejl
- væsentlig
- indfører
- oprettelse
- etc.
- evaluere
- evaluere
- evaluering
- præcist nok
- Undersøgelse
- eksempel
- eksempler
- Excel
- udføre
- udførelse
- erfaring
- ekspert
- udvidelse
- ekstrem
- letter
- faktorer
- hurtigere
- Feature
- tilbagemeldinger
- Fornavn
- fleksibel
- Fokus
- efter
- Til
- Tving
- Framework
- fra
- funktionalitet
- fungerer
- yderligere
- Endvidere
- Gartner
- indsamlede
- indsamling
- generelt
- giver
- Mål
- større
- fundament
- Guides
- hånd
- håndtere
- Have
- hjælpe
- hjælpe
- hjælper
- dermed
- link.
- høj kvalitet
- historie
- besidder
- Hvordan
- How To
- Men
- HTTPS
- menneskelig
- menneskelig intelligens
- Hyperparameter optimering
- Tuning af hyperparameter
- Identifikation
- identificeret
- identificere
- identificere
- if
- bydende nødvendigt
- gennemføre
- implementering
- implementeret
- gennemføre
- betydning
- vigtigt
- forbedring
- in
- omfatter
- omfatter
- Herunder
- Forøg
- uafhængig
- oplysninger
- informeret
- Infrastruktur
- installation
- integreret
- integration
- Intelligens
- grænseflader
- ind
- Opfundet
- involverede
- spørgsmål
- spørgsmål
- IT
- ITS
- Holde
- Nøgle
- Venlig
- viden
- kendt
- stor
- førende
- LÆR
- lærte
- læring
- mindst
- Lessons
- Livet
- ligesom
- maskine
- machine learning
- lavet
- Vedligeholdelse
- vedligeholdelse
- lave
- maerker
- Making
- ledelse
- Matter
- max-bredde
- Kan..
- måle
- mekanisme
- metode
- metoder
- Metrics
- tankerne
- ML
- Mobil
- mobil enhed
- mobilenheder
- model
- modeller
- Modifikationer
- overvåges
- overvågning
- mere
- Desuden
- mest
- Mest Populære
- Musik
- skal
- Natur
- Navigation
- nødvendig
- netværk
- net
- neurale netværk
- neurale netværk
- Ny
- normal
- roman
- nummer
- objekt
- Objektdetektion
- objektiv
- målsætninger
- objekter
- forekommende
- of
- Tilbud
- on
- engang
- ONE
- online
- open source
- opererer
- operationelle
- Muligheder
- optimal
- optimering
- optimering
- or
- Andet
- vores
- Resultat
- udfald
- i løbet af
- samlet
- Overvind
- parametre
- særlig
- især
- forbi
- mønstre
- ydeevne
- udføres
- udfører
- Personlig
- fase
- fænomen
- pipeline
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatoData
- spiller
- Populær
- mulig
- Indlæg
- potentiale
- praksis
- brug
- forudsigelse
- Forudsigelser
- præferencer
- forberedelse
- forberede
- præsentere
- PrimaFelicitas
- primære
- Beskyttelse af personlige oplysninger
- Problem
- behandle
- Processer
- forarbejdning
- producere
- produktion
- Program
- Progress
- passende
- give
- giver
- Skub ud
- pytorch
- kvalitet
- mængde
- ægte
- virkelige verden
- realtid
- modtager
- anbefalinger
- benævnt
- refererer
- raffinere
- afspejler
- regelmæssigt
- relevans
- relevant
- pålidelighed
- resterende
- svar
- påkrævet
- Krav
- Ressourcer
- lydhør
- Resultater
- bevarer
- højre
- rivaler
- robust
- roller
- s
- Sikkerhed
- scenarier
- sømløs
- udvælgelse
- valg
- selvkørende
- Sequence
- Servere
- tjener
- sæt
- sæt
- indstilling
- bør
- betydning
- signifikant
- situationer
- Smart
- SOLVE
- sang
- Kilder
- Space
- specifikke
- hastighed
- Spotify
- Steps
- opbevaring
- streaming
- styrker
- studerende
- sådan
- Dragt
- egnede
- support
- systemet
- Systemer
- skræddersyet
- Tag
- mål
- smag
- teknikker
- tensorflow
- prøve
- Test
- end
- at
- oplysninger
- deres
- Them
- ting
- denne
- hele
- tid
- til
- mod
- Sporing
- traditionelle
- uddannet
- Kurser
- overførsel
- omdanne
- Tendenser
- typen
- os
- under
- forståelse
- Uventet
- enhed
- opdateret
- opdateringer
- opdatering
- Uploading
- brug
- anvendte
- Bruger
- brugere
- ved brug af
- udnyttet
- udnytter
- Ved hjælp af
- validering
- forskellige
- verificere
- udgave
- visninger
- afgørende
- var
- we
- GODT
- Hvad
- Hvad er
- hvornår
- ud fra følgende betragtninger
- som
- mens
- bred
- vilje
- med
- inden for
- Arbejde
- arbejder
- world
- skriftlig
- Din
- zephyrnet