Adaptive KI: Was ist das genau?
Adaptive KI (Autonome Intelligenz) ist die fortschrittliche und reaktionsfähige Version der traditionellen autonomen Intelligenz mit eigenständigen Lernmethoden. Adaptive KI beinhaltet einen Entscheidungsrahmen, der zu einer schnelleren Entscheidungsfindung beiträgt und gleichzeitig flexibel bleibt, um sich bei auftretenden Problemen anzupassen. Der adaptive Charakter wird durch kontinuierliches Neutraining und Lernen von Modellen erreicht, während die Leistung auf der Grundlage neuer Daten erfolgt.
Diese Art von KI wurde entwickelt, um die Echtzeitleistung zu verbessern, indem sie ihre Algorithmen, Entscheidungsmethoden und Aktionen basierend auf den Daten aktualisiert, die sie aus ihrer Umgebung erhält. Adaptive KI ermöglicht es dem System, besser auf Veränderungen und Herausforderungen zu reagieren und Ziele effektiver zu erreichen.
Vergleichen wir zum Beispiel das Lernmodell sowohl der traditionellen KI als auch der adaptiven KI. Bei einem Objekterkennungssystem in selbstfahrenden Autos soll das Auto in der Lage sein, verschiedene Objekte, beispielsweise Fußgänger, zu erkennen. Daher sollte das System mit einer großen Anzahl von Proben trainiert werden, um die Sicherheit zu gewährleisten. Da immer wieder neue Dinge auftauchen, wie Radfahrer, elektrische Trittstufen, Hoverboards usw., sollte das System regelmäßig mit neuen Daten zur Identifizierung aktualisiert werden. Wenn das System jedoch bei herkömmlicher KI mit neuen Daten aktualisiert wird, vergisst das System die früheren Objekte, wie beispielsweise Fußgänger. Dieses Phänomen wird bei neuronalen Netzen als katastrophales Vergessen bezeichnet.
Um dieses Problem zu lösen, wurde das Konzept der adaptiven KI erfunden. Das neuronale Netzwerk behält alle im Laufe der Zeit erlernten Konzepte bei, so dass es leicht ist, sich an das zu erinnern, was anhand der Informationen gelernt wurde.
Welche Bedeutung hat adaptive KI für Ihr Unternehmen?
Adaptive KI bietet eine Reihe von Prozessen und KI-Techniken, die es Systemen ermöglichen, ihre Lerntechniken und Verhaltensweisen zu ändern oder zu ändern. Adaptive KI ermöglicht die Anpassung an veränderte reale Bedingungen während der Produktion. Es kann seinen Code ändern, um sich an die in der realen Welt auftretenden Änderungen anzupassen, die zum Zeitpunkt der ersten Erstellung des Codes noch nicht erkannt oder bekannt waren.
Laut StrumpfbandUnternehmen und Unternehmen, die KI-Techniken zur Entwicklung und Ausführung adaptiver KI-Systeme eingesetzt haben, werden bis 25 eine um mindestens 2026 % höhere Operationalisierungsgeschwindigkeit und -quantität als ihre Konkurrenten erreichen. Durch das Erlernen früherer Verhaltensmuster menschlicher und maschineller Erfahrungen liefert adaptive KI schnellere Ergebnisse und bessere Ergebnisse.
Beispielsweise haben die US-Armee und die US-Luftwaffe ein Lernsystem entwickelt, das seine Lektionen an die Stärken des Lernenden anpasst. Das Programm fungiert wie ein Tutor, der das Lernen auf den Schüler zuschneidet. Es weiß, was zu lehren, wann zu testen und wie der Fortschritt zu messen ist.
Wie funktioniert adaptive KI?
Adaptive KI basiert auf dem Konzept des kontinuierlichen Lernens (CL), das einen wesentlichen Aspekt beim Erreichen von KI-Fähigkeiten definiert. Ein kontinuierliches Lernmodell kann sich in Echtzeit an neu eingehende Daten anpassen und autonom lernen. Diese Methode, auch kontinuierliches AutoML oder autoadaptives Lernen genannt, ist jedoch in der Lage, die menschliche Intelligenz nachzuahmen, um ein Leben lang Wissen zu lernen und zu verfeinern. Es dient als Erweiterung des traditionellen maschinellen Lernens, indem es Modellen ermöglicht, Echtzeitinformationen in Produktionsumgebungen zu übertragen und diese entsprechend einzuschränken.
Spotify ist beispielsweise eine der beliebtesten Musik-Streaming-Anwendungen mit adaptiven KI-Algorithmen. Spotify kuratiert benutzerspezifische Musikempfehlungen. Basierend auf der Songhistorie des Benutzers analysiert Spotify die Songpräferenzen und Echtzeittrends des Benutzers, um die am besten geeigneten Empfehlungen zu erstellen. Um die Relevanz sicherzustellen, nutzt Spotify außerdem einen adaptiven KI-Algorithmus, der die Präferenzen kontinuierlich neu trainiert und ändert. Diese dynamische Lernmethode ermöglicht es Spotify, ein nahtloses und personalisiertes Musikerlebnis zu bieten und Benutzern dabei zu helfen, neue Songs, Genres und Künstler zu entdecken, die ihrem Geschmack entsprechen.
AutoML (Automated Machine Learning) ist eine der wesentlichen Komponenten des kontinuierlichen Lernprozesses (CL) der adaptiven KI. AutoML bezieht sich auf die Automatisierung der gesamten Pipeline für maschinelles Lernen (ML), einschließlich Datenvorbereitung, Modellauswahl und Bereitstellung. Ziel von AutoML ist es, den Bedarf an Trainingsmodellen zu eliminieren und die Genauigkeit von Modellen durch automatische Erkennung zu erhöhen. AutoML ist ein benutzerfreundliches Framework, ein Open-Source-Algorithmus und eine Hyperparameteroptimierung.
Nach dem Training wird eine Modellvalidierung durchgeführt, um die Funktionalität der Modelle zu überprüfen. Darüber hinaus wird eine Überwachung der im Modelleinsatzbereich gesammelten Vorhersagen implementiert. Sobald die Daten überwacht sind, können sie nach Bedarf bereinigt und markiert werden. Sobald die Daten bereinigt und markiert wurden, geben wir sie zur Validierung und Schulung erneut in die Daten ein. In diesem Fall ist der Kreislauf geschlossen.
Die Modelle lernen ständig und passen sich an neue Trends und Daten an, während sie gleichzeitig die Genauigkeit verbessern. Dadurch erhält die Anwendung insgesamt eine bessere Leistung.
Wie implementiert man adaptive KI?
Schritt 1: Bestimmen Sie das Ziel des Systems
Bei der Umsetzung adaptiver KI ist es wichtig, die Ziele des Systems festzulegen, da es seine Entwicklung steuert und das gewünschte Ergebnis bestimmt. Die Definition der Systemziele erfordert die Berücksichtigung der Faktoren, wie z. B. die Bestimmung des erforderlichen Ergebnisses, die Festlegung von Leistungsmetriken und die Zielgruppe.
Schritt 2: Datenerfassung
Bei der Entwicklung von KI-Modellen fungieren Daten als primärer Baustein für das Training von Modellen für maschinelles Lernen und ermöglichen eine fundierte Entscheidungsfindung. Die wichtigen Faktoren, die beim Sammeln von Daten für adaptive KI berücksichtigt werden müssen, sind Relevanz für das Ziel des Systems, Vielfalt der gesammelten Daten, aktualisierte Daten, Speicherung und Datenschutz.
Schritt 3: Modellschulung
Das Trainieren eines maschinellen Lernmodells anhand eines Datensatzes, um Vorhersagen zu treffen, wird als Modelltraining bezeichnet. Diese wichtige Phase bei der Implementierung adaptiver KI schafft die Grundlage für die Entscheidungsfindung. Die wesentlichen Faktoren, die beim Training eines Modells für adaptive KI berücksichtigt werden müssen, sind Algorithmusauswahl, Hyperparameter-Tuning, Datenvorbereitung, Modellbewertung und Modellverbesserung.
Schritt 4: Kontextanalyse
Bei der Kontextanalyse geht es darum, den aktuellen Kontext zu untersuchen und diese Informationen zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und eine Reaktionsfähigkeit des Systems in Echtzeit zu ermöglichen. Bei der Durchführung einer Kontextanalyse für ein adaptives KI-System sind Datenquellen, Modellvorhersage, Datenverarbeitung und die Rückkopplungsschleife die wichtigsten Faktoren.
Schritt 5: Bewerten und verfeinern Sie das Modell
Der Prozess der Feinabstimmung eines KI-Modells umfasst Anpassungen seiner Parameter oder Architektur, um seine Leistung zu verbessern, abhängig vom spezifischen Modelltyp und dem Problem, das es lösen soll. Zu den häufig verwendeten Techniken zur Feinabstimmung gehören Hyperparameter-Tuning, Modellarchitektur, Feature-Engineering, Ensemble-Methoden und Transferlernen.
Schritt 6: Stellen Sie das Modell bereit
Im Zusammenhang mit adaptiver KI bezieht sich die Bereitstellung eines Modells auf die Erstellung eines Modells, das in einer Produktions- oder realen Umgebung zugänglich und betriebsbereit ist. Dieser Prozess umfasst im Allgemeinen die folgenden Schritte:
- Modellvorbereitung: Dazu gehört die Vorbereitung des Modells für die Produktion, indem es in ein TensorFlow SavedModel oder ein PyTorch-Skript umgewandelt wird.
- Einrichtung der Infrastruktur: Die erforderliche Infrastruktur ist zur Unterstützung der Modellbereitstellung eingerichtet, einschließlich Cloud-Umgebungen, Servern oder mobilen Geräten.
- Einsatz: Das Modell wird bereitgestellt, indem es auf einen Server oder eine Cloud-Umgebung hochgeladen oder auf einem mobilen Gerät installiert wird.
- Modellverwaltung: Eine effektive Verwaltung des bereitgestellten Modells umfasst die Leistungsüberwachung, notwendige Aktualisierungen und die Sicherstellung der Zugänglichkeit für Benutzer.
- Integration: Das bereitgestellte Modell wird in das Gesamtsystem integriert, indem es mit anderen Komponenten wie Benutzeroberflächen, Datenbanken oder weiteren Modellen verbunden wird.
Schritt 7: Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung
Nach der Implementierung sind Überwachung und Wartung erforderlich, um die weiterhin ordnungsgemäße Funktion und Wirksamkeit eines adaptiven KI-Systems sicherzustellen. Dazu gehören Leistungsüberwachung, Modellumschulung, Datenerfassung und -analyse, Systemaktualisierungen und Benutzerfeedback.
Die Best Practices für die Implementierung adaptiver KI
- Verstehe das Problem:
Für das effektive Training adaptiver KI-Systeme ist es entscheidend, ein umfassendes Verständnis des jeweiligen Problems zu erlangen. Dieses Verständnis hilft bei der Identifizierung relevanter Informationen und Trainingsdaten, der Auswahl geeigneter Algorithmen und der Festlegung von Leistungsmetriken zur Bewertung der Wirksamkeit des Systems. Durch die Definition präziser Ziele für ein adaptives KI-System wird ein spezifisches Ziel festgelegt, die Konzentration verbessert und die Ressourcenzuteilung optimiert. Das Setzen von SMART-Zielen (spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und terminiert) ermöglicht die Fortschrittsbewertung und erleichtert notwendige Anpassungen. - Sammeln Sie hochwertige Daten:
Die Erfassung qualitativ hochwertiger Daten ist von größter Bedeutung, wenn es darum geht, ein robustes adaptives KI-System aufzubauen, das aus den Daten lernen und genaue Vorhersagen treffen kann. Eine unzureichende Qualität der Trainingsdaten beeinträchtigt die Fähigkeit des Systems, das Problem zu modellieren, was zu einer suboptimalen Leistung führt. Darüber hinaus ist die Diversität innerhalb der Trainingsdaten von entscheidender Bedeutung, damit das System aus einer Vielzahl von Beispielen lernen und gleichzeitig die Fähigkeit zur Verallgemeinerung auf neuartige Fälle bewahren kann. Dieser Aspekt ist besonders wichtig für adaptive KI-Systeme, die sich an Echtzeitänderungen innerhalb der Problemdomäne anpassen müssen. Darüber hinaus ermöglicht die Sicherstellung vielfältiger Trainingsdaten dem System, neue und unerwartete Situationen effektiv zu bewältigen. - Wählen Sie den richtigen Algorithmus:
Um optimale Ergebnisse in der adaptiven KI zu erzielen, spielt die richtige Auswahl des Algorithmus eine Schlüsselrolle. Während Algorithmen wie Reinforcement Learning und Online-Lernen die am besten geeigneten Optionen für adaptive Systeme sind, sollte die Entscheidung auf das jeweilige Problem und die Art der beteiligten Trainingsdaten zugeschnitten werden. Online-Lernalgorithmen eignen sich beispielsweise gut für das Streaming von Daten, während Reinforcement-Learning-Algorithmen sich hervorragend für Entscheidungsszenarien eignen, die eine Abfolge von Entscheidungen über einen längeren Zeitraum erfordern. - Leistungsüberwachung:
Die regelmäßige Überwachung der Leistung und der Einsatz von Lernmetriken sind für die Bewertung der Wirksamkeit eines adaptiven KI-Systems, insbesondere aufgrund seines Echtzeitcharakters, unerlässlich. Durch die Überwachung können Sie den Fortschritt des Systems in Richtung der gewünschten Ergebnisse verfolgen, potenzielle Probleme frühzeitig erkennen und notwendige Anpassungen vornehmen, um die Leistung zu verbessern. - Implementieren Sie ein effektives Test- und Validierungsframework:
Die Implementierung des richtigen Test- und Validierungsrahmens ist entscheidend für die Gewährleistung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit eines adaptiven KI-Systems. Es ist unbedingt erforderlich, die Systemleistung zu testen und alle Probleme oder Fehler zu identifizieren, die die Genauigkeit und Zuverlässigkeit beeinträchtigen könnten. Um dies zu erreichen, sollten verschiedene Testmethoden verwendet werden, darunter Unit-, Integrations- und Leistungstests.
Neben der Verwendung unterschiedlicher Testmethoden ist es wichtig, unterschiedliche Testinformationen zu verwenden, die den Problemraum genau widerspiegeln. Dazu gehören Normal- und Extremfälle sowie unerwartete Szenarien. Durch die Einbeziehung verschiedener Testdaten können Entwickler die Systemleistung unter verschiedenen Bedingungen testen und Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren.
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