Adaptiivne AI: mis see täpselt on?
Adaptiivne AI (autonoomne intelligentsus) on traditsioonilise autonoomse intelligentsuse täiustatud ja reageeriv versioon iseseisva õppe meetoditega. Adaptiivne AI sisaldab otsustusraamistikku, mis aitab kiiremini otsuseid langetada, jäädes samas paindlikuks probleemide ilmnemisel kohanemiseks. Adaptiivne olemus saavutatakse pideva ümberõppe ja mudelite õppimisega, töötades samal ajal uute andmete põhjal.
Seda tüüpi tehisintellekt on välja töötatud reaalajas jõudluse parandamiseks, värskendades selle algoritme, otsustusmeetodeid ja toiminguid keskkonnast saadud andmete põhjal. Adaptive AI võimaldab süsteemil paremini reageerida muutustele ja väljakutsetele ning saavutada eesmärke tõhusamalt.
Võrrelgem näiteks nii traditsioonilise tehisintellekti kui ka adaptiivse tehisintellekti õppimismudelit. Isejuhtivate autode objektituvastussüsteemi puhul peaks auto suutma tuvastada erinevaid objekte, näiteks jalakäijaid. Seetõttu tuleks ohutuse tagamiseks süsteemi välja õpetada suure hulga näidiste abil. Kuna aina tekib uusi asju, nagu jalgratturid, elektrilised astmed, hõljuklauad jne, tuleks süsteemi regulaarselt uuendada uute andmetega tuvastamiseks. Traditsioonilise tehisintellekti puhul aga, kui süsteemi uuendatakse uute andmetega, unustab süsteem varasemad objektid, näiteks jalakäijad. Seda nähtust nimetatakse närvivõrkude katastroofiliseks unustamiseks.
Seetõttu leiutati selle probleemi lahendamiseks adaptiivse AI kontseptsioon. Närvivõrk säilitab kõik aja jooksul õpitud mõisted, mis muudab teabe abil õpitu meeldetuletamise lihtsaks.
Kuidas on adaptiivne AI teie ettevõtte jaoks oluline?
Adaptiivne AI pakub protsesside ja tehisintellekti tehnikate komplekti, mis võimaldavad süsteemidel oma õppimistehnikaid ja käitumist muuta või muuta. Adaptiivne tehisintellekt võimaldab tootmise ajal kohaneda muutuvate reaalmaailma tingimustega. See võib muuta oma koodi, et kohaneda reaalses maailmas toimuvate muudatustega, mida ei tuvastatud ega teada koodi esmakordse kirjutamise ajal.
Järgi Randmepael, ettevõtted ja ettevõtted, kes on adaptiivsete AI-süsteemide arendamiseks ja rakendamiseks kasutanud tehisintellekti inseneritehnikaid, saavutavad 25. aastaks vähemalt 2026% suurema käitamiskiiruse ja -koguse kui nende rivaalid. Õppides ära inimeste ja masinate kogemuste varasemad käitumismustrid, võimaldab adaptiivne AI kiiremini ja paremaid tulemusi.
Näiteks on USA armee ja USA õhuvägi välja töötanud õppesüsteemi, mis kohandab oma õppetunde õppija jaoks, kasutades ära nende tugevaid külgi. Programm toimib nagu juhendaja, kes kohandab õppimist õpilasele. Ta teab, mida õpetada, millal testida ja kuidas edusamme mõõta.
Kuidas adaptiivne AI töötab?
Adaptiivne AI toimib pideva õppimise (CL) kontseptsioonil, mis määratleb tehisintellekti võimaluste saavutamise olulise aspekti. Pideva õppimise mudel suudab reaalajas kohaneda uute andmetega, kui need tulevad ja õpivad iseseisvalt. Kuid see meetod, mida nimetatakse ka pidevaks AutoML-iks või automaatselt kohanduvaks õppimiseks, on võimeline jäljendama inimese intelligentsust, et õppida ja täiustada teadmisi kogu elu jooksul. See toimib traditsioonilise masinõppe laiendusena, võimaldades mudelitel suruda reaalajas teavet tootmiskeskkondadesse ja piirata neid vastavalt.
Näiteks Spotify on üks populaarsemaid adaptiivsete AI-algoritmidega muusika voogedastusrakendusi. Spotify kureerib kasutajapõhiseid muusikasoovitusi. Spotify analüüsib kasutaja lugude ajaloo põhjal kasutaja laulueelistusi ja reaalajas trende, et koostada kõige sobivamad soovitused. Lisaks kasutab Spotify asjakohasuse tagamiseks adaptiivset AI-algoritmi, mis õpib pidevalt ümber ja muudab eelistusi. See dünaamiline õppemeetod võimaldab Spotifyl pakkuda sujuvat ja isikupärastatud muusikakogemust, aidates kasutajatel avastada uusi lugusid, žanre ja artiste, mis vastavad nende maitsele.
AutoML (Automated Machine Learning) on adaptiivse AI pidevõppe (CL) protsessi üks olulisi komponente. AutoML viitab täieliku masinõppe (ML) torujuhtme automatiseerimisele, sealhulgas andmete ettevalmistamisele, mudelite valikule ja juurutamisele. AutoML eesmärk on kaotada nõuded koolitusmudelitele ja suurendada automaattuvastusega mudelite täpsust. AutoML on hõlpsasti kasutatav raamistik, avatud lähtekoodiga algoritm ja hüperparameetrite optimeerimine.
Pärast koolitust viiakse läbi mudeli valideerimine, et kontrollida mudelite funktsionaalsust. Lisaks rakendatakse mudeli kasutuselevõtu piirkonnas kogutud prognooside jälgimist. Kui andmeid on jälgitud, saab neid vajadusel puhastada ja märgistada. Kui andmed on puhastatud ja märgistatud, sisestame need valideerimiseks ja koolituseks uuesti andmete hulka. Sel juhul on tsükkel suletud.
Mudelid õpivad pidevalt ja kohanduvad uute suundumuste ja andmetega, parandades samal ajal täpsust. See annab rakendusele parema üldise jõudluse.
Kuidas adaptiivset AI-d rakendada?
1. samm: määrake süsteemi eesmärk
Adaptiivse tehisintellekti rakendamisel on oluline seada süsteemi eesmärgid, kuna see juhib selle arengut ja määrab soovitud tulemuse. Süsteemi eesmärkide määratlemine hõlmab selliste tegurite arvestamist, nagu nõutava tulemuse kindlaksmääramine, jõudlusnäitajate määramine ja sihtrühm.
2. samm: andmete kogumine
Tehisintellekti mudelite väljatöötamisel on andmed masinõppemudelite koolitamise ja teadlike otsuste tegemise peamise ehitusplokina. Olulised tegurid, mida adaptiivse tehisintellekti jaoks andmete kogumisel meeles pidada, on asjakohasus süsteemi eesmärgiga, kogutud andmete mitmekesisus, värskendatud andmed, salvestusruum ja privaatsus.
3. samm: mudelikoolitus
Andmekogul masinõppemudeli väljaõpetamist prognooside tegemiseks nimetatakse mudelikoolituseks. See adaptiivse tehisintellekti rakendamise oluline etapp loob aluse otsuste tegemiseks. Peamised tegurid, mida tuleb adaptiivse AI mudeli väljaõpetamisel arvesse võtta, on algoritmi valik, hüperparameetrite häälestamine, andmete ettevalmistamine, mudeli hindamine ja mudeli täiustamine.
4. samm: kontekstuaalne analüüs
Kontekstuaalne analüüs hõlmab praeguse konteksti uurimist ja selle teabe kasutamist teadlike otsuste tegemiseks, mis võimaldab süsteemil reaalajas reageerida. Adaptiivse AI-süsteemi kontekstuaalse analüüsi tegemisel on kõige olulisemad tegurid andmeallikad, mudeli ennustamine, andmetöötlus ja tagasisideahel.
5. samm: hinnake ja viimistlege mudelit
Tehisintellekti mudeli peenhäälestamise protsess hõlmab selle parameetrite või arhitektuuri kohandamist, et parandada selle jõudlust, olenevalt konkreetsest mudelitüübist ja probleemist, mille eesmärk on lahendada. Tavaliselt kasutatavad peenhäälestusmeetodid hõlmavad hüperparameetrite häälestamist, mudeliarhitektuuri, funktsioonide kavandamist, ansamblimeetodeid ja ülekandeõpet.
6. samm: juurutage mudel
Adaptiivse tehisintellekti kontekstis tähendab mudeli juurutamine tootmis- või reaalkeskkonnas juurdepääsetava ja toimiva mudeli loomist. See protsess hõlmab üldiselt järgmisi samme:
- Mudeli ettevalmistamine: See hõlmab mudeli ettevalmistamist tootmiseks, muutes selle TensorFlow SavedModeliks või PyTorchi skriptiks.
- Infrastruktuuri seadistamine: vajalik infrastruktuur on seadistatud toetama mudeli juurutamist, sealhulgas pilvekeskkondi, servereid või mobiilseadmeid.
- Kasutamine: Mudeli juurutamiseks laaditakse see üles serverisse või pilvekeskkonda või installitakse mobiilseadmesse.
- Mudeli juhtimine: juurutatud mudeli tõhus haldamine hõlmab jõudluse jälgimist, vajalikke värskendusi ja kasutajatele juurdepääsetavuse tagamist.
- Integratsioon: juurutatud mudel integreeritakse üldisesse süsteemi, ühendades selle teiste komponentidega, nagu kasutajaliidesed, andmebaasid või lisamudelid.
7. samm: pidev jälgimine ja täiustamine
Pärast rakendamist on vaja jälgida ja hooldada, et tagada adaptiivse AI-süsteemi jätkuv nõuetekohane toimimine ja tõhusus. See hõlmab jõudluse jälgimist, mudelite ümberõpet, andmete kogumist ja analüüsi, süsteemivärskendusi ja kasutajate tagasisidet.
Adaptive AI rakendamise parimad tavad
- Saage probleemist aru:
Adaptiivsete AI-süsteemide tõhusaks väljaõppeks on ülioluline probleemi põhjaliku mõistmine. See arusaam aitab tuvastada asjakohast teavet ja koolitusandmeid, valida sobivaid algoritme ja luua toimivusmõõdikuid süsteemi tõhususe hindamiseks. Adaptiivse AI-süsteemi täpsete eesmärkide määratlemine seab konkreetse eesmärgi ja suurendab fookust, optimeerides ressursside jaotamist. SMART-eesmärkide seadmine (konkreetsed, mõõdetavad, saavutatavad, asjakohased ja ajaliselt piiratud) võimaldab edusamme hinnata ja hõlbustab vajalikke kohandusi. - Koguge kvaliteetseid andmeid:
Kvaliteetsete andmete hankimine on ülimalt oluline, kui püütakse luua tugev adaptiivne AI-süsteem, mis on võimeline andmetest õppima ja täpseid ennustusi tegema. Treeninguandmete ebapiisav kvaliteet mõjutab negatiivselt süsteemi võimet probleemi modelleerida, mis viib ebaoptimaalse jõudluseni. Lisaks on koolitusandmete mitmekesisus kriitilise tähtsusega, et võimaldada süsteemil õppida paljudest näidetest, säilitades samal ajal võime üldistada uudseid juhtumeid. Sellel aspektil on eriline tähtsus adaptiivsetes AI-süsteemides, mis peavad kohanema probleemse valdkonna reaalajas toimuvate muutustega. Lisaks annab mitmekesiste koolitusandmete tagamine süsteemile võimaluse uute ja ootamatute olukordadega tõhusalt toime tulla. - Valige õige algoritm:
Õige algoritmi valimine mängib adaptiivse tehisintellektiga optimaalsete tulemuste saavutamisel võtmerolli. Kuigi sellised algoritmid nagu tugevdav õpe ja veebiõpe on adaptiivsete süsteemide jaoks kõige sobivamad valikud, tuleks otsus kohandada konkreetse probleemi ja kaasatud koolitusandmete tüübiga. Näiteks sobivad veebipõhised õppealgoritmid hästi andmete voogesitamiseks, samas kui tugevdavad õppealgoritmid on suurepärased otsustusstsenaariumide puhul, mis nõuavad aja jooksul tehtud otsuste jada. - Toimivuse jälgimine:
Toimivuse regulaarne jälgimine ja õppimismõõdikute kasutamine on adaptiivse AI-süsteemi tõhususe hindamiseks hädavajalikud, eriti selle reaalajas olemuse tõttu. Seire võimaldab jälgida süsteemi edenemist soovitud tulemuste suunas, varakult tuvastada võimalikke probleeme ja teha jõudluse parandamiseks vajalikke kohandusi. - Rakendage tõhusat testimise ja valideerimise raamistikku:
Õige testimis- ja valideerimisraamistiku rakendamine on adaptiivse tehisintellektisüsteemi täpsuse ja töökindluse tagamiseks ülioluline. On hädavajalik testida süsteemi jõudlust ja tuvastada kõik probleemid või vead, mis võivad mõjutada täpsust ja töökindlust. Selle saavutamiseks tuleks kasutada erinevaid testimismeetodeid, sealhulgas üksuse-, integratsiooni- ja jõudlustestimist.
Lisaks erinevate testimismeetodite kasutamisele on oluline kasutada erinevat testiinfot, mis peegeldab täpselt probleemruumi. See hõlmab nii tavalisi ja äärmuslikke juhtumeid kui ka ootamatuid stsenaariume. Erinevate testandmete kaasamisega saavad arendajad testida süsteemi jõudlust erinevates tingimustes ja tuvastada parendusvõimalusi.
Kas otsite siit abi?
Võtke ühendust meie eksperdiga üksikasjalik arutelun
Postituse vaatamised: 8
- SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
- PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
- PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
- PlatoESG. Autod/elektrisõidukid, Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
- BlockOffsets. Keskkonnakompensatsiooni omandi ajakohastamine. Juurdepääs siia.
- Allikas: 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
- :on
- :on
- $ UP
- 1
- 2026
- 7
- a
- võime
- Võimalik
- kättesaadavus
- juurdepääsetav
- vastavalt
- konto
- täpsus
- täpne
- täpselt
- Saavutada
- saavutada
- meetmete
- õigusaktid
- kohandama
- kohaneb
- lisamine
- Täiendavad lisad
- edasijõudnud
- areng
- ebasoodsalt
- mõjutada
- AI
- AI tehnika
- abivahendid
- Eesmärgid
- AIR
- Lennuvägi
- algoritm
- algoritme
- Materjal: BPA ja flataatide vaba plastik
- eraldamine
- võimaldama
- Lubades
- võimaldab
- Ka
- an
- analüüs
- analüüse
- ja
- mistahes
- taotlus
- rakendused
- asjakohane
- arhitektuur
- OLEME
- PIIRKOND
- tekkima
- Armee
- Array
- Kunstnikud
- AS
- aspekt
- At
- publik
- Automatiseeritud
- automatiseerimine
- AutoML
- autonoomne
- autonoomselt
- põhineb
- BE
- olnud
- käitumist
- BEST
- parimaid tavasid
- Parem
- Blokeerima
- mõlemad
- ehitama
- Ehitus
- äri
- ettevõtted
- by
- kutsutud
- CAN
- võimeid
- võimeline
- auto
- autod
- juhul
- juhtudel
- katastroofiline
- väljakutseid
- muutma
- Vaidluste lahendamine
- muutuv
- valikuid
- suletud
- Cloud
- kood
- kogumine
- tuleb
- tavaliselt
- Ettevõtted
- võrdlema
- täitma
- komponendid
- mõiste
- mõisted
- Tingimused
- ühendamine
- arvestades
- pidevalt
- kontekst
- kontekstuaalne
- jätkas
- pidev
- pidevalt
- loomine
- kriitiline
- otsustav
- kuraatorid
- tsükkel
- andmed
- Andmete ettevalmistamine
- andmetöötlus
- andmebaasid
- otsus
- Otsuse tegemine
- otsused
- Määratleb
- määratlemisel
- Olenevalt
- juurutada
- lähetatud
- juurutamine
- kasutuselevõtu
- soovitud
- üksikasjalik
- avastama
- Detection
- Määrama
- määrab
- määrates kindlaks
- arendama
- arenenud
- Arendajad
- arenev
- & Tarkvaraarendus
- seade
- seadmed
- erinev
- avastama
- mitu
- mitmekesisus
- ei
- domeen
- kaks
- dünaamiline
- Ajalugu
- Varajane
- lihtne
- lihtne-to-use
- Tõhus
- tõhusalt
- tõhusus
- Starter
- kõrvaldama
- smirgel
- annab volitusi
- võimaldama
- võimaldab
- võimaldades
- hõlmab
- Inseneriteadus
- suurendama
- Parandab
- tagama
- tagades
- keskkond
- keskkondades
- vead
- oluline
- kehtestab
- asutades
- jms
- hindama
- hindamine
- hindamine
- täpselt
- Uurimine
- näide
- näited
- Excel
- täitma
- hukkamine
- kogemus
- ekspert
- laiendamine
- äärmuslik
- hõlbustab
- tegurid
- kiiremini
- tunnusjoon
- tagasiside
- esimene
- paindlik
- Keskenduma
- Järel
- eest
- Sundida
- Raamistik
- Alates
- funktsionaalsus
- toimimine
- edasi
- Pealegi
- Gartner
- kogutud
- kogumine
- üldiselt
- annab
- Eesmärgid
- suurem
- alused
- juhendid
- käsi
- käepide
- Olema
- aitama
- aidates
- aitab
- sellest tulenevalt
- siin
- kvaliteetne
- ajalugu
- omab
- Kuidas
- Kuidas
- aga
- HTTPS
- inim-
- inimeste intelligentsust
- Hüperparameetrite optimeerimine
- Hüperparameetrite häälestamine
- Identifitseerimine
- tuvastatud
- identifitseerima
- identifitseerimiseks
- if
- hädavajalik
- rakendada
- täitmine
- rakendatud
- rakendamisel
- tähtsus
- oluline
- paranemine
- Paranemist
- in
- sisaldama
- hõlmab
- Kaasa arvatud
- Suurendama
- sõltumatud
- info
- teavitatakse
- Infrastruktuur
- paigaldamine
- integreeritud
- integratsioon
- Intelligentsus
- liidesed
- sisse
- Leiutatud
- seotud
- probleem
- küsimustes
- IT
- ITS
- hoidma
- Võti
- Laps
- teadmised
- teatud
- suur
- juhtivate
- Õppida
- õppinud
- õppimine
- kõige vähem
- Lessons
- elu
- nagu
- masin
- masinõpe
- tehtud
- säilitamine
- hooldus
- tegema
- TEEB
- Tegemine
- juhtimine
- küsimus
- max laiuse
- mai..
- mõõtma
- mehhanism
- meetod
- meetodid
- Meetrika
- meeles
- ML
- mobiilne
- mobiilne seade
- mobiilseadmete
- mudel
- mudelid
- Muudatused
- jälgitakse
- järelevalve
- rohkem
- Pealegi
- kõige
- Populaarseim
- muusika
- peab
- loodus
- NAVIGATSIOON
- vajalik
- võrk
- võrgustikud
- Närvivõrgus
- närvivõrgud
- Uus
- normaalne
- romaan
- number
- objekt
- Objekti tuvastamine
- eesmärk
- eesmärgid
- esemeid
- esineb
- of
- Pakkumised
- on
- kunagi
- ONE
- Internetis
- avatud lähtekoodiga
- tegutseb
- töökorras
- Võimalused
- optimaalselt
- optimeerimine
- optimeerimine
- or
- Muu
- meie
- Tulemus
- tulemusi
- üle
- üldine
- Ületada
- parameetrid
- eriline
- eriti
- minevik
- mustrid
- jõudlus
- teostatud
- esitades
- Isikliku
- faas
- nähtus
- torujuhe
- Platon
- Platoni andmete intelligentsus
- PlatoData
- mängib
- populaarne
- võimalik
- Postitusi
- potentsiaal
- tavad
- vajadus
- ennustus
- Ennustused
- eelistusi
- ettevalmistamine
- ettevalmistamisel
- esitada
- PrimaFelicitas
- esmane
- privaatsus
- Probleem
- protsess
- Protsessid
- töötlemine
- tootma
- Produktsioon
- Programm
- Edu
- korralik
- anda
- annab
- Lükkama
- pütorch
- kvaliteet
- kogus
- reaalne
- päris maailm
- reaalajas
- saab
- soovitused
- nimetatud
- viitab
- filtreeri
- peegeldab
- regulaarselt
- asjakohasus
- asjakohane
- usaldusväärsus
- ülejäänud
- vastus
- nõutav
- Nõuded
- Vahendid
- tundlik
- Tulemused
- säilitab
- õige
- rivaalid
- jõuline
- Roll
- s
- ohutus
- stsenaariumid
- sujuv
- valides
- valik
- iseteenindav
- Jada
- Serverid
- teenib
- komplekt
- Komplektid
- kehtestamine
- peaks
- tähendus
- märkimisväärne
- olukordades
- nutikas
- LAHENDAGE
- laul
- Allikad
- Ruum
- konkreetse
- kiirus
- Spotify
- Sammud
- ladustamine
- streaming
- tugevused
- õpilane
- selline
- Kostüüm
- sobiv
- toetama
- süsteem
- süsteemid
- kohandatud
- Võtma
- sihtmärk
- maitseb
- tehnikat
- tensorivool
- test
- Testimine
- kui
- et
- .
- teave
- oma
- Neile
- asjad
- see
- läbi kogu
- aeg
- et
- suunas
- Jälgimine
- traditsiooniline
- koolitatud
- koolitus
- üle
- transformeerivate
- Trends
- tüüp
- meie
- all
- mõistmine
- Ootamatu
- üksus
- ajakohastatud
- Uudised
- ajakohastamine
- Üleslaadimine
- kasutama
- Kasutatud
- Kasutaja
- Kasutajad
- kasutamine
- kasutatud
- kasutab ära
- kasutades
- kinnitamine
- eri
- kontrollima
- versioon
- vaated
- tähtis
- oli
- we
- Hästi
- M
- Mis on
- millal
- samas kui
- mis
- kuigi
- lai
- will
- koos
- jooksul
- Töö
- töö
- maailm
- kirjalik
- Sinu
- sephyrnet