Adaptieve AI: wat is het precies?
Adaptieve AI (Autonome Intelligentie) wel de geavanceerde en responsieve versie van traditionele autonome intelligentie met onafhankelijke leermethoden. Adaptieve AI bevat een besluitvormingskader dat helpt bij snellere besluitvorming, terwijl het flexibel blijft om zich aan te passen als zich problemen voordoen. Het adaptieve karakter wordt bereikt door modellen voortdurend opnieuw te trainen en te leren terwijl ze presteren op basis van nieuwe gegevens.
Dit soort AI is ontwikkeld om de real-time prestaties te verbeteren door de algoritmen, besluitvormingsmethoden en acties bij te werken op basis van de gegevens die het van zijn omgeving ontvangt. Adaptieve AI stelt het systeem in staat om beter in te spelen op veranderingen en uitdagingen en doelen effectiever te bereiken.
Laten we bijvoorbeeld het leermodel van zowel traditionele AI als adaptieve AI vergelijken. In het geval van een objectdetectiesysteem in zelfrijdende auto's moet de auto verschillende objecten kunnen detecteren, zoals voetgangers. Daarom moet het systeem worden getraind met behulp van een groot aantal monsters om de veiligheid te waarborgen. Aangezien er steeds nieuwe dingen opduiken, zoals fietsers, elektrische steps, hoverboards, enz., moet het systeem regelmatig worden bijgewerkt met nieuwe gegevens voor identificatie. In het geval van traditionele AI zal het systeem echter, als het systeem wordt bijgewerkt met nieuwe gegevens, de eerdere objecten, zoals voetgangers, vergeten. Dit fenomeen wordt catastrofaal vergeten met neurale netwerken genoemd.
Om dit probleem op te lossen, werd daarom het concept van adaptieve AI uitgevonden. Het neurale netwerk onthoudt alle concepten die in de loop van de tijd zijn geleerd, waardoor het gemakkelijk is om te onthouden wat er met behulp van de informatie is geleerd.
Hoe is adaptieve AI van belang voor uw bedrijf?
Adaptieve AI biedt een reeks processen en AI-technieken waarmee systemen hun leertechnieken en -gedrag kunnen veranderen of aanpassen. Adaptive AI maakt het mogelijk om tijdens de productie aan te passen aan veranderende omstandigheden in de echte wereld. Het kan zijn code wijzigen om zich aan te passen aan de wijzigingen die in de echte wereld plaatsvinden en die niet geïdentificeerd of bekend waren op het moment dat de code voor het eerst werd geschreven.
Think kouseband, zullen bedrijven en bedrijven die AI-engineeringtechnieken hebben gebruikt om adaptieve AI-systemen te ontwikkelen en uit te voeren, tegen 25 een minstens 2026% hogere operationalisatiesnelheid en kwantiteit bereiken dan hun rivalen. Door de gedragspatronen uit het verleden van menselijke en machine-ervaring te leren, biedt adaptieve AI snellere en betere resultaten.
Het Amerikaanse leger en de Amerikaanse luchtmacht hebben bijvoorbeeld een leersysteem ontwikkeld dat zijn lessen aanpast aan de leerling door gebruik te maken van zijn sterke punten. Het programma fungeert als een tutor die het leren afstemt op de student. Het weet wat te onderwijzen, wanneer te testen en hoe vooruitgang te meten.
Hoe werkt Adaptieve AI?
Adaptieve AI werkt volgens het concept van continu leren (CL), dat een belangrijk aspect definieert van het bereiken van AI-mogelijkheden. Een model voor continu leren kan zich in realtime aanpassen aan nieuwe gegevens wanneer deze binnenkomen en autonoom leren. Deze methode, ook wel continu AutoML of auto-adaptief leren genoemd, is echter in staat menselijke intelligentie na te bootsen om gedurende het hele leven te leren en kennis te verfijnen. Het dient als een uitbreiding van traditionele machine learning door modellen in staat te stellen real-time informatie in productieomgevingen te pushen en dienovereenkomstig te beperken.
Spotify is bijvoorbeeld een van de meest populaire muziekstreaming-applicaties met adaptieve AI-algoritmen. Spotify beheert gebruikersspecifieke muziekaanbevelingen. Op basis van de geschiedenis van de nummers van de gebruiker analyseert Spotify de nummervoorkeuren van de gebruiker en real-time trends om de meest geschikte aanbevelingen te doen. Verder gebruikt Spotify, om relevantie te garanderen, een adaptief AI-algoritme dat voortdurend bijscholing en voorkeuren wijzigt. Dankzij deze dynamische leermethode kan Spotify een naadloze en gepersonaliseerde muziekervaring bieden, waardoor gebruikers nieuwe nummers, genres en artiesten kunnen ontdekken die bij hun smaak passen.
AutoML (Automated Machine Learning) is een van de essentiële componenten van het continue leerproces (CL) van adaptieve AI. AutoML verwijst naar het automatiseren van de volledige pijplijn voor machine learning (ML), inclusief gegevensvoorbereiding, modelselectie en implementatie. AutoML heeft tot doel de vereisten voor trainingsmodellen te elimineren en de nauwkeurigheid van modellen met automatische detectie te vergroten. AutoML is een gebruiksvriendelijk framework, open-source algoritme en optimalisatie van hyperparameters.
Na de training wordt modelvalidatie uitgevoerd om de functionaliteit van de modellen te verifiëren. Verder wordt monitoring geïmplementeerd voor voorspellingen die zijn verzameld binnen het implementatiegebied van het model. Zodra de gegevens zijn gecontroleerd, kunnen ze naar behoefte worden opgeschoond en getagd. Nadat de gegevens zijn opgeschoond en getagd, voeren we deze opnieuw in de gegevens in voor validatie en training. In dit geval is de kringloop gesloten.
De modellen leren voortdurend en passen zich aan nieuwe trends en gegevens aan, terwijl ze de nauwkeurigheid verbeteren. Dit geeft de applicatie betere algehele prestaties.
Hoe adaptieve AI implementeren?
Stap 1: Bepaal het doel van het systeem
Bij het uitvoeren van adaptieve AI is het belangrijk om de doelstellingen van het systeem vast te stellen, omdat het de ontwikkeling ervan stuurt en het gewenste resultaat bepaalt. Bij het definiëren van de doelstellingen van het systeem moet rekening worden gehouden met de factoren, zoals het bepalen van het vereiste resultaat, het vaststellen van prestatiestatistieken en de doelgroep.
Stap 2: Gegevensverzameling
Bij het ontwikkelen van AI-modellen fungeren data als de primaire bouwsteen voor het trainen van machine learning-modellen en het mogelijk maken van geïnformeerde besluitvorming. De belangrijke factoren om in gedachten te houden bij het verzamelen van gegevens voor adaptieve AI zijn relevantie voor het doel van het systeem, diversiteit van de verzamelde gegevens, bijgewerkte gegevens, opslag en privacy.
Stap 3: Modeltraining
Het trainen van een machine learning-model op een dataset om voorspellingen te doen, wordt modeltraining genoemd. Deze cruciale fase in de implementatie van adaptieve AI legt de basis voor besluitvorming. De essentiële factoren waarmee rekening moet worden gehouden bij het trainen van een model voor adaptieve AI, zijn algoritmeselectie, hyperparameterafstemming, gegevensvoorbereiding, modelevaluatie en modelverbetering.
Stap 4: Contextuele analyse
Contextuele analyse omvat het onderzoeken van de huidige context en het gebruiken van die informatie om goed geïnformeerde beslissingen te nemen, waardoor real-time reactievermogen van het systeem mogelijk wordt. Bij het uitvoeren van contextuele analyse voor een adaptief AI-systeem zijn de belangrijkste factoren gegevensbronnen, modelvoorspelling, gegevensverwerking en de feedbackloop.
Stap 5: Evalueer en verfijn het model
Het proces van het verfijnen van een AI-model omvat het aanpassen van de parameters of architectuur om de prestaties te verbeteren, afhankelijk van het specifieke modeltype en het probleem dat het wil oplossen. De veelgebruikte technieken voor fijnafstemming zijn onder meer hyperparameterafstemming, modelarchitectuur, feature-engineering, ensemblemethoden en overdrachtsleren.
Stap 6: Implementeer het model
In de context van adaptieve AI verwijst het inzetten van een model naar het creëren van een model dat toegankelijk en operationeel is in een productie- of real-world omgeving. Dit proces omvat over het algemeen de volgende stappen:
- Modelvoorbereiding: Dit omvat het voorbereiden van het model voor productie door het te transformeren in een TensorFlow SavedModel of een PyTorch-script.
- Opstelling infrastructuur: De vereiste infrastructuur is opgezet om modelimplementatie te ondersteunen, inclusief cloudomgevingen, servers of mobiele apparaten.
- implementatie: Het model wordt geïmplementeerd door het te uploaden naar een server- of cloudomgeving of door het op een mobiel apparaat te installeren.
- Modelbeheer: Effectief beheer van het geïmplementeerde model omvat prestatiebewaking, noodzakelijke updates en het waarborgen van toegankelijkheid voor gebruikers.
- Integratie: Het geïmplementeerde model wordt geïntegreerd in het totale systeem door het te verbinden met andere componenten zoals gebruikersinterfaces, databases of aanvullende modellen.
Stap 7: Continu monitoren en verbeteren
Na implementatie zijn monitoring en onderhoud nodig om de goede werking en effectiviteit van een adaptief AI-systeem te blijven waarborgen. Dit omvat prestatiebewaking, omscholing van modellen, gegevensverzameling en -analyse, systeemupdates en gebruikersfeedback.
De best practices voor het implementeren van Adaptive AI
- Begrijp het probleem:
Een goed begrip krijgen van het probleem is cruciaal voor het effectief trainen van adaptieve AI-systemen. Dit begrip helpt bij het identificeren van relevante informatie en trainingsgegevens, het selecteren van geschikte algoritmen en het vaststellen van prestatiestatistieken om de effectiviteit van het systeem te evalueren. Het definiëren van precieze doelen voor een adaptief AI-systeem stelt een specifiek doel vast en verbetert de focus, waardoor de toewijzing van middelen wordt geoptimaliseerd. Het stellen van SMART-doelen (specifiek, meetbaar, acceptabel, relevant en tijdgebonden) maakt voortgangsevaluatie mogelijk en maakt noodzakelijke aanpassingen mogelijk. - Verzamel gegevens van hoge kwaliteit:
Het verkrijgen van hoogwaardige gegevens is van het grootste belang bij het streven naar het bouwen van een robuust adaptief AI-systeem dat in staat is om van de gegevens te leren en nauwkeurige voorspellingen te doen. Onvoldoende kwaliteit van de trainingsgegevens heeft een nadelige invloed op het vermogen van het systeem om het probleem te modelleren, wat leidt tot suboptimale prestaties. Bovendien is diversiteit binnen de trainingsgegevens van cruciaal belang om het systeem in staat te stellen te leren van een breed scala aan voorbeelden, terwijl het de mogelijkheid behoudt om te generaliseren naar nieuwe gevallen. Dit aspect is met name van belang bij adaptieve AI-systemen, die zich moeten aanpassen aan real-time veranderingen binnen het probleemdomein. Bovendien stelt het systeem, door te zorgen voor diverse trainingsgegevens, in staat om effectief met nieuwe en onverwachte situaties om te gaan. - Selecteer het juiste algoritme:
Het maken van de juiste algoritmeselectie speelt een sleutelrol bij het behalen van optimale resultaten in adaptieve AI. Hoewel algoritmen zoals bekrachtigend leren en online leren de meest geschikte keuzes zijn voor adaptieve systemen, moet de beslissing worden afgestemd op het specifieke probleem en het type trainingsgegevens dat erbij betrokken is. Online leeralgoritmen zijn bijvoorbeeld zeer geschikt voor het streamen van gegevens, terwijl algoritmen voor versterkend leren uitblinken in besluitvormingsscenario's die een reeks beslissingen in de loop van de tijd vereisen. - Prestatie monitoring:
Het regelmatig monitoren van de prestaties en het gebruik van leerstatistieken zijn essentieel voor het evalueren van de effectiviteit van een adaptief AI-systeem, vooral vanwege het realtime karakter ervan. Monitoring maakt het mogelijk om de vooruitgang van het systeem in de richting van de gewenste resultaten te volgen, potentiële problemen vroegtijdig te identificeren en de nodige aanpassingen te maken om de prestaties te verbeteren. - Implementeer een effectief test- en validatiekader:
Het implementeren van het juiste test- en validatiekader is van cruciaal belang om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van een adaptief AI-systeem te waarborgen. Het is absoluut noodzakelijk om de systeemprestaties te testen en eventuele problemen of fouten te identificeren die de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid kunnen beïnvloeden. Hiervoor moeten verschillende testmethoden worden gebruikt, waaronder unit-, integratie- en prestatietests.
Naast het gebruik van verschillende testmethoden, is het belangrijk om verschillende testinformatie te gebruiken die de probleemruimte nauwkeurig weergeeft. Dit omvat zowel normale en extreme gevallen als onverwachte scenario's. Door verschillende testgegevens op te nemen, kunnen ontwikkelaars de systeemprestaties onder verschillende omstandigheden testen en mogelijkheden voor verbetering identificeren.
Zoek je hier hulp?
Neem contact op met onze expert voor: een gedetailleerde discussien
Publicatie Bezichtigingen: 8
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
- PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- PlatoESG. Automotive / EV's, carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
- BlockOffsets. Eigendom voor milieucompensatie moderniseren. Toegang hier.
- Bron: 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
- : heeft
- :is
- $UP
- 1
- 2026
- 7
- a
- vermogen
- in staat
- de toegankelijkheid
- beschikbaar
- dienovereenkomstig
- Account
- nauwkeurigheid
- accuraat
- nauwkeurig
- Bereiken
- bereikt
- acties
- Handelingen
- aanpassen
- aanpast
- toevoeging
- Extra
- vergevorderd
- vordering
- ongunstig
- invloed hebben op
- AI
- AI-techniek
- AIDS
- wil
- AIR
- Air Force
- algoritme
- algoritmen
- Alles
- toewijzing
- toelaten
- Het toestaan
- toestaat
- ook
- an
- analyse
- analyseert
- en
- elke
- Aanvraag
- toepassingen
- passend
- architectuur
- ZIJN
- GEBIED
- ontstaan
- Leger
- reeks
- Kunstenaars
- AS
- verschijning
- At
- gehoor
- geautomatiseerde
- automatiseren
- AutoML
- autonoom
- autonoom
- gebaseerde
- BE
- geweest
- gedrag
- BEST
- 'best practices'
- Betere
- Blok
- zowel
- bouw
- Gebouw
- bedrijfsdeskundigen
- ondernemingen
- by
- Dit betekent dat we onszelf en onze geliefden praktisch vergiftigen.
- CAN
- mogelijkheden
- in staat
- auto
- auto's
- geval
- gevallen
- katastrofisch
- uitdagingen
- verandering
- Wijzigingen
- veranderende
- keuzes
- CLOSED
- Cloud
- code
- Collectie
- komt
- algemeen
- Bedrijven
- vergelijken
- compleet
- componenten
- concept
- concepten
- voorwaarden
- Wij verbinden
- aangezien
- permanent
- verband
- contextual
- voortgezet
- doorlopend
- doorlopend
- Wij creëren
- kritisch
- cruciaal
- curator
- cyclus
- gegevens
- Data voorbereiding
- gegevensverwerking
- databanken
- beslissing
- Besluitvorming
- beslissingen
- definieert
- het definiëren van
- Afhankelijk
- implementeren
- ingezet
- het inzetten
- inzet
- gewenste
- gedetailleerd
- opsporen
- Opsporing
- Bepalen
- bepaalt
- bepalen
- ontwikkelen
- ontwikkelde
- ontwikkelaars
- het ontwikkelen van
- Ontwikkeling
- apparaat
- systemen
- anders
- Onthul Nu
- diversen
- Verscheidenheid
- doet
- domein
- twee
- dynamisch
- Vroeger
- Vroeg
- En het is heel gemakkelijk
- gemakkelijk te gebruiken
- effectief
- effectief
- effectiviteit
- Elektrisch
- elimineren
- opkomende
- machtigt
- in staat stellen
- maakt
- waardoor
- omvat
- Engineering
- verhogen
- Verbetert
- verzekeren
- zorgen
- Milieu
- omgevingen
- fouten
- essentieel
- vestigt
- oprichting
- etc
- schatten
- evalueren
- evaluatie
- precies
- Onderzoeken
- voorbeeld
- voorbeelden
- Excel
- uitvoeren
- uitvoeren
- ervaring
- expert
- uitbreiding
- extreem
- vergemakkelijkt
- factoren
- sneller
- Kenmerk
- feedback
- Voornaam*
- flexibel
- Focus
- volgend
- Voor
- Dwingen
- Achtergrond
- oppompen van
- functionaliteit
- functionerende
- verder
- Bovendien
- Gartner
- verzameld
- verzameling
- algemeen
- geeft
- Doelen
- meer
- grondslag
- Guides
- hand
- handvat
- Hebben
- hulp
- het helpen van
- helpt
- Vandaar
- hier
- hoogwaardige
- geschiedenis
- houdt
- Hoe
- How To
- Echter
- HTTPS
- menselijk
- menselijke intelligentie
- Optimalisatie van hyperparameters
- Hyperparameter afstemmen
- Identificatie
- geïdentificeerd
- identificeren
- het identificeren van
- if
- gebiedende wijs
- uitvoeren
- uitvoering
- geïmplementeerd
- uitvoering
- belang
- belangrijk
- verbetering
- het verbeteren van
- in
- omvatten
- omvat
- Inclusief
- Laat uw omzet
- onafhankelijk
- informatie
- op de hoogte
- Infrastructuur
- installeren
- geïntegreerde
- integratie
- Intelligentie
- interfaces
- in
- Uitgevonden
- betrokken zijn
- kwestie
- problemen
- IT
- HAAR
- Houden
- sleutel
- Soort
- kennis
- bekend
- Groot
- leidend
- LEARN
- geleerd
- leren
- minst
- Lessen
- Life
- als
- machine
- machine learning
- gemaakt
- Het handhaven
- onderhoud
- maken
- MERKEN
- maken
- management
- Materie
- max-width
- Mei..
- maatregel
- mechanisme
- methode
- methoden
- Metriek
- denken
- ML
- Mobile
- mobiel apparaat
- mobiele toestellen
- model
- modellen
- wijzigingen
- bewaakt
- Grensverkeer
- meer
- Bovendien
- meest
- Meest populair
- Muziek
- Dan moet je
- NATUUR
- Navigatie
- noodzakelijk
- netwerk
- netwerken
- neuraal netwerk
- neurale netwerken
- New
- een
- roman
- aantal
- object
- Objectdetectie
- doel van de persoon
- doelstellingen
- objecten
- voorkomend
- of
- Aanbod
- on
- eens
- EEN
- online.
- open source
- exploiteert
- operationele
- Kansen
- optimale
- optimalisatie
- optimaliseren
- or
- Overige
- onze
- Resultaat
- resultaten
- over
- totaal
- Overwinnen
- parameters
- bijzonder
- vooral
- verleden
- patronen
- prestatie
- uitgevoerd
- uitvoerend
- Gepersonaliseerde
- fase
- een fenomeen
- pijpleiding
- Plato
- Plato gegevensintelligentie
- PlatoData
- speelt
- Populair
- mogelijk
- Berichten
- potentieel
- praktijken
- nauwkeurig
- voorspelling
- Voorspellingen
- voorkeuren
- voorbereiding
- voorbereiding
- presenteren
- PrimaFelicitas
- primair
- privacy
- probleem
- processen
- verwerking
- produceren
- productie
- Programma
- Voortgang
- gepast
- zorgen voor
- biedt
- Duwen
- pytorch
- kwaliteit
- hoeveelheid
- vast
- echte wereld
- real-time
- ontvangt
- aanbevelingen
- verwezen
- verwijst
- verfijnen
- weerspiegelt
- regelmatig
- relevantie
- relevante
- betrouwbaarheid
- resterende
- antwoord
- nodig
- Voorwaarden
- Resources
- responsive
- Resultaten
- behoudt
- rechts
- rivalen
- robuust
- Rol
- s
- Veiligheid
- scenario's
- naadloos
- selecteren
- selectie
- zelfrijdende
- Volgorde
- Servers
- bedient
- reeks
- Sets
- het instellen van
- moet
- betekenis
- aanzienlijke
- situaties
- slim
- OPLOSSEN
- lied
- bronnen
- Tussenruimte
- specifiek
- snelheid
- Spotify
- Stappen
- mediaopslag
- streaming
- sterke punten
- Student
- dergelijk
- Pak
- geschikt
- ondersteuning
- system
- Systems
- op maat gemaakt
- Nemen
- doelwit
- smaken
- technieken
- tensorflow
- proef
- Testen
- neem contact
- dat
- De
- de informatie
- hun
- Ze
- spullen
- dit
- overal
- niet de tijd of
- naar
- in de richting van
- Tracking
- traditioneel
- getraind
- Trainingen
- overdracht
- transformeren
- Trends
- type dan:
- ons
- voor
- begrip
- Onverwacht
- eenheid
- bijgewerkt
- updates
- bijwerken
- Uploaden
- .
- gebruikt
- Gebruiker
- gebruikers
- gebruik
- gebruikt
- maakt gebruik van
- Gebruik makend
- bevestiging
- divers
- controleren
- versie
- .
- vitaal
- was
- we
- GOED
- Wat
- Wat is
- wanneer
- terwijl
- welke
- en
- breed
- wil
- Met
- binnen
- Mijn werk
- werkzaam
- wereld
- geschreven
- Your
- zephyrnet