Adaptiv AI: Hva er det egentlig?
Adaptiv AI (Autonomous Intelligence) er den avanserte og responsive versjonen av tradisjonell autonom intelligens med selvstendige læringsmetoder. Adaptiv AI har et rammeverk for beslutningstaking som hjelper til med raskere beslutningstaking, samtidig som det er fleksibelt å justere når problemer oppstår. Den adaptive naturen oppnås ved kontinuerlig omtrening og læring av modeller mens du presterer basert på nye data.
Denne typen AI er utviklet for å forbedre sanntidsytelsen ved å oppdatere algoritmene, beslutningsmetodene og handlingene basert på dataene den mottar fra omgivelsene. Adaptiv AI gjør det mulig for systemet å svare bedre på endringer og utfordringer og oppnå mål mer effektivt.
La oss for eksempel sammenligne læringsmodellen for både tradisjonell AI og adaptiv AI. Ved gjenstandsdeteksjonssystem i selvkjørende biler skal bilen kunne oppdage ulike gjenstander, som fotgjengere. Derfor bør systemet trenes ved å bruke et stort antall prøver for å sikre sikkerhet. Ettersom det stadig dukker opp nye ting, som syklister, elektriske trinn, hoverboards osv., bør systemet jevnlig oppdateres med nye data for identifikasjon. Men i tilfellet med tradisjonell AI, hvis systemet oppdateres med nye data, vil systemet glemme de tidligere objektene, for eksempel fotgjengere. Dette fenomenet blir referert til som katastrofal glemsel med nevrale nettverk.
Derfor, for å overvinne dette problemet, ble konseptet adaptiv AI oppfunnet. Det nevrale nettverket beholder alle konsepter lært over tid, noe som gjør det enkelt å huske hva som ble lært ved hjelp av informasjonen.
Hvordan betyr adaptiv AI for virksomheten din?
Adaptiv AI tilbyr et sett med prosesser og AI-teknikker for å tillate systemer å endre eller endre læringsteknikker og atferd. Adaptiv AI gjør det mulig å tilpasse seg endrede forhold i den virkelige verden mens den er i produksjon. Den kan endre koden sin for å tilpasse seg modifikasjonene som skjer i den virkelige verden som ikke ble identifisert eller kjent på det tidspunktet da koden først ble skrevet.
Ifølge Garter, vil bedrifter og selskaper som har brukt AI-teknikker for å utvikle og utføre adaptive AI-systemer oppnå minst 25 % høyere operasjonaliseringshastighet og mengde enn sine konkurrenter innen 2026. Ved å lære de tidligere atferdsmønstrene for menneske- og maskinerfaring, gir adaptiv AI raskere og bedre resultater.
For eksempel har den amerikanske hæren og det amerikanske luftvåpenet utviklet et læringssystem som tilpasser leksjonene til eleven ved å utnytte sine styrker. Programmet fungerer som en veileder som skreddersyr læringen til studenten. Den vet hva den skal lære, når den skal teste og hvordan den skal måle fremgang.
Hvordan fungerer Adaptiv AI?
Adaptiv AI opererer på konseptet kontinuerlig læring (CL), som definerer et betydelig aspekt ved å oppnå AI-evner. En kontinuerlig læringsmodell kan tilpasse seg i sanntid til nye data etter hvert som den kommer inn og lærer autonomt. Imidlertid er denne metoden, også kalt kontinuerlig AutoML eller autoadaptiv læring, i stand til å etterligne menneskelig intelligens for å lære og foredle kunnskap gjennom hele livet. Det fungerer som en forlengelse av tradisjonell maskinlæring ved å tillate modeller å presse sanntidsinformasjon inn i produksjonsmiljøer og begrense dem deretter.
For eksempel er Spotify en av de mest populære musikkstrømmeapplikasjonene med adaptive AI-algoritmer. Spotify kuraterer brukerspesifikke musikkanbefalinger. Basert på brukerens historie med sanger, analyserer Spotify brukerens sangpreferanser og sanntidstrender for å gi de best passende anbefalingene. Videre, for å sikre relevans, bruker Spotify en adaptiv AI-algoritme som kontinuerlig omskolerer og endrer preferanser. Denne dynamiske læringsmetoden lar Spotify tilby en sømløs og personlig musikkopplevelse, og hjelper brukere med å oppdage nye sanger, sjangre og artister som passer deres smak.
AutoML (Automated Machine Learning) er en av de essensielle komponentene i den kontinuerlige læringsprosessen (CL) for adaptiv AI. AutoML refererer til automatisering av hele pipeline for maskinlæring (ML), inkludert dataforberedelse, modellvalg og distribusjon. AutoML tar sikte på å eliminere kravene til treningsmodeller og øke nøyaktigheten til modeller med auto-deteksjon. AutoML er et brukervennlig rammeverk, åpen kildekodealgoritme og hyperparameteroptimalisering.
Etter opplæring utføres modellvalidering for å verifisere funksjonaliteten til modellene. Videre implementeres overvåking for spådommer samlet innenfor modelldistribusjonsområdet. Når dataene er overvåket, kan de renses og merkes etter behov. Når dataene er renset og merket, legger vi dem inn på nytt i dataene for validering og opplæring. I dette tilfellet er syklusen lukket.
Modellene lærer hele tiden og tilpasser seg nye trender og data samtidig som de forbedrer nøyaktigheten. Dette gir applikasjonen bedre total ytelse.
Hvordan implementere Adaptive AI?
Trinn 1: Bestem målet for systemet
Når du utfører adaptiv AI, er det viktig å sette målene for systemet, siden det styrer utviklingen og bestemmer det ønskede resultatet. Å definere systemets mål innebærer å vurdere faktorene, for eksempel å bestemme det nødvendige resultatet, sette ytelsesberegninger og målgruppe.
Trinn 2: Datainnsamling
Når du utvikler AI-modeller, fungerer data som den primære byggesteinen for opplæring av maskinlæringsmodeller og tillater informert beslutningstaking. De viktige faktorene du må huske på når du samler inn data for adaptiv AI, er relevans for systemets mål, mangfoldet av de innsamlede dataene, oppdaterte data, lagring og personvern.
Trinn 3: Modelltrening
Å trene en maskinlæringsmodell på et datasett for å lage spådommer er kjent som modelltrening. Denne viktige fasen i implementeringen av adaptiv AI etablerer grunnlaget for beslutningstaking. De essensielle faktorene som må tas i betraktning når man trener en modell for adaptiv AI er algoritmevalg, hyperparameterinnstilling, dataforberedelse, modellevaluering og modellforbedring.
Trinn 4: Kontekstuell analyse
Kontekstuell analyse innebærer å undersøke den nåværende konteksten og bruke denne informasjonen til å ta velinformerte beslutninger, noe som muliggjør respons i sanntid av systemet. Når du utfører kontekstuell analyse for et adaptivt AI-system, er de viktigste faktorene datakilder, modellprediksjon, databehandling og tilbakemeldingssløyfen.
Trinn 5: Evaluer og finjuster modellen
Prosessen med å finjustere en AI-modell inkluderer å gjøre justeringer av parameterne eller arkitekturen for å forbedre ytelsen, avhengig av den spesifikke modelltypen og problemet den har som mål å løse. De ofte brukte teknikkene for finjustering inkluderer hyperparameterinnstilling, modellarkitektur, funksjonsteknikk, ensemblemetoder og overføringslæring.
Trinn 6: Implementer modellen
I sammenheng med adaptiv AI refererer distribusjon av en modell til å skape en modell som er tilgjengelig og operativ i et produksjons- eller virkelige miljø. Denne prosessen omfatter vanligvis følgende trinn:
- Forberedelse av modell: Dette innebærer å forberede modellen for produksjon ved å transformere den til en TensorFlow SavedModel eller et PyTorch-skript.
- Oppsett av infrastruktur: Den nødvendige infrastrukturen er satt opp for å støtte modelldistribusjon, inkludert skymiljøer, servere eller mobile enheter.
- Utplassering: Modellen distribueres ved å laste den opp til en server eller skymiljø eller installere den på en mobil enhet.
- Modellhåndtering: Effektiv administrasjon av den distribuerte modellen inkluderer ytelsesovervåking, nødvendige oppdateringer og sikring av tilgjengelighet for brukere.
- Integrasjon: Den distribuerte modellen er integrert i det overordnede systemet ved å koble den til andre komponenter som brukergrensesnitt, databaser eller tilleggsmodeller.
Trinn 7: Kontinuerlig overvåking og forbedring
Etter implementering er overvåking og vedlikehold nødvendig for å sikre fortsatt riktig funksjon og effektivitet til et adaptivt AI-system. Dette innebærer ytelsesovervåking, omskolering av modeller, datainnsamling og analyse, systemoppdateringer og tilbakemeldinger fra brukere.
De beste fremgangsmåtene for implementering av Adaptive AI
- Forstå problemet:
Å få en grundig forståelse av problemet er avgjørende for effektiv trening av adaptive AI-systemer. Denne forståelsen hjelper til med å identifisere relevant informasjon og opplæringsdata, velge passende algoritmer og etablere ytelsesmålinger for å evaluere systemets effektivitet. Å definere presise mål for et adaptivt AI-system setter et spesifikt mål og øker fokus, og optimerer allokeringen av ressurser. Å sette SMART-mål (spesifikke, målbare, oppnåelige, relevante og tidsbestemte) muliggjør fremdriftsevaluering og muliggjør nødvendige justeringer. - Samle data av høy kvalitet:
Innhenting av høykvalitetsdata er av største betydning når man streber etter å bygge et robust adaptivt AI-system som er i stand til å lære av dataene og lage nøyaktige spådommer. Utilstrekkelig kvalitet i treningsdataene påvirker systemets evne til å modellere problemet negativt, noe som fører til suboptimal ytelse. Videre er mangfold i treningsdataene avgjørende for å gjøre det mulig for systemet å lære av en lang rekke eksempler samtidig som det opprettholder evnen til å generalisere til nye tilfeller. Dette aspektet har spesiell betydning i adaptive AI-systemer, som må tilpasse seg sanntidsendringer innenfor problemdomenet. Ved å sikre varierte treningsdata gir systemet dessuten muligheten til å håndtere nye og uventede situasjoner effektivt. - Velg riktig algoritme:
Å velge riktig algoritme spiller en nøkkelrolle for å oppnå optimale resultater i adaptiv AI. Selv om algoritmer som forsterkende læring og nettbasert læring er de mest passende valgene for adaptive systemer, bør beslutningen skreddersys til det spesielle problemet og typen treningsdata som er involvert. For eksempel er nettbaserte læringsalgoritmer godt egnet for strømming av data, mens forsterkende læringsalgoritmer utmerker seg i beslutningsscenarier som krever en sekvens av beslutninger tatt over tid. - Ytelsesovervåkning:
Regelmessig overvåking av ytelse og bruk av læringsmål er avgjørende for å evaluere effektiviteten til et adaptivt AI-system, spesielt på grunn av dets sanntidsnatur. Overvåking gjør det mulig å spore systemets fremgang mot ønskede resultater, tidlig identifisering av potensielle problemer og foreta nødvendige justeringer for å forbedre ytelsen. - Implementer effektive test- og valideringsrammeverk:
Implementering av riktig test- og valideringsrammeverk er avgjørende for å sikre nøyaktigheten og påliteligheten til et adaptivt AI-system. Det er viktig å teste systemets ytelse og identifisere eventuelle problemer eller feil som kan påvirke nøyaktigheten og påliteligheten. Ulike testmetoder bør brukes for å oppnå dette, inkludert enhets-, integrasjons- og ytelsestesting.
I tillegg til å bruke ulike testmetoder, er det viktig å bruke ulik testinformasjon som nøyaktig gjenspeiler problemrommet. Dette inkluderer normale og ekstreme tilfeller så vel som uventede scenarier. Ved å inkludere ulike testdata kan utviklere teste systemytelsen under ulike forhold og identifisere muligheter for forbedring.
Leter du etter hjelp her?
Ta kontakt med vår ekspert for en detaljert diskusjonn
Innlegg Visninger: 8
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- PlatoESG. Bil / elbiler, Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
- BlockOffsets. Modernisering av eierskap for miljøkompensasjon. Tilgang 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
- $OPP
- 1
- 2026
- 7
- a
- evne
- I stand
- tilgjengelighet
- tilgjengelig
- tilsvar
- Logg inn
- nøyaktighet
- nøyaktig
- nøyaktig
- Oppnå
- oppnådd
- handlinger
- handlinger
- tilpasse
- tilpasser
- tillegg
- Ytterligere
- avansert
- forfremmelse
- negativt
- påvirke
- AI
- AI Engineering
- hjelpemidler
- mål
- AIR
- Air Force
- algoritme
- algoritmer
- Alle
- allokering
- tillate
- tillate
- tillater
- også
- an
- analyse
- analyser
- og
- noen
- Søknad
- søknader
- hensiktsmessig
- arkitektur
- ER
- AREA
- oppstår
- Army
- Array
- Artister
- AS
- aspektet
- At
- publikum
- Automatisert
- Automatisere
- AutoML
- autonom
- autonomt
- basert
- BE
- vært
- atferd
- BEST
- beste praksis
- Bedre
- Blokker
- både
- bygge
- Bygning
- virksomhet
- bedrifter
- by
- som heter
- CAN
- evner
- stand
- bil
- biler
- saken
- saker
- katastrofal
- utfordringer
- endring
- Endringer
- endring
- valg
- stengt
- Cloud
- kode
- samling
- kommer
- vanligvis
- Selskaper
- sammenligne
- fullføre
- komponenter
- konsept
- konsepter
- forhold
- Tilkobling
- vurderer
- stadig
- kontekst
- kontekstuelle
- fortsatte
- kontinuerlig
- kontinuerlig
- Opprette
- kritisk
- avgjørende
- kuraterer
- syklus
- dato
- Dataklargjøring
- databehandling
- databaser
- avgjørelse
- Beslutningstaking
- avgjørelser
- definerer
- definere
- avhengig
- utplassere
- utplassert
- utplasserings
- distribusjon
- ønsket
- detaljert
- oppdage
- Gjenkjenning
- Bestem
- bestemmes
- bestemme
- utvikle
- utviklet
- utviklere
- utvikle
- Utvikling
- enhet
- Enheter
- forskjellig
- oppdage
- diverse
- Mangfold
- gjør
- domene
- to
- dynamisk
- Tidligere
- Tidlig
- lett
- lett-å-bruke
- Effektiv
- effektivt
- effektivitet
- Elektrisk
- eliminere
- Emery
- bemyndiger
- muliggjøre
- muliggjør
- muliggjør
- Omfatter
- Ingeniørarbeid
- forbedre
- Forbedrer
- sikre
- sikrer
- Miljø
- miljøer
- feil
- avgjørende
- etablerer
- etablere
- etc
- evaluere
- evaluere
- evaluering
- nøyaktig
- undersøke
- eksempel
- eksempler
- Excel
- henrette
- utførende
- erfaring
- Expert
- forlengelse
- ekstrem
- forenkler
- faktorer
- raskere
- Trekk
- tilbakemelding
- Først
- fleksibel
- Fokus
- etter
- Til
- Tving
- Rammeverk
- fra
- funksjonalitet
- funksjon
- videre
- Dess
- Gartner
- samlet
- samle
- generelt
- gir
- Mål
- større
- grunnarbeid
- Guider
- hånd
- håndtere
- Ha
- hjelpe
- hjelpe
- hjelper
- derav
- her.
- høykvalitets
- historie
- holder
- Hvordan
- Hvordan
- Men
- HTTPS
- menneskelig
- menneskelig intelligens
- Optimalisering av hyperparameter
- Innstilling av hyperparameter
- Identifikasjon
- identifisert
- identifisere
- identifisering
- if
- avgjørende
- iverksette
- gjennomføring
- implementert
- implementere
- betydning
- viktig
- forbedring
- bedre
- in
- inkludere
- inkluderer
- Inkludert
- Øke
- uavhengig
- informasjon
- informert
- Infrastruktur
- installere
- integrert
- integrering
- Intelligens
- grensesnitt
- inn
- Oppfunnet
- involvert
- utstedelse
- saker
- IT
- DET ER
- Hold
- nøkkel
- Type
- kunnskap
- kjent
- stor
- ledende
- LÆRE
- lært
- læring
- minst
- Lessons
- Life
- i likhet med
- maskin
- maskinlæring
- laget
- Vedlike
- vedlikehold
- gjøre
- GJØR AT
- Making
- ledelse
- Saken
- max bredde
- Kan..
- måle
- mekanisme
- metode
- metoder
- Metrics
- tankene
- ML
- Mobil
- mobilenhet
- håndholdte enheter
- modell
- modeller
- modifikasjoner
- overvåket
- overvåking
- mer
- Videre
- mest
- Mest populær
- musikk
- må
- Natur
- Navigasjon
- nødvendig
- nettverk
- nettverk
- nevrale nettverket
- nevrale nettverk
- Ny
- normal
- roman
- Antall
- objekt
- Objektdeteksjon
- Målet
- mål
- gjenstander
- forekommende
- of
- Tilbud
- on
- gang
- ONE
- på nett
- åpen kildekode
- opererer
- operasjonell
- Muligheter
- optimal
- optimalisering
- optimalisere
- or
- Annen
- vår
- Utfallet
- utfall
- enn
- samlet
- Overcome
- parametere
- Spesielt
- spesielt
- Past
- mønstre
- ytelse
- utført
- utfører
- Personlig
- fase
- fenomen
- rørledning
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- spiller
- Populær
- mulig
- innlegg
- potensiell
- praksis
- presis
- prediksjon
- Spådommer
- preferanser
- forberedelse
- forbereder
- presentere
- PrimaFelicitas
- primære
- privatliv
- Problem
- prosess
- Prosesser
- prosessering
- produsere
- Produksjon
- program
- Progress
- ordentlig
- gi
- gir
- Skyv
- pytorch
- kvalitet
- kvantitet
- ekte
- virkelige verden
- sanntids
- mottar
- anbefalinger
- referert
- refererer
- avgrense
- Gjenspeiler
- regelmessig
- relevans
- relevant
- pålitelighet
- gjenværende
- svar
- påkrevd
- Krav
- Ressurser
- responsive
- Resultater
- beholder
- ikke sant
- rivaler
- robust
- Rolle
- s
- Sikkerhet
- scenarier
- sømløs
- velge
- utvalg
- self-kjøring
- Sequence
- Servere
- serverer
- sett
- sett
- innstilling
- bør
- betydning
- signifikant
- situasjoner
- Smart
- LØSE
- sang
- Kilder
- Rom
- spesifikk
- fart
- Spotify
- Steps
- lagring
- streaming
- styrker
- Student
- slik
- Dress
- egnet
- støtte
- system
- Systemer
- skreddersydd
- Ta
- Target
- smak
- teknikker
- tensorflow
- test
- Testing
- enn
- Det
- De
- informasjonen
- deres
- Dem
- ting
- denne
- hele
- tid
- til
- mot
- Sporing
- tradisjonelle
- trent
- Kurs
- overføre
- transformere
- Trender
- typen
- oss
- etter
- forståelse
- Uventet
- enhet
- oppdatert
- oppdateringer
- oppdatering
- Opplasting
- bruke
- brukt
- Bruker
- Brukere
- ved hjelp av
- benyttes
- bruker
- utnytte
- validering
- ulike
- verifisere
- versjon
- visninger
- vital
- var
- we
- VI VIL
- Hva
- Hva er
- når
- mens
- hvilken
- mens
- bred
- vil
- med
- innenfor
- Arbeid
- arbeid
- verden
- skrevet
- Din
- zephyrnet