Adaptacyjna sztuczna inteligencja: co to dokładnie jest?
Adaptacyjna AI (Autonomiczna Inteligencja) jest zaawansowana i responsywna wersja tradycyjnej autonomicznej inteligencji z niezależnymi metodami uczenia się. Adaptacyjna sztuczna inteligencja zawiera ramy decyzyjne, które pomagają w szybszym podejmowaniu decyzji, pozostając jednocześnie elastycznym w dostosowywaniu się do pojawiających się problemów. Charakter adaptacyjny uzyskuje się poprzez ciągłe przekwalifikowywanie i uczenie się modeli podczas działania w oparciu o nowe dane.
Ten rodzaj sztucznej inteligencji został opracowany w celu zwiększenia wydajności w czasie rzeczywistym poprzez aktualizację algorytmów, metod podejmowania decyzji i działań w oparciu o dane otrzymywane z otoczenia. Adaptacyjna sztuczna inteligencja umożliwia systemowi lepsze reagowanie na zmiany i wyzwania oraz skuteczniejsze osiąganie celów.
Na przykład porównajmy model uczenia się zarówno tradycyjnej sztucznej inteligencji, jak i adaptacyjnej sztucznej inteligencji. W przypadku systemu wykrywania obiektów w samochodach autonomicznych, samochód powinien być w stanie wykryć różne obiekty, np. pieszych. Dlatego system powinien być szkolony przy użyciu dużej liczby próbek, aby zapewnić bezpieczeństwo. Ponieważ pojawiają się nowe rzeczy, takie jak rowerzyści, elektryczne schody, hoverboardy itp., system powinien być regularnie aktualizowany o nowe dane do identyfikacji. Jednak w przypadku tradycyjnej AI, jeśli system zostanie zaktualizowany o nowe dane, system zapomni o wcześniejszych obiektach, takich jak piesi. Zjawisko to określane jest mianem katastroficznego zapominania w sieciach neuronowych.
Dlatego, aby przezwyciężyć ten problem, wymyślono koncepcję adaptacyjnej sztucznej inteligencji. Sieć neuronowa zachowuje wszystkie koncepcje wyuczone w czasie, co ułatwia przypomnienie sobie tego, czego się nauczyliśmy, korzystając z informacji.
Jakie znaczenie ma adaptacyjna sztuczna inteligencja dla Twojej firmy?
Adaptacyjna sztuczna inteligencja oferuje zestaw procesów i technik sztucznej inteligencji, które umożliwiają systemom zmianę lub modyfikację ich technik uczenia się i zachowań. Adaptacyjna sztuczna inteligencja umożliwia dostosowanie się do zmieniających się rzeczywistych warunków podczas produkcji. Może zmieniać swój kod, aby dostosować się do modyfikacji zachodzących w świecie rzeczywistym, które nie zostały zidentyfikowane lub znane w czasie, gdy kod był pisany po raz pierwszy.
Zgodnie z Podwiązka, przedsiębiorstwa i firmy, które wykorzystywały techniki inżynierii sztucznej inteligencji do opracowywania i wdrażania adaptacyjnych systemów sztucznej inteligencji, osiągną do 25 r. co najmniej o 2026% większą szybkość i ilość operacjonalizacji niż ich rywale. Ucząc się przeszłych wzorców zachowań ludzi i maszyn, adaptacyjna sztuczna inteligencja zapewnia szybsze i lepsze wyniki.
Na przykład US Army i US Air Force opracowały system nauczania, który dostosowuje swoje lekcje do ucznia, wykorzystując jego mocne strony. Program działa jak tutor, który dostosowuje naukę do ucznia. Wie, czego uczyć, kiedy testować i jak mierzyć postępy.
Jak działa adaptacyjna sztuczna inteligencja?
Adaptacyjna sztuczna inteligencja działa w oparciu o koncepcję ciągłego uczenia się (CL), która definiuje istotny aspekt osiągania zdolności AI. Model ciągłego uczenia się może dostosowywać się w czasie rzeczywistym do nowych danych w miarę ich pojawiania się i samodzielnego uczenia się. Jednak ta metoda, zwana także ciągłym AutoML lub uczeniem autoadaptacyjnym, jest w stanie naśladować ludzką inteligencję w celu uczenia się i doskonalenia wiedzy przez całe życie. Służy jako rozszerzenie tradycyjnego uczenia maszynowego, umożliwiając modelom przesyłanie informacji w czasie rzeczywistym do środowisk produkcyjnych i odpowiednie ich ograniczanie.
Na przykład Spotify jest jedną z najpopularniejszych aplikacji do strumieniowego przesyłania muzyki z adaptacyjnymi algorytmami sztucznej inteligencji. Spotify wybiera rekomendacje muzyczne dla konkretnych użytkowników. W oparciu o historię utworów użytkownika, Spotify analizuje preferencje użytkownika dotyczące utworów i trendy w czasie rzeczywistym, aby opracować najbardziej odpowiednie rekomendacje. Ponadto, aby zapewnić trafność, Spotify wykorzystuje adaptacyjny algorytm sztucznej inteligencji, który stale przekwalifikowuje się i zmienia preferencje. Ta dynamiczna metoda uczenia się pozwala Spotify zapewnić płynne i spersonalizowane wrażenia muzyczne, pomagając użytkownikom odkrywać nowe utwory, gatunki i artystów, którzy odpowiadają ich gustom.
AutoML (Automated Machine Learning) jest jednym z podstawowych elementów procesu ciągłego uczenia się (CL) adaptacyjnej sztucznej inteligencji. AutoML odnosi się do automatyzacji całego potoku uczenia maszynowego (ML), w tym przygotowania danych, wyboru modelu i wdrożenia. AutoML ma na celu wyeliminowanie wymagań dotyczących modeli szkoleniowych i zwiększenie dokładności modeli z automatycznym wykrywaniem. AutoML to łatwa w użyciu platforma, algorytm typu open source i optymalizacja hiperparametrów.
Po szkoleniu przeprowadzana jest walidacja modeli w celu zweryfikowania funkcjonalności modeli. Ponadto zaimplementowano monitorowanie predykcji zebranych w obszarze wdrażania modelu. Po monitorowaniu danych można je czyścić i oznaczać zgodnie z wymaganiami. Po wyczyszczeniu i oznakowaniu danych wprowadzamy je ponownie do danych w celu zatwierdzenia i szkolenia. W takim przypadku cykl jest zamknięty.
Modele stale się uczą i dostosowują do nowych trendów i danych, jednocześnie poprawiając dokładność. Daje to aplikacji lepszą ogólną wydajność.
Jak wdrożyć adaptacyjną sztuczną inteligencję?
Krok 1: Określ cel systemu
Podczas wykonywania adaptacyjnej sztucznej inteligencji ważne jest, aby wyznaczyć cele systemu, ponieważ kieruje on jego rozwojem i określa pożądany wynik. Definiowanie celów systemu obejmuje rozważenie czynników, takich jak określenie wymaganego wyniku, ustawienie wskaźników wydajności i odbiorców docelowych.
Krok 2: Zbieranie danych
Podczas opracowywania modeli sztucznej inteligencji dane działają jako podstawowy element składowy do szkolenia modeli uczenia maszynowego i umożliwiają podejmowanie świadomych decyzji. Ważnymi czynnikami, o których należy pamiętać podczas gromadzenia danych na potrzeby adaptacyjnej sztucznej inteligencji, są zgodność z celem systemu, różnorodność gromadzonych danych, zaktualizowane dane, przechowywanie i prywatność.
Krok 3: Szkolenie modelowe
Szkolenie modelu uczenia maszynowego na zestawie danych w celu tworzenia prognoz jest znane jako szkolenie modelu. Ta kluczowa faza wdrażania adaptacyjnej sztucznej inteligencji stanowi podstawę do podejmowania decyzji. Podstawowe czynniki, które należy wziąć pod uwagę podczas uczenia modelu adaptacyjnej sztucznej inteligencji, to wybór algorytmu, dostrajanie hiperparametrów, przygotowanie danych, ocena modelu i ulepszanie modelu.
Krok 4: Analiza kontekstowa
Analiza kontekstowa polega na zbadaniu obecnego kontekstu i wykorzystaniu tych informacji do podejmowania świadomych decyzji, umożliwiając reakcję systemu w czasie rzeczywistym. Podczas przeprowadzania analizy kontekstowej dla adaptacyjnego systemu sztucznej inteligencji najważniejszymi czynnikami są źródła danych, przewidywanie modelu, przetwarzanie danych i pętla sprzężenia zwrotnego.
Krok 5: Oceń i dopracuj model
Proces dostrajania modelu AI obejmuje dostosowywanie jego parametrów lub architektury w celu zwiększenia jego wydajności, w zależności od konkretnego typu modelu i problemu, który ma rozwiązać. Powszechnie stosowane techniki precyzyjnego dostrajania obejmują dostrajanie hiperparametrów, architekturę modelu, inżynierię cech, metody zespołowe i uczenie się transferu.
Krok 6: Wdróż model
W kontekście adaptacyjnej sztucznej inteligencji wdrożenie modelu odnosi się do stworzenia modelu dostępnego i działającego w środowisku produkcyjnym lub w świecie rzeczywistym. Proces ten zasadniczo obejmuje następujące kroki:
- Przygotowanie modelu: Obejmuje to przygotowanie modelu do produkcji poprzez przekształcenie go w TensorFlow SavedModel lub skrypt PyTorch.
- Konfiguracja infrastruktury: Wymagana infrastruktura jest skonfigurowana do obsługi wdrażania modelu, w tym środowisk chmurowych, serwerów lub urządzeń mobilnych.
- Rozlokowanie: Wdrażanie modelu polega na przesłaniu go do środowiska serwera lub chmury lub zainstalowaniu go na urządzeniu mobilnym.
- Zarządzanie modelami: Efektywne zarządzanie wdrożonym modelem obejmuje monitorowanie wydajności, niezbędne aktualizacje oraz zapewnienie dostępności dla użytkowników.
- Integracja: Wdrożony model jest integrowany z całym systemem poprzez połączenie go z innymi komponentami, takimi jak interfejsy użytkownika, bazy danych lub dodatkowe modele.
Krok 7: Ciągłe monitorowanie i doskonalenie
Po wdrożeniu wymagane jest monitorowanie i konserwacja w celu zapewnienia dalszego prawidłowego funkcjonowania i skuteczności adaptacyjnego systemu AI. Obejmuje to monitorowanie wydajności, ponowne uczenie modelu, gromadzenie i analizę danych, aktualizacje systemu i opinie użytkowników.
Najlepsze praktyki wdrażania Adaptive AI
- Zrozum problem:
Dogłębne zrozumienie problemu ma kluczowe znaczenie dla skutecznego szkolenia adaptacyjnych systemów sztucznej inteligencji. To zrozumienie pomaga w identyfikacji odpowiednich informacji i danych szkoleniowych, wyborze odpowiednich algorytmów i ustaleniu wskaźników wydajności w celu oceny skuteczności systemu. Zdefiniowanie precyzyjnych celów dla adaptacyjnego systemu AI wyznacza konkretny cel i zwiększa koncentrację, optymalizując alokację zasobów. Wyznaczenie celów SMART (konkretne, mierzalne, osiągalne, istotne i określone w czasie) umożliwia ocenę postępów i ułatwia niezbędne korekty. - Zbieraj wysokiej jakości dane:
Pozyskiwanie wysokiej jakości danych ma ogromne znaczenie przy dążeniu do zbudowania solidnego adaptacyjnego systemu sztucznej inteligencji, zdolnego do uczenia się na podstawie danych i dokonywania dokładnych prognoz. Niewystarczająca jakość danych treningowych niekorzystnie wpływa na zdolność systemu do modelowania problemu, prowadząc do nieoptymalnej wydajności. Co więcej, różnorodność danych treningowych ma kluczowe znaczenie dla umożliwienia systemowi uczenia się na podstawie szerokiej gamy przykładów przy jednoczesnym zachowaniu zdolności do uogólniania na nowe przypadki. Ten aspekt ma szczególne znaczenie w adaptacyjnych systemach sztucznej inteligencji, które muszą dostosowywać się do zmian w czasie rzeczywistym w dziedzinie problemu. Co więcej, zapewnienie zróżnicowanych danych treningowych umożliwia systemowi skuteczne radzenie sobie z nowymi i nieoczekiwanymi sytuacjami. - Wybierz właściwy algorytm:
Dokonanie właściwego wyboru algorytmu odgrywa kluczową rolę w osiąganiu optymalnych wyników w adaptacyjnej sztucznej inteligencji. Podczas gdy algorytmy, takie jak uczenie się przez wzmacnianie i uczenie się online, są najodpowiedniejszymi opcjami dla systemów adaptacyjnych, decyzja powinna być dostosowana do konkretnego problemu i rodzaju danych treningowych. Na przykład algorytmy uczenia się online dobrze nadają się do przesyłania strumieniowego danych, podczas gdy algorytmy uczenia się przez wzmacnianie przodują w scenariuszach podejmowania decyzji, które wymagają sekwencji decyzji podejmowanych w czasie. - Monitoring wydajności:
Regularne monitorowanie wydajności i wykorzystywanie wskaźników uczenia się jest niezbędne do oceny skuteczności adaptacyjnego systemu sztucznej inteligencji, szczególnie ze względu na jego działanie w czasie rzeczywistym. Monitoring pozwala śledzić postępy systemu w kierunku pożądanych rezultatów, wczesną identyfikację potencjalnych problemów i wprowadzanie niezbędnych korekt w celu zwiększenia wydajności. - Implementuj efektywne ramy testowania i walidacji:
Wdrożenie odpowiednich ram testowania i walidacji ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia dokładności i niezawodności adaptacyjnego systemu sztucznej inteligencji. Konieczne jest przetestowanie wydajności systemu i zidentyfikowanie wszelkich problemów lub błędów, które mogą mieć wpływ na dokładność i niezawodność. Aby to osiągnąć, należy zastosować różne metody testowania, w tym testy jednostkowe, integracyjne i wydajnościowe.
Oprócz stosowania różnych metod testowych ważne jest stosowanie różnych informacji testowych, które dokładnie odzwierciedlają przestrzeń problemową. Obejmuje to normalne i ekstremalne przypadki, a także nieoczekiwane scenariusze. Uwzględniając różne dane testowe, programiści mogą testować wydajność systemu w różnych warunkach i identyfikować możliwości ulepszeń.
Szukasz pomocy tutaj?
Połącz się z naszym ekspertem za szczegółowe omówienien
Wyświetleń: 8
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Motoryzacja / pojazdy elektryczne, Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Przesunięcia bloków. Modernizacja własności offsetu środowiskowego. Dostęp tutaj.
- Źródło: 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
- :ma
- :Jest
- $W GÓRĘ
- 1
- 2026
- 7
- a
- zdolność
- Zdolny
- dostępność
- dostępny
- odpowiednio
- Konto
- precyzja
- dokładny
- dokładnie
- Osiągać
- osiągnięty
- działania
- Dzieje Apostolskie
- przystosować
- dostosowuje się
- dodatek
- Dodatkowy
- zaawansowany
- postęp
- niekorzystnie
- oddziaływać
- AI
- Inżynieria AI
- AIDS
- Cele
- AIR
- Wojska lotnicze
- algorytm
- Algorytmy
- Wszystkie kategorie
- przydział
- dopuszczać
- Pozwalać
- pozwala
- również
- an
- analiza
- ćwiczenie
- i
- każdy
- Zastosowanie
- aplikacje
- właściwy
- architektura
- SĄ
- POWIERZCHNIA
- powstać
- Armia
- Szyk
- Artyści
- AS
- aspekt
- At
- publiczność
- zautomatyzowane
- automatyzacja
- AutoML
- autonomiczny
- autonomicznie
- na podstawie
- BE
- być
- zachowania
- BEST
- Najlepsze praktyki
- Ulepsz Swój
- Blokować
- obie
- budować
- Budowanie
- biznes
- biznes
- by
- nazywa
- CAN
- możliwości
- zdolny
- wózek
- samochody
- walizka
- Etui
- katastrofalny
- wyzwania
- zmiana
- Zmiany
- wymiana pieniędzy
- wybory
- zamknięte
- Chmura
- kod
- kolekcja
- byliśmy spójni, od początku
- powszechnie
- Firmy
- porównać
- kompletny
- składniki
- pojęcie
- Koncepcje
- Warunki
- Podłączanie
- wobec
- stale
- kontekst
- kontekstowy
- nadal
- ciągły
- bez przerwy
- Tworzenie
- krytyczny
- istotny
- wikary
- cykl
- dane
- Przygotowywanie danych
- analiza danych
- Bazy danych
- decyzja
- Podejmowanie decyzji
- Decyzje
- Definiuje
- definiowanie
- W zależności
- rozwijać
- wdrażane
- wdrażanie
- Wdrożenie
- życzenia
- szczegółowe
- wykryć
- Wykrywanie
- Ustalać
- określa
- określaniu
- rozwijać
- rozwinięty
- deweloperzy
- rozwijanie
- oprogramowania
- urządzenie
- urządzenia
- różne
- odkryj
- inny
- Różnorodność
- robi
- domena
- z powodu
- dynamiczny
- Wcześniej
- Wcześnie
- łatwo
- łatwy w użyciu
- Efektywne
- faktycznie
- skuteczność
- elektryczny
- wyeliminować
- wschodzących
- upoważnia
- umożliwiać
- Umożliwia
- umożliwiając
- obejmuje
- Inżynieria
- wzmacniać
- Poprawia
- zapewnić
- zapewnienie
- Środowisko
- środowiska
- Błędy
- niezbędny
- ustanawia
- ustanowienie
- itp
- oceniać
- oceny
- ewaluację
- dokładnie
- Badanie
- przykład
- przykłady
- przewyższać
- wykonać
- wykonywania
- doświadczenie
- ekspert
- rozbudowa
- skrajny
- ułatwia
- Czynniki
- szybciej
- Cecha
- informacja zwrotna
- i terminów, a
- elastyczne
- Skupiać
- następujący
- W razie zamówieenia projektu
- wytrzymałość
- Framework
- od
- Funkcjonalność
- funkcjonowanie
- dalej
- Ponadto
- Gartner
- zebrane
- zebranie
- ogólnie
- daje
- Gole
- większy
- podkład
- Przewodniki
- ręka
- uchwyt
- Have
- pomoc
- pomoc
- pomaga
- stąd
- tutaj
- wysokiej jakości
- historia
- posiada
- W jaki sposób
- How To
- Jednak
- HTTPS
- człowiek
- ludzka inteligencja
- Optymalizacja hiperparametrów
- Dostrajanie hiperparametrów
- Identyfikacja
- zidentyfikowane
- zidentyfikować
- identyfikacja
- if
- tryb rozkazujący
- wdrożenia
- realizacja
- realizowane
- wykonawczych
- znaczenie
- ważny
- poprawa
- poprawy
- in
- zawierać
- obejmuje
- Włącznie z
- Zwiększać
- niezależny
- Informacja
- poinformowany
- Infrastruktura
- Instalacja
- zintegrowany
- integracja
- Inteligencja
- interfejsy
- najnowszych
- Zmyślony
- zaangażowany
- problem
- problemy
- IT
- JEGO
- Trzymać
- Klawisz
- Uprzejmy
- wiedza
- znany
- duży
- prowadzący
- UCZYĆ SIĘ
- dowiedziałem
- nauka
- najmniej
- Lekcje
- życie
- lubić
- maszyna
- uczenie maszynowe
- zrobiony
- Utrzymywanie
- konserwacja
- robić
- WYKONUJE
- Dokonywanie
- i konserwacjami
- Materia
- Maksymalna szerokość
- Może..
- zmierzyć
- mechanizm
- metoda
- metody
- Metryka
- nic
- ML
- Aplikacje mobilne
- urządzenie przenośne
- urządzenia mobilne
- model
- modele
- Modyfikacje
- monitorowane
- monitorowanie
- jeszcze
- Ponadto
- większość
- Najbardziej popularne posty
- Muzyka
- musi
- Natura
- Nawigacja
- niezbędny
- sieć
- sieci
- sieci neuronowe
- sieci neuronowe
- Nowości
- normalna
- powieść
- numer
- przedmiot
- Wykrywanie obiektów
- cel
- Cele
- obiekty
- występujący
- of
- Oferty
- on
- pewnego razu
- ONE
- Online
- open source
- działa
- operacyjny
- Szanse
- Optymalny
- optymalizacja
- optymalizacji
- or
- Inne
- ludzkiej,
- Wynik
- wyniki
- koniec
- ogólny
- Przezwyciężać
- parametry
- szczególny
- szczególnie
- Przeszłość
- wzory
- jest gwarancją najlepszej jakości, które mogą dostarczyć Ci Twoje monitory,
- wykonywane
- wykonywania
- Personalizowany
- faza
- zjawisko
- rurociąg
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- odgrywa
- Popularny
- możliwy
- Wiadomości
- potencjał
- praktyki
- precyzyjny
- przepowiednia
- Przewidywania
- preferencje
- przygotowanie
- przygotowanie
- teraźniejszość
- Primafelicitas
- pierwotny
- prywatność
- Problem
- wygląda tak
- procesów
- przetwarzanie
- produkować
- Produkcja
- Program
- Postęp
- właściwy
- zapewniać
- zapewnia
- Naciskać
- płomień
- jakość
- ilość
- real
- Prawdziwy świat
- w czasie rzeczywistym
- otrzymuje
- zalecenia
- , o którym mowa
- odnosi
- oczyścić
- odzwierciedla
- regularnie
- mających znaczenie
- niezawodność
- pozostały
- odpowiadać
- wymagany
- wymagania
- Zasoby
- czuły
- Efekt
- zachowuje
- prawo
- rywale
- krzepki
- Rola
- s
- Bezpieczeństwo
- scenariusze
- bezszwowy
- wybierając
- wybór
- samodzielna jazda
- Sekwencja
- Serwery
- służy
- zestaw
- Zestawy
- ustawienie
- powinien
- znaczenie
- znaczący
- sytuacje
- mądry
- ROZWIĄZANIA
- piosenka
- Źródła
- Typ przestrzeni
- specyficzny
- prędkość
- Spotify
- Cel
- przechowywanie
- Streaming
- silne strony
- student
- taki
- Garnitur
- odpowiedni
- wsparcie
- system
- systemy
- dostosowane
- Brać
- cel
- smakuje
- Techniki
- tensorflow
- test
- Testowanie
- niż
- że
- Połączenia
- Informacje
- ich
- Im
- rzeczy
- to
- poprzez
- czas
- do
- w kierunku
- Śledzenie
- tradycyjny
- przeszkolony
- Trening
- przenieść
- transformatorowy
- Trendy
- rodzaj
- nas
- dla
- zrozumienie
- Nieoczekiwany
- jednostka
- zaktualizowane
- Nowości
- aktualizowanie
- Uploading
- posługiwać się
- używany
- Użytkownik
- Użytkownicy
- za pomocą
- wykorzystany
- wykorzystuje
- Wykorzystując
- uprawomocnienie
- różnorodny
- zweryfikować
- wersja
- widoki
- istotny
- była
- we
- DOBRZE
- Co
- Co to jest
- jeśli chodzi o komunikację i motywację
- natomiast
- który
- Podczas
- szeroki
- będzie
- w
- w ciągu
- Praca
- pracujący
- świat
- napisany
- Twój
- zefirnet