Адаптивный ИИ: что это такое?
Адаптивный ИИ (автономный интеллект) продвинутая и отзывчивая версия традиционного автономного интеллекта с самостоятельными методами обучения. Адаптивный ИИ включает в себя структуру принятия решений, которая помогает ускорить принятие решений, оставаясь при этом гибкой для корректировки по мере возникновения проблем. Адаптивный характер достигается за счет непрерывного переобучения и обучения моделей при работе на основе новых данных.
Этот тип ИИ разработан для повышения производительности в реальном времени за счет обновления его алгоритмов, методов принятия решений и действий на основе данных, которые он получает из своей среды. Адаптивный ИИ позволяет системе лучше реагировать на изменения и проблемы и более эффективно достигать целей.
Например, давайте сравним модель обучения как традиционного ИИ, так и адаптивного ИИ. В случае системы обнаружения объектов в беспилотных автомобилях автомобиль должен иметь возможность обнаруживать различные объекты, например пешеходов. Следовательно, система должна быть обучена с использованием большого количества образцов для обеспечения безопасности. По мере появления новых вещей, таких как велосипедисты, электрические ступеньки, ховерборды и т. д., система должна регулярно обновляться новыми данными для идентификации. Однако в случае традиционного ИИ, если система будет обновляться новыми данными, система забудет более ранние объекты, такие как пешеходы. Это явление называется катастрофическим забыванием нейронных сетей.
Следовательно, чтобы решить эту проблему, была изобретена концепция адаптивного ИИ. Нейронная сеть сохраняет все понятия, изученные с течением времени, что позволяет легко вспомнить то, что было изучено с использованием информации.
Какое значение адаптивный ИИ имеет для вашего бизнеса?
Адаптивный ИИ предлагает набор процессов и методов ИИ, позволяющих системам изменять или изменять свои методы обучения и поведение. Адаптивный ИИ позволяет адаптироваться к изменяющимся условиям реального мира во время производства. Он может изменить свой код, чтобы адаптироваться к модификациям, происходящим в реальном мире, которые не были идентифицированы или известны в то время, когда код был впервые написан.
По подвязка, предприятия и компании, которые использовали инженерные методы искусственного интеллекта для разработки и внедрения адаптивных систем искусственного интеллекта, к 25 году достигнут по крайней мере на 2026% большей скорости и количества операций по сравнению с конкурентами. Изучая прошлые поведенческие модели человеческого и машинного опыта, адаптивный и лучшие результаты.
Например, армия США и ВВС США разработали систему обучения, которая адаптирует свои уроки к тому, как учащийся использует свои сильные стороны. Программа действует как наставник, который адаптирует обучение к ученику. Он знает, чему учить, когда тестировать и как измерять прогресс.
Как работает адаптивный ИИ?
Адаптивный ИИ основан на концепции непрерывного обучения (CL), которая определяет важный аспект достижения возможностей ИИ. Модель непрерывного обучения может адаптироваться в режиме реального времени к новым данным по мере их поступления и учиться автономно. Однако этот метод, также называемый непрерывным AutoML или автоадаптивным обучением, способен имитировать человеческий интеллект, чтобы учиться и совершенствовать знания на протяжении всей жизни. Он служит расширением традиционного машинного обучения, позволяя моделям передавать информацию в режиме реального времени в производственные среды и соответствующим образом ограничивать их.
Например, Spotify — одно из самых популярных приложений для потоковой передачи музыки с адаптивными алгоритмами искусственного интеллекта. Spotify курирует музыкальные рекомендации для конкретных пользователей. Основываясь на истории песен пользователя, Spotify анализирует предпочтения пользователя в отношении песен и тенденции в реальном времени, чтобы предоставить наиболее подходящие рекомендации. Кроме того, для обеспечения актуальности Spotify использует адаптивный алгоритм искусственного интеллекта, который постоянно переобучает и изменяет предпочтения. Этот метод динамического обучения позволяет Spotify предоставлять плавный и персонализированный музыкальный опыт, помогая пользователям открывать для себя новые песни, жанры и исполнителей, которые соответствуют их вкусам.
AutoML (автоматическое машинное обучение) — один из важнейших компонентов процесса непрерывного обучения (CL) адаптивного ИИ. AutoML относится к автоматизации всего конвейера машинного обучения (ML), включая подготовку данных, выбор модели и развертывание. AutoML направлен на устранение требований к обучающим моделям и повышение точности моделей с автоматическим определением. AutoML — это простая в использовании платформа, алгоритм с открытым исходным кодом и оптимизация гиперпараметров.
После обучения выполняется проверка модели для проверки функциональности моделей. Кроме того, осуществляется мониторинг прогнозов, собранных в области развертывания модели. После того, как данные проверены, их можно очистить и пометить по мере необходимости. После того, как данные были очищены и помечены, мы повторно вводим их в данные для проверки и обучения. В этом случае цикл замыкается.
Модели постоянно учатся и адаптируются к новым тенденциям и данным, повышая точность. Это повышает общую производительность приложения.
Как внедрить адаптивный ИИ?
Шаг 1: Определите цель системы
При выполнении адаптивного ИИ важно установить цели системы, поскольку это направляет ее развитие и определяет желаемый результат. Определение целей системы включает в себя рассмотрение таких факторов, как определение требуемого результата, установка показателей эффективности и целевой аудитории.
Шаг 2. Сбор данных
При разработке моделей ИИ данные выступают в качестве основного строительного блока для обучения моделей машинного обучения и позволяют принимать обоснованные решения. Важными факторами, которые следует учитывать при сборе данных для адаптивного ИИ, являются соответствие цели системы, разнообразие собранных данных, обновленные данные, хранение и конфиденциальность.
Шаг 3: Обучение модели
Обучение модели машинного обучения на наборе данных для прогнозирования называется обучением модели. Этот жизненно важный этап внедрения адаптивного ИИ закладывает основу для принятия решений. Важными факторами, которые следует учитывать при обучении модели для адаптивного ИИ, являются выбор алгоритма, настройка гиперпараметров, подготовка данных, оценка модели и улучшение модели.
Шаг 4: Контекстный анализ
Контекстный анализ включает в себя изучение текущего контекста и использование этой информации для принятия обоснованных решений, что позволяет системе реагировать в режиме реального времени. При выполнении контекстного анализа для адаптивной системы ИИ наиболее важными факторами являются источники данных, предсказание модели, обработка данных и петля обратной связи.
Шаг 5. Оцените и настройте модель
Процесс тонкой настройки модели ИИ включает в себя корректировку ее параметров или архитектуры для повышения ее производительности в зависимости от конкретного типа модели и проблемы, которую она призвана решить. Обычно используемые методы тонкой настройки включают настройку гиперпараметров, архитектуру модели, разработку функций, ансамблевые методы и трансферное обучение.
Шаг 6. Разверните модель
В контексте адаптивного ИИ развертывание модели означает создание модели, доступной и работающей в производственной или реальной среде. Этот процесс обычно включает следующие этапы:
- Подготовка модели: это включает в себя подготовку модели к производству путем преобразования ее в TensorFlow SavedModel или скрипт PyTorch.
- Настройка инфраструктуры: необходимая инфраструктура настроена для поддержки развертывания модели, включая облачные среды, серверы или мобильные устройства.
- Развертывание: Модель развертывается путем ее загрузки на сервер или в облачную среду или установки на мобильное устройство.
- Управление моделями: Эффективное управление развернутой моделью включает мониторинг производительности, необходимые обновления и обеспечение доступности для пользователей.
- интеграцию: Развернутая модель интегрируется в общую систему, соединяя ее с другими компонентами, такими как пользовательские интерфейсы, базы данных или дополнительные модели.
Шаг 7: Непрерывный мониторинг и улучшение
После внедрения необходимы мониторинг и техническое обслуживание, чтобы обеспечить дальнейшее надлежащее функционирование и эффективность адаптивной системы искусственного интеллекта. Это включает в себя мониторинг производительности, переобучение модели, сбор и анализ данных, обновления системы и обратную связь с пользователями.
Лучшие практики для реализации адаптивного ИИ
- Понять проблему:
Полное понимание проблемы имеет решающее значение для эффективного обучения адаптивных систем ИИ. Это понимание помогает идентифицировать соответствующую информацию и обучающие данные, выбирать соответствующие алгоритмы и устанавливать показатели производительности для оценки эффективности системы. Определение точных целей для адаптивной системы ИИ устанавливает конкретную цель и усиливает внимание, оптимизируя распределение ресурсов. Постановка целей SMART (конкретных, измеримых, достижимых, актуальных и ограниченных по времени) позволяет оценивать прогресс и облегчает необходимые корректировки. - Собирайте качественные данные:
Получение высококачественных данных имеет первостепенное значение при создании надежной адаптивной системы искусственного интеллекта, способной учиться на данных и делать точные прогнозы. Недостаточное качество обучающих данных негативно влияет на способность системы моделировать проблему, что приводит к неоптимальной производительности. Кроме того, разнообразие обучающих данных имеет решающее значение для того, чтобы система могла учиться на большом количестве примеров, сохраняя при этом способность обобщать новые случаи. Этот аспект имеет особое значение в адаптивных системах ИИ, которые должны адаптироваться к изменениям в реальном времени в предметной области. Кроме того, обеспечение разнообразия обучающих данных позволяет системе эффективно справляться с новыми и непредвиденными ситуациями. - Выберите правильный алгоритм:
Правильный выбор алгоритма играет ключевую роль в достижении оптимальных результатов в адаптивном ИИ. Хотя такие алгоритмы, как обучение с подкреплением и онлайн-обучение, являются наиболее подходящими вариантами для адаптивных систем, решение должно быть адаптировано к конкретной проблеме и типу используемых обучающих данных. Например, алгоритмы онлайн-обучения хорошо подходят для потоковой передачи данных, тогда как алгоритмы обучения с подкреплением превосходны в сценариях принятия решений, которые требуют последовательности решений, принимаемых с течением времени. - Мониторинг производительности:
Регулярный мониторинг производительности и использование показателей обучения необходимы для оценки эффективности адаптивной системы ИИ, особенно из-за ее характера в реальном времени. Мониторинг позволяет отслеживать продвижение системы к желаемым результатам, раннее выявление потенциальных проблем и внесение необходимых корректировок для повышения производительности. - Внедрить эффективную структуру тестирования и проверки:
Внедрение правильной системы тестирования и проверки имеет решающее значение для обеспечения точности и надежности адаптивной системы искусственного интеллекта. Крайне важно проверить производительность системы и выявить любые проблемы или ошибки, которые могут повлиять на точность и надежность. Для этого следует использовать различные методы тестирования, включая модульное, интеграционное и тестирование производительности.
В дополнение к использованию различных методов тестирования важно использовать различную тестовую информацию, точно отражающую проблемное пространство. Это включает в себя нормальные и экстремальные случаи, а также неожиданные сценарии. Включая различные тестовые данные, разработчики могут тестировать производительность системы в различных условиях и определять возможности для улучшения.
Ищете помощи здесь?
Свяжитесь с нашим экспертом для подробное обсуждениеn
Сообщение Просмотров: 8
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
- ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- ПлатонЭСГ. Автомобили / электромобили, Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
- Смещения блоков. Модернизация права собственности на экологические компенсации. Доступ здесь.
- Источник: 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
- :имеет
- :является
- $UP
- 1
- 2026
- 7
- a
- способность
- в состоянии
- доступность
- доступной
- соответственно
- Учетная запись
- точность
- точный
- точно
- Достигать
- достигнутый
- действия
- акты
- приспосабливать
- адаптируются
- дополнение
- дополнительный
- продвинутый
- продвижение
- неблагоприятно
- влиять на
- AI
- ИИ-инжиниринг
- пособие
- Цель
- AIR
- Военно-воздушные силы
- алгоритм
- алгоритмы
- Все
- распределение
- позволять
- Позволяющий
- позволяет
- причислены
- an
- анализ
- анализы
- и
- любой
- Применение
- Приложения
- соответствующий
- архитектура
- МЫ
- ПЛОЩАДЬ
- возникать
- армия
- массив
- Специалисты ELAN
- AS
- внешний вид
- At
- аудитория
- Автоматизированный
- Автоматизация
- AutoML
- автономный
- автономно
- основанный
- BE
- было
- поведения
- ЛУЧШЕЕ
- лучшие практики
- Лучшая
- Заблокировать
- изоферменты печени
- строить
- Строительство
- бизнес
- бизнес
- by
- под названием
- CAN
- возможности
- способный
- автомобиль
- легковые автомобили
- случаев
- случаев
- катастрофический
- проблемы
- изменение
- изменения
- изменения
- выбор
- закрыто
- облако
- код
- лыжных шлемов
- выходит
- обычно
- Компании
- сравнить
- полный
- компоненты
- сама концепция
- понятия
- Условия
- Соединительный
- принимая во внимание
- постоянно
- контекст
- контекстной
- продолжающийся
- (CIJ)
- непрерывно
- Создающий
- критической
- решающее значение
- курирует
- цикл
- данным
- Подготовка данных
- обработка данных
- базы данных
- решение
- Принятие решений
- решения
- Определяет
- определяющий
- в зависимости
- развертывание
- развернуть
- развертывание
- развертывание
- желанный
- подробный
- обнаруживать
- обнаружение
- Определять
- определяет
- определения
- развивать
- развитый
- застройщиков
- развивающийся
- Развитие
- устройство
- Устройства
- различный
- обнаружить
- Разное
- Разнообразие
- приносит
- домен
- два
- динамический
- Ранее
- Рано
- легко
- Простой в использовании
- Эффективный
- фактически
- эффективность
- Электрический
- ликвидировать
- появление
- Наделяет
- включить
- позволяет
- позволяет
- охватывает
- Проект и
- повышать
- Усиливает
- обеспечивать
- обеспечение
- Окружающая среда
- средах
- ошибки
- существенный
- налаживает
- налаживание
- и т.д
- оценивать
- оценки
- оценка
- точно,
- Изучение
- пример
- Примеры
- Excel
- выполнять
- проведение
- опыт
- эксперту
- расширение
- экстремальный
- облегчает
- факторы
- быстрее
- Особенность
- Обратная связь
- Во-первых,
- гибкого
- Фокус
- после
- Что касается
- Форс-мажор
- Рамки
- от
- функциональность
- функционирование
- далее
- Более того
- Gartner
- собранный
- сбор
- в общем
- дает
- Цели
- большой
- фундамент
- Гиды
- рука
- обрабатывать
- Есть
- помощь
- помощь
- помогает
- следовательно
- здесь
- высококачественный
- история
- имеет
- Как
- How To
- Однако
- HTTPS
- человек
- человеческий интеллект
- Оптимизация гиперпараметра
- Настройка гиперпараметра
- Идентификация
- идентифицированный
- определения
- идентифицирующий
- if
- императив
- осуществлять
- реализация
- в XNUMX году
- Осуществляющий
- значение
- важную
- улучшение
- улучшение
- in
- включают
- включает в себя
- В том числе
- Увеличение
- независимые
- информация
- сообщил
- Инфраструктура
- Установка
- интегрированный
- интеграции.
- Интеллекта
- интерфейсы
- в
- Изобретенный
- вовлеченный
- вопрос
- вопросы
- IT
- ЕГО
- Сохранить
- Основные
- Вид
- знания
- известный
- большой
- ведущий
- УЧИТЬСЯ
- узнали
- изучение
- наименее
- Уроки
- ЖИЗНЬЮ
- такое как
- машина
- обучение с помощью машины
- сделанный
- Сохранение
- техническое обслуживание
- сделать
- ДЕЛАЕТ
- Создание
- управление
- Вопрос
- макс-ширина
- Май..
- проводить измерение
- механизм
- метод
- методы
- Метрика
- против
- ML
- Мобильный телефон
- мобильное устройство
- мобильных устройств
- модель
- Модели
- изменения
- контролируемый
- Мониторинг
- БОЛЕЕ
- Более того
- самых
- Самые популярные
- Музыка
- должен
- природа
- Навигация
- необходимо
- сеть
- сетей
- нейронной сети
- нейронные сети
- Новые
- "обычные"
- роман
- номер
- объект
- Обнаружение объекта
- цель
- целей
- объекты
- происходящий
- of
- Предложения
- on
- консолидировать
- ONE
- онлайн
- с открытым исходным кодом
- работает
- оперативный
- Возможности
- оптимальный
- оптимизация
- оптимизирующий
- or
- Другое
- наши
- Результат
- Результаты
- за
- общий
- Преодолеть
- параметры
- особый
- особенно
- мимо
- паттеранами
- производительность
- выполнены
- выполнения
- Персонализированные
- фаза
- явление
- трубопровод
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- играет
- Популярное
- возможное
- Блог
- потенциал
- практиками
- необходимость
- прогноз
- Predictions
- предпочтения
- подготовка
- подготовка
- представить
- ПримаФелиситас
- первичный
- политикой конфиденциальности.
- Проблема
- процесс
- Процессы
- обработка
- производит
- Производство
- FitPartner™
- Прогресс
- правильный
- обеспечивать
- приводит
- Push
- pytorch
- количество
- реальные
- реальный мир
- реального времени
- получает
- рекомендаций
- назвало
- понимается
- совершенствовать
- отражает
- регулярно
- актуальность
- соответствующие
- надежность
- осталось
- Ответить
- обязательный
- Требования
- Полезные ресурсы
- отзывчивый
- Итоги
- сохраняет
- правую
- соперников
- надежный
- Роли
- s
- Сохранность
- Сценарии
- бесшовные
- выбор
- выбор
- самостоятельное вождение
- Последовательность
- Серверы
- служит
- набор
- Наборы
- установка
- должен
- значение
- значительный
- обстоятельства
- умный
- РЕШАТЬ
- песня
- Источники
- Space
- конкретный
- скорость
- Spotify
- Шаги
- диск
- потоковый
- сильные
- "Студент"
- такие
- Костюм
- подходящее
- поддержка
- система
- системы
- с учетом
- взять
- цель
- вкусы
- снижения вреда
- tensorflow
- тестXNUMX
- Тестирование
- чем
- который
- Ассоциация
- информация
- их
- Их
- вещи
- этой
- по всему
- время
- в
- к
- Отслеживание
- традиционный
- специалистов
- Обучение
- перевод
- превращение
- Тенденции
- напишите
- нам
- под
- понимание
- Неожиданный
- Ед. изм
- обновление
- Updates
- обновление
- Загрузка
- использование
- используемый
- Информация о пользователе
- пользователей
- через
- использовать
- использует
- Использующий
- Проверка
- различный
- проверить
- версия
- Просмотры
- жизненный
- законопроект
- we
- ЧТО Ж
- Что
- Что такое
- когда
- в то время как
- который
- в то время как
- широкий
- будете
- в
- Работа
- работает
- Мир
- письменный
- ВАШЕ
- зефирнет