Prilagodljivi AI: Kaj točno je?
Prilagodljiva umetna inteligenca (Autonomous Intelligence) je napredna in odzivna različica tradicionalne avtonomne inteligence s samostojnimi metodami učenja. Prilagodljiva umetna inteligenca vključuje okvir za odločanje, ki pomaga pri hitrejšem sprejemanju odločitev, hkrati pa ostaja prilagodljiv za prilagajanje, ko se pojavijo težave. Prilagodljiva narava je dosežena z nenehnim ponovnim usposabljanjem in učenjem modelov med izvajanjem na podlagi novih podatkov.
Ta vrsta umetne inteligence je razvita za izboljšanje delovanja v realnem času s posodabljanjem svojih algoritmov, metod odločanja in dejanj na podlagi podatkov, ki jih prejme iz svojega okolja. Prilagodljiva umetna inteligenca omogoča sistemu, da se bolje odziva na spremembe in izzive ter učinkoviteje dosega cilje.
Na primer, primerjajmo učni model tradicionalne umetne inteligence in prilagodljive umetne inteligence. V primeru sistema za zaznavanje predmetov v samovozečih avtomobilih bi moral biti avto sposoben zaznati različne predmete, na primer pešce. Zato je treba sistem usposobiti z uporabo velikega števila vzorcev, da se zagotovi varnost. Ker se nenehno pojavljajo nove stvari, kot so kolesarji, električne stopnice, lebdeče deske itd., je treba sistem redno posodabljati z novimi podatki za identifikacijo. Vendar pa v primeru tradicionalne umetne inteligence, če je sistem posodobljen z novimi podatki, bo sistem pozabil prejšnje predmete, kot so pešci. Ta pojav imenujemo katastrofalno pozabljanje z nevronskimi mrežami.
Da bi rešili to težavo, je bil zato izumljen koncept prilagodljive umetne inteligence. Nevronska mreža ohranja vse koncepte, ki so se jih naučili skozi čas, kar olajša priklic naučenega z uporabo informacij.
Kako je prilagodljiva umetna inteligenca pomembna za vaše podjetje?
Prilagodljiva umetna inteligenca ponuja nabor procesov in tehnik umetne inteligence, ki omogočajo sistemom, da spremenijo ali spremenijo svoje učne tehnike in vedenje. Prilagodljiva umetna inteligenca omogoča prilagajanje spreminjajočim se razmeram v realnem svetu med proizvodnjo. Svojo kodo lahko spremeni, da se prilagodi spremembam, ki se pojavljajo v resničnem svetu in niso bile prepoznane ali znane v času, ko je bila koda prvič napisana.
Glede na Podveza, bodo podjetja in podjetja, ki so uporabila inženirske tehnike umetne inteligence za razvoj in izvajanje prilagodljivih sistemov umetne inteligence, do leta 25 dosegla vsaj 2026 % večjo hitrost operacionalizacije in kvantiteto kot njihovi tekmeci. Z učenjem preteklih vedenjskih vzorcev izkušenj ljudi in strojev prilagodljiva umetna inteligenca zagotavlja hitrejše in boljše rezultate.
Na primer, ameriška vojska in ameriške zračne sile so razvile učni sistem, ki svoje lekcije prilagaja učencem in izkorišča njihove prednosti. Program deluje kot mentor, ki prilagaja učenje študentu. Ve, kaj učiti, kdaj testirati in kako izmeriti napredek.
Kako deluje Adaptive AI?
Prilagodljivi AI deluje na konceptu stalnega učenja (CL), ki opredeljuje pomemben vidik doseganja zmogljivosti AI. Model stalnega učenja se lahko v realnem času prilagaja novim podatkom, ko prihajajo, in se avtonomno uči. Vendar pa je ta metoda, imenovana tudi kontinuirani AutoML ali samodejno prilagodljivo učenje, sposobna posnemati človeško inteligenco za učenje in izpopolnjevanje znanja vse življenje. Služi kot razširitev tradicionalnega strojnega učenja, saj omogoča modelom, da v produkcijska okolja potisnejo informacije v realnem času in jih ustrezno omejijo.
Na primer, Spotify je ena najbolj priljubljenih aplikacij za pretakanje glasbe s prilagodljivimi algoritmi umetne inteligence. Spotify kurira glasbena priporočila za posamezne uporabnike. Na podlagi uporabnikove zgodovine skladb Spotify analizira uporabnikove nastavitve skladb in trende v realnem času, da ustvari najprimernejša priporočila. Poleg tega Spotify za zagotavljanje ustreznosti uporablja prilagodljiv algoritem umetne inteligence, ki nenehno prekvalificira in spreminja nastavitve. Ta dinamična metoda učenja Spotifyju omogoča brezhibno in personalizirano glasbeno izkušnjo, ki uporabnikom pomaga odkriti nove pesmi, žanre in izvajalce, ki ustrezajo njihovemu okusu.
AutoML (avtomatizirano strojno učenje) je ena od bistvenih komponent procesa kontinuiranega učenja (CL) prilagodljive umetne inteligence. AutoML se nanaša na avtomatizacijo celotnega cevovoda strojnega učenja (ML), vključno s pripravo podatkov, izbiro modela in uvajanjem. Namen AutoML je odpraviti zahteve za modele za usposabljanje in povečati natančnost modelov s samodejnim zaznavanjem. AutoML je ogrodje, ki je preprosto za uporabo, odprtokodni algoritem in optimizacija hiperparametrov.
Po usposabljanju se izvede validacija modela, da se preveri funkcionalnost modelov. Poleg tega se spremljanje izvaja za napovedi, zbrane v območju uporabe modela. Ko so podatki nadzorovani, jih je mogoče po potrebi očistiti in označiti. Ko so podatki očiščeni in označeni, jih ponovno vnesemo v podatke za validacijo in usposabljanje. V tem primeru je cikel zaprt.
Modeli se nenehno učijo in prilagajajo novim trendom in podatkom ter hkrati izboljšujejo natančnost. To daje aplikaciji boljšo splošno zmogljivost.
Kako implementirati Adaptive AI?
1. korak: Določite cilj sistema
Pri izvajanju prilagodljive umetne inteligence je pomembno določiti cilje sistema, saj usmerja njegov razvoj in določa želeni rezultat. Opredelitev ciljev sistema vključuje upoštevanje dejavnikov, kot je določanje zahtevanega rezultata, nastavitev meritev uspešnosti in ciljne skupine.
2. korak: Zbiranje podatkov
Pri razvoju modelov AI podatki delujejo kot primarni gradnik za usposabljanje modelov strojnega učenja in omogočajo informirano odločanje. Pomembni dejavniki, ki jih je treba upoštevati pri zbiranju podatkov za prilagodljivo umetno inteligenco, so ustreznost za cilj sistema, raznolikost zbranih podatkov, posodobljeni podatki, shranjevanje in zasebnost.
3. korak: Usposabljanje modela
Usposabljanje modela strojnega učenja na naboru podatkov za izdelavo napovedi je znano kot usposabljanje modela. Ta ključna faza pri izvajanju prilagodljive umetne inteligence vzpostavlja osnovo za odločanje. Bistveni dejavniki, ki jih je treba upoštevati pri usposabljanju modela za prilagodljivo umetno inteligenco, so izbira algoritma, nastavitev hiperparametrov, priprava podatkov, vrednotenje modela in izboljšanje modela.
4. korak: Kontekstualna analiza
Kontekstualna analiza vključuje preučevanje trenutnega konteksta in uporabo teh informacij za sprejemanje dobro informiranih odločitev, kar omogoča odzivnost sistema v realnem času. Pri izvajanju kontekstualne analize za prilagodljiv sistem umetne inteligence so najpomembnejši dejavniki viri podatkov, napoved modela, obdelava podatkov in povratna zanka.
5. korak: Ocenite in natančno prilagodite model
Postopek natančnega prilagajanja modela AI vključuje prilagajanje njegovih parametrov ali arhitekture za izboljšanje njegove učinkovitosti, odvisno od posebne vrste modela in težave, ki jo želi rešiti. Običajno uporabljene tehnike za fino nastavitev vključujejo nastavitev hiperparametrov, arhitekturo modela, inženiring funkcij, ansambelske metode in učenje prenosa.
6. korak: Namestite model
V kontekstu prilagodljive umetne inteligence se uvajanje modela nanaša na ustvarjanje modela, ki je dostopen in deluje v produkcijskem ali resničnem okolju. Ta postopek na splošno vključuje naslednje korake:
- Priprava modela: To vključuje pripravo modela za proizvodnjo s pretvorbo v TensorFlow SavedModel ali skript PyTorch.
- Nastavitev infrastrukture: zahtevana infrastruktura je nastavljena za podporo uvajanja modela, vključno z oblačnimi okolji, strežniki ali mobilnimi napravami.
- Razporeditev: Model se uvede tako, da se naloži v strežnik ali okolje v oblaku ali pa se namesti na mobilno napravo.
- Upravljanje modelov: Učinkovito upravljanje razporejenega modela vključuje spremljanje delovanja, potrebne posodobitve in zagotavljanje dostopnosti uporabnikom.
- Integracija: Razporejeni model je integriran v celoten sistem tako, da se poveže z drugimi komponentami, kot so uporabniški vmesniki, baze podatkov ali dodatni modeli.
7. korak: Stalno spremljanje in izboljšave
Po izvedbi sta potrebna spremljanje in vzdrževanje, da se zagotovi nadaljnje pravilno delovanje in učinkovitost prilagodljivega sistema AI. To vključuje spremljanje uspešnosti, ponovno usposabljanje modela, zbiranje in analizo podatkov, posodobitve sistema in povratne informacije uporabnikov.
Najboljše prakse za implementacijo Adaptive AI
- Razumeti problem:
Pridobivanje temeljitega razumevanja obravnavanega problema je ključnega pomena za učinkovito usposabljanje prilagodljivih sistemov AI. To razumevanje pomaga pri prepoznavanju ustreznih informacij in podatkov o usposabljanju, izbiri ustreznih algoritmov in vzpostavitvi metrike uspešnosti za oceno učinkovitosti sistema. Opredelitev natančnih ciljev za prilagodljiv sistem umetne inteligence določa določen cilj in povečuje osredotočenost ter optimizira dodeljevanje virov. Postavljanje SMART ciljev (specifičnih, merljivih, dosegljivih, relevantnih in časovno omejenih) omogoča vrednotenje napredka in olajša potrebne prilagoditve. - Zberite visokokakovostne podatke:
Pridobivanje visokokakovostnih podatkov je izjemnega pomena, ko si prizadevamo za izgradnjo robustnega prilagodljivega sistema umetne inteligence, ki se lahko uči iz podatkov in daje natančne napovedi. Nezadostna kakovost podatkov o usposabljanju negativno vpliva na sposobnost sistema za modeliranje težave, kar vodi v neoptimalno delovanje. Poleg tega je raznolikost znotraj podatkov o usposabljanju ključnega pomena, da se sistemu omogoči učenje iz širokega nabora primerov, hkrati pa ohranja sposobnost posploševanja na nove primere. Ta vidik ima poseben pomen v prilagodljivih sistemih umetne inteligence, ki se morajo prilagajati spremembam v realnem času znotraj domene problema. Poleg tega zagotavljanje raznolikih podatkov o usposabljanju omogoča sistemu, da učinkovito obravnava nove in nepričakovane situacije. - Izberite pravi algoritem:
Izbira pravega algoritma igra ključno vlogo pri doseganju optimalnih rezultatov v prilagodljivi AI. Medtem ko so algoritmi, kot sta učenje s krepitvijo in spletno učenje, najprimernejša izbira za prilagodljive sisteme, mora biti odločitev prilagojena določeni težavi in vrsti vključenih podatkov o usposabljanju. Na primer, algoritmi spletnega učenja so zelo primerni za pretakanje podatkov, medtem ko algoritmi učenja okrepitve blestijo v scenarijih odločanja, ki zahtevajo zaporedje odločitev, sprejetih skozi čas. - Spremljanje uspešnosti:
Redno spremljanje uspešnosti in uporaba učnih meritev sta bistvena za ocenjevanje učinkovitosti prilagodljivega sistema umetne inteligence, zlasti zaradi njegove narave v realnem času. Spremljanje omogoča sledenje napredovanju sistema proti želenim rezultatom, zgodnje odkrivanje morebitnih težav in izvajanje potrebnih prilagoditev za izboljšanje učinkovitosti. - Izvedite učinkovito testiranje in validacijski okvir:
Implementacija pravega okvira testiranja in validacije je ključnega pomena za zagotavljanje natančnosti in zanesljivosti prilagodljivega sistema umetne inteligence. Nujno je preizkusiti delovanje sistema in prepoznati morebitne težave ali napake, ki lahko vplivajo na natančnost in zanesljivost. Za dosego tega je treba uporabiti različne metode testiranja, vključno s testiranjem enote, integracije in zmogljivosti.
Poleg uporabe različnih testnih metod je pomembno, da uporabite različne testne informacije, ki natančno odražajo problemski prostor. To vključuje običajne in ekstremne primere ter nepričakovane scenarije. Z vključitvijo različnih testnih podatkov lahko razvijalci testirajo delovanje sistema v različnih pogojih in prepoznajo priložnosti za izboljšave.
Iščete pomoč tukaj?
Povežite se z našim strokovnjakom za podrobno razpravon
Ogledi: 8
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- PlatoESG. Avtomobili/EV, Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
- BlockOffsets. Posodobitev okoljskega offset lastništva. Dostopite tukaj.
- vir: 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
- :ima
- : je
- $GOR
- 1
- 2026
- 7
- a
- sposobnost
- Sposobna
- dostopnost
- dostopen
- ustrezno
- Račun
- natančnost
- natančna
- natančno
- Doseči
- doseže
- dejavnosti
- aktov
- prilagodijo
- prilagaja
- Poleg tega
- Dodatne
- napredno
- napredovanje
- negativno
- vplivajo
- AI
- AI inženiring
- pomoč
- Cilje
- AIR
- Air Force
- algoritem
- algoritmi
- vsi
- dodelitev
- omogočajo
- Dovoli
- omogoča
- Prav tako
- an
- Analiza
- analize
- in
- kaj
- uporaba
- aplikacije
- primerno
- Arhitektura
- SE
- OBMOČJE
- pojavijo
- Army
- Array
- Izvajalci
- AS
- vidik
- At
- Občinstvo
- Avtomatizirano
- avtomatizacija
- AutoML
- avtonomno
- avtonomno
- temeljijo
- BE
- bilo
- vedenja
- BEST
- najboljše prakse
- Boljše
- Block
- tako
- izgradnjo
- Building
- poslovni
- podjetja
- by
- se imenuje
- CAN
- Zmogljivosti
- lahko
- voziček
- avtomobili
- primeru
- primeri
- katastrofalno
- izzivi
- spremenite
- Spremembe
- spreminjanje
- možnosti
- zaprto
- Cloud
- Koda
- zbirka
- prihaja
- pogosto
- Podjetja
- primerjate
- dokončanje
- deli
- Koncept
- koncepti
- Pogoji
- Povezovanje
- upoštevamo
- nenehno
- ozadje
- kontekstualno
- naprej
- neprekinjeno
- stalno
- Ustvarjanje
- kritično
- ključnega pomena
- kuratorji
- cikel
- datum
- Priprava podatkov
- obdelava podatkov
- baze podatkov
- Odločitev
- Odločanje
- odločitve
- Določa
- definiranje
- Odvisno
- razporedi
- razporejeni
- uvajanja
- uvajanje
- želeno
- podrobno
- odkrivanje
- Odkrivanje
- Ugotovite,
- določa
- določanje
- Razvoj
- razvili
- Razvijalci
- razvoju
- Razvoj
- naprava
- naprave
- drugačen
- odkriti
- razne
- raznolikost
- ne
- domena
- 2
- dinamično
- prej
- Zgodnje
- lahka
- enostaven za uporabo
- Učinkovito
- učinkovito
- učinkovitost
- električni
- odpravo
- smirkovim
- pooblašča
- omogočajo
- omogoča
- omogočanje
- zajema
- Inženiring
- okrepi
- Izboljša
- zagotovitev
- zagotoviti
- okolje
- okolja
- napake
- bistvena
- vzpostavlja
- vzpostavitev
- itd
- oceniti
- ocenjevanje
- Ocena
- točno
- Preučevanje
- Primer
- Primeri
- Excel
- izvršiti
- izvršitve
- izkušnje
- strokovnjak
- razširitev
- ekstremna
- olajša
- dejavniki
- hitreje
- Feature
- povratne informacije
- prva
- prilagodljiv
- Osredotočite
- po
- za
- moč
- Okvirni
- iz
- funkcionalnost
- delovanje
- nadalje
- Poleg tega
- Gartner
- zbranih
- zbiranje
- splošno
- daje
- Cilji
- več
- temelj
- Vodniki
- strani
- ročaj
- Imajo
- pomoč
- pomoč
- Pomaga
- zato
- tukaj
- visoka kvaliteta
- zgodovina
- drži
- Kako
- Kako
- Vendar
- HTTPS
- človeškega
- človeško inteligenco
- Optimizacija hiperparametra
- Uglaševanje hiperparametrov
- Identifikacija
- identificirati
- identificirati
- identifikacijo
- if
- nujno
- izvajati
- Izvajanje
- izvajali
- izvajanja
- Pomembnost
- Pomembno
- Izboljšanje
- izboljšanju
- in
- vključujejo
- vključuje
- Vključno
- Povečajte
- Neodvisni
- Podatki
- obvestila
- Infrastruktura
- Namestitev
- integrirana
- integracija
- Intelligence
- vmesniki
- v
- Izmišljeno
- vključeni
- vprašanje
- Vprašanja
- IT
- ITS
- Imejte
- Ključne
- Otrok
- znanje
- znano
- velika
- vodi
- UČITE
- naučili
- učenje
- vsaj
- Spoznanja
- življenje
- kot
- stroj
- strojno učenje
- je
- vzdrževanje
- vzdrževanje
- Znamka
- IZDELA
- Izdelava
- upravljanje
- Matter
- max širine
- Maj ..
- merjenje
- Mehanizem
- Metoda
- Metode
- Meritve
- moti
- ML
- Mobilni
- Mobilna naprava
- mobilne naprave
- Model
- modeli
- spremembe
- spremljati
- spremljanje
- več
- Poleg tega
- Najbolj
- Najbolj popularni
- Glasba
- morajo
- Narava
- ostalo
- potrebno
- mreža
- omrežij
- nevronska mreža
- nevronske mreže
- Novo
- normalno
- roman
- Številka
- predmet
- Zaznavanje objektov
- Cilj
- Cilji
- predmeti
- se pojavljajo
- of
- Ponudbe
- on
- enkrat
- ONE
- na spletu
- open source
- deluje
- operativno
- Priložnosti
- optimalna
- optimizacija
- optimizacijo
- or
- Ostalo
- naši
- Rezultat
- rezultatov
- več
- Splošni
- Premagajte
- parametri
- zlasti
- zlasti
- preteklosti
- vzorci
- performance
- opravljeno
- izvajati
- Prilagojene
- faza
- pojav
- plinovod
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- igra
- Popular
- mogoče
- Prispevkov
- potencial
- vaje
- natančna
- napoved
- Napovedi
- nastavitve
- Priprava
- priprava
- predstaviti
- Primafelicitas
- primarni
- zasebnost
- problem
- Postopek
- Procesi
- obravnavati
- proizvodnjo
- proizvodnja
- Program
- Napredek
- pravilno
- zagotavljajo
- zagotavlja
- Push
- pitorha
- kakovost
- Količina
- pravo
- resnični svet
- v realnem času
- prejme
- Priporočila
- besedilu
- nanaša
- izboljšati
- odseva
- redno
- ustreznost
- pomembno
- zanesljivost
- Preostalih
- odgovori
- obvezna
- Zahteve
- viri
- odziven
- Rezultati
- ohrani
- Pravica
- tekmecev
- robusten
- vloga
- s
- Varnost
- scenariji
- brezšivne
- izbiranje
- izbor
- samo-vožnja
- Zaporedje
- Strežniki
- služi
- nastavite
- Kompleti
- nastavitev
- shouldnt
- Pomen
- pomemben
- situacije
- pametna
- SOLVE
- pesem
- Viri
- Vesolje
- specifična
- hitrost
- Spotify
- Koraki
- shranjevanje
- pretakanje
- prednosti
- študent
- taka
- Suit
- primerna
- podpora
- sistem
- sistemi
- prilagojene
- Bodite
- ciljna
- okusi
- tehnike
- tensorflo
- Test
- Testiranje
- kot
- da
- O
- informacije
- njihove
- Njih
- stvari
- ta
- vsej
- čas
- do
- proti
- Sledenje
- tradicionalna
- usposobljeni
- usposabljanje
- prenos
- preoblikovanje
- Trends
- tip
- nas
- pod
- razumevanje
- Nepričakovana
- Enota
- posodobljeno
- posodobitve
- posodabljanje
- Prenos
- uporaba
- Rabljeni
- uporabnik
- Uporabniki
- uporabo
- uporablja
- izkorišča
- Uporaben
- potrjevanje
- različnih
- preverjanje
- različica
- ogledov
- ključnega pomena
- je
- we
- Dobro
- Kaj
- Kaj je
- kdaj
- medtem ko
- ki
- medtem
- široka
- bo
- z
- v
- delo
- deluje
- svet
- pisni
- Vaša rutina za
- zefirnet