Adaptiv AI: Vad är det exakt?
Adaptiv AI (Autonomous Intelligence) är den avancerade och lyhörda versionen av traditionell autonom intelligens med självständiga inlärningsmetoder. Adaptiv AI innehåller ett ramverk för beslutsfattande som hjälper till att fatta snabbare beslut samtidigt som det förblir flexibelt att anpassa när problem uppstår. Den adaptiva karaktären uppnås genom att kontinuerligt omträna och lära sig modeller samtidigt som man presterar baserat på ny data.
Denna typ av AI är utvecklad för att förbättra realtidsprestandan genom att uppdatera dess algoritmer, beslutsmetoder och åtgärder baserat på den data den får från sin omgivning. Adaptiv AI gör det möjligt för systemet att svara bättre på förändringar och utmaningar och uppnå mål mer effektivt.
Låt oss till exempel jämföra inlärningsmodellen för både traditionell AI och adaptiv AI. Vid ett objektdetekteringssystem i självkörande bilar ska bilen kunna upptäcka olika föremål, till exempel fotgängare. Därför bör systemet tränas med ett stort antal prover för att garantera säkerheten. Eftersom nya saker hela tiden dyker upp, såsom cyklister, elektriska steg, hoverboards etc., bör systemet regelbundet uppdateras med nya data för identifiering. Men i fallet med traditionell AI, om systemet uppdateras med ny data, kommer systemet att glömma de tidigare objekten, såsom fotgängare. Detta fenomen kallas katastrofal glömska med neurala nätverk.
Därför, för att övervinna detta problem, uppfanns konceptet adaptiv AI. Det neurala nätverket behåller alla begrepp som lärts över tiden, vilket gör det enkelt att komma ihåg vad som har lärts med hjälp av informationen.
Hur betyder Adaptiv AI för ditt företag?
Adaptiv AI erbjuder en uppsättning processer och AI-tekniker för att tillåta system att ändra eller ändra sina inlärningstekniker och beteenden. Adaptiv AI gör det möjligt att anpassa sig till förändrade verkliga förhållanden under produktion. Den kan ändra sin kod för att anpassa sig till de ändringar som sker i den verkliga världen som inte var identifierade eller kända vid den tidpunkt då koden först skrevs.
Enligt Strumpeband, kommer företag och företag som har använt AI-teknik för att utveckla och exekvera adaptiva AI-system uppnå minst 25 % högre operationaliseringshastighet och kvantitet än sina konkurrenter år 2026. Genom att lära sig de tidigare beteendemönstren för mänskliga och maskinella erfarenheter ger adaptiv AI snabbare och bättre resultat.
Till exempel har den amerikanska armén och det amerikanska flygvapnet utvecklat ett inlärningssystem som anpassar sina lektioner till eleven med hjälp av deras styrkor. Programmet fungerar som en handledare som skräddarsyr lärandet efter studenten. Den vet vad den ska lära ut, när den ska testas och hur den ska mäta framsteg.
Hur fungerar Adaptiv AI?
Adaptiv AI bygger på konceptet kontinuerligt lärande (CL), som definierar en betydande aspekt av att uppnå AI-förmåga. En modell för kontinuerlig inlärning kan anpassa sig i realtid till ny data när den kommer in och lär sig självständigt. Denna metod, även kallad kontinuerlig AutoML eller autoadaptiv inlärning, kan dock efterlikna mänsklig intelligens för att lära sig och förfina kunskap genom hela livet. Det fungerar som en förlängning av traditionell maskininlärning genom att tillåta modeller att föra in realtidsinformation i produktionsmiljöer och begränsa dem därefter.
Till exempel är Spotify en av de mest populära musikströmningsapplikationerna med adaptiva AI-algoritmer. Spotify sammanställer användarspecifika musikrekommendationer. Baserat på användarens historik över låtar analyserar Spotify användarens låtpreferenser och realtidstrender för att ta fram de mest lämpliga rekommendationerna. Dessutom, för att säkerställa relevans, använder Spotify en adaptiv AI-algoritm som kontinuerligt tränar om och ändrar preferenser. Denna dynamiska inlärningsmetod gör att Spotify kan erbjuda en sömlös och personlig musikupplevelse som hjälper användare att upptäcka nya låtar, genrer och artister som passar deras smak.
AutoML (Automated Machine Learning) är en av de väsentliga komponenterna i den kontinuerliga inlärningsprocessen (CL) för adaptiv AI. AutoML syftar på att automatisera hela pipeline för maskininlärning (ML), inklusive dataförberedelse, modellval och implementering. AutoML syftar till att eliminera kraven på träningsmodeller och öka noggrannheten hos modeller med autodetektering. AutoML är ett lättanvänt ramverk, öppen källkodsalgoritm och hyperparameteroptimering.
Efter träning utförs modellvalidering för att verifiera modellernas funktionalitet. Vidare implementeras övervakning för förutsägelser som samlats in inom modellutbyggnadsområdet. När informationen är övervakad kan den rengöras och märkas efter behov. När data har rengjorts och taggats lägger vi in den igen i data för validering och utbildning. I detta fall är cykeln stängd.
Modellerna lär sig ständigt och anpassar sig till nya trender och data samtidigt som de förbättrar noggrannheten. Detta ger applikationen bättre övergripande prestanda.
Hur implementerar man Adaptiv AI?
Steg 1: Bestäm syftet med systemet
När man kör adaptiv AI är det viktigt att sätta upp målen för systemet, eftersom det styr dess utveckling och bestämmer det önskade resultatet. Att definiera systemets mål innebär att man överväger faktorerna, såsom att bestämma önskat resultat, fastställa prestationsmått och målgrupp.
Steg 2: Datainsamling
När man utvecklar AI-modeller fungerar data som den primära byggstenen för att träna maskininlärningsmodeller och möjliggöra informerat beslutsfattande. De viktiga faktorerna att tänka på när man samlar in data för adaptiv AI är relevans för systemets mål, mångfalden av insamlad data, uppdaterad data, lagring och integritet.
Steg 3: Modellträning
Att träna en maskininlärningsmodell på en datauppsättning för att göra förutsägelser kallas modellträning. Denna viktiga fas i implementeringen av adaptiv AI skapar grunden för beslutsfattande. De väsentliga faktorerna att ta hänsyn till när man tränar en modell för adaptiv AI är val av algoritmer, justering av hyperparameter, dataförberedelse, modellutvärdering och modellförbättring.
Steg 4: Kontextanalys
Kontextanalys involverar att undersöka det aktuella sammanhanget och använda den informationen för att fatta välinformerade beslut, vilket möjliggör lyhördhet i realtid av systemet. När man utför kontextuell analys för ett adaptivt AI-system är de viktigaste faktorerna datakällor, modellförutsägelse, databehandling och återkopplingsslingan.
Steg 5: Utvärdera och finjustera modellen
Processen att finjustera en AI-modell inkluderar att göra justeringar av dess parametrar eller arkitektur för att förbättra dess prestanda, beroende på den specifika modelltypen och det problem som den syftar till att lösa. De vanligen använda teknikerna för finjustering inkluderar hyperparameterjustering, modellarkitektur, funktionsteknik, ensemblemetoder och överföringsinlärning.
Steg 6: Implementera modellen
I samband med adaptiv AI avser utplacering av en modell att skapa en modell som är tillgänglig och operativ i en produktions- eller verklig miljö. Denna process omfattar i allmänhet följande steg:
- Modellberedning: Detta innebär att förbereda modellen för produktion genom att omvandla den till en TensorFlow SavedModel eller ett PyTorch-skript.
- Infrastrukturinstallation: Den nödvändiga infrastrukturen är inställd för att stödja modelldistribution, inklusive molnmiljöer, servrar eller mobila enheter.
- Spridning: Modellen distribueras genom att ladda upp den till en server eller molnmiljö eller installera den på en mobil enhet.
- Modellhantering: Effektiv hantering av den distribuerade modellen inkluderar prestandaövervakning, nödvändiga uppdateringar och säkerställande av tillgänglighet för användare.
- Integration: Den utplacerade modellen integreras i det övergripande systemet genom att koppla den till andra komponenter som användargränssnitt, databaser eller ytterligare modeller.
Steg 7: Kontinuerlig övervakning och förbättring
Efter implementering krävs övervakning och underhåll för att säkerställa fortsatt korrekt funktion och effektivitet hos ett adaptivt AI-system. Detta involverar prestandaövervakning, modellomskolning, datainsamling och analys, systemuppdateringar och användarfeedback.
De bästa metoderna för att implementera Adaptive AI
- Förstå problemet:
Att få en grundlig förståelse för problemet är avgörande för effektiv träning av adaptiva AI-system. Denna förståelse hjälper till att identifiera relevant information och träningsdata, välja lämpliga algoritmer och upprätta prestandamått för att utvärdera systemets effektivitet. Att definiera exakta mål för ett adaptivt AI-system sätter ett specifikt mål och ökar fokus, vilket optimerar allokeringen av resurser. Att sätta SMART-mål (specifika, mätbara, uppnåbara, relevanta och tidsbundna) möjliggör utvärdering av framsteg och underlättar nödvändiga justeringar. - Samla in data av hög kvalitet:
Att skaffa data av hög kvalitet är av yttersta vikt när man strävar efter att bygga ett robust adaptivt AI-system som kan lära sig av data och göra korrekta förutsägelser. Otillräcklig kvalitet i träningsdatan påverkar systemets förmåga att modellera problemet negativt, vilket leder till suboptimal prestanda. Dessutom är mångfald inom träningsdata avgörande för att systemet ska kunna lära sig av ett brett spektrum av exempel samtidigt som förmågan att generalisera till nya fall bibehålls. Denna aspekt har särskild betydelse i adaptiva AI-system, som måste anpassa sig till förändringar i realtid inom problemdomänen. Genom att säkerställa olika träningsdata ger systemet dessutom möjlighet att hantera nya och oväntade situationer effektivt. - Välj rätt algoritm:
Att göra rätt algoritmval spelar en nyckelroll för att uppnå optimala resultat i adaptiv AI. Även om algoritmer som förstärkningsinlärning och onlineinlärning är de mest lämpliga valen för adaptiva system, bör beslutet skräddarsys för det specifika problemet och typen av utbildningsdata som är involverade. Till exempel är onlineinlärningsalgoritmer väl lämpade för strömmande data, medan förstärkningsinlärningsalgoritmer utmärker sig i beslutsfattande scenarier som kräver en sekvens av beslut som fattas över tiden. - Prestationsövervakning:
Att regelbundet övervaka prestanda och använda inlärningsmått är avgörande för att utvärdera effektiviteten hos ett adaptivt AI-system, särskilt på grund av dess natur i realtid. Övervakning gör det möjligt att spåra systemets framsteg mot önskade resultat, tidig identifiering av potentiella problem och göra nödvändiga justeringar för att förbättra prestandan. - Implementera effektiva test- och valideringsramverk:
Att implementera rätt test- och valideringsramverk är avgörande för att säkerställa noggrannheten och tillförlitligheten hos ett adaptivt AI-system. Det är absolut nödvändigt att testa systemets prestanda och identifiera eventuella problem eller fel som kan påverka noggrannheten och tillförlitligheten. Olika testmetoder bör användas för att uppnå detta, inklusive enhets-, integrations- och prestandatestning.
Förutom att använda olika testmetoder är det viktigt att använda olika testinformation som korrekt återspeglar problemutrymmet. Detta inkluderar normala och extrema fall samt oväntade scenarier. Genom att inkludera olika testdata kan utvecklare testa systemets prestanda under olika förhållanden och identifiera möjligheter till förbättringar.
Letar du efter hjälp här?
Ta kontakt med vår expert för en detaljerad diskussionn
Inlägg Visningar: 8
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Platoesg. Fordon / elbilar, Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
- BlockOffsets. Modernisera miljökompensation ägande. Tillgång här.
- Källa: 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
- :är
- $UPP
- 1
- 2026
- 7
- a
- förmåga
- Able
- tillgänglighet
- tillgänglig
- i enlighet med detta
- Konto
- noggrannhet
- exakt
- exakt
- Uppnå
- uppnås
- åtgärder
- handlingar
- anpassa
- anpassar sig
- Dessutom
- Annat
- avancerat
- befordran
- negativt
- påverka
- AI
- AI Engineering
- AIDS
- Syftet
- LUFT
- Air Force
- algoritm
- algoritmer
- Alla
- fördelning
- tillåter
- tillåta
- tillåter
- också
- an
- analys
- analyser
- och
- vilken som helst
- Ansökan
- tillämpningar
- lämpligt
- arkitektur
- ÄR
- OMRÅDE
- stiga upp
- Armé
- array
- Artister
- AS
- aspekt
- At
- publik
- Automatiserad
- automatisera
- AutoML
- autonom
- autonomt
- baserat
- BE
- varit
- beteenden
- BÄST
- bästa praxis
- Bättre
- Blockera
- båda
- SLUTRESULTAT
- Byggnad
- företag
- företag
- by
- kallas
- KAN
- kapacitet
- kapabel
- bil
- bilar
- Vid
- fall
- katastrofal
- utmaningar
- byta
- Förändringar
- byte
- val
- stängt
- cloud
- koda
- samling
- kommer
- vanligen
- Företag
- jämföra
- fullborda
- komponenter
- begrepp
- Begreppen
- villkor
- Anslutning
- med tanke på
- ständigt
- sammanhang
- kontextuella
- fortsatte
- kontinuerlig
- kontinuerligt
- Skapa
- kritisk
- avgörande
- kurater
- cykel
- datum
- Förberedelse av data
- databehandling
- databaser
- Beslutet
- Beslutsfattande
- beslut
- definierar
- definierande
- beroende
- distribuera
- utplacerade
- utplacera
- utplacering
- önskas
- detaljerad
- upptäcka
- Detektering
- Bestämma
- bestämd
- bestämmande
- utveckla
- utvecklade
- utvecklare
- utveckla
- Utveckling
- anordning
- enheter
- olika
- Upptäck
- flera
- Mångfald
- gör
- domän
- grund
- dynamisk
- Tidigare
- Tidig
- lätt
- LÄTTANVÄND
- Effektiv
- effektivt
- effektivitet
- elektriska
- eliminera
- smärgel
- bemyndigar
- möjliggöra
- möjliggör
- möjliggör
- omfattar
- Teknik
- förbättra
- Förbättrar
- säkerställa
- säkerställa
- Miljö
- miljöer
- fel
- väsentlig
- upprättar
- upprättandet
- etc
- utvärdera
- utvärdering
- utvärdering
- exakt
- Granskning
- exempel
- exempel
- excel
- exekvera
- exekvera
- erfarenhet
- expert
- förlängning
- extrem
- underlättar
- faktorer
- snabbare
- Leverans
- återkoppling
- Förnamn
- flexibel
- Fokus
- efter
- För
- kraft
- Ramverk
- från
- funktionalitet
- funktion
- ytterligare
- Vidare
- Gartner
- samlade ihop
- samla
- allmänhet
- ger
- Mål
- större
- grundarbeten
- Guider
- sidan
- hantera
- Har
- hjälpa
- hjälpa
- hjälper
- därav
- här.
- hög kvalitet
- historia
- innehar
- Hur ser din drömresa ut
- How To
- Men
- HTTPS
- humant
- mänsklig intelligens
- Hyperparameteroptimering
- Inställning av hyperparameter
- Identifiering
- identifierade
- identifiera
- identifiera
- if
- nödvändigt
- genomföra
- genomförande
- genomföras
- genomföra
- vikt
- med Esport
- förbättring
- förbättra
- in
- innefattar
- innefattar
- Inklusive
- Öka
- oberoende
- informationen
- informeras
- Infrastruktur
- installera
- integrerade
- integrering
- Intelligens
- gränssnitt
- in
- uppfann
- involverade
- fråga
- problem
- IT
- DESS
- Ha kvar
- Nyckel
- Snäll
- kunskap
- känd
- Large
- ledande
- LÄRA SIG
- lärt
- inlärning
- t minst
- Lärdomar
- livet
- tycka om
- Maskinen
- maskininlärning
- gjord
- upprätthålla
- underhåll
- göra
- GÖR
- Framställning
- ledning
- Materia
- max-bredd
- Maj..
- mäta
- mekanism
- metod
- metoder
- Metrics
- emot
- ML
- Mobil
- mobilenhet
- Mobil enheter
- modell
- modeller
- modifieringar
- övervakas
- övervakning
- mer
- Dessutom
- mest
- Mest populär
- Musik
- måste
- Natur
- Navigering
- nödvändigt för
- nät
- nätverk
- neurala nätverk
- neurala nätverk
- Nya
- normala
- roman
- antal
- objektet
- Objektdetektion
- mål
- mål
- objekt
- förekommande
- of
- Erbjudanden
- on
- gång
- ONE
- nätet
- öppen källkod
- fungerar
- operativa
- möjligheter
- optimala
- optimering
- optimera
- or
- Övriga
- vår
- Resultat
- utfall
- över
- övergripande
- Övervinna
- parametrar
- särskilt
- särskilt
- Tidigare
- mönster
- prestanda
- utfört
- utför
- personlig
- fas
- Fenomenet
- rörledning
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- spelar
- Populära
- möjlig
- inlägg
- potentiell
- praxis
- exakt
- förutsägelse
- Förutsägelser
- preferenser
- beredning
- förbereda
- presentera
- PrimaFelicitas
- primär
- privatpolicy
- Problem
- process
- processer
- bearbetning
- producera
- Produktion
- Program
- Framsteg
- rätt
- ge
- ger
- Tryck
- pytorch
- kvalitet
- mängd
- verklig
- verkliga världen
- realtid
- erhåller
- rekommendationer
- avses
- hänvisar
- förfina
- Reflekterar
- regelbundet
- relevans
- relevanta
- tillförlitlighet
- Återstående
- svar
- Obligatorisk
- Krav
- Resurser
- mottaglig
- Resultat
- behåller
- höger
- rivaler
- robusta
- Roll
- s
- Säkerhet
- scenarier
- sömlös
- väljer
- Val
- själv driving
- Sekvens
- Servrar
- serverar
- in
- uppsättningar
- inställning
- skall
- signifikans
- signifikant
- situationer
- smarta
- LÖSA
- låt
- Källor
- Utrymme
- specifik
- fart
- Spotify
- Steg
- förvaring
- streaming
- styrkor
- student
- sådana
- följer
- lämplig
- stödja
- system
- System
- skräddarsydd
- Ta
- Målet
- smak
- tekniker
- tensorflow
- testa
- Testning
- än
- den där
- Smakämnen
- den information
- deras
- Dem
- saker
- detta
- hela
- tid
- till
- mot
- Spårning
- traditionell
- tränad
- Utbildning
- överföring
- omvandla
- Trender
- Typ
- oss
- under
- förståelse
- Oväntat
- enhet
- uppdaterad
- Uppdateringar
- uppdatering
- uppladdning
- användning
- Begagnade
- Användare
- användare
- med hjälp av
- utnyttjas
- Återvinnare
- Använda
- godkännande
- olika
- verifiera
- version
- visningar
- avgörande
- var
- we
- VÄL
- Vad
- Vad är
- när
- medan
- som
- medan
- bred
- kommer
- med
- inom
- Arbete
- arbetssätt
- världen
- skriven
- Din
- zephyrnet