Адаптивний штучний інтелект: що це таке?
Адаптивний ШІ (автономний інтелект) – це передова та чутлива версія традиційного автономного інтелекту з самостійними методами навчання. Адаптивний штучний інтелект включає систему прийняття рішень, яка допомагає швидше приймати рішення, залишаючись при цьому гнучким для коригування в разі виникнення проблем. Адаптивний характер досягається безперервним перенавчанням і вивченням моделей під час роботи на основі нових даних.
Цей тип штучного інтелекту розроблено для підвищення продуктивності в реальному часі шляхом оновлення його алгоритмів, методів прийняття рішень і дій на основі даних, які він отримує зі свого середовища. Адаптивний ШІ дозволяє системі краще реагувати на зміни та виклики та ефективніше досягати цілей.
Наприклад, давайте порівняємо модель навчання традиційного ШІ та адаптивного ШІ. У випадку системи виявлення об’єктів в безпілотних автомобілях, автомобіль повинен мати можливість виявляти різні об’єкти, наприклад пішоходів. Отже, система має бути навчена з використанням великої кількості зразків для забезпечення безпеки. Оскільки постійно з’являються нові речі, такі як велосипедисти, електричні сходинки, ховерборди тощо, систему слід регулярно оновлювати новими даними для ідентифікації. Однак у випадку традиційного ШІ, якщо система оновлюється новими даними, система забуде попередні об’єкти, наприклад пішоходів. Це явище називають катастрофічним забуванням нейронних мереж.
Тому, щоб подолати цю проблему, була винайдена концепція адаптивного ШІ. Нейронна мережа зберігає всі концепції, вивчені з часом, що дозволяє легко згадати те, що було вивчено за допомогою інформації.
Яке значення адаптивний штучний інтелект для вашого бізнесу?
Адаптивний ШІ пропонує набір процесів і методів ШІ, які дозволяють системам змінювати або змінювати свої методи навчання та поведінку. Адаптивний штучний інтелект дає змогу адаптуватися до мінливих умов реального світу під час виробництва. Він може змінювати свій код, щоб пристосуватися до змін, що відбуваються в реальному світі, які не були визначені або відомі під час першого написання коду.
За оцінками Підв'язка, підприємства та компанії, які використовують методи розробки штучного інтелекту для розробки та впровадження адаптивних систем штучного інтелекту, до 25 року досягнуть принаймні на 2026% більшої швидкості та кількості операцій, ніж їхні конкуренти. Вивчаючи минулі моделі поведінки людей і машин, адаптивний штучний інтелект забезпечує швидше і кращі результати.
Наприклад, армія США та ВПС США розробили систему навчання, яка адаптує свої уроки до учня, використовуючи його сильні сторони. Програма діє як репетитор, який адаптує навчання до учня. Він знає, чого навчати, коли тестувати та як вимірювати прогрес.
Як працює адаптивний штучний інтелект?
Адаптивний ШІ працює на основі концепції безперервного навчання (CL), яка визначає важливий аспект досягнення можливостей ШІ. Модель безперервного навчання може адаптуватися в режимі реального часу до нових даних у міру їх надходження та самостійно навчатися. Однак цей метод, який також називають безперервним AutoML або автоадаптивним навчанням, здатний імітувати людський інтелект для навчання та вдосконалення знань протягом усього життя. Він служить розширенням традиційного машинного навчання, дозволяючи моделям надсилати інформацію в реальному часі у виробниче середовище та відповідним чином обмежувати їх.
Наприклад, Spotify є одним із найпопулярніших додатків для потокової передачі музики з адаптивними алгоритмами ШІ. Spotify курує музичні рекомендації для користувачів. На основі історії пісень користувача Spotify аналізує вподобання пісень користувача та тенденції в реальному часі, щоб створити найбільш підходящі рекомендації. Крім того, щоб забезпечити релевантність, Spotify використовує адаптивний алгоритм AI, який постійно перенавчає та змінює вподобання. Цей динамічний метод навчання дозволяє Spotify забезпечувати безперебійне та персоналізоване відтворення музики, допомагаючи користувачам відкривати нові пісні, жанри та виконавців, які відповідають їхнім смакам.
AutoML (Automated Machine Learning) є одним із важливих компонентів процесу безперервного навчання (CL) адаптивного ШІ. AutoML означає автоматизацію повного конвеєра машинного навчання (ML), включаючи підготовку даних, вибір моделі та розгортання. Метою AutoML є усунення вимог до навчальних моделей і підвищення точності моделей за допомогою автоматичного визначення. AutoML — це проста у використанні структура, алгоритм із відкритим вихідним кодом і оптимізація гіперпараметрів.
Після навчання виконується валідація моделі для перевірки функціональності моделей. Крім того, моніторинг реалізується для передбачень, зібраних в області розгортання моделі. Після моніторингу даних їх можна очистити та позначити за потреби. Після очищення та позначення даних ми повторно вводимо їх у дані для перевірки та навчання. У цьому випадку цикл замкнутий.
Моделі постійно навчаються та адаптуються до нових тенденцій і даних, підвищуючи при цьому точність. Це покращує загальну продуктивність програми.
Як реалізувати Adaptive AI?
Крок 1: Визначте мету системи
Виконуючи адаптивний ШІ, важливо встановити цілі системи, оскільки вона спрямовує її розвиток і визначає бажаний результат. Визначення цілей системи передбачає врахування таких факторів, як визначення необхідного результату, встановлення показників ефективності та цільової аудиторії.
Крок 2: Збір даних
Під час розробки моделей штучного інтелекту дані виступають як основний будівельний блок для навчання моделей машинного навчання та дозволяють приймати обґрунтовані рішення. Важливими факторами, про які слід пам’ятати під час збору даних для адаптивного штучного інтелекту, є релевантність цілям системи, різноманітність зібраних даних, оновлення даних, зберігання та конфіденційність.
Крок 3: навчання моделі
Навчання моделі машинного навчання на наборі даних для створення прогнозів називається навчанням моделі. Цей важливий етап впровадження адаптивного штучного інтелекту закладає основу для прийняття рішень. Важливими факторами, які слід враховувати під час навчання моделі для адаптивного ШІ, є вибір алгоритму, налаштування гіперпараметрів, підготовка даних, оцінка моделі та вдосконалення моделі.
Крок 4: Контекстний аналіз
Контекстний аналіз передбачає вивчення поточного контексту та використання цієї інформації для прийняття обґрунтованих рішень, що забезпечує реагування системи в режимі реального часу. Під час виконання контекстного аналізу для адаптивної системи ШІ найважливішими факторами є джерела даних, прогнозування моделі, обробка даних і цикл зворотного зв’язку.
Крок 5: Оцініть і налаштуйте модель
Процес тонкого налаштування моделі штучного інтелекту включає коригування її параметрів або архітектури для підвищення її продуктивності залежно від конкретного типу моделі та проблеми, яку вона має вирішити. Методи, які зазвичай використовуються для тонкого налаштування, включають налаштування гіперпараметрів, архітектуру моделі, розробку функцій, ансамблеві методи та навчання передачі.
Крок 6: Розгорніть модель
У контексті адаптивного штучного інтелекту розгортання моделі означає створення моделі, доступної та функціональної у виробничому або реальному середовищі. Цей процес, як правило, включає в себе наступні етапи:
- Підготовка моделі: це передбачає підготовку моделі до виробництва шляхом перетворення її на TensorFlow SavedModel або сценарій PyTorch.
- Налаштування інфраструктури: необхідну інфраструктуру налаштовано для підтримки розгортання моделі, включаючи хмарні середовища, сервери або мобільні пристрої.
- Розгортання: Модель розгортається шляхом завантаження на сервер або хмарне середовище або встановлення на мобільний пристрій.
- Модельний менеджмент: Ефективне керування розгорнутою моделлю включає моніторинг продуктивності, необхідні оновлення та забезпечення доступності для користувачів.
- інтеграцією: Розгорнута модель інтегрується в загальну систему шляхом з’єднання з іншими компонентами, такими як інтерфейси користувача, бази даних або додаткові моделі.
Крок 7: Постійний моніторинг і вдосконалення
Після впровадження необхідні моніторинг і обслуговування, щоб забезпечити безперервне належне функціонування та ефективність адаптивної системи ШІ. Це включає моніторинг ефективності, перенавчання моделі, збір і аналіз даних, оновлення системи та відгуки користувачів.
Найкращі практики впровадження адаптивного штучного інтелекту
- Зрозумійте проблему:
Досконале розуміння проблеми є вирішальним для ефективного навчання адаптивних систем ШІ. Це розуміння допомагає визначити відповідну інформацію та навчальні дані, вибрати відповідні алгоритми та встановити показники ефективності для оцінки ефективності системи. Визначення точних цілей для адаптивної системи штучного інтелекту встановлює конкретну ціль і посилює фокус, оптимізуючи розподіл ресурсів. Встановлення цілей SMART (конкретних, вимірних, досяжних, релевантних і обмежених у часі) дозволяє оцінювати прогрес і полегшує необхідні коригування. - Збирайте високоякісні дані:
Отримання високоякісних даних є надзвичайно важливим для створення надійної адаптивної системи ШІ, здатної навчатися на основі даних і робити точні прогнози. Недостатня якість навчальних даних негативно впливає на здатність системи моделювати проблему, що призводить до неоптимальної продуктивності. Крім того, різноманітність навчальних даних має вирішальне значення для того, щоб система могла навчатися на широкому спектрі прикладів, зберігаючи при цьому здатність узагальнювати нові випадки. Цей аспект має особливе значення в адаптивних системах штучного інтелекту, які повинні адаптуватися до змін у реальному часі в проблемній області. Крім того, забезпечення різноманітних навчальних даних дозволяє системі ефективно справлятися з новими та несподіваними ситуаціями. - Виберіть правильний алгоритм:
Вибір правильного алгоритму відіграє ключову роль у досягненні оптимальних результатів у адаптивному ШІ. Незважаючи на те, що такі алгоритми, як навчання з підкріпленням і онлайн-навчання, є найбільш підходящим вибором для адаптивних систем, рішення слід пристосовувати до конкретної проблеми та типу даних навчання. Наприклад, алгоритми онлайн-навчання добре підходять для потокових даних, тоді як алгоритми навчання з підкріпленням перевершують сценарії прийняття рішень, які вимагають послідовності рішень, прийнятих протягом певного часу. - Моніторинг ефективності:
Регулярний моніторинг продуктивності та використання показників навчання є важливими для оцінки ефективності адаптивної системи штучного інтелекту, особливо через її природу в режимі реального часу. Моніторинг дозволяє відстежувати просування системи до бажаних результатів, раннє виявлення потенційних проблем і внесення необхідних коригувань для підвищення ефективності. - Впровадити ефективну структуру тестування та перевірки:
Впровадження правильної системи тестування та перевірки має вирішальне значення для забезпечення точності та надійності адаптивної системи ШІ. Обов’язково перевірити продуктивність системи та виявити будь-які проблеми чи помилки, які можуть вплинути на точність і надійність. Для досягнення цього слід використовувати різні методи тестування, включаючи модульне, інтеграційне та продуктивне тестування.
Крім використання різних методів тестування, важливо використовувати різну тестову інформацію, яка точно відображає простір проблеми. Це включає звичайні та екстремальні випадки, а також несподівані сценарії. Додаючи різні тестові дані, розробники можуть тестувати продуктивність системи за різних умов і визначати можливості для покращення.
Шукаєте тут допомоги?
Зв’яжіться з нашим експертом для детальне обговоренняn
Переглядів публікацій: 8
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- ПлатонЕСГ. Автомобільні / електромобілі, вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
- BlockOffsets. Модернізація екологічної компенсаційної власності. Доступ тут.
- джерело: 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
- : має
- :є
- $UP
- 1
- 2026
- 7
- a
- здатність
- Здатний
- доступність
- доступною
- відповідно
- рахунки
- точність
- точний
- точно
- Achieve
- досягнутий
- дії
- акти
- пристосовувати
- адаптує
- доповнення
- Додатковий
- просунутий
- просування
- несприятливо
- впливати
- AI
- Інженерія ШІ
- посібник
- Цілі
- AIR
- Air Force XNUMX
- алгоритм
- алгоритми
- ВСІ
- розподіл
- дозволяти
- Дозволити
- дозволяє
- Також
- an
- аналіз
- аналізи
- та
- будь-який
- додаток
- застосування
- відповідний
- архітектура
- ЕСТЬ
- ПЛОЩА
- виникати
- армія
- масив
- Художники
- AS
- зовнішній вигляд
- At
- аудиторія
- Автоматизований
- автоматизація
- AutoML
- автономний
- автономно
- заснований
- BE
- було
- поведінки
- КРАЩЕ
- передового досвіду
- Краще
- Блокувати
- обидва
- будувати
- Створюємо
- бізнес
- підприємства
- by
- званий
- CAN
- можливості
- здатний
- автомобіль
- автомобілів
- випадок
- випадків
- катастрофічний
- проблеми
- зміна
- Зміни
- заміна
- вибір
- закрито
- хмара
- код
- збір
- приходить
- зазвичай
- Компанії
- порівняти
- повний
- Компоненти
- концепція
- поняття
- Умови
- З'єднувальний
- беручи до уваги
- постійно
- контекст
- контекстуальний
- триває
- безперервний
- постійно
- створення
- критичний
- вирішальне значення
- курати
- цикл
- дані
- Підготовка даних
- обробка даних
- базами даних
- рішення
- Прийняття рішень
- рішення
- Визначає
- визначаючи
- Залежно
- розгортання
- розгорнути
- розгортання
- розгортання
- бажаний
- докладно
- виявляти
- Виявлення
- Визначати
- визначає
- визначення
- розвивати
- розвиненою
- розробників
- розвивається
- розробка
- пристрій
- прилади
- різний
- відкрити
- Різне
- різноманітність
- робить
- домен
- два
- динамічний
- Раніше
- Рано
- легко
- легкий у використанні
- Ефективний
- фактично
- ефективність
- електричний
- усунутий
- з'являються
- повноваження
- включіть
- дозволяє
- дозволяє
- охоплює
- Машинобудування
- підвищувати
- Підсилює
- забезпечувати
- забезпечення
- Навколишнє середовище
- середовищах
- помилки
- істотний
- встановлює
- налагодження
- і т.д.
- оцінювати
- оцінки
- оцінка
- точно
- Вивчення
- приклад
- Приклади
- перевершувати
- виконувати
- виконання
- досвід
- експерт
- розширення
- екстремальний
- полегшує
- фактори
- швидше
- особливість
- зворотний зв'язок
- Перший
- гнучкий
- Сфокусувати
- після
- для
- Примусово
- Рамки
- від
- функціональність
- функціонування
- далі
- Крім того
- Gartner
- зібраний
- збір
- в цілому
- дає
- Цілі
- великий
- основи
- Гід
- рука
- обробляти
- Мати
- допомога
- допомогу
- допомагає
- отже
- тут
- високоякісний
- історія
- тримає
- Як
- How To
- Однак
- HTTPS
- людина
- людський інтелект
- Оптимізація гіперпараметрів
- Налаштування гіперпараметрів
- Ідентифікація
- ідентифікований
- ідентифікувати
- ідентифікує
- if
- імператив
- здійснювати
- реалізація
- реалізовані
- реалізації
- значення
- важливо
- поліпшення
- поліпшення
- in
- включати
- includes
- У тому числі
- Augmenter
- незалежний
- інформація
- повідомив
- Інфраструктура
- установка
- інтегрований
- інтеграція
- Інтелект
- Інтерфейси
- в
- Винайдений
- залучений
- питання
- питання
- IT
- ЙОГО
- тримати
- ключ
- Дитина
- знання
- відомий
- великий
- провідний
- УЧИТЬСЯ
- вчений
- вивчення
- найменш
- Уроки
- життя
- як
- машина
- навчання за допомогою машини
- made
- Підтримка
- обслуговування
- зробити
- РОБОТИ
- Робить
- управління
- Матерія
- макс-ширина
- Може..
- вимір
- механізм
- метод
- методика
- Метрика
- mind
- ML
- Mobile
- мобільний пристрій
- мобільні пристрої
- модель
- Моделі
- Поправки
- контрольований
- моніторинг
- більше
- Більше того
- найбільш
- Найбільш популярний
- музика
- повинен
- природа
- навігація
- необхідно
- мережу
- мереж
- нейронної мережі
- нейронні мережі
- Нові
- нормальний
- роман
- номер
- об'єкт
- Виявлення об'єктів
- мета
- цілей
- об'єкти
- трапляються
- of
- Пропозиції
- on
- один раз
- ONE
- онлайн
- з відкритим вихідним кодом
- працює
- оперативний
- Можливості
- оптимальний
- оптимізація
- оптимізуючий
- or
- Інше
- наші
- Результат
- Результати
- над
- загальний
- Подолати
- параметри
- приватність
- особливо
- Минуле
- моделі
- продуктивність
- виконується
- виконанні
- Персоналізовані
- фаза
- явище
- трубопровід
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- відіграє
- популярний
- це можливо
- Пости
- потенціал
- практики
- необхідність
- прогноз
- Прогнози
- переваги
- підготовка
- підготовка
- представити
- PrimaFelicitas
- первинний
- недоторканність приватного життя
- Проблема
- процес
- процеси
- обробка
- виробляти
- Production
- програма
- прогрес
- правильний
- забезпечувати
- забезпечує
- Штовхати
- піторх
- якість
- кількість
- реальний
- Реальний світ
- реального часу
- отримує
- рекомендації
- називають
- відноситься
- удосконалювати
- Відображає
- регулярно
- актуальність
- доречний
- надійність
- решті
- відповісти
- вимагається
- Вимога
- ресурси
- реагувати
- результати
- зберігає
- право
- суперників
- міцний
- Роль
- s
- Безпека
- сценарії
- безшовні
- вибирає
- вибір
- самостійне водіння
- Послідовність
- Сервери
- служить
- комплект
- набори
- установка
- Повинен
- значення
- значний
- ситуацій
- розумний
- ВИРІШИТИ
- пісня
- Джерела
- Простір
- конкретний
- швидкість
- Spotify
- заходи
- зберігання
- потоковий
- сильні сторони
- студент
- такі
- костюм
- підходящий
- підтримка
- система
- Systems
- з урахуванням
- Приймати
- Мета
- смаки
- методи
- тензорний потік
- тест
- Тестування
- ніж
- Що
- Команда
- інформація
- їх
- Їх
- речі
- це
- по всьому
- час
- до
- до
- Відстеження
- традиційний
- навчений
- Навчання
- переклад
- перетворення
- Тенденції
- тип
- нас
- при
- розуміння
- Unexpected
- блок
- оновлений
- Updates
- оновлення
- Завантаження
- використання
- використовуваний
- користувач
- користувачі
- використання
- використовувати
- використовує
- використовує
- перевірка достовірності
- різний
- перевірити
- версія
- думки
- життєво важливий
- було
- we
- ДОБРЕ
- Що
- Що таке
- коли
- в той час як
- який
- в той час як
- широкий
- волі
- з
- в
- Work
- робочий
- світ
- письмовий
- вашу
- зефірнет