自适应人工智能:它到底是什么?
自适应人工智能(自主智能)是 传统自主智能的高级和响应式版本 具有独立的学习方法。 自适应人工智能整合了一个决策框架,有助于更快地做出决策,同时在出现问题时保持灵活调整。 自适应性质是通过在基于新数据执行时不断重新训练和学习模型来实现的。
这种人工智能的开发是为了通过根据从环境接收的数据更新其算法、决策方法和行动来增强实时性能。 自适应人工智能使系统能够更好地应对变化和挑战,更有效地实现目标。
例如,我们比较一下传统人工智能和自适应人工智能的学习模型。 对于自动驾驶汽车中的物体检测系统,汽车应该能够检测不同的物体,例如行人。 因此,应该使用大量样本来训练系统以确保安全。 随着新事物不断出现,例如骑行者、电动踏板、悬浮滑板等,系统应定期更新新数据以进行识别。 然而,在传统人工智能的情况下,如果系统用新数据更新,系统将忘记早期的对象,例如行人。 这种现象被称为神经网络的灾难性遗忘。
因此,为了解决这个问题,发明了自适应人工智能的概念。 神经网络保留随着时间的推移学到的所有概念,从而可以轻松回忆使用信息学到的内容。
自适应人工智能对您的业务有何影响?
自适应人工智能提供了一组流程和人工智能技术,允许系统改变或改变其学习技术和行为。 自适应人工智能可以在生产过程中适应不断变化的现实条件。 它可以更改其代码以适应现实世界中发生的修改,这些修改在首次编写代码时尚未识别或已知。
根据 袜带到 25 年,利用人工智能工程技术开发和执行自适应人工智能系统的企业和公司将比竞争对手实现至少 2026% 的操作速度和数量。通过学习人类和机器经验的过去行为模式,自适应人工智能可以提供更快的速度和数量。和更好的结果。
例如,美国陆军和美国空军开发了一种学习系统,可以根据学习者的优势调整其课程。 该计划就像一位导师,为学生量身定制学习内容。 它知道教什么、何时测试以及如何衡量进度。
自适应人工智能如何工作?
自适应人工智能基于持续学习(CL)的概念,它定义了获得人工智能能力的一个重要方面。 持续学习模型可以实时适应新数据的出现并自主学习。 然而,这种方法也称为连续 AutoML 或自适应学习,能够模仿人类智能,在一生中学习和提炼知识。 它是传统机器学习的延伸,允许模型将实时信息推送到生产环境中并相应地对其进行约束。
例如,Spotify 是采用自适应人工智能算法的最受欢迎的音乐流媒体应用程序之一。 Spotify 策划针对用户的音乐推荐。 根据用户的歌曲历史记录,Spotify 分析用户的歌曲偏好和实时趋势,以产生最合适的推荐。 此外,为了确保相关性,Spotify 使用自适应人工智能算法,不断重新训练和改变偏好。 这种动态学习方法使 Spotify 能够提供无缝且个性化的音乐体验,帮助用户发现适合他们口味的新歌曲、流派和艺术家。
AutoML(自动机器学习)是自适应人工智能持续学习(CL)过程的重要组成部分之一。 AutoML 是指自动化完整的机器学习 (ML) 管道,包括数据准备、模型选择和部署。 AutoML 旨在消除对训练模型的要求,并通过自动检测提高模型的准确性。 AutoML 是一个易于使用的框架、开源算法和超参数优化。
训练后,进行模型验证以验证模型的功能。 此外,对模型部署区域内收集的预测进行监控。 一旦数据被监控,就可以根据需要对其进行清理和标记。 一旦数据被清理和标记,我们将其重新输入到数据中以进行验证和训练。 在这种情况下,循环是闭合的。
这些模型不断学习并适应新趋势和数据,同时提高准确性。 这为应用程序提供了更好的整体性能。
如何实现自适应人工智能?
步骤 1:确定系统的目标
在执行自适应人工智能时,设定系统的目标非常重要,因为它指导系统的开发并确定所需的结果。 定义系统的目标涉及考虑因素,例如确定所需的结果、设置性能指标和目标受众。
步骤2:资料收集
在开发人工智能模型时,数据是训练机器学习模型和做出明智决策的主要构建块。 为自适应人工智能收集数据时要记住的重要因素是与系统目标、收集数据的多样性、更新数据、存储和隐私的相关性。
第三步:模型训练
在数据集上训练机器学习模型以进行预测称为模型训练。 实施自适应人工智能的这一重要阶段为决策奠定了基础。 训练自适应人工智能模型时需要考虑的基本因素是算法选择、超参数调整、数据准备、模型评估和模型改进。
第四步:情境分析
情境分析涉及检查当前情境并利用该信息做出明智的决策,从而实现系统的实时响应。 在对自适应人工智能系统进行上下文分析时,最重要的因素是数据源、模型预测、数据处理和反馈循环。
第 5 步:评估和微调模型
微调人工智能模型的过程包括根据具体模型类型及其要解决的问题调整其参数或架构以增强其性能。 常用的微调技术包括超参数调整、模型架构、特征工程、集成方法和迁移学习。
第 6 步:部署模型
在自适应人工智能的背景下,部署模型是指创建一个可在生产或现实环境中访问和操作的模型。 这个过程一般包括以下步骤:
- 模型准备:这涉及通过将模型转换为 TensorFlow SavedModel 或 PyTorch 脚本来准备生产模型。
- 基础设施设置:设置所需的基础设施以支持模型部署,包括云环境、服务器或移动设备。
- 部署: 该模型的部署方式是将其上传到服务器或云环境或安装在移动设备上。
- 模型管理:已部署模型的有效管理包括性能监控、必要的更新以及确保用户的可访问性。
- 集成:已部署的模型通过与其他组件(例如用户界面、数据库或其他模型)连接来集成到整个系统中。
第 7 步:持续监控和改进
实施后,需要进行监控和维护,以确保自适应人工智能系统持续正常运行和有效性。 这涉及性能监控、模型再训练、数据收集和分析、系统更新和用户反馈。
实施自适应人工智能的最佳实践
- 了解问题:
彻底了解当前的问题对于自适应人工智能系统的有效训练至关重要。 这种理解有助于识别相关信息和训练数据、选择适当的算法以及建立性能指标来评估系统的有效性。 为自适应人工智能系统定义精确的目标可以设定具体目标并增强重点,优化资源分配。 设定 SMART 目标(具体的、可衡量的、可实现的、相关的和有时限的)可以实现进度评估并促进必要的调整。 - 收集高质量数据:
在努力构建能够从数据中学习并做出准确预测的强大自适应人工智能系统时,获取高质量数据至关重要。 训练数据质量不足会对系统建模问题的能力产生不利影响,从而导致性能不佳。 此外,训练数据的多样性对于使系统能够从广泛的示例中学习,同时保持推广到新案例的能力至关重要。 这一点在自适应人工智能系统中具有特别重要的意义,它必须适应问题领域内的实时变化。 此外,确保多样化的训练数据使系统能够有效地处理新的和意外的情况。 - 选择正确的算法:
选择正确的算法对于在自适应人工智能中获得最佳结果起着关键作用。 虽然强化学习和在线学习等算法是自适应系统最合适的选择,但决策应根据特定问题和所涉及的训练数据类型进行调整。 例如,在线学习算法非常适合流数据,而强化学习算法则擅长于需要随着时间的推移做出一系列决策的决策场景。 - 绩效监控:
定期监控性能和采用学习指标对于评估自适应人工智能系统的有效性至关重要,特别是由于其实时性。 监控可以跟踪系统朝着预期结果的进展,及早识别潜在问题,并进行必要的调整以提高性能。 - 实施有效的测试和验证框架:
实施正确的测试和验证框架对于确保自适应人工智能系统的准确性和可靠性至关重要。 必须测试系统性能并识别可能影响准确性和可靠性的任何问题或错误。 应使用各种测试方法来实现这一目标,包括单元测试、集成测试和性能测试。
除了使用不同的测试方法之外,使用准确反映问题空间的不同测试信息也很重要。 这包括正常和极端情况以及意外情况。 通过包含不同的测试数据,开发人员可以测试不同条件下的系统性能并确定改进的机会。
在这里寻求帮助?
联系我们的专家 详细讨论n
发布视图: 8
- SEO 支持的内容和 PR 分发。 今天得到放大。
- PlatoData.Network 垂直生成人工智能。 赋予自己力量。 访问这里。
- 柏拉图爱流。 Web3 智能。 知识放大。 访问这里。
- 柏拉图ESG。 汽车/电动汽车, 碳, 清洁科技, 能源, 环境, 太阳能, 废物管理。 访问这里。
- 块偏移量。 现代化环境抵消所有权。 访问这里。
- Sumber: 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
- :具有
- :是
- $UP
- 1
- 2026
- 7
- a
- 对,能力--
- Able
- 访问
- 无障碍
- 因此
- 账号管理
- 精准的
- 准确
- 实现
- 行动
- 行为
- 适应
- 适应
- 增加
- 额外
- 高级
- 进步
- 不利
- 影响
- AI
- 人工智能工程
- 艾滋病
- 目标
- 加拿大航空
- 空军
- 算法
- 算法
- 所有类型
- 分配
- 让
- 允许
- 允许
- 还
- an
- 分析
- 分析
- 和
- 任何
- 应用领域
- 应用领域
- 适当
- 架构
- 保健
- 国家 / 地区
- 出现
- 军队
- 排列
- 艺术家
- AS
- 方面
- At
- 听众
- 自动化
- 自动化
- AutoML
- 自主性
- 自主
- 基于
- BE
- 很
- 行为
- 最佳
- 最佳实践
- 更好
- 阻止
- 都
- 建立
- 建筑物
- 商业
- 企业
- by
- 被称为
- CAN
- 能力
- 能力
- 汽车
- 汽车
- 案件
- 例
- 灾难性
- 挑战
- 更改
- 更改
- 改变
- 选择
- 关闭
- 云端技术
- 码
- 采集
- 购买的订单均
- 常用
- 公司
- 比较
- 完成
- 组件
- 概念
- 概念
- 条件
- 连接
- 考虑
- 经常
- 上下文
- 上下文
- 持续
- 连续
- 一直
- 创造
- 危急
- 关键
- 策展人
- 周期
- data
- 资料准备
- 数据处理
- 数据库
- 决定
- 决策
- 决定
- 定义
- 定义
- 根据
- 部署
- 部署
- 部署
- 部署
- 期望
- 详细
- 检测
- 检测
- 确定
- 确定
- 确定
- 开发
- 发达
- 开发
- 发展
- 研发支持
- 设备
- 设备
- 不同
- 通过各种方式找到
- 不同
- 多元化
- 不
- 域
- 两
- 动态
- 此前
- 早
- 易
- 易于使用
- 有效
- 只
- 效用
- 电动
- 消除
- 新兴经济体的新市场。
- 如虎添翼
- enable
- 使
- 使
- 包含
- 工程师
- 提高
- 增强
- 确保
- 保证
- 环境
- 环境中
- 故障
- 必要
- 建立
- 建立
- 等
- 评估
- 评估
- 评估
- 究竟
- 检查
- 例子
- 例子
- Excel
- 执行
- 执行
- 体验
- 技术专家
- 延期
- 极端
- 功能有助于
- 因素
- 快
- 专栏
- 反馈
- 姓氏:
- 柔软
- 专注焦点
- 以下
- 针对
- 力
- 骨架
- 止
- 功能
- 运作
- 进一步
- 此外
- Gartner公司
- 云集
- 搜集
- 通常
- 给
- 理想中
- 更大的
- 基础
- 指南
- 手
- 处理
- 有
- 帮助
- 帮助
- 帮助
- 于是
- 相关信息
- 高品质
- 历史
- 持有
- 创新中心
- How To
- 但是
- HTTPS
- 人
- 人类智慧
- 超参数优化
- 超参数调整
- 鉴定
- 确定
- 鉴定
- 确定
- if
- 势在必行
- 实施
- 履行
- 实施
- 实施
- 重要性
- 重要
- 改进
- 改善
- in
- 包括
- 包括
- 包含
- 增加
- 独立
- 信息
- 通知
- 基础设施
- 安装
- 集成
- 积分
- 房源搜索
- 接口
- 成
- 发明
- 参与
- 问题
- 问题
- IT
- 它的
- 保持
- 键
- 类
- 知识
- 已知
- 大
- 领导
- 学习用品
- 知道
- 学习
- 最少
- 教训
- 生活
- 喜欢
- 机
- 机器学习
- 制成
- 维护
- 保养
- 使
- 制作
- 制作
- 颠覆性技术
- 问题
- 最大宽度
- 可能..
- 衡量
- 机制
- 方法
- 方法
- 指标
- 介意
- ML
- 联络号码
- 移动设备
- 移动设备
- 模型
- 模型
- 修改
- 监控
- 监控
- 更多
- 此外
- 最先进的
- 最受欢迎的产品
- 音乐
- 必须
- 自然
- 旅游导航
- 必要
- 网络
- 网络
- 神经网络
- 神经网络
- 全新
- 正常
- 小说
- 数
- 对象
- 物体检测
- 目标
- 目标
- 对象
- 发生
- of
- 优惠精选
- on
- 一旦
- 一
- 在线
- 开放源码
- 运营
- 操作
- 机会
- 最佳
- 优化
- 追求项目的积极优化
- or
- 其他名称
- 我们的
- 成果
- 结果
- 超过
- 最划算
- 克服
- 参数
- 特别
- 尤其
- 过去
- 模式
- 性能
- 执行
- 执行
- 个性化你的
- 相
- 现象
- 管道
- 柏拉图
- 柏拉图数据智能
- 柏拉图数据
- 扮演
- 热门
- 可能
- 帖子
- 潜力
- 做法
- 精确的
- 预测
- 预测
- 喜好
- 准备
- 准备
- 当下
- 最初的幸福
- 小学
- 隐私
- 市场问题
- 过程
- 过程
- 处理
- 生产
- 生产
- 曲目
- 进展
- 正确
- 提供
- 提供
- 推
- pytorch
- 质量
- 数量
- 真实
- 真实的世界
- 实时的
- 接收
- 建议
- 简称
- 指
- 提炼
- 反映
- 经常
- 相关性
- 相应
- 可靠性
- 其余
- 一个回复
- 必须
- 岗位要求
- 资源
- 响应
- 成果
- 保留
- 右
- 对手
- 健壮
- 角色
- s
- 实现安全
- 情景
- 无缝的
- 选择
- 选择
- 自驾车
- 序列
- 服务器
- 服务
- 集
- 套数
- 设置
- 应该
- 意义
- 显著
- 情况
- 智能
- 解决
- 歌曲
- 来源
- 太空
- 具体的
- 速度
- Spotify
- 步骤
- 存储
- 流
- 优势
- 学生
- 这样
- 如下
- 合适的
- SUPPORT
- 系统
- 产品
- 量身定制
- 采取
- 目标
- 口味
- 技术
- tensorflow
- test
- 测试
- 比
- 这
- 信息
- 其
- 他们
- 事
- Free Introduction
- 始终
- 次
- 至
- 向
- 跟踪
- 传统
- 熟练
- 产品培训
- 转让
- 转型
- 趋势
- 类型
- 我们
- 下
- 理解
- 意外
- 单元
- 更新
- 最新动态
- 更新
- 上传
- 使用
- 用过的
- 用户
- 用户
- 运用
- 利用
- 利用
- 利用
- 验证
- 各个
- 确认
- 版本
- 意见
- 重要
- 是
- we
- 井
- 什么是
- 什么是
- ,尤其是
- 而
- 这
- 而
- 宽
- 将
- 中
- 工作
- 加工
- 世界
- 书面
- 您一站式解决方案
- 和风网