'n Poging om KI te verduidelik: Hoe werk en funksioneer kunsmatige intelligensie – hoe word dit opgelei?

Hoe werk kunsmatige intelligensie (KI)? 🤖

Hoe kunsmatige intelligensie (KI) werk, kan in verskeie duidelik gedefinieerde stappe verdeel word. Elkeen van hierdie stappe is van kritieke belang vir die eindresultaat wat KI lewer. Die proses begin met data-invoer en eindig met modelvoorspelling en moontlike terugvoer of verdere opleidingsrondtes. Hierdie fases beskryf die proses waardeur byna alle KI-modelle gaan, ongeag of dit eenvoudige stelle reëls of hoogs komplekse neurale netwerke is.

1. Die data-invoer 📊

Die basis van alle kunsmatige intelligensie is die data waarmee dit werk. Hierdie data kan in verskeie vorms wees, byvoorbeeld beelde, teks, oudiolêers of video's. Die KI gebruik hierdie rou data om patrone te herken en besluite te neem. Die kwaliteit en kwantiteit van die data speel hier 'n sentrale rol, want dit het 'n beduidende invloed op hoe goed of swak die model later werk.

Hoe meer uitgebreide en presiese die data is, hoe beter kan die KI leer. Byvoorbeeld, wanneer 'n KI opgelei is vir beeldverwerking, vereis dit 'n groot hoeveelheid beelddata om verskillende voorwerpe korrek te identifiseer. Met taalmodelle is dit teksdata wat KI help om menslike taal te verstaan ​​en te genereer. Data-invoer is die eerste en een van die belangrikste stappe, aangesien die kwaliteit van die voorspellings net so goed soos die onderliggende data kan wees. 'n Bekende beginsel in rekenaarwetenskap beskryf dit met die gesegde "Garbage in, garbage out" - slegte data lei tot slegte resultate.

2. Datavoorverwerking 🧹

Sodra die data ingevoer is, moet dit voorberei word voordat dit in die werklike model ingevoer kan word. Hierdie proses word datavoorverwerking genoem. Die doel hier is om die data in 'n vorm te plaas wat optimaal deur die model verwerk kan word.

'n Algemene stap in voorafverwerking is datanormalisering. Dit beteken dat die data in 'n eenvormige reeks waardes gebring word sodat die model dit eweredig behandel. 'n Voorbeeld sou wees om alle pixelwaardes van 'n prent te skaal na 'n reeks van 0 tot 1 in plaas van 0 tot 255.

Nog 'n belangrike deel van voorverwerking is sogenaamde kenmerk-ekstraksie. Sekere kenmerke word uit die rou data onttrek wat veral relevant is vir die model. In beeldverwerking kan dit byvoorbeeld rande of sekere kleurpatrone wees, terwyl in tekste relevante sleutelwoorde of sinstrukture onttrek word. Voorverwerking is noodsaaklik om die KI se leerproses meer doeltreffend en presies te maak.

3. Die model 🧩

Die model is die hart van elke kunsmatige intelligensie. Hier word die data ontleed en verwerk op grond van algoritmes en wiskundige berekeninge. 'n Model kan in verskillende vorme bestaan. Een van die bekendste modelle is die neurale netwerk, wat gebaseer is op hoe die menslike brein werk.

Neurale netwerke bestaan ​​uit verskeie lae kunsmatige neurone wat inligting verwerk en deurgee. Elke laag neem die uitsette van die vorige laag en verwerk dit verder. Die leerproses van 'n neurale netwerk bestaan ​​uit die aanpassing van die gewigte van die verbindings tussen hierdie neurone sodat die netwerk toenemend akkurate voorspellings of klassifikasies kan maak. Hierdie aanpassing vind plaas deur opleiding, waarin die netwerk toegang tot groot hoeveelhede monsterdata verkry en sy interne parameters (gewigte) iteratief verbeter.

Benewens neurale netwerke, is daar ook baie ander algoritmes wat in KI-modelle gebruik word. Dit sluit in besluitnemingsbome, ewekansige woude, ondersteuningsvektormasjiene en vele ander. Watter algoritme gebruik word hang af van die spesifieke taak en die data wat beskikbaar is.

4. Die modelvoorspelling 🔍

Nadat die model met data opgelei is, is dit in staat om voorspellings te maak. Hierdie stap word modelvoorspelling genoem. Die KI ontvang 'n inset en gee 'n uitset terug, dit wil sê 'n voorspelling of besluit, gebaseer op die patrone wat dit tot dusver geleer het.

Hierdie voorspelling kan verskillende vorme aanneem. Byvoorbeeld, in 'n beeldklassifikasiemodel kan KI voorspel watter voorwerp in 'n beeld sigbaar is. In 'n taalmodel kan dit 'n voorspelling maak oor watter woord volgende in 'n sin kom. In finansiële voorspellings kan KI voorspel hoe die aandelemark gaan presteer.

Dit is belangrik om te beklemtoon dat die akkuraatheid van die voorspellings baie afhang van die kwaliteit van die opleidingsdata en die modelargitektuur. 'n Model wat op onvoldoende of bevooroordeelde data opgelei is, sal waarskynlik verkeerde voorspellings maak.

5. Terugvoer en opleiding (opsioneel) ♻️

Nog 'n belangrike deel van die werk van 'n KI is die terugvoermeganisme. Die model word gereeld nagegaan en verder geoptimaliseer. Hierdie proses vind plaas óf tydens opleiding óf na modelvoorspelling.

As die model verkeerde voorspellings maak, kan dit deur terugvoer leer om hierdie foute op te spoor en sy interne parameters dienooreenkomstig aan te pas. Dit word gedoen deur die modelvoorspellings met die werklike resultate te vergelyk (bv. met bekende data waarvoor die korrekte antwoorde reeds bestaan). 'n Tipiese prosedure in hierdie konteks is sogenaamde toesighoudende leer, waarin die KI leer uit voorbeelddata wat reeds van die korrekte antwoorde voorsien is.

'n Algemene metode van terugvoer is die terugpropagasie-algoritme wat in neurale netwerke gebruik word. Die foute wat die model maak, word agteruit deur die netwerk gepropageer om die gewigte van die neuronverbindings aan te pas. Die model leer uit sy foute en word meer en meer presies in sy voorspellings.

Die rol van opleiding 🏋️‍♂️

Opleiding van 'n KI is 'n iteratiewe proses. Hoe meer data die model sien en hoe meer gereeld dit op grond van hierdie data opgelei word, hoe akkurater word sy voorspellings. Daar is egter ook perke: 'n te opgeleide model kan sogenaamde "oorpas"-probleme hê. Dit beteken dat dit die opleidingsdata so goed memoriseer dat dit slegter resultate op nuwe, onbekende data lewer. Dit is dus belangrik om die model op te lei sodat dit veralgemeen en goeie voorspellings maak selfs op nuwe data.

Benewens gereelde opleiding is daar ook prosedures soos oordragleer. Hier word 'n model wat reeds op 'n groot hoeveelheid data opgelei is, vir 'n nuwe, soortgelyke taak gebruik. Dit bespaar tyd en rekenaarkrag omdat die model nie van voor af opgelei hoef te word nie.

Maak die meeste van jou sterkpunte 🚀

Die werk van 'n kunsmatige intelligensie is gebaseer op 'n komplekse interaksie van verskeie stappe. Van data-invoer, voorafverwerking, modelopleiding, voorspelling en terugvoer, is daar baie faktore wat die akkuraatheid en doeltreffendheid van KI beïnvloed. ’n Goed opgeleide KI kan enorme voordele in baie lewensareas bied – van die outomatisering van eenvoudige take tot die oplossing van komplekse probleme. Maar dit is ewe belangrik om die beperkings en potensiële slaggate van KI te verstaan ​​om die meeste van sy sterkpunte te maak.

🤖📊 KI-leerproses: vang, koppel en stoor

🌟 Versamel en berei data voor

Die eerste stap in die KI-leerproses is die insameling en voorbereiding van die data. Hierdie data kan uit verskeie bronne kom, soos databasisse, sensors, tekste of beelde.

🌟 Verwante data (neurale netwerk)

Die versamelde data hou verband met mekaar in 'n neurale netwerk. Elke datapakket word verteenwoordig deur verbindings in 'n netwerk van "neurone" (nodes). 'n Eenvoudige voorbeeld met die stad Stuttgart kan soos volg lyk:

a) Stuttgart is 'n stad in Baden-Württemberg
b) Baden-Württemberg is 'n federale staat in Duitsland
c) Stuttgart is 'n stad in Duitsland
d) Stuttgart het 'n bevolking van 633 484 in 2023
e) Bad Cannstatt is 'n distrik van Stuttgart
f) Bad Cannstatt is deur die Romeine gestig
g) Stuttgart is die staatshoofstad van Baden-Württemberg

Afhangende van die grootte van die datavolume, word die parameters vir potensiële uitgawes geskep met behulp van die KI-model wat gebruik word. As voorbeeld: GPT-3 het ongeveer 175 miljard parameters!

🌟 Berging en aanpassing (leer)

Die data word na die neurale netwerk gevoer. Hulle gaan deur die KI-model en word verwerk via verbindings (soortgelyk aan sinapse). Die gewigte (parameters) tussen die neurone word aangepas om die model op te lei of 'n taak uit te voer.

Anders as tradisionele vorme van berging soos direkte toegang, geïndekseerde toegang, opeenvolgende of bondelberging, stoor neurale netwerke data op 'n onkonvensionele manier. Die "data" word gestoor in die gewigte en vooroordele van die verbindings tussen neurone.

Die werklike "berging" van inligting in 'n neurale netwerk vind plaas deur die verbindingsgewigte tussen die neurone aan te pas. Die KI-model "leer" deur voortdurend hierdie gewigte en vooroordele aan te pas op grond van die insetdata en 'n gedefinieerde leeralgoritme. Dit is 'n deurlopende proses waarin die model meer presiese voorspellings kan maak deur herhaalde aanpassings.

Die KI-model kan as 'n tipe programmering beskou word omdat dit deur gedefinieerde algoritmes en wiskundige berekeninge geskep word en voortdurend die aanpassing van sy parameters (gewigte) verbeter om akkurate voorspellings te maak. Dit is 'n voortdurende proses.

Vooroordele is bykomende parameters in neurale netwerke wat by die geweegde insetwaardes van 'n neuron gevoeg word. Dit laat toe dat die parameters geweeg word (belangrik, minder belangrik, belangrik, ens.), wat die KI meer buigsaam en akkuraat maak.

Neurale netwerke kan nie net individuele feite stoor nie, maar ook verbande tussen die data herken deur patroonherkenning. Die Stuttgart-voorbeeld illustreer hoe kennis in 'n neurale netwerk ingebring kan word, maar neurale netwerke leer nie deur eksplisiete kennis (soos in hierdie eenvoudige voorbeeld) nie, maar deur die ontleding van datapatrone. Neurale netwerke kan nie net individuele feite stoor nie, maar ook gewigte en verwantskappe tussen die insetdata leer.

Hierdie vloei bied 'n verstaanbare inleiding tot hoe veral KI en neurale netwerke werk, sonder om te diep in tegniese besonderhede te duik. Dit wys dat die berging van inligting in neurale netwerke nie gedoen word soos in tradisionele databasisse nie, maar deur die verbindings (gewigte) binne die netwerk aan te pas.

🏋️‍♂️ Opleiding van 'n KI, veral 'n masjienleermodel, vind in verskeie stappe plaas. Opleiding van 'n KI is gebaseer op die voortdurende optimalisering van modelparameters deur terugvoer en aanpassing totdat die model die beste prestasie toon op die data wat verskaf word. Hier is 'n gedetailleerde verduideliking van hoe hierdie proses werk:

1. 📊 Versamel en berei data voor

Data is die basis van KI-opleiding. Hulle bestaan ​​tipies uit duisende of miljoene voorbeelde vir die stelsel om te ontleed. Voorbeelde is beelde, tekste of tydreeksdata.

Die data moet skoongemaak en genormaliseer word om onnodige foutbronne te vermy. Dikwels word die data omgeskakel in kenmerke wat die relevante inligting bevat.

2. 🔍 Definieer model

'n Model is 'n wiskundige funksie wat die verwantskappe in die data beskryf. In neurale netwerke, wat dikwels vir KI gebruik word, bestaan ​​die model uit veelvuldige lae neurone wat met mekaar verbind is.

Elke neuron voer 'n wiskundige bewerking uit om die insetdata te verwerk en stuur dan 'n sein na die volgende neuron deur.

3. 🔄 Inisialiseer gewigte

Die verbindings tussen neurone het gewigte wat aanvanklik ewekansig gestel word. Hierdie gewigte bepaal hoe sterk 'n neuron op 'n sein reageer.

Die doel van opleiding is om hierdie gewigte aan te pas sodat die model beter voorspellings maak.

4. ➡️ Voorwaartse voortplanting

Die voorwaartse deurlaat stuur die insetdata deur die model om 'n voorspelling te produseer.

Elke laag verwerk die data en stuur dit na die volgende laag totdat die laaste laag die resultaat lewer.

5. ⚖️ Bereken verliesfunksie

Die verliesfunksie meet hoe goed die model se voorspellings is in vergelyking met die werklike waardes (die etikette). 'n Algemene maatstaf is die fout tussen die voorspelde en werklike reaksie.

Hoe hoër die verlies, hoe slegter was die model se voorspelling.

6. 🔙 Terugpropagasie

In die terugwaartse pas word die fout teruggevoer vanaf die uitset van die model na die vorige lae.

Die fout word herverdeel na die gewigte van die verbindings en die model pas die gewigte aan sodat die foute kleiner word.

Dit word gedoen deur gebruik te maak van gradiëntafkoms: die gradiëntvektor word bereken, wat aandui hoe die gewigte verander moet word om die fout te minimaliseer.

7. 🔧 Dateer gewigte op

Nadat die fout bereken is, word die gewigte van die verbindings opgedateer met 'n klein aanpassing gebaseer op die leertempo.

Die leertempo bepaal hoeveel die gewigte met elke stap verander word. Veranderinge wat te groot is, kan die model onstabiel maak, en veranderinge wat te klein is lei tot 'n stadige leerproses.

8. 🔁 Herhaal (Epog)

Hierdie proses van vorentoe slaag, foutberekening en gewigopdatering word herhaal, dikwels oor verskeie tydperke (gaan deur die hele datastel), totdat die model aanvaarbare akkuraatheid bereik.

Met elke epog leer die model 'n bietjie meer en pas sy gewigte verder aan.

9. 📉 Bekragtiging en toetsing

Nadat die model opgelei is, word dit op 'n gevalideerde datastel getoets om te kyk hoe goed dit veralgemeen. Dit verseker dat dit nie net die opleidingsdata "gememoriseer" het nie, maar goeie voorspellings maak oor onbekende data.

Toetsdata help om die finale prestasie van die model te meet voordat dit in die praktyk gebruik word.

10. 🚀 Optimalisering

Bykomende stappe om die model te verbeter, sluit in hiperparameter-instelling (bv. aanpassing van die leertempo of netwerkstruktuur), regularisering (om oorpassing te vermy), of die verhoging van die hoeveelheid data.

Die sogenaamde "swart boks" van kunsmatige intelligensie (KI) verteenwoordig 'n beduidende en huidige probleem Selfs kenners word dikwels gekonfronteer met die uitdaging om nie ten volle te verstaan ​​hoe KI-stelsels by hul besluite uitkom nie. Hierdie gebrek aan deursigtigheid kan aansienlike probleme veroorsaak, veral op kritieke gebiede soos ekonomie, politiek of medisyne. ’n Dokter of mediese beroepspersoon wat op ’n KI-stelsel staatmaak om terapie te diagnoseer en aan te beveel, moet vertroue hê in die besluite wat geneem word. As ’n KI se besluitneming egter nie deursigtig genoeg is nie, ontstaan ​​onsekerheid en moontlik ’n gebrek aan vertroue – in situasies waar menselewens op die spel kan wees.

Meer daaroor hier:

• The Enigma of AI: The Challenge of the Black Box

☑️ KMO-ondersteuning in strategie, konsultasie, beplanning en implementering

☑️ Skep of herbelyning van die digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisering van internasionale verkoopsprosesse

☑️ Globale en digitale B2B-handelsplatforms

☑️ Pionier Besigheidsontwikkeling

 

Ek sal graag as jou persoonlike adviseur dien.

Jy kan my kontak deur die kontakvorm hieronder in te vul of my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) .

Ek sien uit na ons gesamentlike projek.

 

 

Xpert.Digital is 'n spilpunt vir die industrie met 'n fokus op digitalisering, meganiese ingenieurswese, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïese.

Met ons 360° besigheidsontwikkelingsoplossing ondersteun ons bekende maatskappye van nuwe besigheid tot naverkope.

Markintelligensie, smarketing, bemarkingsoutomatisering, inhoudontwikkeling, PR, posveldtogte, persoonlike sosiale media en loodversorging is deel van ons digitale hulpmiddels.

Jy kan meer uitvind by: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus