Digiteerimise ja tehisintellekti küsimuste mõistmine: millised AI -mudelid on AI keelemudeli kõrval?

🌐 tehisintellekt: keele töötlemine ja spetsialiseeritud mudelid

Tehisintellekt (AI) on viimastel aastatel teinud tohutuid edusamme ja see on eriti ilmne keele töötlemise valdkonnas. AI keelemudelid, näiteks OpenAi välja töötatud GPT mudel, genereerib, tõlgib või analüüsib tekste inimkeeles. Kuid lisaks nendele AI -keelemudelitele on tehisintellektis mitmesuguseid muid mudeleid ja tehnikaid. Need mudelid on spetsialiseerunud erinevatele ülesannetele ja pakuvad laias valikus lahendusi erinevates piirkondades.

📸 Piltide töötlemise mudelid (arvuti nägemine)

Lisaks häälemudelitele on ka AI -mudelid, mis töötati välja pilditöötluseks ja äratundmiseks. Need mudelid saavad analüüsida pilte ja videoid, ära tunda objektid ja leida piltidelt isegi teatud mustreid või omadusi. Hästi tuntud näide on konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN). CNN -id on võimelised ära tundma olulisi omadusi piltidel, mida kasutatakse selliste ülesannete jaoks nagu näotuvastus, meditsiiniline pildianalüüs ja autonoomsed sõidukid.

Veel üks silmapaistev mudel selles piirkonnas on Yolo (vaatate ainult üks kord), mis võimaldab reaalajas objektide äratundmist. Yolo mudeleid on koolitatud tuvastama pildi kaudu erinevad objektid ühe vooru ja nende positsiooni määramiseks. Neid mudeleid kasutatakse laialdaselt videovalve, autonoomse sõidukite juhtimisel ja droonidel.

🔄 generatiivsed mudelid

Generatiivsed mudelid on AI -süsteemid, mis on võimelised looma uusi andmeid, mis sarnanevad treeningkogusega. Silmapaistev näide on generatiivsed võistlevad võrgud (hani). GANS koosneb kahest närvivõrkust - generaatorist ja diskrimineerijast -, mis töötavad üksteise vastu realistlike andmete, näiteks piltide või tekstide loomiseks.

Eriti tähelepanuväärne hane rakendus on foto -realistlike piltide loomine. Näiteks võib GAN genereerida täiesti uue pildi näost, mida tegelikkuses eksisteerib, kuid see tundub nii realistlik, et tegelikku ja genereeritud pilti on keeruline eristada. Seda tehnoloogiat kasutatakse sageli kunstis, luues videomängude tegelasi või filmitööstuses.

🎮 Tugevdamise õppimine (õppimise tugevdamine)

Veel üks oluline AI -mudelite klass põhineb tugevdusõppe (RL) põhimõttel. Tugevdamise õppimisel õpib agent suhtlemise kaudu oma ümbrusega ja kogudes preemiaid või karistusi. Seda tüüpi AI tuntud näide on Alphago, Go mäng, mille on välja töötanud DeepMind. Alphago ületas selle väga keeruka strateegiamängu parimaid inimmängijaid, õppides katsete ja vigade kaudu ning viimistledes selle strateegiaid miljonite mängude kaudu.

Tugevdustõppimist kasutatakse ka robootika, autonoomsete sõidukite juhtimisel ja mängude arendamisel. See võimaldab masinatel teha keerulisi otsuseid dünaamilises keskkonnas ja pidevalt parandada.

🤖 Transformeri mudelid

Transformeri mudelid on suhteliselt uus arhitektuur, mis töötati spetsiaalselt välja loodusliku keele töötlemiseks (loodusliku keele töötlemine, NLP). Kõige kuulsam trafomudel on GPT (generatiivne eelnevalt treenitud trafo), mida kasutatakse teksti, tõlke ja paljude muude keeletöötluse ülesannete tootmiseks. Transformeri mudelid ei piirdu siiski ainult keelega. Neid saab kasutada ka pilditöötluse ja muude järjestikuste andmete ülesannete jaoks.

Veel üks selle kategooria hästi tuntud mudel on Bert (kahesuunalised kooderi esitused Transformeritest), mille töötas välja Google ja mis sobib eriti selliste ülesannete jaoks nagu tekstiline mõistmine, teksti klassifikatsioon ja küsitlemine. Bert on võimeline mõistma sõna konteksti mõlemas suunas ühes lauses, mis parandab oluliselt selle jõudlust keeletöötlemise ülesannetes.

🌳 otsustuspuud ja juhuslik mets

Lisaks neuronaalsetele võrkudele on ka lihtsamaid, kuid siiski väga tõhusaid mudeleid, näiteks otsustuspuud ja juhuslikud metsad. Neid mudeleid kasutatakse sageli klassifitseerimise ja regressiooniülesannete jaoks. Otsustuspuu on lihtne mudel, mis teeb otsused, mis põhinevad koolitusandmetest õpitud reeglite põhjal.

Juhuslik mets on otsustuspuu edasine areng, milles täpsema ennustuse saavutamiseks ühendatakse mitu otsustuspuid. Neid mudeleid kasutatakse sageli sellistes valdkondades nagu meditsiiniline diagnoosimine, finantsprognoos ja pettuste tuvastamine, kuna neid on lihtne tõlgendada ja suhteliselt vastupidav.

🕰️ korduvad närvivõrgud (RNN) ja pikk lühiajaline mälu (LSTM)

Korduvad närvivõrgud (RNN) on omamoodi neuronaalsed võrgud, mis töötati spetsiaalselt välja järjestikuste andmete töötlemiseks. RNN -id on võimelised õppima ajalisi sõltuvusi ja neid kasutatakse sageli selliste ülesannete jaoks nagu hääle modelleerimine, aegridade prognoos ja masina tõlkimine.

RNN-ide tuntud järeltulija on pikk lühiajaline mälu (LSTM) võrgud, mis on paremini võimelised õppima andmetes pikaajalisi sõltuvusi. Neid mudeleid kasutatakse sageli keeletöötlemise ülesannetes, näiteks automaatse kõnetuvastuse või tõlkega, kuna need saavad konteksti pikemate järjestuste kaudu salvestada.

🧩 Autoenikood

Autokood on närvivõrk, mida koolitatakse sisendandmete tihendamiseks ja seejärel uuesti rekonstrueerimiseks. Autokoodi kasutatakse sageli selliste ülesannete jaoks nagu andmete tihendamine, piltide või iseloomuliku ekstraheerimise müra vähendamine. Saate teada andmete tõhusa esituse ja olete eriti kasulikud stsenaariumides, kus andmete hulk on suur, kuid ülearune.

Kasutatakse anomaalia äratundmist. Automaatkoodi saab koolitada tavaliste andmemustrite õppimiseks ja kui see kehtib uute andmete kohta, mis nendele mustritele ei vasta, võib see neid ära tunda kui anomaaliaid.

🚀 Toetusvektori masinad (SVM)

Toetusvektorid (SVM) on üks vanemaid, kuid siiski väga võimsaid meetodeid masinõppe osas. SVM -sid kasutatakse sageli klassifitseerimisülesanneteks ja toimib, leides erinevate klasside andmepunktide vahel jagamisliini (või eraldusplaani). SVMS -i peamine eelis on see, et need töötavad hästi isegi väikeste andmedokumentide ja kõrge mõõtmega ruumides.

Neid mudeleid kasutatakse sellistes valdkondades nagu käsikirjade tuvastamine, piltide klassifikatsioon ja bioinformaatika, kuna need on suhteliselt tõhusad ja saavutavad sageli väga häid tulemusi.

🌍 Ajaliste ja ruumiliste andmete närvivõrgud

Ajaliste ja ruumiliste andmete analüüsimiseks kasutatakse spetsiaalseid närvivõrke, näiteks ilmaprognoosides või liiklusmudelites esinevad need, mis võivad registreerida nii ruumilisi kui ka ajalisi sõltuvusi. See hõlmab selliseid mudeleid nagu 3D-konvolutsioonilised närvivõrkud või Spatio ajalised graafilised närvivõrgud.

Need mudelid on loodud õppima kosmose ja aja andmepunktide vahelisi seoseid, mis muudab need eriti kasulikuks selliste ülesannete jaoks nagu liiklusvoo prognoos, ilmastiku anomaaliate tuvastamine või videoandmete analüüs.

🍁 AI mudeleid saab kasutada paljudes piirkondades

Lisaks AI keelemudelitele on ka palju muid AI -lähenemisviise, mida kasutatakse erinevates piirkondades. Sõltuvalt rakendusest pakuvad erinevad mudelid erinevaid eeliseid. Alates pilditöötlusest kuni uue sisu genereerimiseni kuni järjestikuste andmete analüüsimiseni-AI-mudelite valik on mitmekesine. Selgub, et tehisintellekti arendamine ületab palju keele töötlemist ja mängib paljudes igapäevaelu valdkondades transformatiivset rolli.

📣 Sarnased teemad

• 📸 pilditöötluse mudelid AI -s: CNNS -ist Yolo
• 🧠 generatiivsed mudelid: hane võlu
• 🎓 Tugevõpe: taktikat valdavad esindajad
• 🔤 Transformeri mudelid: keele töötlemise optimeerimine
• 🌳 otsustuspuud ja juhuslikud metsad: lihtne tõhusus
• 🔁 Korduvad närvivõrgud: järjestikune andmetöötlus
• 🔧 Automaatne kood: andmete tihendamine ja anomaalia äratundmine
• 💡 Toetusvektori masinad: klassifikatsioon on lihtne
• AI AI mudelid ajaliste ja ruumiliste andmete jaoks
• 🤖 Tehisintellekti areng: ülevaade

«

Praegu ei paku me enam oma uuemaid PDF -sid allalaadimiseks. Need on saadaval ainult otsese päringu põhjal.

PDF -i “tehisintellekt - saksa majanduse vaatenurk” (96 lk) võib leida meiest

📜🗺️ Infotainment -portaal 🌟 (e.xpert.digital)

all

https://xpert.digital/x/ai-economy

Parooliga: XKI

Vaade.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

 

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

 

 

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus