Een poging om de AI uit te leggen: hoe werkt kunstmatige intelligentie - hoe wordt het getraind?

Hoe werkt een kunstmatige intelligentie (AI)? 🤖

De functionaliteit van kunstmatige intelligentie (AI) kan worden onderverdeeld in verschillende duidelijk gedefinieerde stappen. Elk van deze stappen is cruciaal voor het eindresultaat dat de AI levert. Het proces begint bij het invoeren van gegevens en eindigt in de modelvoorspelling en eventuele feedback of andere trainingsrondes. Deze fasen beschrijven het proces dat bijna alle AI -modellen doorlopen, ongeacht of het eenvoudige voorschriften of zeer complexe neurale netwerken zijn.

1. De gegevensinvoer 📊

De basis van elke kunstmatige intelligentie zijn de gegevens waarmee het werkt. Deze gegevens kunnen beschikbaar zijn in verschillende formulieren, bijvoorbeeld als afbeeldingen, teksten, audiobestanden of video's. De AI gebruikt deze onbewerkte gegevens om patronen te herkennen en beslissingen te nemen. De kwaliteit en kwantiteit van de gegevens spelen hier een centrale rol, omdat ze aanzienlijk invloed hebben op hoe goed of slecht het model later werkt.

Hoe uitgebreider en nauwkeuriger de gegevens zijn, hoe beter de AI kan leren. Als een AI bijvoorbeeld wordt getraind voor beeldverwerking, heeft deze een grote hoeveelheid beeldgegevens nodig om verschillende objecten correct te identificeren. Met spraakmodellen zijn het tekstgegevens die de AI helpen om menselijke taal te begrijpen en te genereren. De gegevensinvoer is de eerste en een van de belangrijkste stappen, omdat de kwaliteit van de voorspellingen slechts zo goed kan zijn als de onderliggende gegevens. Een beroemd principe in de informatica beschrijft dit met het gezegde "afval in, afval uit" - slechte gegevens leiden tot slechte resultaten.

2. De voorlopige gegevensverwerking 🧹

Zodra de gegevens zijn ingevoerd, moeten ze worden voorbereid voordat ze in het eigenlijke model kunnen worden ingevoerd. Dit proces wordt voorlopige verwerking van gegevens genoemd. Dit gaat over het plaatsen van de gegevens in een vorm die optimaal kan worden verwerkt door het model.

Een veel voorkomende stap in de voorlopige verwerking is de normalisatie van de gegevens. Dit betekent dat de gegevens in een uniform waardegebied worden gebracht, zodat ze gelijkmatig door het model worden behandeld. Een voorbeeld zou zijn om alle pixelwaarden van een afbeelding naar een gebied te schalen van een gebied van 0 tot 1 in plaats van 0 tot 255.

Een ander belangrijk onderdeel van de voorlopige verwerking is de zogenaamde extractie van functies. Bepaalde functies (functies) worden uitgewerkt uit de onbewerkte gegevens die bijzonder relevant zijn voor het model. In het geval van beeldverwerking kunnen dit bijvoorbeeld randen of bepaalde kleurpatronen zijn, terwijl met teksten relevante trefwoorden of zinsstructuren worden geëxtraheerd. Voorlopige verwerking is cruciaal om het leerproces van de AI efficiënter en nauwkeuriger te maken.

3. Het model 🧩

Het model is het hart van elke kunstmatige intelligentie. Hier worden de gegevens geanalyseerd en verwerkt op basis van algoritmen en wiskundige berekeningen. Een model kan in verschillende vormen bestaan. Een van de best -bekende modellen is het neurale netwerk dat is gebaseerd op het functioneren van het menselijk brein.

Neuronale netwerken bestaan ​​uit verschillende lagen kunstmatige neuronen die informatie verwerken en doorgeven. Elke laag neemt de kosten van de vorige laag en verwerkt deze verder. Het leerproces van een neuronaal netwerk is om de gewichten van de verbindingen tussen deze neuronen op een zodanige manier aan te passen dat het netwerk meer en meer precieze voorspellingen kan doen of classificaties kan doen. Deze aanpassing wordt gedaan door training, waarin het netwerk toegang heeft tot grote hoeveelheden steekproefgegevens en zijn interne parameters (gewichten) verbetert iteratief.

Naast neuronale netwerken zijn er ook veel andere algoritmen die in AI -modellen worden gebruikt. Dit omvat beslissingsbomen, willekeurige bossen, ondersteunende vectormachines en nog veel meer. Welk algoritme wordt gebruikt, hangt af van de specifieke taak en de beschikbare gegevens.

4. De modelvoorspelling 🔍

Nadat het model is getraind met gegevens, kan het voorspellingen doen. Deze stap wordt een modelvoorspelling genoemd. De AI ontvangt een input en geeft een probleem terug op basis van de patronen die u tot nu toe hebt geleerd, dat wil zeggen een voorspelling of beslissing.

Deze voorspelling kan verschillende vormen aannemen. In een beeldclassificatiemodel bijvoorbeeld, zou de AI kunnen voorspellen welk object op een foto te zien is. In een taalmodel zou ze een voorspelling kunnen doen welk woord daarna in één zin komt. In het geval van financiële voorspellingen zou de AI kunnen voorspellen hoe de aandelenmarkt zich zal ontwikkelen.

Het is belangrijk om te benadrukken dat de nauwkeurigheid van de voorspellingen sterk afhankelijk is van de kwaliteit van de trainingsgegevens en de modelarchitectuur. Een model dat is getraind op onvoldoende of vervormde gegevens zal hoogstwaarschijnlijk onjuiste voorspellingen doen.

5. Retination and Training (optioneel) ♻️

Een ander belangrijk onderdeel van het werk van een AI is het feedbackmechanisme. Het model wordt regelmatig gecontroleerd en verder geoptimaliseerd. Dit proces vindt plaats tijdens de training of volgens de modelvoorspelling.

Als het model onjuiste voorspellingen doet, kan het leren deze fouten te herkennen door feedback en de interne parameters dienovereenkomstig aan te passen. Dit wordt gedaan door de modelvoorspellingen te vergelijken met de werkelijke resultaten (bijvoorbeeld voor bekende gegevens waarvoor de juiste antwoorden al beschikbaar zijn). Een typisch proces in deze context is het zo gemaakte gecontroleerde leren, waarin de AI leert van voorbeeldgegevens die al zijn voorzien van de juiste antwoorden.

Een gemeenschappelijke methode van feedback is het terugvervreesdvoedingsalgoritme, dat wordt gebruikt in neurale netwerken. De fouten die het model maakt, worden achteruit door het netwerk gepropageerd om de gewichten van de neuronverbindingen aan te passen. Op deze manier leert het model van zijn fouten en wordt het steeds nauwkeuriger in zijn voorspellingen.

De rol van training 🏋️‍️

Training van een AI is een iteratief proces. Hoe meer gegevens het model ziet en hoe vaker het wordt getraind op basis van deze gegevens, hoe preciezer zijn voorspellingen. Er zijn echter ook limieten: een overdreven getraind model kan zogenaamde "overfitterende" problemen krijgen. Dit betekent dat het de trainingsgegevens zo goed leert dat het slechtere resultaten oplevert over nieuwe, onbekende gegevens. Het is daarom belangrijk om het model zodanig te trainen dat het generaliseert, d.w.z. ook goede voorspellingen over nieuwe gegevens.

Naast reguliere training zijn er ook procedures zoals overdracht leren. Hier wordt een model dat al is getraind op een grote hoeveelheid gegevens gebruikt voor een nieuwe, vergelijkbare taak. Dit bespaart tijd en rekenkracht, omdat het model niet helemaal opnieuw hoeft te worden getraind.

Gebruik de sterke punten optimaal 🚀

Het werk van kunstmatige intelligentie is gebaseerd op een complexe interactie van verschillende stappen. Van gegevensinvoer tot de voorlopige verwerking en modeltraining tot voorspelling en feedback, er zijn veel factoren die de nauwkeurigheid en efficiëntie van AI beïnvloeden. Een goed getrainde AI kan op veel gebieden van het leven enorme voordelen bieden - van automatisering van eenvoudige taken tot het oplossen van complexe problemen. Maar het is net zo belangrijk om de limieten en mogelijke valkuilen van een AI te begrijpen om hun sterke punten optimaal te kunnen gebruiken.

🤖📊 AI -leerproces: vastleggen, koppelen en opslaan

🌟 Gegevens verzamelen en voorbereiden

De eerste stap in het AI -leerproces is het verzamelen en voorbereiden van de gegevens. Deze gegevens kunnen uit verschillende bronnen komen, b.v. uit databases, sensoren, teksten of afbeeldingen.

🌟 Gegevens relateren (Neural Network)

De verzamelde gegevens zijn gerelateerd aan elkaar in een neuraal netwerk. Elk datapakket wordt weergegeven door verbindingen in een netwerk van "neuronen" (knooppunt). Een eenvoudig voorbeeld met de stad Stuttgart kan er zo uitzien:

A) Stuttgart is een stad in Baden-Württemberg
B) Baden-Württemberg is een federale staat in Duitsland
C) Stuttgart is een stad in Duitsland
D) Stuttgart heeft een bevolking van 633,484
E) Bad Cannstatt is een district van Stuttgart
F) Bad Cannstatt is de Romans
G) Stuttg is Stuttg is de staat StuTt. Baden-württemberg

Afhankelijk van de grootte van het gegevensvolume worden de parameters voor potentiële edities hiervan gemaakt via het gebruikte AI -model. Als voorbeeld: GPT-3 heeft ongeveer 175 miljard parameters!

🌟 Opslag en aanpassing (leren)

De gegevens worden aan het neurale netwerk verstrekt. Ze gaan door het AI -model en worden verwerkt via verbindingen (vergelijkbaar met synapsen). De wegingen (parameters) zijn aangepast tussen de neuronen om het model te trainen of een taak uit te voeren.

In tegenstelling tot conventionele geheugenvormen zoals directe toegang, aangegeven toegang, sequentiële of stapelopslag, slaan neurale netwerken de gegevens op een onconventionele manier op. De "gegevens" worden opgeslagen in de gewichten en vooroordelen van de verbindingen tussen de neuronen.

De werkelijke "opslag" van de informatie in een neuronaal netwerk vindt plaats door de verbindingsgewichten tussen de neuronen aan te passen. Het AI -model "leert" door deze gewichten en vooroordelen constant aan te passen op basis van de invoergegevens en een gedefinieerd leeralgoritme. Dit is een continu proces waarbij het model precieze voorspellingen kan doen als gevolg van terugkerende aanpassingen.

Het AI -model kan worden beschouwd als een soort programmering, omdat het voortkomt uit gedefinieerde algoritmen en wiskundige berekeningen en de aanpassing van zijn parameters (gewichten) wordt continu verbeterd om precieze voorspellingen te doen. Dit is een continu proces.

Bias zijn aanvullende parameters in neuronale netwerken die worden toegevoegd aan de gewogen invoerwaarden van een neuron. Ze maken de parameters mogelijk om te gewicht (onder andere belangrijk, minder, belangrijk), waardoor de AI flexibeler en preciezer wordt.

Neuronale netwerken kunnen niet alleen individuele feiten opslaan, maar ook verbindingen herkennen tussen de gegevens door patroonherkenning. Het voorbeeld met Stuttgart illustreert hoe kennis kan worden gebracht in een neuraal netwerk, maar neurale netwerken leren niet door expliciete kennis (zoals in dit eenvoudige voorbeeld), maar door het analyseren van gegevenspatronen. Neuronale netwerken kunnen daarom niet alleen individuele feiten opslaan, maar ook gewichten en relaties leren tussen de invoergegevens.

Dit proces biedt een begrijpelijke inleiding op hoe AI en vooral neurale netwerken werken zonder ze te diep onder te dompelen in technische details. Het laat zien dat de opslag van informatie in neuronale netwerken niet plaatsvindt zoals in conventionele databases, maar door de verbindingen (gewichten) in het netwerk aan te passen.

🏋️‍️ De training van een AI, vooral een mechanisch leermodel, vindt in verschillende stappen plaats. De training van een AI is gebaseerd op de continue optimalisatie van modelparameters door feedback en aanpassing totdat het model de beste prestaties toont op de verstrekte gegevens. Hier is een gedetailleerde uitleg over hoe dit proces werkt:

1. 📊 Verzamel en bereid gegevens voor en bereid

Gegevens vormen de basis van AI -training. Ze bestaan ​​meestal uit duizenden of miljoenen voorbeelden om het systeem te analyseren. Voorbeelden zijn afbeeldingen, teksten of tijdreeksgegevens.

De gegevens moeten worden aangepast en genormaliseerd om onnodige bronnen van fouten te voorkomen. De gegevens worden vaak omgezet in functies (functies) die de relevante informatie bevatten.

2. 🔍 Definieer model

Een model is een wiskundige functie die relaties in de gegevens beschrijft. In neuronale netwerken die vaak worden gebruikt voor AI, bestaat het model uit verschillende lagen neuronen die met elkaar zijn verbonden.

Elk neuron voert een wiskundige bewerking uit om de invoergegevens te verwerken en vervolgens een signaal door te geven aan het volgende neuron.

3. 🔄 Initialiseer gewichten

De verbindingen tussen de neuronen hebben gewichten die aanvankelijk willekeurig worden ingesteld. Deze gewichten bepalen hoe sterk een neuron reageert op een signaal.

Het doel van de training is om deze gewichten zodanig aan te passen dat het model betere voorspellingen doet.

4. ➡️ voorwaartse run (voorwaartse propagatie)

In het geval van Forward Run worden de invoergegevens door het model geleid om een ​​voorspelling te ontvangen.

Elke laag verwerkt de gegevens en stuurt deze door naar de volgende laag totdat de laatste laag het resultaat oplevert.

5. ⚖️ Bereken de verliesfunctie

De verliesfunctie meet hoe goed de voorspellingen van het model worden vergeleken met de werkelijke waarden (de labels). Een veel voorkomende maatregel is de fout tussen de voorspelde en het werkelijke antwoord.

Hoe hoger het verlies, hoe slechter de voorspelling van het model.

6. 🔙 Achterwaartse run (terugvervuring)

In de achterwaartse run wordt de fout toegeschreven vanuit de uitvoer van het model naar de vorige lagen.

De fout wordt verdeeld over de gewichten van de verbindingen en het model past de gewichten aan zodat de fouten kleiner worden.

Dit gebeurt met behulp van de gradiëntafkomst: de gradiëntvector wordt berekend, wat aangeeft hoe de gewichten moeten worden gewijzigd om de fout te minimaliseren.

7. 🔧 Update gewichten

Nadat de fout is berekend, worden de gewichten van de verbindingen bijgewerkt met een kleine aanpassing op basis van de leersnelheid.

De leersnelheid bepaalt hoeveel de gewichten elke stap worden gewijzigd. Veranderingen die te groot zijn, kunnen het model onstabiel maken en veranderingen te klein leiden tot een langzaam leerproces.

8. 🔁 Herhaal (tijdvakken)

Dit proces van de voorwaartse run, de foutberekening en het gewicht van het gewicht worden herhaald, vaak over verschillende tijdvakken (uitgevoerd door de gehele gegevensset) totdat het model een acceptabele nauwkeurigheid bereikt.

Bij elk tijdperk leert het model iets meer en past het zijn gewichten verder aan.

9. 📉 Validatie en testen

Nadat het model is getraind, wordt het getest op een gevalideerd gegevensrecord om te controleren hoe goed het generaliseert. Dit zorgt ervoor dat het niet alleen de trainingsgegevens "onthouden", maar ook goede voorspellingen doet over onbekende gegevens.

Testgegevens helpen om de uiteindelijke prestaties van het model te meten voordat het in de praktijk wordt gebruikt.

10. 🚀 Optimalisatie

Verdere stappen om het model te verbeteren omvatten hyperparameterafstemming (bijv. Aanpassing van de leersnelheid of de netwerkstructuur), regularisatie (om overfitting te voorkomen), of de ** verhoogt de hoeveelheid gegevens.

De zogenaamde "Black Box" van kunstmatige intelligentie (AI) is een belangrijk en up-to-date probleem. Zelfs experts staan ​​vaak voor de uitdaging om niet volledig te kunnen begrijpen hoe AI -systemen hun beslissingen kunnen nemen. Deze niet -transparantie kan aanzienlijke problemen veroorzaken, vooral op kritieke gebieden zoals bedrijven, politiek of geneeskunde. Een arts of arts die op een AI -systeem vertrouwt tijdens de diagnose- en therapie -aanbeveling moet vertrouwen hebben in de genomen beslissingen. Als het nemen van een AI echter niet voldoende transparant is, ontstaat onzekerheid en mogelijk een gebrek aan vertrouwen - en dat in situaties waarin het menselijk leven op het spel zou kunnen staan.

Meer hierover hier:

• De puzzel van de AI: de uitdaging van de zwarte doos

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisatie van de internationale verkoopprocessen

☑️ Wereldwijde en digitale B2B -handelsplatforms

☑️ Pioneer Business Development

 

Ik help u graag als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het onderstaande contactformulier in te vullen of u gewoon bellen op +49 89 674 804 (München) .

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

 

 

Xpert.Digital is een hub voor de industrie met een focus, digitalisering, werktuigbouwkunde, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïsche.

Met onze 360 ​​° bedrijfsontwikkelingsoplossing ondersteunen we goed bekende bedrijven, van nieuwe bedrijven tot na verkoop.

Marktinformatie, smarketing, marketingautomatisering, contentontwikkeling, PR, e -mailcampagnes, gepersonaliseerde sociale media en lead koestering maken deel uit van onze digitale tools.

U kunt meer vinden op: www.xpert.Digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus