Ett försök att förklara AI: Hur fungerar och fungerar artificiell intelligens - hur tränas det?

Hur fungerar en konstgjord intelligens (AI)? 🤖

Funktionen för konstgjord intelligens (AI) kan delas upp i flera tydligt definierade steg. Var och en av dessa steg är avgörande för slutresultatet som AI levererar. Processen börjar när man går in i data och slutar i modellprognosen och eventuell feedback eller andra träningsrundor. Dessa faser beskriver processen som nästan alla AI -modeller går igenom, oavsett om det är enkla förordningar eller mycket komplexa neurala nätverk.

1. Datainmatningen 📊

Grunden för varje konstgjord intelligens är de uppgifter som de fungerar med. Dessa data kan finnas tillgängliga i olika former, till exempel som bilder, texter, ljudfiler eller videor. AI använder dessa rådata för att känna igen mönster och fatta beslut. Dataens kvalitet och mängd spelar en central roll här, eftersom de påverkar hur väl eller dålig modellen fungerar betydligt.

Ju mer omfattande och mer exakt uppgifterna är, desto bättre kan AI lära sig. Om till exempel AI är utbildad för bildbehandling, behöver den en stor mängd bilddata för att korrekt identifiera olika objekt. Med röstmodeller är det textdata som hjälper AI att förstå och generera mänskligt språk. Datainmatningen är den första och ett av de viktigaste stegen, eftersom kvaliteten på förutsägelserna bara kan vara lika bra som de underliggande uppgifterna. En berömd princip inom datavetenskap beskriver detta med ordspråket "skräp in, skräp ut" - Dåliga data leder till dåliga resultat.

2. Uppgifterna för preliminär bearbetning 🧹

Så snart uppgifterna har angetts måste de vara beredda innan de kan matas in i den faktiska modellen. Denna process kallas preliminär behandling av data. Det handlar om att sätta data i en form som kan behandlas optimalt av modellen.

Ett vanligt steg i den preliminära behandlingen är normaliseringen av uppgifterna. Detta innebär att uppgifterna föras in i ett enhetligt värdeområde så att de behandlas jämnt av modellen. Ett exempel skulle vara att skala alla pixelvärden för en bild till ett område från 0 till 1 istället för 0 till 255.

En annan viktig del av den preliminära bearbetningen är den så kallade funktionen extraktion. Vissa funktioner (funktioner) utarbetas från rådata som är särskilt relevanta för modellen. När det gäller bildbehandling kan detta till exempel vara kanter eller vissa färgmönster, medan med texter är relevanta nyckelord eller meningsstrukturer extraherade. Preliminär bearbetning är avgörande för att göra AI: s inlärningsprocess mer effektiv och exakt.

3. Modellen 🧩

Modellen är hjärtat i varje konstgjord intelligens. Här analyseras och behandlas data på basis av algoritmer och matematiska beräkningar. En modell kan existera i olika former. En av de bästa kända modellerna är det neurala nätverket som är baserat på den mänskliga hjärnans funktion.

Neuronala nätverk består av flera lager av konstgjorda neuroner som bearbetar och vidarebefordrar information. Varje lager tar utgifterna för det föregående skiktet och bearbetar det ytterligare. Inlärningsprocessen för ett neuronalt nätverk är att anpassa vikterna för anslutningarna mellan dessa neuroner på ett sådant sätt att nätverket kan göra mer och mer exakta förutsägelser eller göra klassificeringar. Denna anpassning görs genom träning, där nätverket kommer åt stora mängder provdata och dess interna parametrar (vikter) förbättras iterativt.

Förutom neuronala nätverk finns det också många andra algoritmer som används i AI -modeller. Detta inkluderar beslutsträd, slumpmässiga skogar, stödvektormaskiner och många fler. Vilken algoritm som används beror på den specifika uppgiften och tillgängliga data.

4. Modellprognosen 🔍

Efter att modellen har utbildats med data kan den göra förutsägelser. Detta steg kallas en modellprognos. AI får en input och ger tillbaka ett problem baserat på de mönster du hittills har lärt dig, det vill säga en förutsägelse eller beslut.

Denna förutsägelse kan ta olika former. I en bildklassificeringsmodell kan till exempel AI förutsäga vilket objekt som kan ses på en bild. I en språkmodell kunde hon göra en förutsägelse av vilket ord som kommer nästa i en mening. I händelse av ekonomiska förutsägelser kunde AI förutsäga hur aktiemarknaden kommer att utvecklas.

Det är viktigt att betona att förutsägelsens noggrannhet beror starkt på kvaliteten på träningsdata och modellarkitekturen. En modell som har utbildats på otillräckliga eller förvrängda data kommer sannolikt att göra felaktiga förutsägelser.

5. Retination och träning (valfritt) ♻

En annan viktig del av AI: s arbete är återkopplingsmekanismen. Modellen kontrolleras regelbundet och optimeras ytterligare. Denna process sker antingen under träning eller enligt modellprognosen.

Om modellen gör felaktiga förutsägelser kan den lära sig att känna igen dessa fel genom feedback och att anpassa sina interna parametrar i enlighet därmed. Detta görs genom att jämföra modellprognoserna med de faktiska resultaten (t.ex. för kända data för vilka de korrekta svaren redan finns tillgängliga). En typisk process i detta sammanhang är det så kallade övervakade lärandet, där AI lär sig av provdata som redan har rätt svar.

En vanlig metod för feedback är den bakre förökningsalgoritmen, som används i neurala nätverk. De fel som modellen gör förökas bakåt genom nätverket för att anpassa vikterna för neuronföreningarna. På detta sätt lär modellen av sina misstag och blir allt mer exakta i sina förutsägelser.

Rollen för träning 🏋‍vecka

Utbildning av en AI är en iterativ process. Ju mer data som modellen ser och ju oftare den utbildas på grundval av dessa data, desto mer exakta förutsägelser. Det finns emellertid också gränser: en alltför tränad modell kan bli så kallade "övermontering" -problem. Detta innebär att den lär sig utbildningsdata så bra att de ger sämre resultat på nya, okända data. Det är därför viktigt att träna modellen på ett sådant sätt att den generaliseras, dvs gör också goda förutsägelser om nya data.

Förutom regelbunden utbildning finns det också förfaranden som överföringsinlärning. Här används en modell som redan har utbildats på en stor mängd data för en ny, liknande uppgift. Detta sparar tid och datorkraft, eftersom modellen inte behöver tränas helt från grunden.

Använd styrkorna optimalt 🚀

Arbetet med konstgjord intelligens är baserat på en komplex interaktion mellan olika steg. Från datainmatning till preliminär bearbetning och modellutbildning till förutsägelse och feedback finns det många faktorer som påverkar AI: s noggrannhet och effektivitet. En vältränad AI kan erbjuda enorma fördelar inom många livsområden - från automatisering av enkla uppgifter till att lösa komplexa problem. Men det är lika viktigt att förstå gränserna och potentiella fallgropar för AI för att kunna använda sina styrkor optimalt.

🤖📊 AI -inlärningsprocess: fånga, länka och spara

🌟 Samla in och förbereda data

Det första steget i AI -inlärningsprocessen är att samla in och förbereda uppgifterna. Dessa data kan komma från olika källor, t.ex. från databaser, sensorer, texter eller bilder.

🌟 RELATE DATA (Neural Network)

Uppgifterna som samlas in är relaterade till varandra i ett neuralt nätverk. Varje datapaket visas av anslutningar i ett nätverk av "neuroner" (nod). Ett enkelt exempel med staden Stuttgart kan se ut så här:

a) Stuttgart is a city in Baden-Württemberg
b) Baden-Württemberg is a federal state in Germany
c) Stuttgart is a city in Germany
d) Stuttgart has a population of 633,484
e) Bad Cannstatt is a district of Stuttgart
f) Bad Cannstatt was founded by the Romans
g) Stuttgart is the state capital of Baden-Württemberg

Beroende på storleken på datavolymen skapas parametrarna för potentiella utgåvor från detta via AI -modellen. Som ett exempel: GPT-3 har cirka 175 miljarder parametrar!

🌟 Lagring och anpassning (lärande)

Uppgifterna levereras till det neurala nätverket. De går igenom AI -modellen och behandlas via anslutningar (liknande synapser). Viktningarna (parametrar) är anpassade mellan neuronerna för att träna modellen eller utföra en uppgift.

I motsats till konventionella minnesformer som direktåtkomst, indikerad åtkomst, sekventiell eller stacklagring, lagrar neurala nätverk data på ett okonventionellt sätt. "Data" lagras i vikterna och förspänningarna i anslutningarna mellan neuronerna.

Den faktiska "lagring" av informationen i ett neuronalt nätverk sker genom att anpassa anslutningsvikterna mellan neuronerna. AI -modellen "lär sig" genom att ständigt anpassa dessa vikter och fördomar baserat på inmatningsdata och en definierad inlärningsalgoritm. Detta är en kontinuerlig process där modellen kan göra exakta förutsägelser på grund av återkommande justeringar.

AI -modellen kan betraktas som en slags programmering, eftersom den uppstår från definierade algoritmer och matematiska beräkningar och anpassningen av dess parametrar (vikter) förbättras kontinuerligt för att göra exakta förutsägelser. Detta är en pågående process.

Fördomar är ytterligare parametrar i neuronala nätverk som läggs till de vägda ingångsvärdena för en neuron. De gör det möjligt för parametrarna att vikt (viktiga, mindre, viktiga, bland annat), vilket gör AI mer flexibel och mer exakt.

Neuronala nätverk kan inte bara spara enskilda fakta utan också erkänna samband mellan data genom mönsterigenkänning. Exemplet med Stuttgart illustrerar hur kunskap kan föras in i ett neuralt nätverk, men neurala nätverk lär sig inte genom uttrycklig kunskap (som i detta enkla exempel), utan genom att analysera datamönster. Neuronala nätverk kan därför inte bara lagra enskilda fakta, utan också lära sig vikter och förhållanden mellan inmatningsdata.

Denna process ger en förståelig introduktion till hur AI och särskilt neurala nätverk fungerar utan att fördjupa dem för djupt i tekniska detaljer. Det visar att lagring av information i neuronala nätverk inte äger rum som i konventionella databaser, utan genom att anpassa föreningarna (vikterna) i nätverket.

🏋‍️️ Utbildningen av en AI, särskilt en mekanisk inlärningsmodell, äger rum i flera steg. Utbildningen av en AI är baserad på kontinuerlig optimering av modellparametrar genom feedback och anpassning tills modellen visar bästa prestanda på de tillhandahållna data. Här är en detaljerad förklaring av hur denna process fungerar:

1. 📊 Samla in och förbereda data

Data är grunden för AI -utbildning. De består vanligtvis av tusentals eller miljoner exempel för att analysera systemet. Exempel är bilder, texter eller tidsseriedata.

Uppgifterna måste justeras och normaliseras för att undvika onödiga felkällor. Uppgifterna konverteras ofta till funktioner (funktioner) som innehåller relevant information.

2. 🔍 Definiera modell

En modell är en matematisk funktion som beskriver förhållanden i data. I neuronala nätverk som ofta används för AI består modellen av flera lager av neuroner som är anslutna till varandra.

Varje neuron utför en matematisk operation för att bearbeta inmatningsdata och vidarebefordra en signal till nästa neuron.

3. 🔄 Initiera vikter

Förbindelserna mellan neuronerna har vikter som ursprungligen är slumpmässigt inställda. Dessa vikter bestämmer hur starkt en neuron reagerar på en signal.

Syftet med utbildningen är att justera dessa vikter på ett sådant sätt att modellen gör bättre förutsägelser.

4. ➡ Forward Run (framåtförökning)

När det gäller framåtkörning styrs inmatningsdata av modellen för att få en förutsägelse.

Varje lager bearbetar data och vidarebefordrar den till nästa lager tills det sista lagret ger resultatet.

5. ⚖ Beräkna förlustfunktion

Förlustfunktionen mäter hur bra förutsägelserna för modellen jämförs med de faktiska värdena (etiketterna). En vanlig åtgärd är misstaget mellan det förutsagda och det faktiska svaret.

Ju högre förlust, desto sämre förutsägelse av modellen.

6. 🔙 Backward Run (Back Propagation)

I bakåtkörningen tillskrivs felet från modellens utgång till de föregående lagren.

Felet fördelas till vikterna för anslutningarna, och modellen justerar vikterna så att felen blir mindre.

Detta händer med hjälp av gradientens nedstigning: Gradientvektorn beräknas, vilket indikerar hur vikterna ska ändras för att minimera felet.

7. 🔧 Uppdatera vikter

När felet har beräknats uppdateras vikterna för anslutningarna med en liten justering baserad på inlärningshastigheten.

Inlärningshastigheten avgör hur mycket vikterna ändras varje steg. Förändringar som är för stora kan göra modellen instabil och förändras för små leder till en långsam inlärningsprocess.

8. 🔁 Upprepa (epokar)

Denna process för framåtkörningen, felberäkningen och viktuppdateringen upprepas, ofta över flera epokar (körs genom hela datauppsättningen) tills modellen uppnår acceptabel noggrannhet.

Med varje era lär modellen lite mer och anpassar sina vikter ytterligare.

9. 📉 Validering och testning

Efter att modellen har utbildats testas den på en validerad datapost för att kontrollera hur väl den generaliseras. Detta säkerställer att det inte bara "memorerar" utbildningsdata utan också gör goda förutsägelser om okända data.

Testdata hjälper till att mäta modellens slutliga prestanda innan den används i praktiken.

10. 🚀 Optimering

Ytterligare steg för att förbättra modellen inkluderar hyperparameterjustering (t.ex. justering av inlärningshastigheten eller nätverksstrukturen), reglering (för att undvika överanpassning) eller ** öka mängden data.

Den så kallade "Black Box" av Artificial Intelligence (AI) är ett viktigt och uppdaterat problem. Även experter står ofta inför utmaningen att inte kunna förstå hur AI -system kan fatta sina beslut. Denna icke -transparens kan orsaka betydande problem, särskilt inom kritiska områden som företag, politik eller medicin. En läkare eller läkare som förlitar sig på ett AI -system under rekommendationen om diagnos och terapi måste ha förtroende för de beslut som fattats. Men om beslutet av en AI inte är tillräckligt transparent uppstår osäkerhet och eventuellt en brist på förtroende - och att i situationer där människolivet kan stå på spel.

Mer om detta här:

• AI: s pussel: The Challenge of the Black Box

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development

 

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

 

 

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus