Förstå fråga om digitalisering och konstgjord intelligens: Vilka AI -modeller finns det bredvid AI -språkmodellen?

🌐 Artificiell intelligens: språkbehandling och specialiserade modeller

Artificial Intelligence (AI) har gjort enorma framsteg under de senaste åren, och detta är särskilt uppenbart inom språkbehandlingen. AI -språkmodeller, såsom GPT -modellen som utvecklats av OpenAI, är kända för att generera, översätta eller analysera texter på mänskligt språk. Men utöver dessa AI -språkmodeller finns det en mängd andra modeller och tekniker som används i konstgjord intelligens. Dessa modeller är specialiserade på olika uppgifter och erbjuder ett brett utbud av lösningar inom olika områden.

📸 Bildbehandlingsmodeller (datorvision)

Förutom röstmodellerna finns det också AI -modeller som utvecklades för bildbehandling och erkännande. Dessa modeller kan analysera bilder och videor, känna igen objekt och till och med hitta vissa mönster eller egenskaper i bilder. Ett välkänt exempel är Convolutional Neural Networks (CNNS). CNN: er kan känna igen viktiga funktioner i bilder som används för uppgifter som ansiktsigenkänning, medicinsk bildanalys och autonoma fordon.

En annan framträdande modell inom detta område är Yolo (du tittar bara en gång), vilket möjliggör realtidsobjektigenkänning. Yolo -modeller tränas för att identifiera olika objekt i en enda omgång via en bild och för att bestämma deras position. Dessa modeller används allmänt i videoövervakning, autonom fordonsstyrning och drönare.

🔄 Generativa modeller

Generativa modeller är AI -system som kan skapa nya data som liknar träningskvantiteten. Ett enastående exempel är generativa motsatsnätverk (gås). Gans består av två neurala nätverk - en generator och en diskriminator - som arbetar mot varandra för att skapa realistiska data som bilder eller texter.

En särskilt anmärkningsvärd tillämpning av gås är skapandet av foto -realistiska bilder. Till exempel kan en GaN generera en helt ny bild av ett ansikte som inte finns i verkligheten, men det ser så realistiskt ut att det är svårt att skilja mellan en verklig och en genererad bild. Denna teknik används ofta i konst, vilket skapar videospelkaraktärer eller i filmbranschen.

🎮 Förstärkningsinlärning (stärkande lärande)

En annan viktig klass av AI -modeller är baserad på principen om förstärkningsinlärning (RL). Vid förstärkningslärande lär sig en agent genom interaktion med sina omgivningar och genom att samla in belöningar eller straff. Ett välkänt exempel på denna typ av AI är AlphaGo, The Go-spelet, utvecklat av DeepMind. AlphaGo överskred de bästa mänskliga spelarna i detta mycket komplexa strategispel genom att lära sig genom försök och fel och förfina sina strategier genom miljoner spel.

Förstärkningsinlärning används också i robotik, kontroll av autonoma fordon och i spelutveckling. Det gör det möjligt för maskiner att fatta komplexa beslut i dynamiska miljöer och kontinuerligt förbättra.

🤖 Transformatormodeller

Transformer -modeller är en relativt ny arkitektur som var speciellt utvecklad för bearbetning av naturligt språk (Natural Language Processing, NLP). Den mest berömda transformatormodellen är GPT (generativ förtränad transformator), som används för att producera text, översättning och för många andra språkbehandlingsuppgifter. Transformatormodeller är emellertid inte bara begränsade till språk. De kan också användas för uppgifter i bildbehandling och för andra sekventiella data.

En annan välkänd modell i denna kategori är BERT (dubbelriktade kodare -representationer från Transformers), som utvecklades av Google och är särskilt lämplig för uppgifter som textförståelse, textklassificering och frågeformulär. Bert kan förstå sammanhanget för en ord i en mening i båda riktningarna, vilket avsevärt förbättrar dess prestanda i språkbehandlingsuppgifter.

🌳 Beslutsträd och slumpmässig skog

Förutom de neuronala nätverken finns det också enklare, men ändå mycket effektiva modeller som beslut -att göra träd och slumpmässiga skogar. Dessa modeller används ofta för klassificerings- och regressionsuppgifter. Ett beslutsträd är en enkel modell som fattar beslut baserat på ett antal regler som har lärt sig från utbildningsdata.

En slumpmässig skog är en vidareutveckling av beslutsträdet, där flera beslutsträd kombineras för att uppnå en mer exakt förutsägelse. Dessa modeller används ofta inom områden som medicinsk diagnos, den ekonomiska prognosen och i bedrägeriupptäckt, eftersom de är enkla att tolka och relativt robusta.

🕰 Återkommande neurala nätverk (RNN) och långt korttidsminne (LSTM)

Återkommande neurala nätverk (RNN) är ett slags neuronala nätverk som var speciellt utvecklade för behandling av sekventiella data. RNN: er kan lära sig temporära beroenden och används ofta för uppgifter som röstmodellering, tidsserieprognos och maskinöversättning.

En välkänd efterträdare till RNN: er är långa nätverk med kortvarigt minne (LSTM) som bättre kan lära sig långsiktiga beroenden i data. Dessa modeller används ofta i språkbehandlingsuppgifter, till exempel automatiskt taligenkänning eller översättning, eftersom de kan lagra sammanhanget över längre sekvenser.

🧩 Autoen -kod

En autokod är ett neuralt nätverk som tränas för att komprimera inmatningsdata och sedan rekonstruera igen. Autokod används ofta för uppgifter som datakomprimering, vilket minskar brus i bilder eller karakteristisk extraktion. Du lär dig en effektiv representation av uppgifterna och är särskilt användbara i scenarier där mängden data är stor men överflödig.

Anomali erkännande används. En autokod kan tränas för att lära sig normala datamönster, och om det gäller nya data som inte motsvarar dessa mönster kan den känna igen dem som avvikelser.

🚀 Support Vector Machines (SVM)

Support Vector Machines (SVM) är en av de äldre, men ändå mycket kraftfulla metoderna för maskininlärning. SVMS används ofta för klassificeringsuppgifter och arbete genom att hitta en delningslinje (eller en separationshyperplan) mellan datapunkter från olika klasser. Den största fördelen med SVMS är att de fungerar bra även med små dataposter och i högdimensionella rum.

Dessa modeller används i områden som manuskriptdetektering, bildklassificering och bioinformatik, eftersom de är relativt effektiva och ofta uppnår mycket goda resultat.

🌍 Neurala nätverk för temporära och rumsliga data

Särskilda neurala nätverk används för analys av temporära och rumsliga data, såsom de som förekommer i väderprognoser eller trafikmodeller, som kan registrera både rumsliga och temporära beroenden. Detta inkluderar modeller som 3D-konvolutionala neurala nätverk eller spatio temporala graf neurala nätverk.

Dessa modeller är utformade för att lära sig förhållandena mellan datapunkter i rum och tid, vilket gör dem särskilt användbara för uppgifter som trafikflödesprognosen, upptäckt av väderanomalier eller analys av videodata.

🍁 AI -modeller kan användas i en mängd olika områden

Förutom AI -språkmodeller finns det ett brett utbud av andra AI -metoder som används inom olika områden. Beroende på applikationen erbjuder olika modeller olika fördelar. Från bildbehandling till generering av nytt innehåll till analys av sekventiella data-intervallet för AI-modeller är olika. Det visar sig att utvecklingen av konstgjord intelligens går långt utöver språkbearbetningen och spelar en transformativ roll i många områden i vardagen.

📣 Liknande ämnen

• 📸 Bildbehandlingsmodeller i AI: från CNNS till Yolo
• 🧠 Generativa modeller: Gåsens magi
• 🎓 Förstärkningsinlärning: Agenter som behärskar taktik
• 🔤 Transformer -modeller: Optimering av språkbehandling
• 🌳 Beslutsträd och slumpmässiga skogar: enkel effektivitet
• 🔁 Återkommande neurala nätverk: sekventiell databehandling
• 🔧 Auto -kod: datakomprimering och anomaliigenkänning
• 💡 Supportvektormaskiner: Klassificering görs enkel
• 🌍 AI -modeller för temporära och rumsliga data
• 🤖 Progress of Artificial Intelligence: En översikt

#⃣ Hashtags: #ki #MaschinelesLernen #Bild Processing #Language Processing #neuronaletze

Siffror, data, fakta och bakgrunder: Artificiell intelligens - Perspektiv av den tyska ekonomin - Bild: Xpert.digital

Vi erbjuder för närvarande inte längre våra nyare PDF -filer för nedladdning. Dessa är endast tillgängliga från en direkt begäran.

Emellertid finns PDF: s "Artificial Intelligence - Perspective of the German Economy" (96 sidor) i vår

📜🗺 Infotainment Portal 🌟 (e.xpert.digital)

under

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

Med lösenordet: xki

se.

Hur Ki Tysklands industriella landskap-AI-teknik som en ny exportchansbild: Xpert.Digital

☑ 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

Konrad Wolfenstein

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