Розуміння питання щодо оцифрування та штучного інтелекту: які моделі AI є поруч із мовою AI?

🌐 Штучний інтелект: Обробка мов та спеціалізовані моделі

Штучний інтелект (AI) в останні роки досяг величезного прогресу, і це особливо очевидно в галузі обробки мови. Як відомо, мовні моделі AI, такі як модель GPT, розроблена OpenAI, створюють, перекладають або аналізують тексти людською мовою. Але крім цих мовних моделей AI, існує безліч інших моделей та прийомів, що використовуються в штучному інтелекті. Ці моделі спеціалізуються на різних завданнях і пропонують широкий спектр рішень у різних областях.

📸 Моделі обробки зображень (комп'ютерне зору)

Окрім голосових моделей, є також моделі AI, розроблені для обробки та розпізнавання зображень. Ці моделі можуть аналізувати зображення та відео, розпізнавати об’єкти і навіть знаходити певні візерунки чи характеристики на зображеннях. Добре відомий приклад -конволюційні нейронні мережі (CNNS). CNN здатні розпізнати важливі особливості у зображеннях, які використовуються для таких завдань, як розпізнавання обличчя, аналіз медичних зображень та автономні транспортні засоби.

Ще одна видатна модель у цій галузі-Йоло (ви дивитесь лише один раз), що дозволяє розпізнавати об'єкти в режимі реального часу. Моделі Yolo навчаються для ідентифікації різних об'єктів в одному раунді за допомогою малюнка та визначення їх положення. Ці моделі широко використовуються у відеоспостереженні, автономному контролі транспортних засобів та безпілотниках.

🔄 Генеративні моделі

Генеративні моделі - це системи AI, які здатні створювати нові дані, що нагадують кількість навчальної кількості. Видатний приклад - генеративні змагальні мережі (Goose). GANS складається з двох нейронних мереж - генератора та дискримінатора - які працюють один проти одного для створення реалістичних даних, таких як зображення чи тексти.

Особливо чудовим застосуванням гусака є створення фото -реалістичних зображень. Наприклад, GAN може створити абсолютно нову картину обличчя, яке не існує в реальності, але це виглядає настільки реалістично, що важко розрізнити реальний і створений образ. Ця технологія часто використовується в мистецтві, створюючи персонажів відеоігор або у кіноіндустрії.

🎮 Підготовка навчання (зміцнення навчання)

Ще один важливий клас моделей AI заснований на принципі підкріплення (RL). У навчанні підкріплення агент вчиться через взаємодію з оточенням та збираючи винагороди чи покарання. Відомий приклад такого типу AI-Alphago, гра GO, розроблена DeepMind. Alphago перевищив найкращих гравців людини у цій дуже складній грі стратегії, навчаючись за допомогою спроб та помилок та вдосконалюючи свої стратегії за допомогою мільйонів ігор.

Навчання підкріплення також використовується в робототехніці, контролі автономних транспортних засобів та в розробці ігор. Це дозволяє машинам приймати складні рішення в динамічних умовах та постійно вдосконалюватися.

🤖 Моделі трансформаторів

Моделі трансформаторів - це відносно нова архітектура, яка була спеціально розроблена для обробки природної мови (природна обробка мови, НЛП). Найвідоміша модель трансформатора-GPT (генеративний попередньо підготовлений трансформатор), який використовується для створення тексту, перекладу та для багатьох інших завдань щодо обробки мов. Однак моделі трансформаторів не лише обмежуються мовою. Вони також можуть бути використані для завдань у обробці зображень та для інших послідовних даних.

Ще одна відома модель цієї категорії -Берт (двонаправлені представлення кодера з трансформаторів), розроблену Google і особливо підходить для таких завдань, як текстове розуміння, класифікація тексту та запитання. Берт здатний зрозуміти контекст слова в одному реченні в обох напрямках, що суттєво покращує його ефективність у завданнях обробки мови.

🌳 Дерева рішень та випадковий ліс

Окрім нейронних мереж, також є простіші, але все ж дуже ефективні моделі, такі як дерева, що приймають рішення та випадкові ліси. Ці моделі часто використовуються для класифікаційних та регресійних завдань. Дерево рішень - це проста модель, яка приймає рішення на основі ряду правил, які були засвоєні з даних про навчання.

Випадковий ліс -це подальший розвиток дерева рішень, в якому поєднуються кілька дерев, що приймають рішення, для досягнення більш точного прогнозування. Ці моделі часто використовуються в таких областях, як медична діагностика, фінансовий прогноз та виявлення шахрайства, оскільки їх легко інтерпретувати та відносно надійно.

🕰 Рецидивуючі нейронні мережі (RNN) та довгострокова пам'ять (LSTM)

Рецидивуючі нейронні мережі (RNN) - це своєрідні нейронні мережі, які були спеціально розроблені для обробки послідовних даних. RNN здатні вивчати часові залежності і часто використовуються для таких завдань, як голосове моделювання, прогноз часового ряду та переклад машин.

Відомий спадкоємець RNN-це довгострокові мережі короткочасної пам'яті (LSTM), які краще здатні вивчати довгострокові залежності в даних. Ці моделі часто використовуються в завданнях обробки мови, таких як автоматичне розпізнавання мови або переклад, оскільки вони можуть зберігати контекст над більш довгими послідовностями.

🧩 Ауто -код

Авто -код -це нейронна мережа, яка навчається стиснути вхідні дані, а потім знову реконструювати. Автоматичний код часто використовується для таких завдань, як стиснення даних, зменшення шуму у зображеннях або характерному вилученні. Ви дізнаєтесь ефективне представлення даних і особливо корисні в сценаріях, в яких кількість даних велика, але зайва.

Використовується розпізнавання аномалії. Автоматичний код можна навчати для вивчення нормальних моделей даних, і якщо він застосовується до нових даних, які не відповідають цим моделям, він може розпізнати їх як аномалії.

🚀 Підтримка векторних машин (SVM)

Підтримка векторних машин (SVM) - один із старих, але все ж дуже потужних методів машинного навчання. SVM часто використовуються для завдань класифікації та роботи, знайшовши ділянку (або гіперплан поділу) між точками даних різних класів. Основна перевага SVM полягає в тому, що вони добре працюють навіть з невеликими записами даних та у високовимірних приміщеннях.

Ці моделі використовуються в таких областях, як виявлення рукопису, класифікація зображень та біоінформатика, оскільки вони є відносно ефективними і часто досягають дуже хороших результатів.

🌍 Нейронні мережі для тимчасових та просторових даних

Спеціальні нейронні мережі використовуються для аналізу тимчасових та просторових даних, таких як ті, що зустрічаються в прогнозах погоди або моделях трафіку, які можуть записувати як просторові, так і часові залежності. Сюди входять такі моделі, як 3D-кон-конволюційні нейронні мережі або нейронні мережі часового графіку.

Ці моделі розроблені для того, щоб вивчити взаємозв'язки між точками даних у просторі та часом, що робить їх особливо корисними для таких завдань, як прогноз потоку трафіку, виявлення аномалій погоди або аналіз відео даних.

🍁 Моделі AI можуть використовуватися у найрізноманітніших областях

На додаток до мовних моделей AI, існує широкий спектр інших підходів AI, які використовуються в різних областях. Залежно від програми, різні моделі пропонують різні переваги. Від обробки зображень до генерації нового вмісту до аналізу послідовних даних-діапазон моделей AI різноманітний. Виявляється, розвиток штучного інтелекту виходить далеко за рамки обробки мови і відіграє трансформаційну роль у багатьох сферах повсякденного життя.

📣 Подібні теми

• 📸 Моделі обробки зображень в AI: від CNN до Yolo
• 🧠 Генеративні моделі: магія гусака
• 🎓 Підкріплення: Агенти, які освоюють тактику
• 🔤 Моделі трансформаторів: оптимізація обробки мови
• 🌳 Дерева рішень та випадкові ліси: проста ефективність
• 🔁 Рецидивуючі нейронні мережі: послідовна обробка даних
• 🔧 Авто -код: стиснення даних та розпізнавання аномалії
• 💡 Підтримка векторних машин: Класифікація зроблена легко
• 🌍 Моделі AI для тимчасових та просторових даних
• 🤖 Прогрес штучного інтелекту: огляд

#⃣ хештеги: #ki #maschineleslernen #bild обробка #обробка мови #neuronaletze

Числа, дані, факти та фон: штучний інтелект - перспектива німецької економіки - зображення: xpert.digital

Наразі ми більше не пропонуємо наші нові PDF -файли для завантаження. Вони доступні лише з прямого запиту.

Однак PDF "Штучний інтелект - перспектива німецької економіки" (96 сторінок) можна знайти в нашому

📜🗺 Інформаційний портал 🌟 (e.xpert.digital)

під

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

З паролем: xki

вид.

Як промислові ландшафтні технології KI Німеччини як нова експортна шанс-картина: xpert.digital

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus