Introduktion till artificiell intelligens

Artificiell intelligens är en förmåga att designa smarta maskiner eller att utveckla självinlärningsprogram som efterliknar egenskaperna hos det mänskliga sinnet som resonemang, problemlösning, planering, optimalt beslutsfattande, sensoriska uppfattningar etc. Kapaciteten hos konstgjorda intelligenta metoder för att överträffa mänskliga handlingar när det gäller kunskapsupptäckt fick uppmärksamhet från näringslivet och forskarsamhället över hela världen och detta fält av studier visade snabba framsteg under de senaste två decennierna. låt oss gå vidare i denna inledning till posten med artificiell intelligens i detalj.

Huvudkomponenter och egenskaper hos artificiell intelligens

I ovanstående avsnitt har vi studerat Introduktion till artificiell intelligens. Så nu går vi vidare med de komponenter eller ramverk som huvudsakligen bidrar till implementeringen av olika intelligenta system är följande:

1. Funktionsteknik

Processen att identifiera en minimal uppsättning informativa funktioner eller attribut från det medföljande datasättet kallas funktionsekstraktion. Prestandan för maskininlärningsprocesser kan förbättras genom att korrekt välja en meningsfull uppsättning funktioner. Den effektiva extraktionsprocessen garanterar

  1. Minskning av graden av störning, kallad entropi medan klassificering av datasätt baseras på utvalda funktioner. Med andra ord, denna optimala uppsättning funktioner maximerar informationsvinster.
  2. Noll korrelation mellan funktionerna och därigenom uppnår oberoende och minimalitet i funktionsuppsättningen. Detta mål uppnås med hjälp av tekniker som Principal Component Analysis (PCA), Gram-Schmidt orthogonalization process, etc.

2. Konstgjorda nervnätverk

Ett neuralt nätverk består av viktade sammankopplingar mellan uppsättningen datornoder vid på varandra följande lager. De optimala vikterna för anslutningar härleds i inlärningsfasen genom att justera dem enligt den gemensamma viktdelningsstrategin och i enlighet med feedbacken som erhållits från den implementerade algoritmen för bakåtutbredning. Tekniskt beräknar varje nod den viktade summan av värden som sprids till dess ingång. Kriterierna för beräknade värden för att vidarebefordra till nästa lager regleras av aktiveringsfunktioner. Efter en serie epokar, som utgör framåtriktade framåt- och bakåtutbredningssteg, konvergerar vikter och andra nätverksparametrar till optimala värden som slutar med den mest lämpliga modellen. De vanligaste konstgjorda nervnäten är:

  1. Convolutional Neural Networks (CNN) omvandlar den mottagna ingången med de inlärda rumsliga filtren / mönstren för att identifiera funktioner i konvolutionslagret. Dessa signaler vidarebefordras till nästa lager som är helt anslutna för att utföra igenkänningsuppgifter.
  2. Den robusthet av upplösning till translationella variationer drivs igenom erkännande eller märkning av funktioner effektivt och detta tillvägagångssätt används i stor utsträckning i applikationer för bildigenkänning.
  3. Recurrent Neural Networks (RNN) använder Long Term Short Memory (LTSM) för smart uppskattning av okända värden från den givna serien tidigare data.

3. Deep Learning

Djup inlärningsarkitektur har mer dolda lager mellan input- och output-lagret jämfört med det för konstgjorda neurala nätverk. Denna arkitektoniska förändring underlättar den djupa inlärningsramen för att utföra automatisk extraktion av funktioner tillsammans med klassificeringsinlärning. Dessa modeller använder övervakat lärande att träna med välmärkta datasätt. Trots den inneboende komplexiteten i arkitekturen med många dolda lager kan modellens inlärningstid drastiskt minskas med användning av högpresterande parallellberäknande GPU: er

Tillämpningar av artificiell intelligens

Som vi redan har lärt oss om introduktionen till artificiell intelligens diskuterar vi nu teorier och metoder relaterade till AI revolutionerade alla områden inklusive detaljhandel, finans, rymdforskning, sjukvård, konsumentelektronik, bilar, etc. Detaljer för några applikationer är som nedan:

  • Etisk genredigering

Begreppet personlig medicinsk vård för att behandla sjukdomar eller störningar orsakade på grund av genmutationer uppnås genom att exakt förstå patientens genetiska plan. Analysen för att identifiera ordningen på nukleotider kallas Genome Sequencing. Med insikten från genom-sekvensering skulle mottagliga mutationer identifieras för att förskriva en patient som är specifikt behandlad.

  • Intelligent Disaster Response-system

Moderna räddningssystem använder AI-drivna drönare, robotar, sensorer för att snabbt samla exakt information om skadans omfattning, den exakta platsen för de instängda offren, topografiska detaljer i landskapet under krisetider. Intelligenta system hjälper räddningsarbetare att identifiera närmaste och säkraste monteringspunkter medan de evakuerar människor från katastrofhittade områden. AI-utrustade katastrofhanteringsmoduler stimulerar effektivt håna katastrofborrar för att identifiera potentiellt sårbara platser, för att planera försiktighetsåtgärder, för att övervaka och styra resursallokering sömlöst.

  • Rekommendationssystem

De bästa rekommendationssystemen identifierar eller förutsäger användarnas preferenser för objekt baserat på artikelprofil och slutsatser om användarnas beteende. Användarnas villighet gentemot olika objekt representeras som användarartikelpar i verktygsmatrisen. De två sätten att upptäcka användarnas svar på artiklar är

  1. Innehållsbaserade rekommendationer förstår användarnas intresse baserat på betyg / feedback för några få artiklar och föreslår liknande objekt till dem.
  2. Kollaborativ filtrering fokuserar på att identifiera liknande användare och rekommenderar objekt som föredras av liknande andra användare.

Matematiskt är den representerade användningsmatrisen gles och rekommendationsalgoritmen syftar till att härleda de okända / missade uppgifterna från de få kända värdena med hjälp av klusteralgoritmer och matrisfaktoriseringsmetoder som singular value decomposition (SVD), etc.

Fördelar med artificiell intelligens

Som vi redan har lärt oss om introduktionen till artificiell intelligens, så låt oss veta om fördelarna med artificiell intelligens och fördelarna med AI-uppgraderade moduler inkluderar:

  • Minimal mänsklig intervention

AI-drivna system är de passande lösningarna i miljöerna, där mänskligt liv är mer sannolikt riskerat. Några exempel på sådana scenarier är rymdutforskning, försvarsoperation som bombsprutning, arbetsplatser som kännetecknas av intensiv värme, mineralbrytning etc.

  • Snabbare och noggrannare

Prestandan hos välutbildade AI-aktiverade applikationer minskar drastiskt chansen för mänskliga fel att krypa in. Dessa AI-versioner visade sig vara snabbare vid beräkningsdyra uppgifter, särskilt inom vetenskaplig forskning och tidskrävande uppgifter. De flesta rutinmässiga, triviala och repetitiva uppgifter kan automatiseras med korrekt AI-driven teknik för att förbättra driftseffektiviteten.

Utmaningar

I ovanstående avsnitt av Introduktion till artificiell intelligens har vi lärt oss om egenskaper, tillämpning och fördelar, så nu går vi vidare med utmaningarna med artificiell intelligens:

  • Behov av Massive Data Corpus

Generellt sett lär sig intelligenta system, innan de distribueras som en verklig lösning, en optimerad modell med hjälp av en stor mängd data under utbildning och validering. Tillgängligheten av enorma datamängder och förmågan att hantera den är de största begränsningarna för de konventionella systemen och mjukvaruapplikationerna att utvecklas när AI-aktiverade utgåvor. Behovet av sofistikerade modelleringstekniker som kan uppskatta modellparametrarna med hög precision med begränsade dataprover är överhängande.

  • Multimodala interaktioner

Effektiviteten och precisionen i perceptionbaserade igenkänningsapplikationer, som omfattar datorsynsmetoder, kan förbättras genom att utnyttja förmågan att tolka och bearbeta flera datalägen samtidigt. Detta möjliggör igenkänningsparadigmet för att idealiskt emulera mänsklig intelligens som fungerar i samband med olika sinnen som beröring, syn, hörsel etc.

  • Utöver mänsklig kontroll

Med AI-teknikens exceptionella förmåga att förstå och lära sig stora informationsbibliotek i snabbare takt finns det få hotande fall där en AI-ramverk fick emotionell kvotient och överträffade extremiteterna i mänskligt logiskt tänkande. I sådana oreglerade fall är det ovanliga beteendet om AI-system skulle leda till oåterkallelig katastrof.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide för Introduktion till artificiell intelligens. Här har vi diskuterat egenskaper, applikationer och fördelar med artificiell intelligens. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -

  1. Konstgjord intelligens vs mänsklig intelligens
  2. Karriärer inom konstgjord intelligens
  3. Maskininlärning vs konstgjord intelligens
  4. Business Intelligence vs Big Data
  5. Introduktion till artificiell intelligensverktyg
  6. Artificiell intelligensföretag
  7. Betydelsen av konstgjord intelligens
  8. Topp 6 jämförelser mellan CNN vs RNN
  9. Artificiell intelligens tekniker

Kategori:

Big Data