1. Διατύπωση προβλημάτων:
* Καθορίστε το πρόβλημα: Σαφώς διατυπώστε το στόχο, τις εισροές, τις εξόδους και τους περιορισμούς της εργασίας AI.
* Προσδιορίστε τα δεδομένα: Προσδιορίστε τον τύπο, τη μορφή και τη διαθεσιμότητα δεδομένων που απαιτούνται για την κατάρτιση και τη δοκιμή του συστήματος AI.
* Επιλέξτε την κατάλληλη αναπαράσταση: Επιλέξτε έναν κατάλληλο τρόπο για να αντιπροσωπεύσετε το πρόβλημα, τα συστατικά του και τις σχέσεις μεταξύ τους.
2. Επιλογή αλγορίθμου:
* Εποπτική μάθηση: Χρησιμοποιώντας τα ετικέτα δεδομένων για την εκπαίδευση ενός μοντέλου για την πρόβλεψη ενός συγκεκριμένου αποτελέσματος. Οι δημοφιλείς αλγόριθμοι περιλαμβάνουν:
* Γραμμική παλινδρόμηση: Για την πρόβλεψη των συνεχών τιμών.
* Λογιστική παλινδρόμηση: Για την πρόβλεψη δυαδικών αποτελεσμάτων.
* Δέντρα απόφασης: Για την οικοδόμηση μιας δομής που μοιάζει με δέντρο για την ταξινόμηση των δεδομένων.
* Μηχανές διάνυσμα υποστήριξης (SVMS): Για την εύρεση του βέλτιστου υπερπανικού για να διαχωρίσετε τα δεδομένα σε κλάσεις.
* νευρωνικά δίκτυα: Για σύνθετη αναγνώριση και πρόβλεψη προτύπων.
* Μάθημα μη εποπτείας: Μοτίβα μάθησης και δομές από μη επισημασμένα δεδομένα. Οι δημοφιλείς αλγόριθμοι περιλαμβάνουν:
* Αλγόριθμοι ομαδοποίησης: Ομαδοποίηση παρόμοιων σημείων δεδομένων μαζί.
* Μείωση των διαστάσεων: Μείωση του αριθμού των χαρακτηριστικών στα δεδομένα.
* Έγκριση κανόνων σύνδεσης: Ανακαλύπτοντας τις σχέσεις μεταξύ των στοιχείων δεδομένων.
* Μάθηση ενίσχυσης: Εκπαίδευση ενός πράκτορα για να μάθει από τις αλληλεπιδράσεις του με ένα περιβάλλον για να μεγιστοποιήσει μια ανταμοιβή.
3. Προεπεξεργασία δεδομένων:
* Καθαρισμός: Χειρισμός τιμών που λείπουν, υπερβολικές και ασυνέπειες.
* Μετασχηματισμός: Κλιμάκωση, εξομάλυνση και κωδικοποίηση δεδομένων για τη βελτίωση της απόδοσης του μοντέλου.
* Μηχανική χαρακτηριστικών: Δημιουργία νέων χαρακτηριστικών από τις υπάρχουσες για τη βελτίωση της ακρίβειας του μοντέλου.
4. Εκπαίδευση και αξιολόγηση μοντέλου:
* Δεδομένα διαχωρισμού: Διαχωρίστε τα δεδομένα στην κατάρτιση, την επικύρωση και τα σύνολα δοκιμών για την ανάπτυξη και την αξιολόγηση του μοντέλου.
* Συντονισμός υπερπαραμέτρου: Βελτιστοποίηση των παραμέτρων μοντέλου για την επίτευξη της βέλτιστης απόδοσης.
* μετρήσεις αξιολόγησης: Επιλέγοντας τις κατάλληλες μετρήσεις (ακρίβεια, ακρίβεια, ανάκληση, βαθμολογία F1, κλπ.) Για να μετρήσετε την απόδοση του μοντέλου.
5. Ανάπτυξη και συντήρηση:
* Ανάπτυξη του μοντέλου: Ενσωμάτωση του εκπαιδευμένου μοντέλου σε μια εφαρμογή ή ένα σύστημα.
* Παρακολούθηση και συντήρηση: Αξιολογώντας τακτικά την απόδοση του μοντέλου και την ενημέρωσή του ανάλογα με τις ανάγκες.
Πρόσθετες τεχνικές και εκτιμήσεις:
* Μηχανική μάθηση: Ένα υποσύνολο του AI που επικεντρώνεται στην κατασκευή αλγορίθμων που μπορούν να μάθουν από τα δεδομένα.
* βαθιά μάθηση: Ένας τύπος μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας τεχνητά νευρωνικά δίκτυα με πολλαπλά στρώματα για την εξαγωγή σύνθετων χαρακτηριστικών.
* Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP): Αντιμετωπίζοντας την ανθρώπινη γλώσσα, επιτρέποντας στο AI να κατανοήσει, να ερμηνεύσει και να δημιουργήσει κείμενο.
* Οράματα υπολογιστή: Επιτρέποντας στο AI να "δείτε" και να ερμηνεύετε εικόνες και βίντεο.
* ρομποτική: Συνδυάζοντας το AI με τη ρομποτική για τη δημιουργία έξυπνων μηχανών.
* Επεξήγηση: Κατανόηση του τρόπου με τον οποίο ένα μοντέλο AI καταλήγει στις αποφάσεις του.
* ηθικές εκτιμήσεις: Εξασφάλιση υπεύθυνης και ηθικής ανάπτυξης και χρήσης συστημάτων AI.
Συνοπτικά: Η επίλυση προβλημάτων AI απαιτεί συνδυασμό γνώσεων, δεξιοτήτων και εργαλείων. Οι συγκεκριμένες τεχνικές που χρησιμοποιούνται εξαρτώνται από τη φύση του προβλήματος και τα διαθέσιμα δεδομένα. Δεν υπάρχει προσέγγιση ενός μεγέθους και η συνεχής μάθηση και προσαρμογή είναι απαραίτητη για την επιτυχία στον τομέα αυτό.
Πνευματικά δικαιώματα © Γνώση Υπολογιστών Όλα τα δικαιώματα κατοχυρωμένα