+373 79 760-762
opencode.md@gmail.com
My Account
OpenCode.md LogoOpenCode.md Logo - Shadow

Modele deschise de Inteligență Artificială

Inteligența artificială cu Sursă Deschisă este aplicarea practicilor open source la dezvoltarea resurselor de Inteligență Artificială

Inteligența artificială (en. Artificial Intelligence, AI) este simularea proceselor inteligenței umane de către sisteme informatice.

De asemenea, AI se referă în linii mari la orice comportament asemănător omului afișat de o mașină sau sistem.

Inteligenţă artificială. Soluții cu Sursă Deschisă

Inteligenţă artificială. Prezentare generală

Reglamentul EU privind Inteligența Artificială

Soluții Open Source recomandate:

Inteligenţă artificială

Agricultură

Open Banking

Analitica web

Tehnologii AI cheie utilizate în dezvoltarea AI

  • Învățare automată (en. Machine Learning, ML)

    Tehnicile obișnuite de învățare automată includ regresia liniară, arbori de decizie, mașini vectori de suport și rețele neuronale.

  • Procesarea limbajului natural (en. Natural Language Processing, NLP)

    Procesarea limbajului natural folosește algoritmi de învățare profundă pentru a interpreta, înțelege și aduna sens din datele text.

  • Învățare profundă (en. Deep Learning, DL)

    Rețelele neuronale de deep learning formează nucleul tehnologiilor de inteligență artificială. Fiecare neuron artificial, sau nod, folosește calcule matematice pentru a procesa informații și pentru a rezolva probleme complexe. Această abordare de deep learning poate rezolva probleme sau automatiza sarcini care necesită în mod normal inteligență umană.

  • Viziune pe computer (en. Computer Vision)

    Unele aplicații de model generativ includ generarea de imagini, generarea de imagine în text, traducerea text în imagine, text în vorbire, generarea audio, generarea video, îmbunătățirea rezoluției imaginilor și video și generarea de date sintetice.

  • Modele generative (en. Generative Models)

    Unele aplicații de model generativ includ generarea de imagini, generarea de imagine în text, traducerea text în imagine, text în vorbire, generarea audio, generarea video, îmbunătățirea rezoluției imaginilor și video și generarea de date sintetice.

  • Recunoaștere a vorbirii (en. Speech recognition)

    Modelele de învățare profundă pot analiza vorbirea umană în ciuda diferitelor modele de vorbire, ton, ton, limbaj și accent.

  • Sistem expert (en. Expert Systems)

    Un sistem expert este un sistem de luare a deciziilor AI interactiv, fiabil, bazat pe computer, care utilizează fapte și euristici pentru a rezolva probleme complexe de luare a deciziilor. Inteligența și expertiza umană de cel mai înalt nivel rezolvă cele mai dificile probleme dintr-un anumit domeniu.

Ce este un algoritm AI?

Algoritmii AI sunt un set de instrucțiuni sau reguli care permit mașinilor să învețe, să analizeze date și să ia decizii pe baza acestor cunoștințe. Acești algoritmi pot îndeplini sarcini care necesită de obicei inteligență umană, cum ar fi recunoașterea modelelor, înțelegerea limbajului natural, rezolvarea problemelor și luarea de decizii.
În orice discuție despre algoritmii AI, este, de asemenea, important să subliniem valoarea utilizării datelor potrivite, mai degrabă decât atât de multe date, atunci când antrenați algoritmi.

Ce este un model AI?

Un model de inteligență artificială (AI) este un program antrenat pe un set de date (numit set de antrenament) pentru a recunoaște anumite tipuri de modele. Modelele AI folosesc diferite tipuri de algoritmi pentru a analiza și a studia aceste date cu scopul principal de a rezolva problemele de afaceri. Modelarea AI reproduce inteligența umană și este cea mai eficientă atunci când primește mai multe puncte de date.

În termeni simpli, un model AI este folosit pentru a face predicții sau decizii, iar un algoritm este logica prin care funcționează acel model AI.

Pașii inițiali pentru modelarea AI

  • Modelare

    După colectarea datelor de calitate, utilizatorul creează un model AI care reproduce inteligența umană și luarea deciziilor.

  • Instruire

    Utilizatorul furnizează seturile de date de calitate ale modelului AI. Datele au trei faze de procesare: instruire, validare și testare. Pe parcursul celor trei faze, modelul AI interpretează datele pentru a trage concluzii.

  • Inferență

    Înainte de acest pas, modelul AI trebuie să fie antrenat pe larg. Odată antrenat, utilizatorul oferă un set de date live și lansează modelul pentru utilizare practică.

Modele AI și învățare automată

Modelele de inteligență artificială pot automatiza luarea deciziilor, dar numai modelele activate cu învățarea (ML) automată își pot optimiza în mod autonom performanța în timp.

În timp ce toate modelele de învățare automată sunt inteligență artificială, nu toate modelele de inteligență artificială sunt învățare automată. Cele mai de bază modele AI sunt o serie de declarații dacă-atunci-altfel cu reguli programate în mod explicit de un cercetător de date. Astfel de modele sunt numite alternativ motoare de reguli, sisteme expert, grafice de cunoștințe sau AI simbolică.

Modelele de învățare automată folosesc IA statistică mai degrabă decât AI simbolică. În timp ce modelele AI bazate pe reguli trebuie programate în mod explicit, modelele de învățare automată sunt „antrenate” prin aplicarea bazelor lor matematice la un eșantion de set de date ale căror puncte de date servesc ca bază pentru previziunile viitoare ale modelului în lumea reală.

Categorii de modele de învățare automată:

  • Învățare supravegheată (en. Supervised learning)

    Este necesar un expert uman pentru a eticheta datele de antrenament. Oamenii de știință de date oferă algoritmilor date de antrenament etichetate și specifice. Datele eșantion definesc atât intrările, cât și ieșirile algoritmului. Comoditate – simplitate și ușurință a structurii. Un astfel de sistem este util atunci când se prezică un posibil set limitat de rezultate, când se împarte datele în categorii sau când se combină rezultatele altor doi algoritmi de învățare automată.

  • Învățare nesupravegheată (en. Unsupervised learning)

    Nu implică existența externă a răspunsurilor „corecte” sau „greșite” și, prin urmare, nu necesită etichetare. Acești algoritmi descoperă în mod independent modele inerente în seturile de date, grupează punctele de date în grupuri și fac predicții.

  • Învățare semi-supravegheată (en. Semi-supervised learning)

    Această metodă combină învățarea supravegheată și nesupravegheată. Această metodă se bazează pe utilizarea unei cantități mici de date etichetate și a unei cantități mari de date neetichetate pentru a antrena sistemele. În primul rând, datele etichetate sunt folosite pentru a antrena parțial un algoritm de învățare automată. După aceasta, algoritmul parțial antrenat etichetează datele neetichetate. Acest proces se numește pseudo-etichetare. Modelul este apoi reantrenat pe setul de date rezultat fără programare explicită.
    Avantajul acestei metode este că nu aveți nevoie de cantități mari de date etichetate. Acest lucru este util atunci când lucrați cu date, cum ar fi documente lungi, care ar dura prea mult timp uman pentru a le citi și eticheta.

  • Învățare de consolidare (en. Reinforcement learning)

    În învățarea prin întărire, modelul învață holistic, prin încercare și eroare, prin recompensarea sistematică a unui rezultat corect (sau pedepsirea unui rezultat incorect). Modelele de întărire sunt folosite pentru a informa ofertele în rețelele sociale, tranzacționarea algoritmică de acțiuni și chiar în mașinile cu conducere autonomă.

Sursa: