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

Открытые модели Искусственного Интеллекта

Искусственный интеллект с открытым исходным кодом — это применение методов открытого исходного кода для разработки ресурсов искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) (en. Artificial Intelligence, AI) — это моделирование процессов человеческого интеллекта с помощью компьютерных систем.

Кроме того, ИИ в широком смысле относится к любому человеческому поведению, демонстрируемому машиной или системой.

Искусственный интеллект. Решения с открытым исходным кодом

Искусственный интеллект. Обзор

Рекомендуемые решения Open Source:

Искуственный интеллект

Сельское хозяйство

Открытый банкинг

Веб Аналитика

Ключевые технологии искусственного интеллекта

  • Машинное обучение (en. Machine Learning, ML)

    Распространенные методы машинного обучения включают линейную регрессию, деревья решений, машины опорных векторов и нейронные сети.

  • Обработка естественного языка (en. Natural Language Processing, NLP)

    Обработка естественного языка использует алгоритмы глубокого обучения для интерпретации, понимания и извлечения смысла из текстовых данных.

  • Глубокое обучение (en. Deep Learning, DL)

    Нейронные сети глубокого обучения составляют основу технологий искусственного интеллекта. Каждый искусственный нейрон или узел использует математические вычисления для обработки информации и решения сложных задач. Этот подход глубокого обучения может решать проблемы или автоматизировать задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.

  • Компьютерное зрение (en. Computer Vision)

    Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам и системам извлекать значимую информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных данных.

  • Генеративные модели (en. Generative Models)

    Некоторые приложения генеративных моделей включают генерацию изображений, генерацию изображения в текст, перевод текста в изображение, преобразование текста в речь, генерацию звука, генерацию видео, повышение разрешения изображений и видео, а также генерацию синтетических данных.

  • Распознавание речи (en. Speech recognition)

    Модели глубокого обучения могут анализировать человеческую речь, несмотря на различные модели речи, высоту тона, тон, язык и акцент.

  • Экспертные системы (en. Expert Systems)

    Экспертная система — это интерактивная, надежная компьютерная система принятия решений с использованием искусственного интеллекта, которая использует факты и эвристику для решения сложных задач принятия решений. Человеческий интеллект и опыт высочайшего уровня решают самые сложные проблемы в конкретной области.

Что такое алгоритм ИИ?

Алгоритмы ИИ — это набор инструкций или правил, которые позволяют машинам учиться, анализировать данные и принимать решения на основе этих знаний. Эти алгоритмы могут выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как распознавание закономерностей, понимание естественного языка, решение проблем и принятие решений.
При любом обсуждении алгоритмов ИИ важно также подчеркивать ценность использования правильных данных, а не столько количества данных при обучении алгоритмов.

Что такое модель ИИ?

Модель искусственного интеллекта (ИИ) — это программа, обученная на наборе данных (называемом обучающим набором) для распознавания определенных типов шаблонов. В моделях ИИ используются различные типы алгоритмов для анализа и изучения этих данных с главной целью решения бизнес-задач. Моделирование ИИ копирует человеческий интеллект и наиболее эффективно, когда оно получает несколько точек данных.

Проще говоря, модель ИИ используется для прогнозирования или принятия решений, а алгоритм — это логика, согласно которой работает эта модель ИИ.

Первые шаги к моделированию ИИ

  • Моделирование

    После сбора качественных данных пользователь создает модель искусственного интеллекта, которая воспроизводит человеческий интеллект и процесс принятия решений.

  • Обучение

    Пользователь предоставляет наборы данных о качестве модели ИИ. Данные проходят три этапа обработки: обучение, проверка и тестирование. На протяжении трех этапов модель ИИ интерпретирует данные, чтобы сделать выводы.

  • Выводы

    Перед этим шагом модель ИИ необходимо тщательно обучить. После обучения пользователь предоставляет набор данных в реальном времени и запускает модель для практического использования.

Модели искусственного интеллекта и машинное обучение

Модели искусственного интеллекта могут автоматизировать принятие решений, но только модели, поддерживающие машинное обучение (ML), способны со временем автономно оптимизировать свою производительность.

Хотя все модели машинного обучения являются искусственным интеллектом, не все модели искусственного интеллекта связаны с машинным обучением. Самые элементарные модели ИИ представляют собой серию операторов «если-то-иначе» с правилами, явно запрограммированными специалистом по данным. Такие модели альтернативно называются механизмами правил, экспертными системами, графами знаний или символическим ИИ.

Модели машинного обучения используют статистический ИИ, а не символический ИИ. В то время как модели искусственного интеллекта, основанные на правилах, должны быть явно запрограммированы, модели машинного обучения «обучаются» путем применения их математических основ к выборочному набору данных, точки данных которого служат основой для будущих прогнозов модели в реальном мире.

Категории моделей Машинного Обучения:

  • Контролируемое обучение (en Supervised learning)

    Требуется эксперт-человек для маркировки данных обучения. Специалисты по работе с данными предоставляют алгоритмам помеченные и определенные обучающие данные. Демонстрационные данные определяют как входные данные, так и выходные данные алгоритма.  Удобство — простота и легкость структуры. Такая система полезна при прогнозировании возможного ограниченного набора результатов, разделении данных на категории или объединении результатов двух других алгоритмов машинного обучения.

  • Неконтролируемое обучение (en. Unsupervised learning)

    Не предполагает внешнего существования «правильных» или «неправильных» ответов и, следовательно, не требует маркировки. Эти алгоритмы самостоятельно обнаруживают присущие закономерности в наборах данных, группируют точки данных в группы и позволяют делать прогнозы.

  • Полуконтролируемое обучение (en. Semi-supervised learning)

    Этот метод сочетает в себе обучение с учителем и без него. Этот метод основан на использовании небольшого количества размеченных данных и большого количества неразмеченных данных для обучения систем. Сначала размеченные данные используются для частичного обучения алгоритма машинного обучения. После этого частично обученный алгоритм сам размечает неразмеченные данные. Этот процесс называется псевдомаркировкой. Затем модель переобучается на результирующем наборе данных без явного программирования.
    Преимущество этого метода в том, что вам не требуются большие объемы размеченных данных. Это удобно при работе с такими данными, как длинные документы, чтение и маркировка которых отнимает слишком много времени у человека.

  • Обучение с подкреплением (en. Reinforcement learning)

    При обучении с подкреплением модель обучается целостно, методом проб и ошибок посредством систематического вознаграждения за правильный результат (или наказания за неправильный результат). Модели подкрепления используются для информирования о предложениях в социальных сетях, алгоритмической торговле акциями и даже в беспилотных автомобилях.

Источник: