Искусственный интеллект появляется в каждой отрасли и в каждом процессе, будь то производство, маркетинг, хранение или логистика. Существует множество примеров применения искусственного интеллекта в реальном мире. Это и технические варианты использования, такие как автоматизация человеческого труда и роботизация процессов, и базовые приложения. Вы увидите ИИ в поисковых системах, картах и навигации, текстовых редакторах и многом другом. Но задумывались ли вы когда-нибудь о том, как работают эти машины? Системы искусственного интеллекта работают на основе алгоритмов, но не все алгоритмы ИИ одинаковы. Если вы поймете, как работают алгоритмы ИИ, вы сможете облегчить свои бизнес-процессы, сэкономив часы ручной работы. В этой статье мы рассмотрим типы алгоритмов ИИ, принцип их работы и способы обучения ИИ для достижения наилучших результатов.
Что такое алгоритмы искусственного интеллекта?
Алгоритмы ИИ — это инструкции, которые позволяют машинам анализировать данные, выполнять задачи и принимать решения. Это подмножество машинного обучения, которое позволяет компьютерам обучаться и работать самостоятельно. Все задачи, которые выполняет ИИ, работают по определенным алгоритмам. Начиная с включения системы и заканчивая просмотром интернет-страниц, алгоритмы ИИ работают с другими алгоритмами машинного обучения для выполнения каждой задачи. Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения позволяют компьютерам предсказывать закономерности, оценивать тенденции, рассчитывать точность и оптимизировать процессы.
.
Как работают алгоритмы искусственного интеллекта?
Алгоритмы ИИ работают таким образом: они выявляют закономерности, распознают поведение и дают машинам возможность принимать решения. Допустим, вы говорите своему голосовому помощнику, например Alexa или Google Home, чтобы он передавал вашу любимую музыку. Алгоритм искусственного интеллекта, на котором он основан, сначала распознает и запоминает ваш голос, знакомится с вашим музыкальным выбором, а затем запоминает и воспроизводит вашу самую проигрываемую музыку, просто признав ее. Аналогичным образом, инструменты для редактирования контента с искусственным интеллектом работают на основе таких алгоритмов, как модели генерации естественного языка (NLG) и обработки естественного языка (NLP), которые следуют определенным правилам и шаблонам для достижения желаемых результатов. Это не ракетостроение, а простая формула: «Чем больше вы учитесь, тем больше вы растете». Когда вы снабжаете компьютерные системы богатыми данными, алгоритмы используют их для получения знаний и более эффективного выполнения задач. На самом базовом уровне алгоритм ИИ собирает данные для обучения, а затем использует их для модификации своих знаний. Затем он использует эти знания для выполнения задач и повышения точности.
Типы алгоритмов искусственного интеллекта
Как в математических расчетах есть различные формулы, дающие один и тот же результат, так и в алгоритмах ИИ. Разные сценарии использования в бизнесе имеют разные алгоритмы и категории. Например, алгоритм, используемый в различных чат-ботах, отличается от алгоритма, используемого при разработке самодвижущихся автомобилей. Существует три основных алгоритма ИИ, под которые подпадают сотни других алгоритмов: контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением. Разница заключается в том, как их обучают и как они функционируют.
1. Алгоритмы контролируемого обучения
Первый наиболее популярный вид алгоритмов — алгоритм контролируемого обучения. Он предполагает обучение модели на помеченных данных, чтобы делать прогнозы или классифицировать новые и невидимые данные. Название «контролируемый» означает работу под наблюдением обучающих наборов. Он работает просто, используя желаемый выход для кросс-валидации с заданными входами и обучаясь с течением времени. Этот алгоритм обучения создается под наблюдением команды экспертов и специалистов по исследованию данных, которые тестируют и проверяют его на наличие ошибок. Разработчики тренируют данные для достижения максимальной производительности, а затем выбирают модель с наибольшей отдачей. Алгоритмы контролируемого обучения чаще всего решают задачи классификации и регрессии. Примерами таких алгоритмов являются нейронные сети, деревья решений, линейная регрессия Random Forest, регрессия временных рядов и логистическая регрессия.
Примеры использования: Маркетологи используют этот алгоритм искусственного интеллекта для прогнозирования продаж по времени, определения настроения покупателей, отслеживания котировок акций и т. д. Другие примеры использования алгоритмов с супервизией — распознавание текста, категоризация объектов и обнаружение спама.
Что нам нравится: Супервизорное обучение создает и обучает алгоритм в масштабируемой манере. Для организаций это экономит ручную работу сотрудников и создает персонализированный опыт. Хорошая сторона этого алгоритма — простой процесс, обеспечивающий высокие результаты и точные выводы.
2. Алгоритмы обучения без контроля
Неконтролируемое обучение использует немаркированные данные для питания и обучения алгоритмов. В то время как контролируемое обучение имеет заранее определенные классы, неконтролируемое обучение тренируется и развивается путем выявления закономерностей и формирования кластеров в заданном наборе данных. Проще говоря, контролируемое обучение происходит под наблюдением человека, в то время как неконтролируемое — нет. Алгоритм ненаблюдаемого обучения использует необработанные данные для выявления закономерностей и корреляций, извлекая наиболее важные сведения. Наиболее яркими примерами неконтролируемого обучения являются уменьшение размерности и кластеризация, целью которых является создание кластеров из определенных объектов.
Примеры использования: Кластеризация и сокращение данных находят широкое применение в биологии, химии и добыче данных. В маркетинге и бизнесе неконтролируемое обучение лучше всего использовать для сегментации клиентов — понимания групп покупателей и их поведения.
Неконтролируемое обучение находит применение в генетике и ДНК, обнаружении аномалий, визуализации и извлечении признаков в медицине. Даже Google использует неконтролируемое обучение для категоризации и отображения персонализированных новостей для читателей. Сначала компания собирает миллионы новостей по различным темам. Затем поисковая система с помощью кластерного анализа задает параметры и классифицирует их по частоте, типам, предложениям и количеству слов. Генеративный ИИ создает шаблоны и структуры с помощью нейронных сетей. Однако он не ограничивается использованием только этого подхода. Она использует различные модели обучения (например, неконтролируемое и полуконтролируемое обучение) для обучения и преобразования неструктурированных данных в базовые модели.
Что нам нравится: Алгоритмы неконтролируемого обучения обнаруживают скрытые паттерны и структуры в данных, облегчая неконтролируемое обучение признаков и обнаружение аномалий. Самое приятное, что для этого не требуется никаких маркированных данных, что, в свою очередь, оказывается более выгодным.
3. Обучение с применением подкрепления
Обучение с подкреплением работает так же, как и у людей. Алгоритм тренируется и учится у окружающей среды, получает обратную связь в виде поощрений или наказаний, чтобы в итоге скорректировать свои действия на основе обратной связи.
Обучение с подкреплением — это непрерывный цикл обратной связи и выполняемых действий. Цифровой агент помещается в среду для обучения, получая обратную связь в виде вознаграждения или наказания. На протяжении всего процесса агент пытается принять решение и получить желаемый результат, что является основой обратной связи. Если обратная связь получена в виде вознаграждения, агент повторяет и использует ту же тактику в следующем цикле, улучшая свое поведение. Примерами обучения с подкреплением являются Q-обучение, глубокие адверсарные сети, поиск на деревьях Монте-Карло (MCTS) и асинхронные акторно-критические агенты (A3C).
Примеры использования: Обучение с подкреплением — это широко используемый алгоритм, который находит применение в маркетинге, здравоохранении, игровых системах, управлении дорожным движением и обработке изображений. Даже Netflix использует обучение с применением подкрепления, чтобы рекомендовать сериалы своим пользователям и обеспечивать персонализацию. Amazon получает 35 % покупок от рекомендаций, сделанных с помощью обучения на основе подкрепления.
Что нам нравится: Принцип обучения с подкреплением заключается в принятии решений. Благодаря системе поощрений и наказаний алгоритм совершает меньше ошибок на поздних этапах. После этого он действует по определенной схеме в зависимости от полученного вознаграждения или числового счета.
Советы по обучению искусственного интеллекта
Успех ваших алгоритмов искусственного интеллекта в основном зависит от процесса обучения и частоты его проведения. Не зря гигантские технологические компании тратят миллионы на подготовку своих алгоритмов ИИ. Однако стоимость обучения ИИ весьма значительна. Например, обучение крупной модели ИИ, такой как GPT-3, обошлось в 4 миллиона долларов, как сообщает CNBC. Даже алгоритм, на котором основана рекомендательная система Netflix, стоил около 1 миллиона долларов. В конце концов, это самая существенная часть жизненного цикла вашей системы ИИ. Процессы и лучшие практики обучения алгоритма ИИ могут немного отличаться для разных алгоритмов.
Вот лучшие советы по обучению и внедрению алгоритмов искусственного интеллекта.
Определите варианты использования.
Основой для создания и обучения модели искусственного интеллекта является проблема, которую вы хотите решить. Учитывая ситуацию, вы можете легко определить, какой тип данных нужен этой модели ИИ. Пищевому гиганту McDonald’s требовалось решение для создания цифровых меню с переменными ценами в режиме реального времени. Когда клиент делает заказ, цена каждого продукта будет зависеть от погодных условий, спроса и расстояния. Еще один случай использования искусственного интеллекта — рекомендации на основе заказа. Допустим, кто-то делает заказ на салат. ИИ-модель обнаруживает и предлагает добавить к блюду полезный напиток. Очень важно увидеть, как ваши коллеги или конкуренты используют алгоритмы искусственного интеллекта для решения проблем, чтобы лучше понять, как это сделать и вам.
Соберите и подготовьте данные.
Системам искусственного интеллекта данные нужны для процветания и роста так же, как человеку воздух. Необходимым условием для обучения алгоритма ИИ является сбор и подготовка данных. Под данными мы подразумеваем исходные данные, которые будут использоваться в качестве основы для обучения алгоритма ИИ. Большинство организаций, использующих алгоритмы искусственного интеллекта, полагаются на эти необработанные данные для подпитки своих цифровых систем. Компании применяют такие методы сбора данных, как веб-скраппинг и краудсорсинг, а затем используют API для извлечения и использования этих данных. Но простого сбора данных недостаточно. Следующий важный шаг — предварительная обработка и подготовка данных, которая включает в себя очистку и форматирование исходных данных. Instagram использует процесс интеллектуального анализа данных, предварительно обрабатывая полученные данные с учетом поведения пользователя и отправляя рекомендации на основе отформатированных данных.
Выберите модель искусственного интеллекта.
Разработчикам приходится выбирать модель в зависимости от типа имеющихся данных — ту, которая может эффективно решить их проблемы на практике. По данным Oberlo, около 83 % компаний уделяют особое внимание пониманию алгоритмов ИИ. Выбор модели зависит от того, есть ли у вас меченые, не меченые данные или данные, которые можно использовать для получения обратной связи от среды. Однако архитектуру модели ИИ определяют и другие факторы. Выбор модели ИИ также зависит от:
- Размер и структура данных.
- Сложность имеющегося набора данных.
- Желаемый уровень точности.
Исходя из этих факторов и типа решаемой задачи, существуют различные модели ИИ, такие как линейная регрессия, деревья принятия решений, Naive Bayes, Random Forest, нейронные сети и другие. Так, если задача связана с обработкой изображений и идентификацией объектов, то лучшим выбором модели ИИ будут конволюционные нейронные сети (CNN).
Обучите свою модель искусственного интеллекта.
Основа алгоритма искусственного интеллекта зависит от обучения, тестирования и проверки набора данных. Таким образом, это самый важный шаг в обучении алгоритма ИИ. Первый этап — это процесс начального обучения. Подготовленные данные поступают в модель, чтобы проверить ее на наличие отклонений и выявить потенциальные ошибки. Преобладающей ошибкой в модели искусственного интеллекта является чрезмерная подгонка. Это означает, что ошибка возникает, когда конкретный обученный набор данных становится слишком смещенным. Один из примеров чрезмерной подгонки можно увидеть на примере самоуправляемых автомобилей с определенным набором данных. Автомобили лучше работают в ясную погоду и на дорогах, поскольку они были больше обучены на этом наборе данных. Как следствие, автомобили не справляются с управлением в экстремальных погодных условиях и в местах скопления людей. При получении нового набора данных модель ИИ не сможет его распознать. Последующими этапами процесса обучения являются проверка и тестирование. В то время как на этапе проверки данные проверяются и оцениваются до того, как они переходят в финальную стадию, на этапе тестирования наборы данных и их функциональные возможности реализуются в реальных приложениях. Этап тестирования — это когда снимаются колеса, и модель анализируется на предмет того, как она работает в реальном мире, используя неструктурированные данные. Если он не справляется и не выдает нужных результатов, алгоритм ИИ возвращается на этап обучения, и процесс повторяется до тех пор, пока он не даст удовлетворительные результаты.
Измеряйте и отслеживайте результаты.
Итоговый тест — это основа для отслеживания вашей модели ИИ. Для получения результатов алгоритмы ИИ измеряются с помощью специальных метрик. Рассчитайте соответствующие показатели оценки, такие как точность, прецизионность, отзыв, F1 или средняя квадратичная ошибка, в зависимости от типа вашей задачи. Установите цель или пороговое значение для каждой метрики, чтобы определить результаты. Если результаты неудовлетворительны, проведите итерации и доработайте свой алгоритм, основываясь на данных, полученных в результате мониторинга и анализа. Всегда тестируйте свой алгоритм в различных условиях и доводите его до совершенства.
Начало работы
Ожидается, что к 2030 году объем инвестиций в искусственный интеллект вырастет в двадцать раз — со 100 миллиардов долларов до 2 триллионов долларов. Каждому бизнесу, независимо от его размера, необходим алгоритм искусственного интеллекта, чтобы повысить эффективность работы и использовать преимущества технологий.