Einführung in die künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit, intelligente Maschinen zu entwerfen oder selbstlernende Softwareanwendungen zu entwickeln, die die Merkmale des menschlichen Geistes wie Denken, Problemlösen, Planen, optimale Entscheidungsfindung, sensorische Wahrnehmung usw. imitieren Das menschliche Handeln in Bezug auf die Entdeckung von Wissen erregte die Aufmerksamkeit von Unternehmen und Forschern auf der ganzen Welt, und in diesem Forschungsbereich wurden in den letzten zwei Jahrzehnten rasche Fortschritte erzielt. Lassen Sie uns in dieser Einführung in die künstliche Intelligenz im Detail vorankommen.

Hauptkomponenten und Merkmale der künstlichen Intelligenz

Im obigen Abschnitt haben wir uns mit der Einführung in die künstliche Intelligenz befasst. Im Folgenden werden nun die Komponenten oder Frameworks vorgestellt, die maßgeblich zur Implementierung verschiedener intelligenter Systeme beitragen:

1. Feature-Engineering

Der Vorgang des Identifizierens eines minimalen Satzes informativer Merkmale oder Attribute aus dem bereitgestellten Datensatz wird als Merkmalsextraktion bezeichnet. Die Leistung von maschinellen Lernprozessen kann verbessert werden, indem ein sinnvoller Satz von Funktionen richtig ausgewählt wird. Der effiziente Merkmalsextraktionsprozess gewährleistet

  1. Verringerung des Grads der Störung, Entropie genannt, während Datensätze anhand ausgewählter Merkmale klassifiziert werden. Mit anderen Worten, dieser optimale Satz von Merkmalen maximiert den Informationsgewinn.
  2. Keine Korrelation zwischen den Merkmalen, wodurch Unabhängigkeit und Minimalität des Merkmalssatzes erreicht werden. Dieses Ziel wird mit Techniken wie der Hauptkomponentenanalyse (PCA), dem Gram-Schmidt-Orthogonalisierungsprozess usw. erreicht.

2. Künstliche Neuronale Netze

Ein neuronales Netzwerk besteht aus gewichteten Verbindungen zwischen dem Satz von Rechenknoten in aufeinanderfolgenden Schichten. Die optimalen Gewichte von Verbindungen werden in der Lernphase abgeleitet, indem sie gemäß der gemeinsamen Strategie zum Verteilen von Gewichten und in Übereinstimmung mit der Rückmeldung, die von dem implementierten Rückwärtsausbreitungsalgorithmus empfangen wird, angepasst werden. Technisch berechnet jeder Knoten die gewichtete Summe der Werte, die an seine Eingabe weitergegeben werden. Die Kriterien für die Weiterleitung berechneter Werte an die nächste Ebene werden durch Aktivierungsfunktionen geregelt. Nach einer Reihe von Epochen, die Vorwärts- und Rückwärtsausbreitungsstufen, Gewichte und andere Netzwerkparameter bilden, laufen sie zu optimalen Werten zusammen und ergeben das am besten geeignete Modell. Die am häufigsten verwendeten künstlichen neuronalen Netze sind:

  1. Convolutional Neural Networks (CNN) faltet die empfangene Eingabe mit den erlernten räumlichen Filtern / Mustern, um Merkmale auf der Faltungsschicht zu identifizieren. Diese Signale werden an die nächsten Schichten weitergeleitet, die vollständig verbunden sind, um Erkennungsaufgaben auszuführen.
  2. Die Robustheit der Faltung gegenüber Translationsvariationen treibt die Erkennung oder Kennzeichnung von Merkmalen effektiv voran, und dieser Ansatz wird in Bilderkennungsanwendungen in großem Umfang verwendet.
  3. Recurrent Neural Networks (RNN) verwendet Long Term Short Memory (LTSM) zur intelligenten Schätzung unbekannter Werte aus der angegebenen Reihe vergangener Daten.

3. Tiefes Lernen

Die Deep-Learning-Architektur hat im Vergleich zu künstlichen neuronalen Netzen mehr versteckte Schichten zwischen der Eingabe- und der Ausgabeschicht. Diese architektonische Änderung erleichtert es dem Deep-Learning-Framework, eine automatische Merkmalsextraktion zusammen mit dem Klassifikationslernen durchzuführen. Diese Modelle verwenden überwachtes Lernen, um mit gut gekennzeichneten Datensätzen zu trainieren. Trotz der inhärenten Komplexität der Architektur mit zahlreichen verborgenen Schichten kann die Lernzeit des Modells durch die Verwendung von Hochleistungs-GPUs für paralleles Rechnen drastisch reduziert werden

Anwendungen der künstlichen Intelligenz

Wie wir bereits über die Einführung in die künstliche Intelligenz erfahren haben, diskutieren wir jetzt die Theorien und Methoden im Zusammenhang mit KI, die alle Bereiche revolutionierten, einschließlich Einzelhandel, Finanzen, Weltraumforschung, Gesundheitswesen, Unterhaltungselektronik, Automobile usw. Die Details für einige Anwendungen sind wie folgt:

  • Ethische Genbearbeitung

Die Idee einer personalisierten medizinischen Versorgung zur Behandlung von Krankheiten oder Störungen, die durch Genmutationen verursacht werden, wird durch genaues Verständnis der genetischen Blaupause des Patienten erreicht. Die Analyse zur Identifizierung der Reihenfolge der Nukleotide wird als Genomsequenzierung bezeichnet. Mit den Erkenntnissen aus der Genomsequenzierung könnten anfällige Mutationen identifiziert werden, um eine für den Patienten spezifische Behandlungslinie vorzuschreiben.

  • Intelligentes Katastrophenschutzsystem

Moderne Rettungssysteme verwenden KI-Drohnen, Roboter und Sensoren, um schnell genaue Informationen über das Ausmaß des Schadens, die genaue Position der gefangenen Opfer und topografische Details der Landschaft in Krisenzeiten zu erhalten. Intelligente Systeme helfen Rettungskräften dabei, die nächstgelegenen und sichersten Sammelpunkte zu identifizieren und gleichzeitig Menschen aus von Katastrophen betroffenen Gebieten zu evakuieren. Mit KI ausgestattete Katastrophenmanagementmodule stimulieren wirkungsvoll nachgemachte Katastrophenübungen, um potenziell gefährdete Standorte zu identifizieren, Vorsichtsmaßnahmen zu planen und die Ressourcenzuweisung nahtlos zu überwachen und zu steuern.

  • Empfehlungssysteme

Die besten Empfehlungssysteme identifizieren oder prognostizieren Benutzerpräferenzen für Elemente basierend auf dem Elementprofil und Rückschlüssen auf das Benutzerverhalten. Die Bereitschaft der Benutzer zu verschiedenen Elementen wird in der Utility-Matrix als Benutzer-Element-Paare dargestellt. Es gibt zwei Möglichkeiten, die Antwort der Benutzer auf Elemente zu ermitteln

  1. Inhaltsbezogene Empfehlungen verstehen das Interesse der Benutzer basierend auf den Bewertungen / Rückmeldungen einiger Artikel und schlagen ihnen ähnliche Artikel vor.
  2. Das gemeinsame Filtern konzentriert sich darauf, ähnliche Benutzer zu identifizieren und Elemente zu empfehlen, die von ähnlichen anderen Benutzern bevorzugt werden.

Mathematisch ist die dargestellte Nutzwertmatrix spärlich und der Empfehlungsalgorithmus zielt darauf ab, die unbekannten / fehlenden Einträge aus den wenigen bekannten Werten unter Verwendung von Clustering-Algorithmen und Matrixfaktorisierungsmethoden wie Singular Value Decomposition (SVD) usw. abzuleiten.

Vorteile der künstlichen Intelligenz

Wie wir bereits über die Einführung in die künstliche Intelligenz erfahren haben, informieren Sie uns über die Vorteile der künstlichen Intelligenz und die Vorteile der AI-aktualisierten Module:

  • Minimaler menschlicher Eingriff

KI-angetriebene Systeme sind die am besten geeigneten Lösungen in Umgebungen, in denen ein erhöhtes Risiko für Menschen besteht. Einige Beispiele für solche Szenarien sind die Erforschung des Weltraums, Verteidigungsoperationen wie das Entschärfen von Bomben, Arbeitsplätze, die durch starke Hitze gekennzeichnet sind, der Abbau von Mineralien usw.

  • Schneller und genauer

Die Leistung gut ausgebildeter KI-fähiger Anwendungen verringert die Wahrscheinlichkeit, dass sich menschliche Fehler einschleichen, drastisch. Diese KI-Versionen erwiesen sich bei rechenintensiven Aufgaben, insbesondere im Bereich der wissenschaftlichen Forschung, und bei zeitaufwändigen Aufgaben als schneller. Die meisten routinemäßigen, trivialen und sich wiederholenden Aufgaben können mit der richtigen KI-Technologie automatisiert werden, um die Betriebseffizienz zu verbessern.

Herausforderungen

Im obigen Abschnitt der Einführung in die künstliche Intelligenz haben wir die Eigenschaften, die Anwendung und die Vorteile kennengelernt. Jetzt beschäftigen wir uns mit den Herausforderungen der künstlichen Intelligenz:

  • Brauchen Sie für Massive Data Corpus

Im Allgemeinen lernen intelligente Systeme, bevor sie als reale Lösung eingesetzt werden, ein optimiertes Modell mithilfe einer großen Datenmenge während des Trainings und der Validierung. Die Verfügbarkeit großer Datenmengen und die Fähigkeit, damit umzugehen, sind die Haupteinschränkungen für die Entwicklung herkömmlicher Systeme und Softwareanwendungen zu AI-fähigen Editionen. Der Bedarf an ausgeklügelten Modellierungstechniken, mit denen die Modellparameter mit begrenzten Datenstichproben mit hoher Genauigkeit geschätzt werden können, steht unmittelbar bevor.

  • Multimodale Interaktionen

Die Effizienz und Präzision wahrnehmungsbasierter Erkennungsanwendungen, die Computer-Vision-Methoden umfassen, können verbessert werden, indem die Fähigkeit genutzt wird, mehrere Datenmodi gleichzeitig zu interpretieren und zu verarbeiten. Auf diese Weise kann das Erkennungsparadigma die menschliche Intelligenz ideal nachbilden, die mit verschiedenen Sinnen wie Berührung, Sehen, Hören usw. zusammenarbeitet.

  • Jenseits menschlicher Kontrolle

Mit der außergewöhnlichen Fähigkeit der KI-Technologie, riesige Informationsbibliotheken schneller zu verstehen und zu lernen, gibt es nur wenige bedrohliche Fälle, in denen ein KI-Framework einen emotionalen Quotienten gewonnen und die Extremitäten des menschlichen logischen Denkens übertroffen hat. In solchen unregulierten Fällen würde das ungewöhnliche Verhalten von KI-Systemen zu einer irreparablen Katastrophe führen.

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Dies war ein Leitfaden zur Einführung in die künstliche Intelligenz. Hier haben wir die Eigenschaften, Anwendungen und Vorteile der künstlichen Intelligenz erörtert. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -

  1. Künstliche Intelligenz gegen menschliche Intelligenz
  2. Karriere in der künstlichen Intelligenz
  3. Maschinelles Lernen vs. Künstliche Intelligenz
  4. Business Intelligence gegen Big Data
  5. Einführung in die Tools für künstliche Intelligenz
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  7. Bedeutung der künstlichen Intelligenz
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