Postavit vhodný AI systém a trénovat ho s daty specifickými pro doménu k řešení formulovaného problému

Jakmile je definován problém, který má být vyřešen, a požadavky na systém umělé inteligence (AI), a jakmile jsou připraveny vysoce kvalitní trénovací datové sady, dalším krokem je sestrojení a trénování systému AI.

Existuje řada různých přístupů, které lze použít k vytvoření a trénování systému AI, v závislosti na konkrétním problému, který má být vyřešen, a požadavcích systému. Mezi běžné přístupy patří:

Učení s učitelem: To zahrnuje trénování systému AI na označené datové sadě, ve které je pro každý vstup poskytován správný výstup. Systém AI se učí předpovídat správný výstup pro nové vstupy na základě vzorů a vztahů identifikovaných v trénovacích datech.
Učení bez učitele: To zahrnuje trénování systému AI na neoznačené datové sadě a umožnění systému samostatně identifikovat vzory a vztahy v datech.
Polo-supervised learning: To zahrnuje trénování AI systému na datové sadě, která je částečně označena, a využití označených dat k vedení procesu učení.
Zpětnovazební učení: To zahrnuje trénování systému AI metodou pokusu a omylu, poskytováním odměn nebo trestů za určité akce. Systém AI se učí maximalizovat své odměny v průběhu času.

Je důležité trénovat systém AI na doménově specifických datech, která jsou relevantní k řešenému problému. To zajišťuje, že systém je schopen přesně porozumět specifickému kontextu, ve kterém bude použit, a reagovat na něj.

Kontaktujte nás ještě dnes, abyste zjistili, jak lze Telemus AI™ využít ve vaší organizaci.