Rakenna sopiva AI-järjestelmä ja kouluta se toimialakohtaisella datalla muotoillun ongelman ratkaisemiseksi
Kun ratkaistava ongelma ja tekoälyä (AI) koskevan järjestelmän vaatimukset on määritelty ja laadukkaat koulutustietojoukot on valmisteltu, seuraava vaihe on rakentaa ja kouluttaa AI-järjestelmä.
On olemassa useita erilaisia lähestymistapoja, joita voidaan käyttää AI-järjestelmän rakentamiseen ja kouluttamiseen riippuen ratkaistavasta ongelmasta ja järjestelmän vaatimuksista. Yleisiä lähestymistapoja ovat muun muassa:
- Ohjattu oppiminen: Tämä sisältää tekoälyjärjestelmän kouluttamisen merkityllä tietojoukolla, jossa oikea tuloste on annettu jokaiselle syötteelle. Tekoälyjärjestelmä oppii ennustamaan oikean tulosteen uusille syötteille koulutusdatassa tunnistettujen mallien ja suhteiden perusteella.
- Ohjaamaton oppiminen: Tämä edellyttää AI-järjestelmän kouluttamista merkitsemättömällä tietojoukolla ja järjestelmän sallimista tunnistaa dataan liittyvät kaavat ja suhteet itsenäisesti.
- Puoliohjattu oppiminen: Tämä tarkoittaa AI-järjestelmän kouluttamista osittain merkityllä datasetilla ja merkityn datan käyttämistä oppimisprosessin ohjaamiseen.
- Vahvistusoppiminen: Tämä sisältää AI-järjestelmän kouluttamisen kokeilemisen ja erehdyksen kautta antamalla palkkioita tai rangaistuksia tietyistä toimenpiteistä. AI-järjestelmä oppii maksimoimaan palkkionsa ajan myötä.
On tärkeää kouluttaa AI-järjestelmä ongelmanratkaisuun liittyvällä toimialakohtaisella datalla. Tämä varmistaa, että järjestelmä pystyy tarkasti ymmärtämään ja vastaamaan siihen erityiskontekstiin, jossa sitä käytetään.
Ota meihin yhteyttä jo tänään nähdäksesi, miten Telemus AI™:ta voidaan käyttää organisaatiossasi.