Կառուցել համապատասխան AI համակարգ և այն մարզել տիրույթին հատուկ տվյալներով՝ ձևակերպված խնդիրը լուծելու համար
Այն բանից հետո, երբ լուծվելիք խնդիրը և արհեստական բանականության (AI) համակարգի պահանջները սահմանվեն, և պատրաստվեն բարձրորակ ուսուցման տվյալների բազաներ, հաջորդ քայլը AI համակարգի կառուցումն ու ուսուցումն է:
Կան մի շարք տարբեր մոտեցումներ, որոնք կարող են կիրառվել AI համակարգ կառուցելու և մարզելու համար՝ կախված լուծվելիք կոնկրետ խնդրից և համակարգի պահանջներից: Որոշ սովորական մոտեցումներ ներառում են՝
- Վերահսկվող ուսուցում. Սա ներառում է AI համակարգի մարզումը պիտակավորված տվյալների բազայի վրա, որում յուրաքանչյուր մուտքի համար տրամադրվում է ճիշտ արդյունքը: AI համակարգը սովորում է կանխատեսել ճիշտ արդյունքը նոր մուտքերի համար՝ հիմնված ուսուցման տվյալներում բացահայտված օրինաչափությունների և կապերի վրա:
- Չվերահսկվող ուսուցում. Սա ներառում է AI համակարգի ուսուցում չպիտակավորված տվյալների բազայի վրա և համակարգին թույլ տալը ինքնուրույն բացահայտել օրինաչափություններն ու կապերը տվյալներում։
- Կիսավերահսկվող ուսուցում. Սա ներառում է AI համակարգի ուսուցում մասամբ պիտակավորված տվյալների բազայի վրա և պիտակավորված տվյալների օգտագործումը՝ ուսուցման գործընթացը ուղղորդելու համար:
- Ուժեղացման ուսուցում. Սա ներառում է AI համակարգի ուսուցում փորձարկման և սխալման միջոցով՝ որոշակի գործողությունների համար պարգևներ կամ պատիժներ տրամադրելով: AI համակարգը սովորում է ժամանակի ընթացքում առավելագույնի հասցնել իր պարգևները:
Կարևոր է մարզել AI համակարգը տվյալ ոլորտին հատուկ տվյալների վրա, որոնք վերաբերում են լուծվող խնդրին: Սա ապահովում է, որ համակարգը կարողանա ճշգրիտ հասկանալ և արձագանքել այն հատուկ համատեքստին, որում այն կկիրառվի:
Կապվեք մեզ հետ այսօր՝ տեսնելու, թե ինչպես Telemus AI™-ը կարող է կիրառվել ձեր կազմակերպությունում: