Byggja hentugt AI-kerfi og þjálfa það með lénasértækum gögnum til að leysa tiltekið vandamál

Þegar vandamálið sem leysa á og kröfur kerfis byggt á gervigreind (AI) hafa verið skilgreind, og hágæða þjálfunargagnasöfn hafa verið undirbúin, er næsta skref að smíða og þjálfa AI-kerfið.

Það eru nokkrar mismunandi aðferðir sem hægt er að nota til að byggja og þjálfa AI kerfi, eftir því hvaða sérstöku vandamáli á að leysa og kröfum kerfisins. Nokkrar algengar aðferðir eru:

Leiðbeint lærdómur: Þetta felur í sér að þjálfa AI kerfið á merktum gagnasafni, þar sem rétt úttak er gefið upp fyrir hvert inntak. AI kerfið lærir að spá fyrir um rétt úttak fyrir ný inntak byggt á mynstrum og tengslum sem fundist hafa í þjálfunargögnunum.
Óstýrt nám: Þetta felur í sér að þjálfa AI-kerfið á ómerktum gagnasafni og láta kerfið sjálft finna mynstur og tengsl í gögnunum.
Hálfstýrt nám: Þetta felur í sér að þjálfa AI-kerfið á gagnasafni sem er að hluta til merkt og nota merktu gögnin til að leiðbeina námsferlinu.
Styrktarnám: Þetta felur í sér að þjálfa AI-kerfið með tilraunum og mistökum, með því að veita verðlaun eða refsingar fyrir ákveðnar aðgerðir. AI-kerfið lærir að hámarka verðlaun sín með tíma.

Það er mikilvægt að þjálfa AI kerfið á sviðssértæk gögn sem tengjast því vandamáli sem leyst er. Þetta tryggir að kerfið geti nákvæmlega skilið og brugðist við því tiltekna samhengi sem það verður notað í.

Hafðu samband í dag til að sjá hvernig hægt er að nota Telemus AI™ í stofnuninni þinni.