Sukurti tinkamą AI sistemą ir apmokyti ją su konkrečiai sričiai būdingais duomenimis suformuluotai problemai išspręsti
Kai išspręstina problema ir dirbtinio intelekto (AI) sistemos reikalavimai apibrėžti, o aukštos kokybės mokymo duomenų rinkiniai paruošti, kitas žingsnis yra sukurti ir apmokyti AI sistemą.
Yra daugybė skirtingų metodų, kurie gali būti naudojami AI sistemai kurti ir mokyti, priklausomai nuo konkrečios sprendžiamos problemos ir sistemos reikalavimų. Kai kurie įprasti metodai apima:
- Prižiūrimas mokymasis: Tai apima AI sistemos mokymą pažymėtu duomenų rinkiniu, kuriame kiekvienai įvesties vertei pateikiamas teisingas rezultatas. AI sistema išmoksta prognozuoti teisingą rezultatą naujoms įvestims remdamasi modeliais ir ryšiais, nustatytais mokymo duomenyse.
- Priežiūros be mokytojo mokymasis: Tai apima AI sistemos mokymą su nepažymėtu duomenų rinkiniu, leidžiant sistemai pačiai nustatyti duomenų modelius ir ryšius.
- Pusiau prižiūrimas mokymasis: Tai apima AI sistemos mokymą su duomenų rinkiniu, kuris iš dalies yra pažymėtas, ir pažymėtų duomenų naudojimą mokymosi procesui vadovauti.
- Stiprinamasis mokymasis: Tai apima AI sistemos mokymą bandymų ir klaidų keliu, teikiant atlygius arba baudas už tam tikrus veiksmus. AI sistema laikui bėgant išmoksta maksimizuoti savo atlygius.
Svarbu apmokyti AI sistemą su domenui būdingais duomenimis, kurie yra aktualūs sprendžiamai problemai. Tai užtikrina, kad sistema galėtų tiksliai suprasti ir reaguoti į konkrečią kontekstą, kuriame ji bus naudojama.
Susisiekite su mumis šiandien, kad pamatytumėte, kaip Telemus AI™ gali būti naudojamas jūsų organizacijoje.