Изградете соодветен AI систем и тренирајте го со домен-специфични податоци за да го решите формулираниот проблем

Откако ќе бидат дефинирани проблемот што треба да се реши и барањата на системот за вештачка интелигенција (AI), и ќе бидат подготвени квалитетни множества на податоци за обука, следниот чекор е да се изгради и обучи AI системот.

Постојат голем број различни пристапи што може да се користат за изградба и обука на AI систем, во зависност од конкретниот проблем што треба да се реши и од барањата на системот. Некои вообичаени пристапи вклучуваат:

Надгледувано учење: Ова вклучува тренирање на AI системот на обележен сет на податоци, во кој за секој влез е обезбеден точниот излез. AI системот учи да го предвидува точниот излез за нови влезови врз основа на шемите и односите идентификувани во податоците за тренирање.
Надгледувано учење: Ова вклучува обука на AI системот на множество податоци без ознаки, и овозможување на системот самостојно да идентификува шеми и односи во податоците.
Полу-надгледувано учење: Ова вклучува обука на AI системот на множество податоци што е делумно етикетирано и користење на етикетираните податоци за да се води процесот на учење.
Учење со поткрепа: Ова вклучува обука на AI системот преку пробање и грешка, преку обезбедување награди или казни за одредени дејства. AI системот учи да ги максимизира своите награди со текот на времето.

Важно е да се обучи AI системот на податоци специфични за доменот кои се релевантни за проблемот што се решава. Ова осигурува дека системот е во состојба точно да разбере и да одговори на специфичниот контекст во кој ќе се користи.

Контактирајте не денес за да видите како Telemus AI™ може да се користи во вашата организација.