Vybudovať vhodný systém AI a trénovať ho s dátami špecifickými pre danú doménu, aby sa vyriešil formulovaný problém

Po tom, čo bol definovaný problém, ktorý sa má vyriešiť, a požiadavky systému umelej inteligencie (AI) a boli pripravené vysokokvalitné tréningové súbory dát, ďalším krokom je vytvoriť a natrénovať systém AI.

Existuje množstvo rôznych prístupov, ktoré možno použiť na vytvorenie a trénovanie systému AI, v závislosti od konkrétneho problému, ktorý sa má vyriešiť, a od požiadaviek systému. Medzi bežné prístupy patria:

Učenie s učiteľom: To zahŕňa trénovanie systému AI na označenom súbore údajov, v ktorom je pre každý vstup poskytnutý správny výstup. Systém AI sa učí predpovedať správny výstup pre nové vstupy na základe vzorov a vzťahov identifikovaných v tréningových údajoch.
Učenie bez dozoru: To zahŕňa trénovanie systému AI na neoznačenom súbore údajov a umožnenie systému samostatne identifikovať vzory a vzťahy v údajoch.
Polonadzorované učenie: To zahŕňa trénovanie systému AI na súbore údajov, ktorý je čiastočne označený, a použitie označených údajov na usmerňovanie procesu učenia.
Posilňovacie učenie: To zahŕňa trénovanie AI systému metódou pokusu a omylu poskytovaním odmien alebo trestov za určité akcie. AI systém sa učí maximalizovať svoje odmeny v priebehu času.

Je dôležité trénovať systém AI na doménovo špecifických údajoch, ktoré sú relevantné pre riešený problém. Tým sa zabezpečí, že systém bude schopný presne pochopiť a reagovať na konkrétny kontext, v ktorom sa bude používať.

Kontaktujte nás ešte dnes, aby ste videli, ako možno Telemus AI™ využiť vo vašej organizácii.