Konstrukt

Zgradite ustrezen sistem AI in ga usposobite s podatki, specifičnimi za domeno, za reševanje postavljene težave

Ko je problem, ki ga je treba rešiti, in zahteve sistema umetne inteligence (AI) definirani ter so pripravljeni visokokakovostni nabori učnih podatkov, je naslednji korak gradnja in usposabljanje sistema AI.

Obstaja več različnih pristopov, ki jih je mogoče uporabiti za gradnjo in usposabljanje sistema AI, odvisno od specifičnega problema, ki ga je treba rešiti, in zahtev sistema. Nekateri pogosti pristopi vključujejo:

1. Nadzorovano učenje: To vključuje usposabljanje sistema AI na označenem naboru podatkov, v katerem je za vsak vnos zagotovljen pravilen izhod. Sistem AI se nauči napovedati pravilen izhod za nove vnose na podlagi vzorcev in razmerij, ugotovljenih v učnih podatkih.
2. Nenadzorovano učenje: To vključuje usposabljanje sistema AI na nesoimenovanem naboru podatkov in omogočanje sistemu, da samostojno prepozna vzorce in razmerja v podatkih.
3. Nadzorovano učenje: To vključuje usposabljanje AI sistema na naboru podatkov, ki je delno označen, in uporabo označenih podatkov za usmerjanje procesa učenja.
4. Učenje s spodbujanjem: To vključuje usposabljanje sistema AI s poskusi in napakami, z zagotavljanjem nagrad ali kazni za določena dejanja. Sistem AI se nauči maksimirati svoje nagrade skozi čas.

Pomembno je, da se sistem AI usposobi na podatkih, specifičnih za domeno, ki so relevantni za problem, ki se rešuje. To zagotavlja, da je sistem sposoben natančno razumeti in se odzvati na specifični kontekst, v katerem bo uporabljen.

Stopite v stik z nami še danes, da vidite, kako lahko Telemus AI™ uporabite v vaši organizaciji.