Bumuo ng naaangkop na AI system at sanayin ito gamit ang domain-specific data upang lutasin ang formulated problem

Kapag ang problem na lulutasin at ang mga requirements ng artificial intelligence (AI) system ay na-define, at ang mga high-quality training datasets ay na-prepare na, ang susunod na hakbang ay i-build at i-train ang AI system.

Mayroong ilang iba't ibang diskarte na magagamit upang bumuo at sanayin ang isang AI system, depende sa partikular na problemang lulutasin at mga kinakailangan ng system. Kasama sa ilang karaniwang diskarte ang:

Supervised learning: Kabilang dito ang pagturo sa AI system sa isang may-label na dataset, kung saan ang tamang output ay ibinibigay para sa bawat input. Natututo ang AI system na hulaan ang tamang output para sa mga bagong input batay sa mga pattern at relasyong nakikita sa training data.
Hindi pinangangasiwang pag-aaral: Kabilang dito ang pagsasanay sa AI system sa isang unlabeled na dataset, at pagpapahintulot sa system na tukuyin ang mga pattern at relasyon sa data nang sarili nito.
Semi-supervised learning: Kabilang dito ang pag-train sa AI system sa isang dataset na bahagyang labeled, at paggamit ng labeled data upang gabayan ang proseso ng pag-aaral.
Reinforcement learning: Kabilang dito ang pagsasanay sa AI system sa pamamagitan ng trial and error, sa pamamagitan ng pagbibigay ng mga gantimpala o parusa para sa ilang partikular na aksyon. Natututo ang AI system na i-maximize ang mga gantimpala nito sa paglipas ng panahon.

Mahalagang i-train ang AI system sa domain-specific data na may kaugnayan sa problemang nilulutas. Tinitiyak nito na ang system ay makakatugon nang tumpak at makakaunawa sa partikular na konteksto kung saan ito gagamitin.

Makipag-ugnayan sa amin ngayon upang makita kung paano magagamit ang Telemus AI™ sa inyong organisasyon.