人工智能算法:它们是什么以及它们如何工作?

人工智能算法:它们是什么以及它们如何工作?
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在关于 ChatGPT、Bard 和其他生成式大型语言模型 (LLM) 的炒作和歇斯底里中,值得回顾一下人工智能算法的范围及其用途。 毕竟,许多“传统”机器学习算法几十年来一直在解决重要问题,而且它们仍然很强大。

现在的公司如果拒绝采用人工智能和机器学习,就会面临被淘汰的风险。 这是因为人工智能算法可以帮助锐化决策、实时做出预测,并通过自动化关键业务工作流程来节省公司的时间。 它们可以改善客户服务、激发新想法并带来其他商业利益。

然而,只有当组织了解人工智能算法的工作原理、知道哪种类型最适合当前问题并采取措施最大限度地降低人工智能风险时,这才有效。 人工智能系统运行在算法上,但并非每个人工智能算法都是相同的。 通过了解人工智能算法的工作原理,您可以简化业务流程,节省手动工作时间。

什么是人工智能算法?

人工智能算法是一组指令或规则,使机器能够学习、分析数据并根据这些知识做出决策。 这些算法可以执行通常需要人类智能的任务,例如识别模式、理解自然语言、解决问题和决策。

人工智能执行的所有任务都基于特定算法。 从打开系统到浏览互联网,人工智能算法与其他机器学习算法一起执行和完成每项任务。 人工智能和机器学习算法使计算机能够预测模式、评估趋势、计算准确性和优化流程。

在任何关于人工智能算法的讨论中,重要的是还要强调使用正确数据的价值,而不是算法训练中的数据量。 我们将深入探讨为什么质量数据测试如此重要。 话虽如此,以下是一些常见的人工智能算法及其用例。

人工智能算法如何工作?

人工智能算法的工作原理是识别模式、识别行为并赋予机器做出决策的能力。

例如,如果您告诉 Alexa 或 Google Home 等语音助手播放您最喜欢的音乐。 人工智能算法将首先识别并记住您的声音,熟悉您选择的音乐,然后只需确认即可记住并播放您最常播放的音乐。 同样,人工智能内容编辑器工具适用于自然语言生成 (NLG) 和自然语言处理 (NLP) 模型等算法,这些算法遵循特定的规则和模式来实现所需的结果。

这不是火箭科学,而是一个简单的公式:“你学得越多,你成长得就越多。”

当您为计算机系统提供丰富的数据时,算法会使用它来获取知识并更有效地执行任务。 在最基本的层面上,人工智能算法收集数据进行训练,然后用它来修改其知识。 接下来,它使用这些知识来完成任务并提高准确性。

AI算法中使用的技术

人工智能算法中广泛使用了多种技术,包括:

自然语言处理

NLP 是人工智能的一个领域,处理计算机和人类语言之间的交互。 NLP 技术使机器能够理解、解释和生成文本和口头形式的人类语言。

常见的 NLP 技术包括情感分析、命名实体识别和机器翻译。

机器识别

机器学习是人工智能的一个子集,是训练人工智能算法的最流行的方法。 机器学习使用统计方法使机器能够从数据中学习,而无需显式编程。 如上所述,机器学习算法可大致分为三种类型:监督学习、无监督学习和强化学习。

常见的机器学习技术包括线性回归、决策树、支持向量机和神经网络。

深入学习

深度学习是机器学习的一个子集,涉及使用多层人工神经网络来学习大量数据中的复杂模式。 它在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等广泛应用中取得了成功。

流行的深度学习技术包括卷积神经网络和循环神经网络。

AI算法的类型

人工智能算法主要分为三种类型。

监督学习算法

在监督学习中,算法从标记数据集中学习,其中输入数据与正确的输出相关联。 该方法用于分类和回归问题(例如线性回归、时间序列回归和逻辑回归)等任务。 监督学习用于各种应用,例如图像分类、语音识别和情感分析。

监督学习算法的例子包括决策树、支持向量机和神经网络。

无监督学习算法

无监督学习是一个快速发展的领域,部分原因是新的生成人工智能技术,算法通过识别数据中的模式、相关性或集群来从未标记的数据集中学习。 这种方法通常用于聚类、降维和异常检测等任务。 无监督学习用于各种应用,例如客户分割、图像压缩和特征提取。

无监督学习算法的示例包括 k 均值聚类、主成分分析 (PCA) 和自动编码器。

强化学习算法

在强化学习中,算法通过与环境交互、接收奖励或惩罚形式的反馈并调整其行为以最大化累积奖励来学习。 这种方法通常用于游戏、机器人和自动驾驶汽车等任务。

强化学习算法的例子包括 Q-learning、SARSA(状态-动作-奖励-状态-动作)和策略梯度。

AI 算法的用例

人工智能算法在所有行业都有大量应用,可以肯定地说,人工智能在商业中几乎无处不在。

以下是人工智能影响范围的一些例子:

金融

人工智能用于欺诈检测、信用评分、算法交易和财务预测。 在金融领域,人工智能算法可以分析大量金融数据,以识别可能表明欺诈活动的模式或异常情况。 人工智能算法还可以通过提供对客户行为或市场趋势的洞察来帮助银行和金融机构做出更好的决策。

健康防护

人工智能算法可以协助诊断、药物发现、个性化医疗和远程患者监测。 在医疗保健领域,人工智能算法可以通过提供大量数据的见解来帮助医生和医疗保健专业人员做出更好的决策。 例如,人工智能算法可以分析医学图像以识别异常或预测疾病进展。

零售和电子商务

人工智能可实现个性化推荐、库存管理和客户服务自动化。 在零售和电子商务中,人工智能算法可以分析客户行为,以提供个性化建议或优化定价。

人工智能算法还可以通过提供聊天功能来帮助自动化客户服务。

训练 AI 算法的技巧

人工智能算法的成功主要取决于它所进行的训练过程以及训练的频率。 科技巨头花费数百万美元准备人工智能算法是有原因的。 然而,训练人工智能的成本是巨大的。

例如,据 CNBC 报道,训练 GPT-3 等大型人工智能模型的成本高达 4 万美元。 就连 Netflix 推荐引擎所基于的算法估计也要花费约 1 万美元。 毕竟,它是人工智能系统生命周期中最重要的部分。

但是,对于不同的算法,训练 AI 算法的流程和最佳实践可能会略有不同。

以下是训练和实施人工智能算法的最佳技巧

确定用例

创建和训练人工智能模型的基础是您想要解决的问题。 考虑到具体情况,您可以无缝地确定该 AI 模型需要什么类型的数据。

例如,食品巨头麦当劳想要一种解决方案来创建实时可变定价的数字菜单。 当客户下订单时,每种产品的价格将取决于天气条件、需求和距离。

他们使用人工智能的另一个用例是基于订单的推荐。 假设有人订购了一份沙拉。 人工智能模型会检测并建议在膳食中加入健康饮料。

重要的是要了解您的同行或竞争对手如何利用人工智能算法来解决问题,以便更好地了解您也可以如何利用。

收集并准备您的数据。

人工智能系统需要数据才能蓬勃发展,就像人类需要空气一样。 AI算法训练的前提是收集和准备数据。 我们所说的数据是指将用作训练人工智能算法的基础的原始数据。

大多数采用人工智能算法的组织都依赖这些原始数据来为其数字系统提供动力。 公司采用网络抓取和众包等数据收集方法,然后使用 API 提取和使用这些数据。 然而,仅仅收集数据是不够的。 下一个关键步骤是数据预处理和准备,其中包括清理和格式化原始数据。

Instagram 使用数据挖掘过程,根据用户行为预处理给定数据,并根据格式化数据发送推荐。

选择您的人工智能模型

开发人员必须根据可用数据的类型来选择模型——能够有效地直接解决他们的问题的模型。 Oberlo 表示,大约 83% 的公司强调理解人工智能算法。

模型选择取决于您是否有标记、未标记或可用于从环境中获取反馈的数据。 然而,其他因素决定了人工智能模型架构。 AI模型的选择还取决于:

  • 数据的大小和结构。
  • 可用数据集的复杂性。
  • 所需的准确度。

根据这些因素和要解决的问题类型,存在各种人工智能模型,例如线性回归、决策树人工智能、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络等。 因此,如果问题与解决图像处理和对象识别有关,最佳的人工智能模型选择将是卷积神经网络(CNN)。

训练你的人工智能模型

AI 算法的基础依赖于数据集的训练、测试和验证。 因此,这是训练人工智能算法最关键的一步。

第一步是初始训练过程。 准备好的数据被输入到模型中以检查异常情况并检测潜在的错误。 AI 模型中的主要错误是过度拟合。 这意味着当特定的训练数据集变得过于偏向时,就会发生错误。

过度拟合的一个例子是具有特定数据集的自动驾驶汽车。 由于在该数据集上接受了更多训练,车辆在晴朗的天气和道路上表现更好。 因此,车辆无法在极端天气条件和拥挤的地方运行。

当输入新的数据集时,人工智能模型将无法识别该数据集。 培训过程的后续步骤是验证和测试。 验证在将数据推入最后阶段之前重新检查和评估数据,而测试阶段则在实际应用程序中实现数据集及其功能。 测试阶段是辅助轮脱落的阶段,使用非结构化数据分析模型在现实世界中的表现。

如果未能执行并返回期望的结果,AI算法将被送回训练阶段,并重复该过程,直到产生满意的结果。

测量并跟踪结果

最终测试是跟踪 AI 模型的基础。 人工智能算法是使用特定指标来衡量的,以获得结果。 根据您的问题类型,计算相关的评估指标,例如准确度、精确度、召回率、F1 分数或均方误差。 为每个指标设置目标或阈值以确定结果。

如果结果不令人满意,请根据监控和分析获得的见解迭代和完善您的算法。 始终在不同的环境中测试您的算法并训练它们以达到完美。

参考资料

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