Как создать приложение с искусственным интеллектом: пошаговое руководство

Компьютерные программы учатся иначе, чем люди. Компьютерное обучение можно разделить на множество форм, в которых обучение ИИ является одним из наиболее важных компонентов. Включает в себя решение задач методом проб и ошибок. Программа также отслеживает положительные ходы и сохраняет их в своей базе данных, чтобы в следующий раз столкнуться с той же проблемой. Обучение в ИИ — это запоминание отдельных элементов, таких как словарный запас и решения проблем. Это также называется зубрежкой. Этот метод обучения может быть впоследствии применен с использованием техники обобщения.

Еще пять десятилетий назад искусство рассуждения было доступно только людям. Способность различать делает рассуждения важным компонентом искусственного интеллекта. Эта возможность позволяет платформе делать выводы, совместимые с данной ситуацией. Эти выводы можно разделить на дедуктивные и индуктивные. Существует большой уровень успеха при использовании дедуктивных выводов с помощью программирования компьютеров. Выводные случаи обеспечивают гарантии того, что проблема может быть решена. Например, авария — это индуктивный случай; однако всегда из-за отказа прибора.

Рассуждение включает в себя выводы, относящиеся к текущей ситуации.

Способность ИИ решать проблемы является базовой, включая данные, где решение должно найти неизвестное значение. ИИ наблюдает, как на платформе решается множество проблем. Эти методы являются важными компонентами искусственного интеллекта, которые разделяют запросы на общие и специальные цели. Специализированный метод — это решение, предназначенное для решения конкретной проблемы, которое часто достигается за счет использования некоторых функций, обнаруженных в случае, в котором проблема была встроена. Универсальный подход может решить множество различных проблем. В то же время компонент решения проблем ИИ позволяет программам шаг за шагом уменьшать различия между целями и текущими состояниями.

Компонент «восприятие» искусственного интеллекта позволяет элементу сканировать любую среду, используя различные органы чувств. Внутренние процессы позволяют воспринимающему возможность исследовать другие сцены и определять их взаимосвязь. Этот анализ может быть сложным, и похожие объекты могут выглядеть по-разному в разное время в зависимости от того, как смотреть под углом.

Восприятие — это компонент искусственного интеллекта, который может управлять беспилотными автомобилями на умеренных скоростях. FREEDY — один из первых роботов, использующих восприятие для идентификации различных объектов и сборки артефактов.

Язык можно описать как совокупность системных признаков, которые согласуются друг с другом. Понимание языка является широко используемым компонентом искусственного интеллекта, который использует различные типы языка для понимания естественных значений, таких как преувеличения. Человеческий английский — одна из важнейших характеристик языков, позволяющая нам различать объекты. ИИ разработан таким образом, что он может понимать английский, самый распространенный человеческий язык. Платформа позволяет компьютерам легко понимать различные компьютерные программы, которые на них выполняются.

Машинное обучение — очень важная область передовых технологий. Необходимо иметь срок, когда компания представляет новый продукт, который использует алгоритмы и методы машинного обучения, чтобы творчески донести до потребителя. Этот метод позволяет компьютерам учиться без явного программирования и использования в реальных случаях использования. По сути, это наука, которая позволяет машинам интерпретировать, выполнять и анализировать данные для решения реальных проблем. Программисты используют сложные математические знания для разработки алгоритмов машинного обучения, написанных на машиночитаемом языке, для создания полноценной системы машинного обучения. Кроме того, ML позволяет нам декодировать, классифицировать и оценивать данные из набора данных.

На протяжении многих лет он предоставлял беспилотные автомобили, распознавание изображений и речи, модели прогнозирования спроса, полезный поиск и многие другие приложения. Основное внимание уделяется приложениям, которые могут адаптироваться к опыту и улучшать точность принятия решений или прогнозов с течением времени.

Специалисты по данным также выбирают типы алгоритмов машинного обучения, как описано ниже, в зависимости от доступности данных.

• Контролируемое обучение : эксперты по данным загружают помеченные обучающие данные в алгоритмы и назначают переменные алгоритмам для доступа и поиска корреляций. И вход, и выход алгоритма конкретизированы.
• Неконтролируемое обучение : в этих типах обучения используются алгоритмы, которые тренируются с немаркированными данными. Алгоритм анализирует наборы данных, чтобы сделать значимые связи или выводы. Кластерный анализ, например, использует исследовательский анализ данных, чтобы найти скрытые или группирующие закономерности в данных.
• Обучение с подкреплением : обучение с подкреплением используется, чтобы научить компьютер следовать многоэтапному процессу с четко определенными правилами. Программисты создают алгоритм, который будет выполнять задачу. Затем они дают алгоритму положительные или отрицательные сигналы для выполнения задачи. Иногда алгоритм сам решает, какие действия предпринять.

Нейронная сеть объединяет когнитивную науку с машинами для выполнения задач. Это ветвь искусственного интеллекта, использующая неврологию, часть биологии, изучающую нервы и нервную систему. Нейронная сеть — это способ моделирования человеческого мозга, в котором существует бесконечное количество нейронов.

Проще говоря, нейронная сеть представляет собой набор алгоритмов, используемых для обнаружения элементарных отношений между наборами данных. Он имитирует рабочий процесс человеческого мозга. Нейронная сеть — это система нейронов, которые являются либо искусственными, либо оригинальными по своей природе. Нейрон — это математическая функция в нейронной сети, задачей которой является сбор и классификация информации в соответствии с определенной структурой. Сеть активно использует статистические методы, такие как регрессионный анализ, для выполнения задач. Они широко используются для всего: от исследования рынка до прогнозирования, обнаружения мошенничества, анализа рисков и предсказания фондового рынка.

Это новая область искусственного интеллекта и увлекательная область исследований и инноваций, которая сосредоточена в основном на проектировании и конструировании роботов. Робототехника — это междисциплинарная область науки и техники, которая включает в себя машиностроение, электротехнику и информатику. Это изучение проектирования, производства, эксплуатации и использования роботов, которое включает в себя компьютерные системы, которые управляют ими, производят интеллектуальные результаты и преобразуют информацию.

Роботы часто используются для выполнения задач, которые людям было бы трудно выполнять повторно. Например, большинство задач робототехники были связаны со сборочными линиями для производства автомобилей и транспортировкой крупных объектов в космосе НАСА. Исследователи ИИ также работают над роботами, использующими машинное обучение для взаимодействия на социальном уровне.

Первой успешной программной моделью ИИ была экспертная система, созданная в 1970-х годах и ставшая более популярной в 1980-х годах.

Экспертная система — это компьютерная система, имитирующая людей-экспертов в процессе принятия решений. Это делается путем использования его базы знаний для получения знаний, а затем применения правил рассуждения и понимания к условиям пользовательских запросов. Эффективность экспертных систем зависит от знаний эксперта. Чем больше информации будет у системы, тем выше будет ее эффективность. Экспертная система предлагает предложения по орфографическим и грамматическим ошибкам в поисковой системе Google. Систему можно использовать для решения сложных задач, рассуждая со знанием дела. Это особенно верно, когда для кодирования используются правила «если-то», а не традиционная повестка дня. Экспертные системы очень отзывчивы, надежны, понятны и эффективны в исполнении.

Нечеткая логика — это тип математической логики, который имеет дело с приблизительными рассуждениями, а не с фиксированными и точными рассуждениями. Он имитирует двусмысленность и неопределенность, которые часто возникают в реальных ситуациях. Нечеткая логика используется для обработки и анализа данных из различных источников с целью принятия решений.

С точки зрения непрофессионала, NLP — это часть информатики и ИИ, которая позволяет общаться между людьми и компьютерами с использованием естественных языков. Это позволяет компьютерам понимать и читать данные, имитирующие естественный человеческий язык. NLP относится к методу поиска, анализа и понимания текстовых данных. Программисты используют библиотеку NLP, чтобы научить компьютеры тому, насколько полезна информация из текстовых данных. NLP обычно используется для обнаружения спама. В то же время компьютерные алгоритмы могут просматривать тему или текст электронного письма, чтобы определить, является ли оно нежелательным или нет.

Во-первых, определите проблему, которую нужно решить, прежде чем создавать приложение ИИ. Рассмотрите функции и процессы приложения, в котором вы хотите использовать стек технологий ИИ. Какого результата от него ожидать? Какую пользу вы получите? Как только вы определили проблему и идею, вы можете приступить к созданию требований к продукту. На основе анализа требований разработчики могут понять цель создания продуктов и найти технологии и инструменты, которые им помогут.

На этапе планирования вам также необходимо будет сделать следующее:

• Определите состав технической и нетехнической команды — от руководителей проектов и бизнес-аналитиков до инженеров данных и программистов бэкэнда.
• Обсудите свой рабочий график с профессионалами.
• Начните изучать данные, необходимые для построения модели AI/ML.

Приложения на основе ИИ управляются данными и обычно требуют больших объемов данных для своей работы. Однако перед применением данных их необходимо собрать и соответствующим образом подготовить для создания точной модели данных. Команда специалистов по маркировке ИИ, специализирующихся на ИИ и программных решениях на основе машинного обучения, может маркировать собранные данные. Эти инженеры-программисты тщательно изучают входную информацию и источники, чтобы подготовить данные для дальнейшего использования. Они часто используют межотраслевой стандартный процесс интеллектуального анализа данных (CRISP-DM).

Следующий шаг включает проверку входных данных на наличие ошибок, отсутствующих значений или неправильных меток, а затем подготовку данных, которая включает следующие шаги:

• Загрузка и выбор необработанных данных
• Выбор инструментов аннотации
• Маркировка и выделение данных
• Выбор обработанных данных и сохранение в файл

Используя собранные данные, вы можете сравнить решения и перейти к этапу моделирования. Ранее собранные данные используются для обучения модели машинного обучения различными методами.

Теперь мы подходим к основной и, возможно, самой важной части построения системы ИИ: выбору правильного алгоритма. Хотя технические детали могут быть сложными, важно понимать фундаментальные концепции, связанные с выбором правильного алгоритма для поставленной задачи. Алгоритм может иметь различные формы в зависимости от типа обучения.

Существует два основных типа обучения: обучение с учителем и обучение без учителя.

Обучение с учителем включает в себя предоставление машине набора данных, на котором она обучается, чтобы обеспечить желаемые результаты на тестовом наборе данных. Доступны несколько алгоритмов обучения с учителем, такие как SVM (машина опорных векторов), логистическая регрессия, генерация случайного леса и наивная байесовская классификация. Эти алгоритмы можно использовать для задач классификации, таких как определение вероятности дефолта по кредиту, или для задач регрессии, таких как определение суммы, которая может быть потеряна в случае дефолта по кредиту.

С другой стороны, неконтролируемое обучение отличается от обучения с учителем, поскольку оно не предоставляет машине помеченный набор данных. Вместо этого для кластеризации используются алгоритмы обучения без учителя, когда алгоритм пытается сгруппировать похожие вещи; ассоциация, где он находит связи между объектами; и уменьшение размерности, когда оно уменьшает количество переменных для уменьшения шума.

Выбор правильного алгоритма имеет решающее значение для создания надежной системы искусственного интеллекта. Поняв основные концепции обучения с учителем и без учителя и ознакомившись с различными доступными алгоритмами, вы можете убедиться, что ваша система ИИ способна точно и эффективно решать поставленную задачу.

Обучение алгоритма после его выбора имеет решающее значение для проверки его точности. Хотя вы не можете установить какие-либо стандартные метрики или пороговые значения для обеспечения точности модели, важно убедиться, что алгоритм работает в рамках выбранной структуры путем обучения и повторного обучения, пока он не достигнет желаемой точности. Поскольку система ИИ ориентирована на данные, ее эффективность зависит исключительно от производительности данных. Таким образом, ожидается, что данные будут достаточно разнообразными, чтобы модель работала должным образом. Таким образом, вложение времени и ресурсов в обучение алгоритма является полезным и обязательным шагом. Это, в свою очередь, приведет к повышению эффективности, экономии средств, а также к конкурентному преимуществу.

Четкий набор требований необходим для создания решения ИИ. Это также требует правильного выбора технологий и языка программирования ИИ, которые позволят создавать интуитивно понятные системы ИИ, предлагающие пользователям надежный опыт. Существует множество доступных языков программирования, каждый со своими сильными и слабыми сторонами. В зависимости от ваших конкретных потребностей вам необходимо выбрать конкретный язык программирования для вашего проекта ИИ. В то время как некоторые языки программирования ИИ отлично справляются с обработкой больших объемов данных и большими числами, другие преуспевают в программировании на естественном языке. Вы можете определить, какой язык лучше всего подходит для вашего проекта, понимая сильные стороны и ограничения каждого языка. Вот некоторые из самых популярных языков программирования, которые следует учитывать при создании приложения ИИ.

• Python
• Java
• C++
• R
• Prolog
• Lisp
• Haskell
• Smalltalk
• Rust

При создании приложения ИИ мы часто используем широкий спектр фреймворков и API, чтобы легко создавать интеллектуальные алгоритмы ИИ. Эти фреймворки и API имеют встроенные функции глубокого обучения, нейронных сетей и приложений NLP. Практически все основные облачные платформы для ИИ предоставляют эти платформы ИИ и API, которые упрощают реализацию готовых решений для распознавания речи, изображений и языка, а также обеспечивают высокоуровневые абстракции сложных алгоритмов машинного обучения.

Вот основные факторы, влияющие на ваш выбор API и платформы для ИИ:

• Выбор предпочитаемого облака, например, гибридного облака.
• Место хранения данных и сведения о владельце.
• Выбранные языковые ограничения.
• Доступность API в конкретном регионе.
• Стоимость жизненного цикла разработки ИИ.

Как упоминалось выше, создание программного приложения на основе ИИ аналогично разработке другого программного обеспечения, за исключением CRISP-DM. Следующие шаги являются неотъемлемой частью разработки ИИ:

• Архитектурный проект решения
• Дизайн пользовательского интерфейса
• Создание фронтенда и бэкенда

Также в процессе разработки можно оптимизировать производительность, расширить функционал, адаптировать продукт к обновлениям.

После завершения этапа разработки вы должны протестировать продукт с помощью QA-инженеров. Они могут использовать автоматизированные, ручные или смешанные инструменты. Вы можете доставить приложение только в том случае, если оно было тщательно протестировано и работает должным образом. После завершения тестирования продукт необходимо развернуть на рабочем сервере. После развертывания группа поддержки предлагает регулярное обслуживание вашего решения, чтобы предотвратить дрейф данных. Обслуживание ИИ уникально тем, что требует постоянного обновления данных и концепций. Это гарантирует, что точность вашего алгоритма не пострадает, включая регулярные обновления, такие как исправления безопасности и изменения версий.