Einführung in die AI für Lernende

Wir haben KI schon seit kaum einem Jahr als trendigen Ausdruck gesehen, der Zweck dahinter mag das hohe Maß an Informationen sein, das durch Anwendungen geschaffen wird, die Ausweitung der Rechenkontrolle in den kaum vergangenen Jahren und die Verbesserung besserer Berechnungen.

KI wird überall eingesetzt, von der Mechanisierung alltäglicher Unternehmungen bis hin zum Anbieten von scharfem Wissen, Unternehmen in jeder Abteilung versuchen, davon zu profitieren. Möglicherweise benutzen Sie ab sofort ein Gerät, das sie benutzt. Zum Beispiel einen tragbaren Wellness-Tracker wie Fitbit oder einen cleveren Heimpartner wie Google Home. Es gibt jedoch wesentlich mehr Fälle, in denen ML verwendet wird.

Prognose – KI kann ebenfalls in den Erwartungsrahmen eingesetzt werden. Wenn man über das Kreditmodell nachdenkt, sollte der Rahmen, um die Wahrscheinlichkeit eines Mangels zu registrieren, die in den Sammlungen zugänglichen Informationen charakterisieren.

Bildbestätigung – KI kann auch zur Gesichtsidentifizierung in einem Bild verwendet werden. In einer Datenbank mit einigen wenigen Personen gibt es für jedes Individuum eine andere Klasse.

Diskurs Danksagung – Es ist die Interpretation von verbal ausgedrückten Worten in den Inhalt. Sie wird bei der Sprachsuche verwendet und der Himmel ist von dort aus die Grenze. Sprach-UIs beinhalten Sprachwahl, Anrufsteuerung und Maschinensteuerung. Sie kann ebenfalls für einen grundlegenden Informationsabschnitt und die Anordnung organisierter Berichte verwendet werden.

Therapeutische Analyse – ML ist bereit, bösartiges Gewebe wahrzunehmen.

Geldbezogene Industrie und Geldaustausch – Organisationen verwenden ML bei Erpressungsprüfungen und Kreditprüfungen.

Was ist maschinelles Lernen?

Laut Arthur Samuel ermöglichen KI-Berechnungen es den PCs, aus Informationen zu gewinnen und sich sogar selbst zu entwickeln, ohne dass sie eindeutig verändert werden.

AI (ML) ist eine Klassifikation einer Berechnung, die es ermöglicht, dass sich Programmieranwendungen bei der Vorwegnahme von Ergebnissen als progressiv genau erweisen, ohne dass sie ausdrücklich modifiziert werden. Der wesentliche Grund für AI ist die Herstellung von Berechnungen, die Eingabeinformationen erhalten und messbare Untersuchungen nutzen können, um einen Ertrag zu antizipieren, während die Erträge aktualisiert werden, sobald neue Informationen zugänglich werden.

Arten von KI?

AI kann in 3 Arten von Berechnungen bestellt werden.

Reguliertes Lernen – [Link kommt bald in einem zukünftigen Blog]

Ununterstütztes Lernen – [Link kommt bald in einem zukünftigen Blog]

Fortification Learning – [Link demnächst in einem zukünftigen Blog]

Überprüfung der Berechnung des gerichteten Lernens

Beim gerichteten Lernen erhält ein computergestütztes Nachrichtensystem Informationen, die benannt werden, was impliziert, dass jedes Datum mit der richtigen Markierung versehen wird.

Das Ziel ist es, die Abbildungskapazität so gut abzuschätzen, dass Sie bei neuen Eingabeinformationen (x) die Ertragsfaktoren (Y) für diese Informationen vorhersehen können.

Wie im obigen Modell zu sehen war, haben wir zunächst einige Daten genommen und sie als “Spam” oder “Nicht Spam” abgestempelt. Diese genannten Daten werden von dem vorbereitungsregulierten Modell verwendet, diese Daten werden zur Erstellung des Modells verwendet.

Wenn es vorbereitet ist, können wir unser Modell testen, indem wir es mit einigen Testneusendungen testen, und die Überprüfung des Modells kann den korrekten Ertrag vorhersehen.

Arten des gelenkten Lernens

Bestellung: Ein Gruppierungsproblem ist ein Punkt, an dem die Ertragsvariable eine Klasse ist, z.B. “rot” oder “blau” oder “Krankheit” und “keine Infektion”.

Rückfall: Ein Rückfallthema ist ein Punkt, an dem die Renditevariable einen echten Wert hat, z.B. “Dollar” oder “Gewicht”.

Diagramm zur Berechnung des ungestützten Lernens

Beim ununterstützten Lernen wird ein von Menschenhand geschaffenes nachrichtendienstliches Rahmenwerk mit nicht gekennzeichneten, nicht kategorisierten Informationen versehen, und die Berechnungen des Rahmenwerks gehen ohne vorherige Vorbereitung auf die Informationen zurück. Der Ertrag hängt von den kodierten Berechnungen ab. Ein Rahmenwerk dem ununterstützten Lernen auszusetzen, ist eine Methode zum Testen künstlicher Intelligenz.

In dem obigen Modell haben wir unserem Modell einige Zeichen gegeben, die ‘Enten’ und ‘Nicht Enten’ sind. In unseren Vorbereitungsinformationen geben wir den Vergleichsinformationen keinen Namen. Das Solomodell kann beide Charaktere isolieren, indem es einen Blick auf die Art der Information wirft und die grundlegende Struktur oder Streuung der Information modelliert, um sich mit ihr vertraut zu machen.

Arten des Solo-Lernens

Bündelung: Ein Gruppierungsproblem ist ein Ort, an dem Sie die charakteristischen Gruppierungen in den Informationen finden müssen, z.B. das Sammeln von Kunden durch das Erlangen von Verhalten.

Zugehörigkeit: Ein Lernproblem in Bezug auf Zugehörigkeitsregeln ist der Ort, an dem Sie Entscheidungen treffen müssen, die große Teile Ihrer Informationen darstellen, z.B. Personen, die X zusätzlich kaufen, werden im Allgemeinen Y kaufen.

Diagramm zum Fortifikationslernen

Eine Fortifikations-Lernberechnung, oder Operator, lernt, indem sie mit ihrem Zustand kooperiert. Der Operator wird durch genaue Ausführung belohnt und für fehlerhafte Ausführung bestraft. Der Spezialist nimmt ohne Vermittlung von einem Menschen auf, indem er seine Belohnung verstärkt und seine Bestrafung begrenzt. Es handelt sich um eine Art einzigartiges Programm, das die Berechnungen mit Hilfe einer Anordnung von Belohnung und Disziplin trainiert.

Im obigen Modell können wir sehen, dass dem Betreiber 2 Alternativen zur Verfügung stehen, zum Beispiel ein Weg mit Wasser oder ein Weg mit Feuer. Eine Unterstützungsberechnung hackt bei der Vergütung einen Rahmen ab, z.B. für den Fall, dass der Betreiber den Brandschutzweg benutzt, zu diesem Zeitpunkt werden die Preise abgezogen und der Spezialist versucht herauszufinden, dass er einen strategischen Abstand zum Brandschutzweg einhalten sollte. Für den Fall, dass er den Wasserweg oder den geschützten Weg gewählt hätte, wären zu diesem Zeitpunkt einige wenige zu den Belohnungsschwerpunkten hinzugekommen, der Spezialist an diesem Punkt würde versuchen zu erkennen, welcher Weg geschützt ist und welcher nicht.

Es ist im Wesentlichen die Verwendung der erworbenen Preise, der Betreiber verbessert seine Zustandsinformationen, um die folgende Aktivität zu wählen