Introduzione all’IA per gli studenti

Abbiamo visto l’IA come un’espressione di tendenza per quasi tutti gli anni, lo scopo dietro questo può essere l’alta misura di informazioni create dalle applicazioni, l’espansione del controllo dei calcoli negli anni precedenti appena passati e il miglioramento dei calcoli migliori.

L’IA è utilizzata ovunque, dalla meccanizzazione di imprese comuni all’offerta di conoscenze approfondite, le aziende di ogni divisione tentano di trarne profitto. A partire da ora è possibile utilizzare un gadget che lo utilizza. Per esempio, un tracker per il benessere indossabile come Fitbit, o un collaboratore di casa come Google Home. Tuttavia, ci sono molti più casi di utilizzo di ML.

Previsione – Anche l’IA può essere utilizzata nei quadri di previsione. Pensando al modello di credito, per registrare la probabilità di un deficit, il framework dovrebbe caratterizzare le informazioni accessibili nei raduni.

Riconoscimento dell’immagine – l’IA può essere utilizzata anche per l’identificazione del volto in un’immagine. In un database di poche persone esiste una classe diversa per ogni individuo.

Riconoscimento del discorso – È l’interpretazione di parole verbalmente espresse nel contenuto. Viene utilizzato nelle ricerche vocali e il cielo è il limite da lì. Gli UI vocali incorporano la composizione vocale, il comando delle chiamate e il controllo della macchina. Può anche essere utilizzato come una sezione di informazioni di base e la disposizione di rapporti organizzati.

Analisi terapeutica – ML è pronto a percepire i tessuti maligni.

Industria legata al denaro e allo scambio – le organizzazioni utilizzano il ML negli esami di estorsione e nei controlli del credito.

Che cos’è il Machine Learning?

Come per Arthur Samuel, i calcoli dell’IA permettono ai PC di ottenere informazioni, e persino di svilupparsi da soli, senza essere inequivocabilmente modificati.

AI (ML) è una classificazione di un calcolo che permette alle applicazioni di programmazione di risultare progressivamente esatte nell’anticipare i risultati senza essere espressamente modificate. Il motivo essenziale dell’AI è la realizzazione di calcoli in grado di ottenere informazioni di input e di utilizzare indagini misurabili per anticipare un rendimento e allo stesso tempo rinfrescare i rendimenti man mano che nuove informazioni diventano accessibili.

Tipi di IA?

L’IA può essere ordinata in 3 tipi di calcolo.

Regulated Learning – [Link in arrivo in un blog futuro]

Apprendimento non assistito – [Link in arrivo in un blog futuro]

Fortificazione dell’apprendimento – [Link in arrivo in un blog futuro]

Revisione del calcolo dell’apprendimento diretto

Nell‘Apprendimento diretto, un quadro di intelligence basato sul computer riceve informazioni che vengono denominate, il che implica che ogni dato è etichettato con il giusto marchio.

L’obiettivo è quello di stimare la capacità di mappatura così bene che quando si dispone di nuove informazioni di input (x) che si possono prevedere i fattori di rendimento (Y) per tali informazioni.

Come appariva nel modello di cui sopra, all’inizio abbiamo preso alcuni dati e li abbiamo timbrati come “Spam” o “Non Spam”. Questi dati denominati sono utilizzati dal modello di preparazione regolato, questi dati sono utilizzati per preparare il modello.

Quando è preparato possiamo testare il nostro modello testandolo con alcuni test nuovi invii e il controllo del modello può prevedere la corretta resa.

Una sorta di Apprendimento Diretto

Ordine: Un problema di raggruppamento è un punto in cui la variabile di rendimento è una classe, per esempio, “rosso” o “blu” o “malattia” e “nessuna infezione”.

Rilasciare: Una ricaduta è un punto in cui la variabile di rendimento è un valore reale, per esempio, “dollari” o “peso”.

Diagramma di calcolo dell’apprendimento non assistito

Nell’apprendimento non assistito, un framework di intelligence creato dall’uomo riceve informazioni non etichettate e non categorizzate e i calcoli del framework seguono le informazioni senza prepararsi prima. Il rendimento dipende dai calcoli codificati. L’esposizione di un framework all’apprendimento non assistito è un metodo per testare l’intelligenza artificiale.

Nel modello di cui sopra, abbiamo dato alcuni caratteri al nostro modello che sono ‘Anatre’ e ‘Non Anatre’. Nelle informazioni di preparazione, non diamo alcun nome alle informazioni di confronto. Il modello solista può isolare entrambi i caratteri dando un’occhiata al tipo di informazione e modella la struttura fondamentale o la dispersione dell’informazione in modo da familiarizzarsi con essa.

Tipi di apprendimento in solitaria

Bunching: un problema di raggruppamento è un luogo in cui è necessario trovare i raggruppamenti caratteristici nelle informazioni, ad esempio, raccogliendo i clienti ottenendo un comportamento.

Affiliazione: Un problema di apprendimento delle regole di affiliazione è il luogo che dovete trovare decide che ritraggono pezzi enormi delle vostre informazioni, per esempio, gli individui che acquistano X in aggiunta acquisteranno in generale Y.

Diagramma dell’apprendimento della fortificazione

Un calcolo di apprendimento di una fortificazione, o operatore, impara cooperando con la sua condizione. L’operatore viene remunerato eseguendo con precisione e le punizioni per aver eseguito in modo errato. Lo specialista accetta senza mediazione da un umano amplificando la sua ricompensa e limitando la sua punizione. È una sorta di programmazione unica che addestra i calcoli utilizzando un sistema di remunerazione e disciplina.

Nel modello di cui sopra, possiamo vedere che l’operatore ha 2 alternative, per esempio, una via con l’acqua o una via con il fuoco. Un calcolo di supporto scalfisce la retribuzione, ad esempio nel caso in cui l’operatore utilizzi la via del fuoco, a quel punto i premi vengono sottratti e gli specialisti cercano di scoprire che dovrebbe mantenere una distanza strategica dalla via del fuoco. Nel caso in cui avesse scelto la via d’acqua o la via riparata, a quel punto ne sarebbero stati aggiunti alcuni ai premi, lo specialista a quel punto cercherebbe di capire quale via è protetta e quale no.

È essenzialmente utilizzando i premi acquisiti, l’operatore migliora le sue informazioni di condizione per scegliere la seguente attività