Introdução à IA para Alunos

Temos visto a IA como uma expressão da moda há quase nenhum ano, o propósito por trás disso pode ser a alta medida de informação criada pelas aplicações, a expansão do controle dos cálculos nos anos anteriores quase nenhum ano e a melhoria dos melhores cálculos.

A IA é utilizada em qualquer lugar, desde a mecanização de empreendimentos comuns até a oferta de conhecimentos, negócios em cada divisão tentam lucrar com isso. A partir de agora você pode estar utilizando um gadget que o utiliza. Por exemplo, um rastreador de bem-estar wearable como o Fitbit, ou um associado canny home como o Google Home. No entanto, há consideravelmente mais casos de ML sendo utilizado.

Previsão – A IA também pode ser utilizada nos quadros de expectativa. Pensando no modelo de crédito, para registrar a probabilidade de uma deficiência, o framework deve caracterizar as informações acessíveis em coletas.

Reconhecimento de imagem – AI também pode ser utilizado para identificação facial em uma foto. Há uma classe diferente para cada indivíduo em um banco de dados de poucas pessoas.

Reconhecimento Discursivo – É a interpretação das palavras expressas verbalmente para o conteúdo. É utilizado em buscas de voz e o céu é o limite a partir daí. UIs de voz incorporam discagem por voz, direção de chamadas e controle de máquina. Também pode ser utilizada uma seção de informações básicas e a disposição de relatórios organizados.

Análise terapêutica – O ML está preparado para perceber tecidos malignos.

Indústria e intercâmbio de dinheiro – as organizações utilizam o ML em exames de extorsão e cheques de crédito.

O que é aprendizado com máquinas?

De acordo com Arthur Samuel, os cálculos de IA capacitam os PCs a ganhar com a informação, e até a se desenvolverem, sem serem modificados inequivocamente.

AI (ML) é uma classificação de um cálculo que permite que as aplicações de programação sejam progressivamente exatas na antecipação de resultados sem serem expressamente modificadas. A razão essencial para a IA é fabricar cálculos que possam obter informações de entrada e utilizar investigação mensurável para antecipar um rendimento enquanto se atualizam os rendimentos à medida que novas informações ficam acessíveis.

Tipos de IA?

A IA pode ser encomendada em 3 tipos de cálculos.

Aprendizado Regulado – [Link em breve em um futuro blog]

Unaided Learning – [Link em breve em um futuro blog]

Fortification Learning – [Link em breve em um futuro blog]

Revisão do Cálculo da Aprendizagem Direcionada

Na aprendizagem dirigida, é dada uma estrutura de inteligência baseada em computador que é nomeada, o que implica que cada dado rotulado com a marca certa.

O objetivo é estimar a capacidade de mapeamento tão bem que quando você tem novas informações de entrada (x) você pode prever os fatores de rendimento (Y) para essas informações.

Como apareceu no modelo acima, inicialmente pegamos alguns dados e os carimbamos como ‘Spam’ ou ‘Not Spam’. Estes dados nomeados são utilizados pelo modelo regulado de preparação, estes dados são utilizados para preparar o modelo.

Quando estiver preparado, podemos testar nosso modelo testando-o com alguns novos envios de teste e a verificação do modelo pode prever o rendimento correto.

Tipos de aprendizagem direcionada

Encomendar: Uma questão de agrupamento é um ponto em que a variável rendimento é uma classe, por exemplo, “vermelho” ou “azul” ou “enfermidade” e “nenhuma infecção”.

Recaída: Uma recaída é um ponto em que a variável rendimento é um valor genuíno, por exemplo, “dólares” ou “peso”.

Diagrama de Cálculo de Aprendizagem Não Assistida

No aprendizado sem ajuda, uma estrutura de inteligência feita pelo homem recebe informações sem rótulo, sem categoria e os cálculos da estrutura acompanham as informações sem preparação prévia. O rendimento é dependente dos cálculos codificados. Expor um framework à aprendizagem não assistida é um método para testar a inteligência artificial.

No modelo acima, nós demos alguns personagens ao nosso modelo que são ‘Patos’ e ‘Não Patos’. Em nossas informações de preparação, não damos nenhum nome às informações de comparação. O modelo solo pode isolar tanto os personagens, dando uma olhada no tipo de informação e modelando a estrutura fundamental ou dispersão na informação de forma a se familiarizar com ela.

Tipos de aprendizagem Solo

Agrupamento: Uma questão de agrupamento é um lugar onde você precisa encontrar os agrupamentos característicos nas informações, por exemplo, reunindo clientes através da obtenção de conduta.

Afiliação: Uma questão de aprendizado de regras de afiliação é o lugar que você precisa encontrar que retrata enormes pedaços de suas informações, por exemplo, indivíduos que compram X adicionalmente irão em geral comprar Y.

Diagrama de Aprendizagem da Fortificação

Um cálculo de aprendizagem de fortificação, ou operador, aprende cooperando com a sua condição. O operador é remunerado por realizar com precisão e punições por atuar de forma equivocada. O especialista recebe sem mediação de um humano, ampliando sua recompensa e limitando sua punição. É uma espécie de programação única que treina cálculos utilizando um arranjo de remuneração e disciplina.

No modelo acima, podemos ver que ao operador são dadas 2 alternativas, por exemplo, um caminho com água ou um caminho com fogo. Uma ficha de cálculo de suporte a uma remuneração, por exemplo, caso o operador utilize o caminho do fogo, nesse ponto os prêmios são subtraídos e tentativas especializadas de descobrir que ele deve manter uma distância estratégica do caminho do fogo. No caso de ter escolhido a via aquática ou a via abrigada, nesse momento alguns poucos teriam sido adicionados aos focos de recompensa, o especialista nesse ponto tentaria perceber que via está protegida e que via não está.

Utilizando essencialmente os prêmios adquiridos, o operador melhora suas informações de condição para escolher a seguinte atividade