Melyek az AI modellek különböző típusai? Első rész.

A „Hey Siri”-től a ChatGPT-n át az önvezető autókig a mesterséges intelligencia(AI) forradalmasítja az emberi tapasztalatokat.

De hogyan működik az AI? Mi zajlik a színfalak mögött, hogy az emberi aggyal egyenrangú technológia jöjjön létre?

Ebben a cikkben elmagyarázzuk, mi az AI-modell, hogyan működnek az AI-modellek, és példákkal szemléltetjük az AI-modellek különböző típusait.

Mi az a mesterséges intelligencia modell?

A modellek a mesterséges intelligencia virtuális agyai. Az algoritmusok és adatok felhasználásával létrehozott AI-modell tanul a tapasztalatokból, és következtetéseket von le.

Az AI-modelleknek emberi segítségre van szükségük ahhoz, hogy megértsék az adatokat és a betanításukon túlmutató feladatokat hajtsanak végre. Egy AI-modellt szinte bármire betaníthat, az egyszerű automatikus válaszoktól az összetett problémamegoldásig.

Az AI modellek a legjobbak:

●      Adathalmazok elemzése

●      Mintázatok megtalálása

●      Előrejelzések készítése

●      Tartalom generálása

Minél több adat áll egy AI-modell rendelkezésére, annál pontosabb előrejelzéseket és döntéseket tud hozni.

Hogyan hozhat létre egy mesterséges intelligencia modellt?

Az adattudósok algoritmusokat fejlesztenek az AI-modellek létrehozásához. Az algoritmus olyan lépésről-lépésre haladó szabályok és folyamatok összessége, amelyek egy adott probléma megoldására vagy egy feladat elvégzésére szolgálnak. Miután egy algoritmust adatokkal betanítottak, mesterséges intelligenciamodellé válik.

Az adattudósok mesterséges neurális hálózatokat (ANN) is használnak, hogy megtanítsák a számítógépeket az adatok feldolgozására olyan módon, amely utánozza az emberi agy jeleket küldő és információkat fogadó működését. A mi agyunk összekapcsolt neuronhálózatához hasonlóan az ANN-ek is mesterséges neuronok (csomópontok), amelyek egy probléma megoldásán dolgoznak.

A mesterséges neurális hálózatokat olyan feladatokra használják, amelyek mintafelismerést igényelnek, mint például:

●      Kép-és beszédfelismerés

●      Dokumentumok összefoglalása

●      Természetesnyelvi feldolgozás (NLP)

●      Komplex döntéshozatal

Példa egy algoritmusra

A legismertebb algoritmusok egyikét valószínűleg mindennap használja: GoogleSearch.

Amikor beír egy keresést a Google keresőalgoritmusa weboldalak milliárdjait kutatjaát, hogy gyorsan a leghasznosabb és legrelevánsabb találatokat adja meg Önnek. Ahogy a Google használatának módja fejlődik, úgy változik az algoritmusa is.

Az AI modellek különböző típusai

Itt az AI-modellek következő típusaira összpontosítunk:

●      Machine learning

●      Supervised learning

●      Unsupervised learning

●      Deep learning 

Ebbena blogcikkben az első két típust vizsgáljuk meg részletesebben.

Machine learning modellek

A machine learning a mesterséges intelligencia egy részhalmaza. Bár minden machine learning mesterséges intelligencia, nem minden mesterséges intelligencia machine learning.

A machine learning modell létrehozásához az adattudósok címkézett, címkézetlen vagy vegyes adatokkal képzik az algoritmusokat. Különböző célokra különböző típusú machine learning algoritmusok léteznek:

●      Az osztályozás felismer bizonyos entitásokat az adathalmazban, hogy következtetéseket vonjon le arra vonatkozóan, hogyan kell azokat címkézni vagy meghatározni.

●      A regresszió segít előrejelzéseket készíteni. Megérti a független és függő változók közötti kapcsolatot.

Az adatokat úgy módosítják, hogy egy adott feladatot a legjobban tudjanak végrehajtani, majd machine learning modellé alakulnak. Az ML modellek megvizsgálnak bizonyos változókat az adatokon belül, és olyan mintákat találnak, amelyek segítenek előrejelzéseket készíteni.

A machine learning modellek idővel javulnak, ahogy betanítják őket és több adatnak teszik ki őket.

Machine learning példa

Tegyük fel, hogy egy mesterséges intelligencia modellt szeretne megtanítani arra, hogyan azonosítsa a különböző virágtípusokat. Először is szükséged van egy címkézett adathalmazra, amely virágok képeit és neveit tartalmazza.

Ezután egy adattudós vagy mesterséges intelligencia mérnök adathalmazokkal táplálja a modellt, hogy az megtanulja, hogyan ismerje fel a mintákat és trendeket, akárcsak az emberi agy.

Az ML-modell tanulni fog az adathalmazból, és elkezdi felismerni a mintákat és azonosítani a különbségeket az egyes virágtípusok között. Végül a modell megtudja mondani, hogy egy képen napraforgó vagy rózsa látható.

Supervised learning modellek

A supervised learning a machine learning legelterjedtebb típusa, és a legegyszerűbb módja annak, ahogyan a mesterséges intelligencia modellek tanulnak.

Azért nevezik „supervised” learningnek, mert az algoritmust ember által létrehozott, címkézett adathalmazokkal képzik. A címkék segítik az algoritmust, és segítenek az ML-modellnek abban, hogy pontosan megértse, hogyan kell az adatokat az adattudós által kívánt módon osztályozni.

A bemeneti (jellemzők) és kimeneti (címkék) példákat tartalmazó címkézett adathalmazok segítségével a supervised learning algoritmusokat az eredmények előrejelzésére és a minták azonosítására képzik ki. Miután a modell ki van képezve és tesztelve, a korábban megtanult ismeretek alapján ismeretlen adatokkal is képes előrejelzéseket készíteni.

Supervised learning példa

Ha a virágos példánkra gondolunk, a supervised learninghez egy címkézett adathalmazra van szükség, amely virágpéldákat és azok fajneveit tartalmazza.

Az algoritmus megtanulja megérteni az egyes virágfajtákhoz tartozó jellemzőket, amelyeket a címkézett kimenetek szolgáltattak. A modellt úgy tesztelheti, hogy megmutatja neki egy virág képét, és megkéri, hogy találja ki a nevét.

Ha rossz választ ad, az csak azt jelenti, hogy tovább kell képezni a modellt, és a pontosság javítása érdekében módosítani kell a paramétereket.

Az unsupervised learning modelleket és a deep learning modelleket egy következő részben tekintjük át.

‍

Forrás: What are the different types of AI models?