Előző blogcikkünkben áttekintettük az AI működését, hogyan hoznak létre modelleket és melyek a főbb AI modell típusok. Ebben a részben folytatjuk ezek megismerését az unsupervised learning és a deep learning modellel.

Unsupervised learning modellek

Az unsupervised learning a machine learning egy másik típusa, de nem olyan népszerű, mint a supervised learning.

Míg a supervised learninghez címkézett adatokra van szükség, az unsupervised learning emberi utasítás nélkül talál mintákat. A modellek olyan öntanuló algoritmusokat követnek, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy nyers adatokat kapjanak, és saját szabályokat alkossanak.

Az unsupervised learning modell az adatokat hasonlóságok, különbségek és minták alapján strukturálja. Az unsupervised learninghez nincs szükség adattudósra, mivel a modellt úgy tervezték, hogy utasítások nélkül működjön az egyes adatok kezelésére vonatkozóan.

Unsupervised learning példa

Megadhat egy különböző típusú virágokat tartalmazó adathalmazt, és az unsupervised learning modell kategóriákba, például szín és sziromforma szerint csoportosítja őket. Ahogy a modell érik, a csoportosítás egyre specifikusabbá válik.

Deep learning modellek

A deep learning az a ML egy fejlett típusa, amely megtanulja azonosítani a szövegben, képekben és hangokban található összetett mintákat.

A deep learninggel az adatok feldolgozása és osztályozása rétegeken keresztül történik, és minden rétegnek szerepe van a bemeneti adatok feldolgozásában.

Íme egy gyors pillantás a deep learning neurális hálózat különböző típusú rétegeire:

●     A bemeneti réteg (input layer) fogadja a nyers adatokat, és továbbítja azokat a hálózaton.

●     A rejtett rétegek (hidden layers) értékelik és feldolgozzák a bemeneti adatokat, és kimenetté alakítják azokat.

●     A kimeneti réteg (outer layer) a feldolgozott adatokat használja fel egy eredmény előállítására.

Egy alapvető neurális hálózat jellemzően egy vagy két rejtett réteggel rendelkezik. Egy deep learning neurális hálózatnak azonban akár több száz is lehet. Minden réteg másképp elemzi az adatokat, és olyan mintákat képes azonosítani, amelyek az alapvető machine learning módszerekkel nem lehetségesek.

Deep learning példa

A deep learning modellek olyan összetett feladatokat is automatizálhatnak, amelyekhez általában emberi intelligencia szükséges. Ide tartoznak például a hangok szöveggé történő átírása vagy a képek részletes leírása. A nagy nyelvi modellek (LLM) nagyméretű, előre betanított deep learning modellek.

A deep learning számos olyan mesterséges intelligencia-alkalmazást működtet, amelyeket nap mint nap használunk, például:

●     Automatikus arcfelismerés

●     Csalásfelismerés

●     Virtuális valóság

●     Digitális asszisztensek

Példák a leggyakoribb AI-modellekre

A különböző AI-modellek száma elenyésző. Akár különböző virágtípusok osztályozására, akár egészségügyi kimenetel előrejelzésére van szükség, mindenre van egy konkrét modell, amire csak szüksége van.

Az alábbiakban egy kis példát mutatunk be az AI-modellek gyakori típusairól.

Machine learning modellek

●     A lineáris regresszió egy folytonos értéket jósol. Például a házak árának előrejelzése olyan jellemzők alapján, mint a méret és az elhelyezkedés.

●     A logisztikus regresszió bináris osztályozási feladatokra szolgál. A modell csak két lehetséges választ ad. Egy példa erre az e-mail spamek felismerése. A logisztikus regresszió meghatározza, hogy egy e-mail spam-e (igen) vagy nem (nem).

●     A döntési fák olyan modellek, amelyek a döntések és lehetséges következményeik fa-szerű gráfját használják. Ezek a legjobbak osztályozási és regressziós feladatokra.

Deep learning modellek

●     A konvolúciós neurális hálózatok (CNN) rácsszerű adatok, például képek feldolgozására szolgálnak. A CNN-ek nagy teljesítményűek az olyan feladatokhoz, mint a képosztályozás, a tárgyak felismerése, sőt, még a játékokhoz is.

●     A rekurrens neurális hálózatok (RNN) olyan szekvenciális adatokra alkalmasak, mint az idősorok vagy a természetes nyelv. Az RNN-ek olyan alkalmazásokra alkalmasak, mint a nyelvi modellezés és a gépi fordítás.

●     A hosszú rövidtávú memória hálózatok (LSTM) az RNN-ek egy speciális fajtája, amely képes hosszú távú függőségek tanulására. Ez teszi őket hatékonnyá olyan feladatokhoz, amelyek hosszú sorozatokra kiterjedő szekvenciális adatokat tartalmaznak.

Megerősítéses tanulási modellek

●     A Q-tanulás egy modellmentes megerősítéses tanulási algoritmus, amely egy adott állapothoz tartozó cselekvés értékének megtanulására szolgál.

●     A mély Q-hálózatok (Deep Q Networks, DQN) a Q-tanulást mély neurális hálózatokkal kombinálják. A DQN-ek olyan összetett döntéshozatali feladatokra szolgálnak, mint például a videójátékok emberfeletti szintű játéka.

●     A policy gradiens módszerek közvetlenül gradiens ereszkedéssel optimalizálják egy policy paramétereit. Ezek olyan forgatókönyvekre vonatkoznak, ahol a cselekvési tér nagydimenziós vagy folytonos.

Összefoglalva:

●     A mesterséges intelligencia modellek a mesterséges intelligencia virtuális agyai.

●     Amint egy algoritmust adatokkal betanítottak, mesterséges intelligencia modellé válik. Minél több adat áll a modell rendelkezésére, annál pontosabb.

●     Az AI-modellek különböző típusai közé tartozik a machine learning, a supervised learning, az unsupervised learning és a deep learning.

●     Bármire létezik egy adott AI-modell.

Ha az alkalmazásfejlesztés része az Ön AI-útjának, iratkozzon fel ingyenesen a Mendix alacsony kódú platformjára. Ez AI-alapú fejlesztési eszközöket tartalmaz, amelyek segítségével olyan intelligens üzleti alkalmazásokat hozhat létre, amelyek teljes mértékben kihasználják az AI erejét.

‍

Forrás: What Are the Different Types of AI Models?