Den bedste brug af AI: Hvor hjælper kunstig intelligens mest?

Kunstig intelligens udvikler sig dag for dag og åbner op for en masse muligheder inden for forskellige områder. Der er mange nye projekter inden for kunstig intelligens, som repræsenterer interessante forskningsområder. Det er selvfølgelig en meget lang liste af emner inden for blandt andet naturlig sprogbehandling, computersyn, sundhed, robotteknologi og medicin. Uanset om du er en moden udvikler af kunstig intelligens eller bare en nysgerrig nybegynder, giver disse topanvendelser af kunstig intelligens dig mulighed for at se den idé, som teknologien vil tage form efter i den nærmeste fremtid.

Den bedste brug af AI

Spam-e-mail-detektor

Spam-e-mail-detektoren er en meget praktisk anvendelse af kunstig intelligens. Den hjælper med at opdage forskellen mellem spam og rigtige e-mails. Maskinlæringsalgoritmer som Naive Bayes eller Support Vector Machines (SVM) kommer i spil, når modellen opbygges og datasættet med e-mails, der er mærket som spam eller ikke mærket som spam, trænes. Det indebærer udtrækning af funktioner fra e-mails, som omfatter bestemte nøgleord, ordfrekvenser og til tider endda e-mailformatering, og derefter træning af en model, der relaterer disse funktioner til ondsindet indhold.

Sentimentanalyse til produktanmeldelser

Sentimentanalyse af produktanmeldelser indebærer, at man gennemgår kommentarer, som kunder kommer med om produkter, og vurderer dem som enten positive, negative eller neutrale. I dette kursus lærer man at behandle tekstdata og fortolke dem. Du vil også få indsigt i forbrugeradfærd og forstå, hvordan kunstig intelligens i den virkelige verden fungerer ved hjælp af naturlig sprogbehandling med maskinlæringsalgoritmer.

Genkendelse af håndskrevne cifre

En af de centrale anvendelser af computersyn er projektet med genkendelse af håndskrevne cifre, hvor en maskinlæringsmodel skal trænes med det formål at genkende og klassificere håndskrevne cifre på fotos. Man ville normalt foretage en fortolkning af visuelle data ved hjælp af neurale netværk, især konvolutionsneurale netværk, med MNIST-datasættet (Modified National Institute of Standards and Technology database), en stor samling af kommenterede håndlavede digitale billeder, som støtte til denne mission.

Dette er dog stadig indledende arbejde med billedbehandlings- og klassificeringsopgaver. Potentialet i kunstig intelligens med hensyn til digitalisering og automatisering af dataindtastning kan være gigantisk, især inden for de områder, hvor behovet for digitalisering er akut for håndskrevne formularer og checks.

Forudsigelse af aktiekurser

Aktiekursforudsigelsesprojekter bruger maskinlæringsalgoritmer til at forudsige aktieværdier i forhold til deres tidligere resultater. Det kan starte med en lineær regressionsmodel, som hjælper med at forstå forholdet mellem mange faktorer og aktiekurser, hvilket gør det lettere at håndtere mere komplekse modeller som LSTM (Long Short-Term Memory) for at opnå større nøjagtighed.

Det handler om forskellige måder, hvorpå kunstig intelligens bruges på finansmarkederne, med fokus på forbehandling af data, udvælgelse af funktioner og analyse af tidsserier – vigtige skridt i retning af at forudsige økonomiske indikatorer og foretage en informeret investering.

Model for sprogoversættelse

Har til formål at udvikle et kunstigt intelligenssystem, der kan hjælpe med at oversætte enhver tekst skrevet på et sprog til et andet. Processen involverer sekvens-til-sekvens-modeller, opmærksomhedsmekanismer og naturlig sprogbehandling via maskinoversættelse.

Sandheden om dette arbejde er med andre ord, at kunstig intelligens indtager en meget vigtig plads med hensyn til at bryde sprogbarrieren, så kommunikation og indhold tydeligt flyder fra det ene sprog til det andet. Det bliver nødvendigt, når man ser frem til informationsstrømmen på tværs af grænser og til internationalt samarbejde.

System til anbefaling af film

Når det gælder filmanbefalinger, kan man ved hjælp af kunstig intelligens anbefale film ud fra, hvad man kan lide, og hvad man har set før. For eksempel kan man drage fordel af en kollaborativ filtreringsmetode, der kan forudsige potentielle brugerinteresser baseret på interaktionsdata mellem brugere og elementer. Dette er en stor læringsmulighed inden for anbefalingssystemer, som er vigtige i de fleste af nutidens online-applikationer for at øge brugernes engagement med meget effektive forslag.

Genkendelse af trafikskilte

Trafikskiltegenkendelse indebærer bogstaveligt talt indførelsen af initiativer med kunstig intelligens-modeller til at opdage og klassificere trafikskilte effektivt på rigtige optagelser. Dette er en af de anvendelser, der beskæftiger sig med uforudsigelighed i data fra den virkelige verden og indebærer sofistikerede tilgange til computersyn og maskinlæring. Genkendelse af trafikskilte er således et af nøglemodulerne i førerløse systemer og ADAS (Advanced Driver Assistance System), der driver en række funktioner inden for AI i retning af trafiksikkerhed og navigation.

Automatisk opsummering af tekst

Automatisk tekstsammenfatning ved hjælp af naturlig sprogbehandling genererer et kort resumé af lange tekster, samtidig med at de vigtigste oplysninger og betydningen bevares. Potentialet i dette projekt ligger i at gennemgå en stor mængde information hurtigt, f.eks. nyhedsartikler, forskningsartikler og rapporter, ved hjælp af opsummering. Systemet præsenterer sammenhængende, informative resuméer, hvilket betyder, at det bruger algoritmer, der identificerer de vigtigste oplysninger i teksten og dermed sparer tid og kræfter for brugeren.

System til sundhedsovervågning

Systemer til sundhedsovervågning baseret på kunstig intelligens indsamler data enten fra wearables eller mobilapplikationer, sporer oplysningerne, analyserer dem og giver informativ indsigt i sundhed og advarer muligvis om sundhedsrisici. Det er derfor muligt at spore en patients vitale tegn, fysiske aktiviteter og andre sundhedsparametre for at etablere mønstre og afvigelser, der kan pege i retning af sundhedsrisici ved hjælp af maskinlæringsmetoder. Et sådant system vil give folk mulighed for at overvåge deres helbred og give meget værdifulde data til sundhedsudbydere, så de kan yde patientpleje.

System til autonom kørsel

Det autonome køresystem er et koncept med kunstig intelligens, der gør det muligt for biler at køre selv og bevæge sig uden menneskelig indblanding. Systemerne er i stand til at vurdere de sensoriske data for at kombinere sensorer, kameraer og avancerede algoritmer for kunstig intelligens til at finde de optimale navigationskurser, barrierer og skiltning. Det mellemliggende problem ligger i integrationen af maskinlæringsmodeller med databehandling og beslutningstagning i realtid, hvor der tages størst muligt hensyn til sikkerhed og overholdelse af trafiklovgivningen. Det åbner op for muligheden for at udrydde menneskelige fejl i trafikken og udfordrer på et grundlæggende niveau, hvordan vi tænker på transport og mobilitet.

Som konklusion

Ved hvert skridt er horisonten moden med forfriskende og indflydelsesrige anvendelser, der dækker et enormt spektrum af områder – spamdetektering, sentimentanalyse, selvkørende biler og sundhedsovervågningssystemer. Dette sæt af anvendelser kan ikke kun vise den kunstige intelligens’ alsidighed og styrke, men også blive begyndelsen på en rejse mod læring. Fra at forbedre brugeroplevelsen med anbefalingssystemer til at bryde sprogbarrierer med oversættelsesmodeller – kunstig intelligens er opfindsomhed på arbejde.

Du vil få en bedre forståelse af kunstig intelligens ved at gennemgå disse anvendelser, og i virkeligheden vil du være på forkant med den teknologiske udvikling – teknologier, der helt sikkert vil redesigne industrier og forbedre liv. Så stort er potentialet i kunstig intelligens, og sådanne anvendelser giver kun et hint om, hvad det rummer for en i de næste år.