Η καλύτερη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης: Πού βοηθάει περισσότερο η τεχνητή νοημοσύνη;

Η τεχνητή νοημοσύνη αναπτύσσεται μέρα με τη μέρα και ανοίγει το δρόμο για πολλές ευκαιρίες σε διάφορους τομείς. Αναδύονται πολλά έργα τεχνητής νοημοσύνης που αντιπροσωπεύουν ενδιαφέροντες τομείς έρευνας. Πρόκειται, φυσικά, για έναν πολύ μακρύ κατάλογο θεμάτων σχετικά με την επεξεργασία φυσικής γλώσσας, την όραση υπολογιστών, την υγεία, τη ρομποτική και την ιατρική, μεταξύ άλλων. Είτε είστε ένας ώριμος προγραμματιστής τεχνητής νοημοσύνης είτε απλώς ένας γοητευμένος αρχάριος, αυτές οι κορυφαίες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης σας επιτρέπουν να δείτε την ιδέα προς την οποία θα διαμορφωθεί η τεχνολογία στο εγγύς μέλλον.

Η καλύτερη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης

Ανιχνευτής ανεπιθύμητων μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου

Ο ανιχνευτής ανεπιθύμητων μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου είναι εξαιρετικά πρακτική χρήση τεχνητής νοημοσύνης. Βοηθά στην ανακάλυψη της διαφοράς μεταξύ των ανεπιθύμητων και των πραγματικών μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης, όπως ο Naive Bayes ή οι Μηχανές Διανυσμάτων Υποστήριξης (SVM), μπαίνουν στο παιχνίδι κατά τη δημιουργία του μοντέλου και την εκπαίδευση του συνόλου δεδομένων των μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου που έχουν επισημανθεί ως spam ή δεν έχουν επισημανθεί ως spam. Αυτό περιλαμβάνει την εξαγωγή χαρακτηριστικών από τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, τα οποία περιλαμβάνουν ορισμένες λέξεις-κλειδιά, συχνότητες λέξεων και ενίοτε ακόμη και τη μορφοποίηση του ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, και στη συνέχεια την εκπαίδευση ενός μοντέλου που συσχετίζει αυτά τα χαρακτηριστικά με το κακόβουλο περιεχόμενο.

Ανάλυση συναισθήματος για κριτική προϊόντων

Η ανάλυση συναισθήματος αναθεώρησης προϊόντων περιλαμβάνει την εξέταση των σχολίων που κάνουν οι πελάτες για τα προϊόντα και τη βαθμολόγησή τους είτε ως θετικά, είτε ως αρνητικά, είτε ως ουδέτερα σε συναίσθημα. Σε αυτή την αξιοποίηση, θα μάθει κανείς την επεξεργασία δεδομένων κειμένου και την ερμηνεία τους. Θα αποκτήσει επίσης εικόνα της συμπεριφοράς των καταναλωτών και θα κατανοήσει πώς λειτουργεί η τεχνητή νοημοσύνη του πραγματικού κόσμου χρησιμοποιώντας την επεξεργασία φυσικής γλώσσας με αλγορίθμους μηχανικής μάθησης.

Αναγνώριση χειρόγραφων ψηφίων

Μια από τις βασικές αξιοποιήσεις της όρασης υπολογιστών είναι το έργο αναγνώρισης χειρόγραφων ψηφίων, ένα περιβάλλον στο οποίο πρέπει να εκπαιδευτεί ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης με σκοπό την αναγνώριση και ταξινόμηση χειρόγραφων ψηφίων σε φωτογραφίες. Κανονικά θα μπορούσε κανείς να κάνει μια ερμηνεία από οπτικά δεδομένα χρησιμοποιώντας νευρωνικά δίκτυα, ιδίως νευρωνικά δίκτυα συνελικτικής ανάλυσης, με το σύνολο δεδομένων MNIST (τροποποιημένη βάση δεδομένων του Εθνικού Ινστιτούτου Προτύπων και Τεχνολογίας), μια μεγάλη συλλογή σχολιασμένων χειρόγραφων ψηφιακών εικόνων, να δρα προς υποστήριξη αυτής της αποστολής.

Αυτό, ωστόσο, παραμένει προκαταρκτική εργασία σε εργασίες επεξεργασίας εικόνας και ταξινόμησης. Οι δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης όσον αφορά την ψηφιοποίηση και την αυτοματοποίηση της καταχώρησης δεδομένων θα μπορούσαν να είναι γιγαντιαίες, ιδίως στους τομείς όπου η ανάγκη ψηφιοποίησης είναι έντονη για χειρόγραφα έντυπα και ελέγχους.

Πρόβλεψη τιμών μετοχών

Τα έργα πρόβλεψης τιμών μετοχών χρησιμοποιούν αλγορίθμους μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη των τιμών των μετοχών σε σχέση με τις προηγούμενες επιδόσεις τους. Μπορεί να ξεκινήσει με ένα μοντέλο γραμμικής παλινδρόμησης, το οποίο βοηθά στην κατανόηση της σχέσης μεταξύ πολλών παραγόντων και των τιμών των μετοχών, διευκολύνοντας έτσι τον χειρισμό πιο σύνθετων μοντέλων όπως το LSTM (Long Short-Term Memory), για μεγαλύτερη ακρίβεια.

Ασχολείται με τους διάφορους τρόπους με τους οποίους χρησιμοποιείται η τεχνητή νοημοσύνη στις χρηματοπιστωτικές αγορές, με έμφαση στην προεπεξεργασία δεδομένων, την επιλογή χαρακτηριστικών και την ανάλυση χρονοσειρών – βασικά βήματα προς την πρόβλεψη οικονομικών δεικτών και την πραγματοποίηση τεκμηριωμένων επενδύσεων.

Μοντέλο γλωσσικής μετάφρασης

Στοχεύει στην ανάπτυξη ενός συστήματος τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να βοηθήσει στη μετάφραση οποιουδήποτε κειμένου γραμμένου σε μια γλώσσα σε μια άλλη. Η διαδικασία περιλαμβάνει μοντέλα ακολουθίας προς ακολουθία, μηχανισμούς προσοχής και επεξεργασία φυσικής γλώσσας μέσω μηχανικής μετάφρασης.

Με άλλα λόγια, η αλήθεια σε αυτό το έργο είναι ότι η τεχνητή νοημοσύνη καταλαμβάνει μια πολύ πρωταρχική θέση όσον αφορά τη διάσπαση του γλωσσικού φραγμού, ώστε η επικοινωνία και το περιεχόμενο να ρέουν με σαφήνεια από τη μια γλώσσα στην άλλη. Καθίσταται απαραίτητη όταν προσβλέπουμε στη διασυνοριακή ροή πληροφοριών και στη διεθνή συνεργασία.

Σύστημα σύστασης ταινιών

Στον τομέα της σύστασης ταινιών, στην τεχνητή νοημοσύνη, οι ταινίες θα μπορούσαν να προτείνονται με βάση τις προτιμήσεις και το ιστορικό παρακολούθησης. Για παράδειγμα, ωφελείται από μια μέθοδο συνεργατικού φιλτραρίσματος που μπορεί να προβλέψει τα πιθανά ενδιαφέροντα των χρηστών με βάση τα δεδομένα αλληλεπίδρασης μεταξύ χρηστών και αντικειμένων. Αυτή είναι μια μεγάλη ευκαιρία εκμάθησης στα συστήματα συστάσεων, τα οποία αποτελούν βασικό παράγοντα στις περισσότερες από τις σημερινές διαδικτυακές εφαρμογές για την αύξηση της εμπλοκής των χρηστών με προτάσεις με πολύ μεγάλο αντίκτυπο.

Αναγνώριση πινακίδων κυκλοφορίας

Η αναγνώριση πινακίδων κυκλοφορίας συνεπάγεται κυριολεκτικά την εισαγωγή πρωτοβουλιών με μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για την αποτελεσματική ανίχνευση και ταξινόμηση πινακίδων κυκλοφορίας σε πραγματικό υλικό. Πρόκειται για μια από τις χρήσεις που ασχολούνται με το απρόβλεπτο στα δεδομένα του πραγματικού κόσμου και προϋποθέτει εξελιγμένες προσεγγίσεις υπολογιστικής όρασης και μηχανικής μάθησης. Η αναγνώριση πινακίδων κυκλοφορίας, επομένως, είναι μία από τις βασικές ενότητες των συστημάτων χωρίς οδηγό και ADAS (Advanced Driver Assistance System), οδηγώντας μια σειρά από λειτουργίες της τεχνητής νοημοσύνης προς την κατεύθυνση της οδικής ασφάλειας και της πλοήγησης.

Αυτόματη σύνοψη κειμένου

Η αυτόματη περίληψη κειμένου με τη χρήση επεξεργασίας φυσικής γλώσσας παράγει μια σύντομη περίληψη από μεγάλα κείμενα, διατηρώντας τις σημαντικότερες πληροφορίες και το νόημά τους. Οι δυνατότητες αυτού του έργου έγκεινται στη γρήγορη διερεύνηση ενός τεράστιου όγκου πληροφοριών, όπως άρθρα ειδήσεων, ερευνητικές εργασίες και εκθέσεις, μέσω της περίληψης. Το σύστημα παρουσιάζει συνεκτικές, κατατοπιστικές περιλήψεις, δηλαδή χρησιμοποιεί αλγορίθμους που εντοπίζουν τις πιο σημαντικές πληροφορίες μέσα στο κείμενο, εξοικονομώντας έτσι χρόνο και προσπάθεια από τον χρήστη.

Σύστημα παρακολούθησης της υγείας

Τα συστήματα παρακολούθησης της υγείας που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη συλλέγουν δεδομένα είτε από wearables είτε από κινητές εφαρμογές, παρακολουθούν τις πληροφορίες, τις αναλύουν και παρέχουν κατατοπιστικές πληροφορίες προς την υγεία, προειδοποιώντας ενδεχομένως για κινδύνους υγείας. Ως εκ τούτου, είναι σε θέση να παρακολουθούν τα ζωτικά σημεία ενός ασθενούς, τις σωματικές δραστηριότητες και άλλες παραμέτρους υγείας για να καθορίσουν μοτίβα και αποκλίσεις που μπορεί να υποδεικνύουν κινδύνους για την υγεία, χρησιμοποιώντας προσεγγίσεις μηχανικής μάθησης. Ένα τέτοιο σύστημα θα επιτρέψει στους ανθρώπους να παρακολουθούν την υγεία τους και να παρέχουν πολύ πολύτιμα δεδομένα στους παρόχους υγείας προκειμένου να παρέχουν φροντίδα στους ασθενείς.

Σύστημα αυτόνομης οδήγησης

Το αυτόνομο σύστημα οδήγησης είναι η έννοια της τεχνητής νοημοσύνης, που επιτρέπει την αυτοκίνηση των αυτοκινήτων και την κίνησή τους χωρίς ανθρώπινη συμμετοχή. Τα συστήματα είναι σε θέση να κάνουν αξιολόγηση των αισθητηριακών δεδομένων για να συνδυάσουν αισθητήρες, κάμερες και προηγμένους αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης για τον εντοπισμό βέλτιστων διαδρομών πλοήγησης, εμποδίων και σήμανσης. Το ενδιάμεσο πρόβλημα έγκειται στην ενσωμάτωση των μοντέλων μηχανικής μάθησης με την επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και τη λήψη αποφάσεων, με απόλυτη προσοχή στην ασφάλεια και τη συμμόρφωση με την κυκλοφοριακή νομοθεσία. Ανοίγει την προοπτική εξάλειψης του ανθρώπινου λάθους από τις οδικές μετακινήσεις και αμφισβητεί, σε θεμελιώδες επίπεδο, τον τρόπο με τον οποίο σκεφτόμαστε για τις μεταφορές και την κινητικότητα.

Εν κατακλείδι

Σε κάθε βήμα, ο ορίζοντας είναι ώριμος με αναζωογονητικές και επιδραστικές αξιοποιήσεις που καλύπτουν ένα τεράστιο φάσμα τομέων – ανίχνευση spam, ανάλυση συναισθήματος, αυτόνομη οδήγηση και συστήματα παρακολούθησης της υγείας. Αυτό το σύνολο αξιοποιήσεων μπορεί να αναδείξει όχι μόνο την ευελιξία και τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης, αλλά και να γίνει η αρχή του ταξιδιού προς τη μάθηση. Από τη βελτίωση της εμπειρίας των χρηστών με συστήματα συστάσεων έως τη διάσπαση των γλωσσικών φραγμών με μοντέλα μετάφρασης, η τεχνητή νοημοσύνη είναι εφευρετικότητα εν δράσει.

Θα κατανοήσετε καλύτερα την τεχνητή νοημοσύνη περνώντας μέσα από αυτές τις αξιοποιήσεις και, στην πραγματικότητα, θα βρεθείτε στην πρώτη γραμμή της τεχνολογικής προόδου – τεχνολογίες που είναι βέβαιο ότι θα επανασχεδιάσουν κλάδους και θα βελτιώσουν ζωές. Τόσο υψηλές είναι οι δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης, και η εν λόγω αξιοποίηση αφήνει μόνο μια υπόνοια για το τι επιφυλάσσει για κάποιον τα επόμενα χρόνια.