Geriausias DI panaudojimas: Kur dirbtinis intelektas padeda labiausiai?

Dirbtinis intelektas tobulėja diena iš dienos ir atveria kelią daugybei galimybių įvairiose srityse. Atsiranda daug dirbtinio intelekto projektų, kurie yra įdomios mokslinių tyrimų sritys. Tai, žinoma, labai ilgas sąrašas temų, susijusių su natūralios kalbos apdorojimu, kompiuteriniu matymu, sveikata, robotika, medicina ir kt. Nesvarbu, ar esate subrendęs dirbtinio intelekto kūrėjas, ar tik suintriguotas naujokas, šie geriausi dirbtinio intelekto panaudojimo projektai leidžia pamatyti idėją, link kurios ši technologija formuosis netolimoje ateityje.

Geriausias dirbtinio intelekto panaudojimas

Elektroninio pašto šiukšlių detektorius

El. pašto šiukšlių detektorius yra labai praktiškas dirbtinio intelekto panaudojimas. Jis padeda atrasti skirtumą tarp šlamšto ir tikrų el. laiškų. Mašininio mokymosi algoritmai, tokie kaip Naive Bayes arba Support Vector Machines (SVM), pasitelkiami kuriant modelį ir mokant el. laiškų, pažymėtų kaip šlamštas arba nepažymėtų kaip šlamštas, duomenų rinkinį. Tai apima požymių ištraukimą iš el. laiškų, kurie apima tam tikrus raktinius žodžius, žodžių dažnumą, o kartais net el. laiško formatavimą, ir tada modelio, kuris susieja šiuos požymius su kenkėjišku turiniu, mokymą.

Produkto apžvalgos nuotaikų analizė

Produktų apžvalgų nuotaikų analizė apima klientų komentarų apie produktus peržiūrą ir jų teigiamų, neigiamų arba neutralių nuotaikų įvertinimą. Šio panaudojimo metu bus mokomasi teksto duomenų apdorojimo ir jų interpretavimo. Taip pat įgysite žinių apie vartotojų elgseną ir suprasite, kaip realiame pasaulyje veikia dirbtinis intelektas, naudojant natūralios kalbos apdorojimą su mašininio mokymosi algoritmais.

Rankraštinių skaitmenų atpažinimas

Vienas iš pagrindinių kompiuterinės regos panaudojimo būdų yra ranka rašytų skaitmenų atpažinimo projektas, kurio metu reikia apmokyti mašininio mokymosi modelį, kurio tikslas – atpažinti ir klasifikuoti ranka rašytus skaitmenis nuotraukose. Paprastai iš vaizdinių duomenų aiškinimą reikėtų atlikti naudojant neuroninius tinklus, ypač konvoliucinius neuroninius tinklus, o MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology database) duomenų rinkinys – didelė anotuotų rankraštinių skaitmeninių atvaizdų kolekcija – veikia kaip pagalbinė priemonė šiai užduočiai atlikti.

Tačiau tai tebėra preliminarus darbas, susijęs su vaizdų apdorojimo ir klasifikavimo užduotimis. Dirbtinio intelekto potencialas skaitmeninimo ir duomenų įvedimo automatizavimo srityje gali būti milžiniškas, ypač tose srityse, kuriose ranka rašytų formų ir čekių skaitmeninimo poreikis yra labai didelis.

Akcijų kainų prognozavimas

Akcijų kainų prognozavimo projektuose naudojami mašininio mokymosi algoritmai akcijų vertei prognozuoti atsižvelgiant į jų ankstesnius rezultatus. Galima pradėti nuo tiesinės regresijos modelio, kuris padeda suprasti daugelio veiksnių ir akcijų kainų ryšį, todėl, siekiant didesnio tikslumo, lengviau valdyti sudėtingesnius modelius, pavyzdžiui, LSTM (Long Short-Term Memory).

Nagrinėjami įvairūs dirbtinio intelekto naudojimo finansų rinkose būdai, daugiausia dėmesio skiriant išankstiniam duomenų apdorojimui, požymių atrankai ir laiko eilučių analizei – pagrindiniams žingsniams siekiant prognozuoti ekonominius rodiklius ir pagrįstai investuoti.

Kalbos vertimo modelis

Siekiama sukurti dirbtinio intelekto sistemą, galinčią padėti išversti bet kokį viena kalba parašytą tekstą į kitą kalbą. Procesas apima sekos į seką modelius, dėmesio mechanizmus ir natūralios kalbos apdorojimą naudojant mašininį vertimą.

Kitaip tariant, šio darbo tiesa yra ta, kad dirbtinis intelektas užima labai svarbią vietą kalbų barjero įveikimo atžvilgiu, kad bendravimas ir turinys aiškiai tekėtų iš vienos kalbos į kitą. Tai tampa būtina, kai norima užtikrinti informacijos srautą per sienas ir tarptautinį bendradarbiavimą.

Filmų rekomendavimo sistema

Filmų rekomendavimo srityje dirbtinio intelekto pagalba filmai gali būti rekomenduojami atsižvelgiant į jų mėgstamumą ir žiūrėjimo istoriją. Pavyzdžiui, yra naudingas bendradarbiavimo filtravimo metodas, kuris gali numatyti potencialius naudotojų interesus, remdamasis naudotojų ir elementų sąveikos duomenimis. Tai puiki mokymosi galimybė rekomendacijų sistemose, kurios yra pagrindinės daugumos šiuolaikinių internetinių programų priemonės, leidžiančios padidinti naudotojų įsitraukimą naudojant labai paveikius pasiūlymus.

Eismo ženklų atpažinimas

Eismo ženklų atpažinimas tiesiogine prasme reiškia iniciatyvų su dirbtinio intelekto modeliais, skirtų efektyviai aptikti ir klasifikuoti eismo ženklus realioje filmuotoje medžiagoje, diegimą. Tai vienas iš naudojimo būdų, susijusių su nenuspėjamumu realaus pasaulio duomenyse, ir reiškia sudėtingus kompiuterinės regos ir mašininio mokymosi metodus. Taigi, kelio ženklų atpažinimas yra vienas iš pagrindinių be vairuotojo ir ADAS (Advanced Driver Assistance System) modulių, lemiančių daugybę dirbtinio intelekto funkcijų, skirtų kelių eismo saugai ir navigacijai.

Automatinis teksto apibendrinimas

Automatinis teksto apibendrinimas naudojant natūralios kalbos apdorojimą sukuria trumpą santrauką iš ilgų tekstų, išlaikant svarbiausią informaciją ir prasmę. Šio projekto potencialas – greitai peržvelgti didžiulį informacijos kiekį, pavyzdžiui, naujienų straipsnius, mokslinius straipsnius ir ataskaitas, apibendrinimo būdu. Sistema pateikia nuoseklias, informatyvias santraukas, t. y. naudoja algoritmus, kurie nustato svarbiausią informaciją tekste, taigi taupo naudotojo laiką ir pastangas.

Sveikatos stebėsenos sistema

Dirbtiniu intelektu grindžiamos sveikatos stebėsenos sistemos renka duomenis iš dėvimųjų įrenginių arba mobiliųjų programų, seka informaciją, ją analizuoja ir pateikia informatyvias įžvalgas apie sveikatą, galbūt įspėja apie pavojų sveikatai. Taigi, taikant mašininio mokymosi metodus, galima stebėti paciento gyvybines funkcijas, fizinę veiklą ir kitus sveikatos parametrus, siekiant nustatyti dėsningumus ir nukrypimus, kurie gali rodyti pavojų sveikatai. Tokia sistema leis žmonėms stebėti savo sveikatą ir suteiks labai vertingų duomenų sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams, kad jie galėtų suteikti pacientams pagalbą.

Autonominio vairavimo sistema

Autonominio vairavimo sistema – tai dirbtinio intelekto koncepcija, leidžianti savarankiškai važiuoti automobiliams ir judėti jiems nedalyvaujant žmogui. Sistemos geba atlikti jutiminių duomenų vertinimą, siekdamos sujungti jutiklius, kameras ir pažangius dirbtinio intelekto algoritmus, kad būtų galima nustatyti optimalius navigacijos kursus, kliūtis ir ženklus. Tarpinė problema yra mašininio mokymosi modelių integravimas su duomenų apdorojimu realiuoju laiku ir sprendimų priėmimu, itin rūpinantis saugumu ir eismo teisės aktų laikymusi. Tai atveria perspektyvą išnaikinti žmogiškąsias klaidas kelionėse keliais ir iš esmės kelia iššūkius tam, kaip mes galvojame apie transportą ir judumą.

Apibendrinant

Kiekviename žingsnyje horizonte atsiveria gaivus ir įtakingas panaudojimas, apimantis didžiulį spektrą sričių – šlamšto aptikimą, nuotaikų analizę, autonominį vairavimą ir sveikatos stebėsenos sistemas. Šis panaudojimo rinkinys gali ne tik atskleisti dirbtinio intelekto įvairiapusiškumą ir galią, bet ir tapti kelio į mokymąsi pradžia. Dirbtinis intelektas – tai išradingumas darbe: nuo naudotojų patirties gerinimo naudojant rekomendacijų sistemas iki kalbos barjerų įveikimo naudojant vertimo modelius.

Išnagrinėję šiuos panaudojimo būdus geriau suprasite dirbtinį intelektą ir iš esmės atsidursite pačiame technologijų pažangos priešakyje – technologijų, kurios neabejotinai pertvarkys pramonės šakas ir pagerins gyvenimą. Dirbtinio intelekto potencialas toks didelis, o toks panaudojimas leidžia tik užuominą apie tai, kas jo laukia ateinančiais metais.