Het beste gebruik van AI: Waar helpt kunstmatige intelligentie het meest?

Kunstmatige intelligentie ontwikkelt zich met de dag en opent de weg naar veel mogelijkheden op verschillende gebieden. Er ontstaan veel projecten op het gebied van kunstmatige intelligentie die interessante onderzoeksgebieden vertegenwoordigen. Dit is natuurlijk een zeer lange lijst van onderwerpen over onder andere natuurlijke taalverwerking, computervisie, gezondheid, robotica en geneeskunde. Of je nu een volwassen ontwikkelaar bent van kunstmatige intelligentie of gewoon een geïntrigeerde newbie, deze top kunstmatige intelligentie benutting laat je zien naar welk idee de technologie vorm zal krijgen in de nabije toekomst.

Het beste gebruik van AI

Spam e-mail detector

De spam e-maildetector is een zeer praktische toepassing van kunstmatige intelligentie. Het helpt bij het ontdekken van het verschil tussen spam en echte e-mails. Machine learning-algoritmen zoals Naive Bayes of Support Vector Machines (SVM) worden gebruikt bij het bouwen van het model en het trainen van de dataset van e-mails die al dan niet als spam zijn gemarkeerd. Hierbij worden kenmerken uit e-mails geëxtraheerd, waaronder bepaalde trefwoorden, woordfrequenties en soms zelfs e-mailopmaak, waarna een model wordt getraind dat deze kenmerken koppelt aan schadelijke inhoud.

Sentimentanalyse voor productrecensies

Bij sentimentanalyse voor productrecensies worden opmerkingen van klanten over producten bekeken en als positief, negatief of neutraal beoordeeld. In dit programma leer je tekstgegevens verwerken en de interpretatie ervan. Je krijgt ook inzicht in consumentengedrag en begrijpt hoe kunstmatige intelligentie in de echte wereld werkt met behulp van natuurlijke taalverwerking met machine-learning algoritmen.

Herkenning van handgeschreven cijfers

Een van de belangrijkste toepassingen van computer vision is het project handgeschreven cijferherkenning, een setting waarin een machine learning model getraind moet worden met als doel handgeschreven cijfers in foto’s te herkennen en te classificeren. Normaal gesproken zou men een interpretatie maken van visuele gegevens met behulp van neurale netwerken, in het bijzonder convolutionele neurale netwerken, met de MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology database) dataset, een grote verzameling van geannoteerde handgemaakte digitale afbeeldingen, ter ondersteuning van die missie.

Dit blijft echter voorwerk op het gebied van beeldverwerking en classificatietaken. Het potentieel van kunstmatige intelligentie met betrekking tot digitalisering en automatisering van gegevensinvoer zou gigantisch kunnen zijn, vooral op gebieden waar de behoefte aan digitalisering acuut is voor handgeschreven formulieren en controles.

Voorspelling van aandelenkoersen

Bij projecten voor het voorspellen van aandelenkoersen worden algoritmen voor machinaal leren gebruikt om de waarde van aandelen te voorspellen op basis van hun prestaties in het verleden. Het kan beginnen met een lineair regressiemodel, dat helpt om de relatie tussen veel factoren en aandelenkoersen te begrijpen, waardoor het gemakkelijker wordt om complexere modellen te hanteren, zoals LSTM (Long Short-Term Memory), voor een betere nauwkeurigheid.

Het houdt zich bezig met verschillende manieren waarop kunstmatige intelligentie wordt gebruikt in financiële markten, met de nadruk op gegevensvoorbewerking, kenmerkselectie en tijdreeksanalyse – belangrijke stappen voor het voorspellen van economische indicatoren en het doen van een weloverwogen investering.

Taalvertaalmodel

Is gericht op het ontwikkelen van een kunstmatig intelligentiesysteem dat kan helpen bij het vertalen van teksten in de ene taal naar de andere. Het proces omvat sequentie-naar-volgorde modellen, aandachtsmechanismen en natuurlijke taalverwerking via automatische vertaling.

Met andere woorden, de waarheid van dit werk is dat kunstmatige intelligentie een zeer belangrijke plaats inneemt met betrekking tot het doorbreken van de taalbarrière, zodat communicatie en inhoud duidelijk van de ene taal naar de andere vloeien. Dit wordt noodzakelijk als we kijken naar de informatiestroom over grenzen heen en voor internationale samenwerking.

Filmaanbevelingssysteem

Op het gebied van filmaanbevelingen kan kunstmatige intelligentie de films aanbevelen op basis van “vind ik leuk” en kijkgeschiedenis. Er is bijvoorbeeld een collaboratieve filtermethode die potentiële gebruikersinteresses kan voorspellen op basis van interactiegegevens tussen gebruikers en items. Dit is een geweldige leermogelijkheid in aanbevelingssystemen, die een sleutelrol spelen in de meeste hedendaagse online toepassingen voor het verhogen van de betrokkenheid van gebruikers met zeer impactvolle suggesties.

Verkeersbordherkenning

Verkeersbordherkenning houdt letterlijk de introductie in van initiatieven met kunstmatige intelligentiemodellen voor het efficiënt detecteren en classificeren van verkeersborden op echte beelden. Dit is een van de toepassingen die te maken heeft met onvoorspelbaarheid in echte gegevens en impliceert geavanceerde computer vision en machine learning benaderingen. Verkeersbordherkenning is dus een van de belangrijkste modules van bestuurderloze systemen en ADAS (Advanced Driver Assistance System), die een aantal AI-functies voor verkeersveiligheid en navigatie aansturen.

Automatische tekstsamenvatting

Automatische tekstsamenvatting met behulp van natuurlijke taalverwerking genereert een korte samenvatting van lange teksten met behoud van de belangrijkste informatie en betekenis. Het potentieel van dit project ligt in het snel doornemen van een grote hoeveelheid informatie, zoals nieuwsartikelen, onderzoekspapers en rapporten, door middel van samenvatten. Het systeem presenteert samenhangende, informatieve samenvattingen, wat betekent dat het algoritmes gebruikt die de belangrijkste informatie in de tekst identificeren, waardoor de gebruiker tijd en moeite bespaart.

Systeem voor gezondheidsmonitoring

Systemen voor gezondheidsmonitoring op basis van kunstmatige intelligentie verzamelen gegevens van wearables of mobiele applicaties, volgen de informatie, analyseren deze en bieden informatieve inzichten over de gezondheid en waarschuwen mogelijk voor gezondheidsrisico’s. Het is dus in staat om gegevens te verzamelen en te analyseren. Het is dus in staat om de vitale functies, fysieke activiteiten en andere gezondheidsparameters van een patiënt te traceren om patronen en afwijkingen vast te stellen die kunnen wijzen op gezondheidsrisico’s met behulp van machinaal leren. Met een dergelijk systeem kunnen mensen hun gezondheid in de gaten houden en zeer waardevolle gegevens verstrekken aan zorgverleners om patiënten zorg te verlenen.

Autonoom rijsysteem

Autonoom rijden is een concept van kunstmatige intelligentie waarmee auto’s zelf kunnen rijden en bewegen zonder menselijke tussenkomst. De systemen zijn in staat om een beoordeling te maken van de zintuiglijke gegevens om sensoren, camera’s en geavanceerde algoritmen van kunstmatige intelligentie te combineren voor de detectie van optimale navigatiebanen, barrières en bewegwijzering. Het tussenliggende probleem ligt in de integratie van modellen voor machinaal leren met real-time gegevensverwerking en besluitvorming, waarbij de grootste zorg wordt besteed aan veiligheid en naleving van de verkeerswetgeving. Dit opent het vooruitzicht op het uitbannen van menselijke fouten in het wegverkeer en daagt op een fundamenteel niveau uit hoe we denken over vervoer en mobiliteit.

Concluderend

Bij elke stap is de horizon rijp voor verfrissende en invloedrijke toepassingen die een immens spectrum van gebieden beslaan – spamdetectie, sentimentanalyse, autonoom rijden en gezondheidsmonitoringsystemen. Deze reeks toepassingen kan niet alleen de veelzijdigheid en kracht van kunstmatige intelligentie naar boven halen, maar ook het begin worden van de reis naar leren. Van het verbeteren van gebruikerservaringen met aanbevelingssystemen tot het doorbreken van taalbarrières met vertaalmodellen, kunstmatige intelligentie is vernuft aan het werk.

Je krijgt een beter begrip van kunstmatige intelligentie door het doorlopen van deze utilisatie, en in feite zul je in de voorhoede van technologische vooruitgang zijn – technologieën die industrieën opnieuw zullen ontwerpen en levens zullen verbeteren. Het potentieel van kunstmatige intelligentie is zo groot en dit gebruik laat slechts een tipje van de sluier oplichten over wat het de komende jaren in petto heeft.