Cea mai bună utilizare a IA: Unde ajută cel mai mult inteligența artificială?

Inteligența artificială se dezvoltă zi de zi și deschide calea către o mulțime de oportunități în diferite domenii. Există o mulțime de proiecte de inteligență artificială care apar și care reprezintă domenii interesante de cercetare. Aceasta este, desigur, o listă foarte lungă de subiecte privind procesarea limbajului natural, viziunea computerizată, sănătatea, robotica și medicina, printre altele. Fie că sunteți un dezvoltator matur de inteligență artificială sau doar un începător intrigat, aceste utilizări de top ale inteligenței artificiale vă permit să vedeți ideea spre care tehnologia va lua formă în viitorul apropiat.

Cea mai bună utilizare a IA

Detector de e-mailuri spam

Detectorul de e-mailuri spam este o utilizare extrem de practică a inteligenței artificiale. Acesta ajută la descoperirea diferenței dintre spam și e-mailurile reale. Algoritmii de învățare automată, cum ar fi Naive Bayes sau Support Vector Machines (SVM), intră în joc atunci când se construiește modelul și se antrenează setul de date de e-mailuri marcate ca spam sau nemarcate ca spam. Acest lucru implică extragerea caracteristicilor din e-mailuri, care includ anumite cuvinte-cheie, frecvența cuvintelor și, uneori, chiar formatarea e-mailurilor, și apoi formarea unui model care leagă aceste caracteristici de conținutul rău intenționat.

Analiza sentimentelor pentru revizuirea produselor

Analiza sentimentelor privind recenziile de produse implică revizuirea comentariilor pe care clienții le fac cu privire la produse și clasificarea acestora ca fiind pozitive, negative sau neutre. În cadrul acestei utilizări, se va învăța prelucrarea datelor text și interpretarea acestora. Veți obține, de asemenea, o perspectivă asupra comportamentului consumatorilor și veți înțelege cum funcționează inteligența artificială din lumea reală utilizând procesarea limbajului natural cu algoritmi de învățare automată.

Recunoașterea cifrelor scrise de mână

Una dintre utilizările de bază ale viziunii computerizate este proiectul de recunoaștere a cifrelor scrise de mână, un cadru în care un model de învățare automată ar trebui să fie antrenat cu scopul de a recunoaște și clasifica cifrele scrise de mână în fotografii. În mod normal, s-ar face o interpretare a datelor vizuale utilizând rețele neuronale, în special rețele neuronale convoluționale, cu setul de date MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology database), o colecție mare de imagini digitale manuale adnotate, care acționează în sprijinul acestei misiuni.

Aceasta rămâne, totuși, o activitate preliminară în ceea ce privește prelucrarea imaginilor și sarcinile de clasificare. Potențialul inteligenței artificiale în ceea ce privește digitizarea și automatizarea introducerii datelor ar putea fi gigantic, în special în domeniile în care nevoia de digitizare este acută pentru formularele și controalele scrise de mână.

Predicția prețului acțiunilor

Proiectele de predicție a prețului acțiunilor utilizează algoritmi de învățare automată pentru a prezice valoarea acțiunilor în funcție de performanțele lor anterioare. Se poate începe cu un model de regresie liniară, care ajută la înțelegerea relației dintre mulți factori și prețurile acțiunilor, facilitând astfel manipularea unor modele mai complexe, cum ar fi LSTM (Long Short-Term Memory), pentru o mai mare precizie.

Este vorba despre diferite moduri în care inteligența artificială este utilizată pe piețele financiare, cu accent pe preprocesarea datelor, selectarea caracteristicilor și analiza seriilor cronologice – etape-cheie pentru predicția indicatorilor economici și realizarea unei investiții în cunoștință de cauză.

Model de traducere lingvistică

Are ca scop dezvoltarea unui sistem de inteligență artificială care poate ajuta la traducerea oricărui text scris într-o limbă în alta. Procesul implică modele de secvență la secvență, mecanisme de atenție și prelucrarea limbajului natural prin intermediul traducerii automate.

Cu alte cuvinte, adevărul acestei lucrări este că inteligența artificială ocupă un loc foarte important în ceea ce privește depășirea barierei lingvistice, astfel încât comunicarea și conținutul să treacă clar de la o limbă la alta. Acest lucru devine necesar atunci când se urmărește fluxul de informații dincolo de frontiere și pentru colaborarea internațională.

Sistemul de recomandare a filmelor

În domeniul recomandării de filme, la nivelul inteligenței artificiale, filmele ar putea fi recomandate pe baza preferințelor și a istoricului vizionărilor. De exemplu, beneficiază de o metodă de filtrare colaborativă care poate prezice interesele potențiale ale utilizatorilor pe baza datelor de interacțiune dintre utilizatori și articole. Aceasta este o mare oportunitate de învățare în sistemele de recomandare, care sunt facilitatori-cheie în majoritatea aplicațiilor online actuale pentru creșterea implicării utilizatorilor cu sugestii cu impact foarte mare.

Recunoașterea semnelor de circulație

Recunoașterea semnelor de circulație implică literalmente introducerea de inițiative cu modele de inteligență artificială pentru detectarea și clasificarea eficientă a semnelor de circulație pe imagini reale. Aceasta este una dintre utilizările care se confruntă cu imprevizibilitatea datelor din lumea reală și implică abordări sofisticate de viziune computerizată și învățare automată. Recunoașterea semnelor de circulație este, astfel, unul dintre modulele-cheie ale sistemelor fără șofer și ADAS (Advanced Driver Assistance System – sistem avansat de asistență a șoferului), conducând la o serie de funcții în domeniul inteligenței artificiale pentru siguranța rutieră și navigație.

Sumarizarea automată a textului

Rezumarea automată a textelor utilizând procesarea limbajului natural generează un scurt rezumat din texte lungi, păstrând în același timp cele mai importante informații și semnificația acestora. Potențialul acestui proiect constă în parcurgerea rapidă a unui volum vast de informații, cum ar fi articole de știri, lucrări de cercetare și rapoarte, prin intermediul rezumării. Sistemul prezintă rezumate coerente și informative, ceea ce înseamnă că utilizează algoritmi care identifică cele mai importante informații din interiorul textului, economisind astfel timp și efort din partea utilizatorului.

Sistemul de monitorizare a sănătății

Sistemele de monitorizare a sănătății bazate pe inteligența artificială colectează date fie de la dispozitive purtabile, fie de la aplicații mobile, urmăresc informațiile, le analizează și oferă informații privind sănătatea, eventual avertizând asupra riscurilor pentru sănătate. Prin urmare, este capabil să urmărească semnele vitale ale unui pacient, activitățile fizice și alți parametri de sănătate pentru a stabili modele și abateri care pot indica riscuri pentru sănătate, utilizând abordări de învățare automată. Un astfel de sistem va permite oamenilor să își monitorizeze starea de sănătate și să furnizeze date foarte valoroase furnizorilor de servicii medicale pentru a acorda îngrijiri pacienților.

Sistemul de conducere autonomă

Sistemul de conducere autonomă este conceptul de inteligență artificială, care permite deplasarea automată a mașinilor și mișcarea acestora fără implicarea omului. Sistemele sunt capabile să facă o evaluare a datelor senzoriale pentru a combina senzori, camere și algoritmi avansați de inteligență artificială pentru detectarea curselor optime de navigare, a barierelor și a semnalizării. Problema intermediară constă în integrarea modelelor de învățare automată cu procesarea datelor și luarea deciziilor în timp real, acordând cea mai mare atenție siguranței și respectării legislației rutiere. Aceasta deschide perspectiva eradicării erorii umane din traficul rutier și provoacă, la un nivel fundamental, modul în care ne gândim la transport și mobilitate.

În concluzie

La fiecare pas, orizontul este plin de utilizări revigorante și influente care acoperă un spectru imens de domenii – detectarea spam-ului, analiza sentimentelor, conducerea autonomă și sistemele de monitorizare a sănătății. Acest set de utilizări poate scoate în evidență nu numai versatilitatea și puterea inteligenței artificiale, ci poate deveni și începutul călătoriei către învățare. De la îmbunătățirea experienței utilizatorului cu ajutorul sistemelor de recomandare la spargerea barierelor lingvistice cu ajutorul modelelor de traducere, inteligența artificială este ingeniozitate la lucru.

Veți înțelege mai bine inteligența artificială parcurgând aceste utilizări și, de fapt, vă veți afla în prima linie a progresului tehnologic – tehnologii care sunt menite să reproiecteze industriile și să îmbunătățească viețile. Potențialul inteligenței artificiale este atât de ridicat, iar aceste utilizări dau doar un indiciu despre ceea ce ne așteaptă în următorii ani.