Najboljša uporaba AI: Kje umetna inteligenca najbolj pomaga?

Umetna inteligenca se razvija iz dneva v dan in odpira pot do številnih priložnosti na različnih področjih. Nastaja veliko projektov umetne inteligence, ki predstavljajo zanimiva področja raziskav. To je seveda zelo dolg seznam tem, med drugim o obdelavi naravnega jezika, računalniškem vidu, zdravju, robotiki in medicini. Ne glede na to, ali ste zrel razvijalec umetne inteligence ali pa le zainteresiran novinec, vam ti vrhunski izkoristki umetne inteligence omogočajo, da si ogledate zamisel, v smeri katere se bo tehnologija oblikovala v bližnji prihodnosti.

Najboljša uporaba umetne inteligence

Odkrivanje neželene e-pošte

Detektor neželene elektronske pošte je zelo praktična uporaba umetne inteligence. Pomaga pri odkrivanju razlike med neželeno pošto in pravimi e-poštnimi sporočili. Algoritmi strojnega učenja, kot sta Naive Bayes ali Support Vector Machines (SVM), pridejo v poštev pri gradnji modela in usposabljanju nabora podatkov o e-poštnih sporočilih, označenih kot neželena ali neoznačena kot neželena. To vključuje pridobivanje značilnosti iz e-poštnih sporočil, ki vključujejo določene ključne besede, pogostost besed in včasih celo oblikovanje e-poštnih sporočil, nato pa usposabljanje modela, ki te značilnosti povezuje z zlonamerno vsebino.

Analiza čustev za pregled izdelka

Analiza čustev pri pregledovanju izdelkov vključuje pregledovanje komentarjev, ki jih stranke podajo o izdelkih, in njihovo ocenjevanje kot pozitivnih, negativnih ali nevtralnih. Pri tej uporabi se bomo naučili obdelave besedilnih podatkov in njihove interpretacije. Pridobili boste tudi vpogled v vedenje potrošnikov in razumeli, kako deluje umetna inteligenca v resničnem svetu z uporabo obdelave naravnega jezika z algoritmi strojnega učenja.

Prepoznavanje ročno napisanih številk

Ena od osrednjih uporab računalniškega vida je projekt prepoznavanja rokopisnih številk, v katerem je treba usposobiti model strojnega učenja z namenom prepoznavanja in razvrščanja rokopisnih številk na fotografijah. Običajno bi razlago iz vizualnih podatkov naredili z uporabo nevronskih mrež, zlasti konvolucijskih nevronskih mrež, pri čemer podatkovna zbirka MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology database), velika zbirka anotiranih ročno izdelanih digitalnih slik, deluje v podporo tej nalogi.

Vendar pa to ostaja predhodno delo pri nalogah obdelave in klasifikacije slik. Možnosti umetne inteligence v zvezi z digitalizacijo in avtomatizacijo vnosa podatkov bi lahko bile velikanske, zlasti na področjih, kjer je potreba po digitalizaciji ročnih obrazcev in pregledov akutna.

Napovedovanje cen delnic

Projekti napovedovanja cen delnic uporabljajo algoritme strojnega učenja za napovedovanje vrednosti delnic glede na njihovo preteklo uspešnost. Začne se lahko z linearnim regresijskim modelom, ki pomaga razumeti razmerje med številnimi dejavniki in cenami delnic, s čimer se za večjo natančnost lažje obdelajo kompleksnejši modeli, kot je LSTM (Long Short-Term Memory).

Obravnava različne načine uporabe umetne inteligence na finančnih trgih, s poudarkom na predobdelavi podatkov, izbiri značilnosti in analizi časovnih vrst – ključnih korakih k napovedovanju gospodarskih kazalnikov in informiranemu vlaganju.

Model jezikovnega prevajanja

Je namenjen razvoju sistema umetne inteligence, ki lahko pomaga prevesti katero koli besedilo, napisano v enem jeziku, v drugega. Postopek vključuje modele od zaporedja do zaporedja, mehanizme pozornosti in obdelavo naravnega jezika s strojnim prevajanjem.

Z drugimi besedami, resnica tega dela je, da umetna inteligenca zavzema zelo prvenstveno mesto v zvezi z odpravljanjem jezikovne ovire, tako da komunikacija in vsebina jasno tečeta iz enega jezika v drugega. To postane nujno, ko si želimo čezmejnega pretoka informacij in mednarodnega sodelovanja.

Sistem za priporočanje filmov

Na področju priporočanja filmov je mogoče z umetno inteligenco priporočati filme na podlagi všečkov in zgodovine gledanja. Na primer, je koristna metoda sodelovalnega filtriranja, ki lahko na podlagi podatkov o interakciji med uporabniki in predmeti predvidi potencialne interese uporabnikov. To je odlična priložnost za učenje v priporočilnih sistemih, ki so ključni pripomočki v večini današnjih spletnih aplikacij za povečanje vključenosti uporabnikov z zelo učinkovitimi predlogi.

Prepoznavanje prometnih znakov

Prepoznavanje prometnih znakov dobesedno pomeni uvedbo pobud z modeli umetne inteligence za učinkovito zaznavanje in razvrščanje prometnih znakov na resničnih posnetkih. To je eden od načinov uporabe, ki se ukvarja z nepredvidljivostjo podatkov v resničnem svetu in vključuje zapletene pristope računalniškega vida in strojnega učenja. Prepoznavanje prometnih znakov je tako eden od ključnih modulov sistemov brez voznika in ADAS (Advanced Driver Assistance System), ki poganjajo številne funkcije umetne inteligence v smeri varnosti v cestnem prometu in navigacije.

Samodejno povzemanje besedila

Samodejno povzemanje besedil z obdelavo naravnega jezika ustvari kratek povzetek iz dolgih besedil, pri čemer ohrani njihove najpomembnejše informacije in pomen. Potencial tega projekta je v hitrem prebiranju velike količine informacij, kot so novinarski članki, raziskovalni članki in poročila, s pomočjo povzemanja. Sistem predstavlja skladne in informativne povzetke, kar pomeni, da uporablja algoritme, ki prepoznajo najpomembnejše informacije v besedilu, s čimer uporabniku prihrani čas in trud.

Sistem za spremljanje zdravja

Sistemi za spremljanje zdravja, ki temeljijo na umetni inteligenci, zbirajo podatke iz nosljivih naprav ali mobilnih aplikacij, sledijo informacijam, jih analizirajo in zagotavljajo informativne vpoglede v zdravje ter po možnosti opozarjajo na zdravstvena tveganja. Tako lahko s pomočjo pristopov strojnega učenja spremlja življenjske znake, telesne dejavnosti in druge zdravstvene parametre pacienta ter ugotavlja vzorce in odstopanja, ki lahko kažejo na zdravstvena tveganja. Takšen sistem bo ljudem omogočil spremljanje njihovega zdravja in zagotavljal zelo dragocene podatke zdravstvenim delavcem za oskrbo bolnikov.

Sistem za avtonomno vožnjo

Sistem avtonomne vožnje je koncept umetne inteligence, ki omogoča samostojno vožnjo avtomobilov in njihovo premikanje brez človeškega vpletanja. Sistemi so sposobni opraviti oceno senzoričnih podatkov za združevanje senzorjev, kamer in naprednih algoritmov umetne inteligence za zaznavanje optimalnih navigacijskih poti, ovir in oznak. Vmesni problem je v integraciji modelov strojnega učenja z obdelavo podatkov in odločanjem v realnem času, pri čemer je treba v največji meri poskrbeti za varnost in skladnost s prometno zakonodajo. Odpira se možnost, da se iz cestnega prometa izkoreninijo človeške napake, in na temeljni ravni izziva naše razmišljanje o prometu in mobilnosti.

Zaključek

Na vsakem koraku je obzorje polno osvežujočih in vplivnih uporab, ki pokrivajo ogromen spekter področij – odkrivanje nezaželene pošte, analiza čustev, avtonomna vožnja in sistemi za spremljanje zdravja. Ta nabor uporab lahko ne le prikaže vsestranskost in moč umetne inteligence, temveč postane tudi začetek poti k učenju. Umetna inteligenca je iznajdljivost na delu, od izboljšanja uporabniške izkušnje s priporočilnimi sistemi do premagovanja jezikovnih ovir z modeli prevajanja.

S temi uporabami boste bolje razumeli umetno inteligenco in dejansko boste v samem ospredju tehnološkega napredka – tehnologij, ki bodo zagotovo preoblikovale industrije in izboljšale življenja. Potencial umetne inteligence je tako velik, da takšna uporaba le služi kot namig o tem, kaj nas čaka v naslednjih letih.