Najlepšie využitie AI: Kde umelá inteligencia pomáha najviac?

Umelá inteligencia sa vyvíja deň za dňom a otvára cestu k mnohým príležitostiam v rôznych oblastiach. Vzniká veľa projektov umelej inteligencie, ktoré predstavujú zaujímavé oblasti výskumu. Ide, samozrejme, o veľmi dlhý zoznam tém týkajúcich sa okrem iného spracovania prirodzeného jazyka, počítačového videnia, zdravia, robotiky a medicíny. Či už ste zrelý vývojár umelej inteligencie, alebo len zaujatý nováčik, tieto špičkové využitie umelej inteligencie vám umožnia vidieť myšlienku, ku ktorej sa táto technológia bude v blízkej budúcnosti uberať.

Najlepšie využitie AI

Detektor nevyžiadanej pošty

Detektor nevyžiadanej pošty je vysoko praktické využitie umelej inteligencie. Pomáha pri zisťovaní rozdielu medzi spamom a skutočnými e-mailovými správami. Pri vytváraní modelu a trénovaní súboru údajov e-mailov označených ako spam alebo neoznačených ako spam prichádzajú do úvahy algoritmy strojového učenia, ako napríklad Naive Bayes alebo Support Vector Machines (SVM). Ide o extrakciu znakov z e-mailov, ktoré zahŕňajú určité kľúčové slová, frekvenciu slov a niekedy dokonca aj formátovanie e-mailov, a následné trénovanie modelu, ktorý tieto znaky spája so škodlivým obsahom.

Analýza sentimentu pre hodnotenie produktov

Analýza sentimentu recenzií produktov zahŕňa preskúmanie komentárov, ktoré zákazníci vyjadrujú k produktom, a ich hodnotenie buď ako pozitívne, negatívne, alebo neutrálne. V rámci tohto využitia sa naučíme spracúvať textové údaje a ich interpretáciu. Získate tiež prehľad o správaní spotrebiteľov a pochopíte, ako funguje reálna umelá inteligencia pomocou spracovania prirodzeného jazyka s algoritmami strojového učenia.

Rozpoznávanie ručne písaných číslic

Jedným zo základných využití počítačového videnia je projekt rozpoznávania ručne písaných číslic, prostredie, v ktorom by sa mal trénovať model strojového učenia s cieľom rozpoznať a klasifikovať ručne písané číslice na fotografiách. Zvyčajne by sa mala robiť interpretácia z vizuálnych údajov pomocou neurónových sietí, najmä konvolučných neurónových sietí, pričom na podporu tohto poslania pôsobí súbor údajov MNIST (Modifikovaná databáza Národného inštitútu pre štandardy a technológie), ktorý predstavuje veľkú zbierku anotovaných ručne písaných digitálnych obrázkov.

Toto však zostáva predbežnou prácou v úlohách spracovania a klasifikácie obrazu. Potenciál umelej inteligencie v súvislosti s digitalizáciou a automatizáciou zadávania údajov by mohol byť gigantický, najmä v oblastiach, kde je akútna potreba digitalizácie ručne písaných formulárov a kontrol.

Predpovedanie cien akcií

Projekty predpovedania cien akcií využívajú algoritmy strojového učenia na predpovedanie hodnôt akcií s ohľadom na ich minulú výkonnosť. Môže sa začať s lineárnym regresným modelom, ktorý pomáha pochopiť vzťah medzi mnohými faktormi a cenami akcií, čím sa uľahčí práca so zložitejšími modelmi, ako je LSTM (Long Short-Term Memory), pre lepšiu presnosť.

Zaoberá sa rôznymi spôsobmi, ako sa umelá inteligencia využíva na finančných trhoch, pričom sa zameriava na predbežné spracovanie údajov, výber prvkov a analýzu časových radov – kľúčové kroky k predpovedaniu ekonomických ukazovateľov a k informovanému investovaniu.

Model jazykového prekladu

Je zameraný na vývoj systému umelej inteligencie, ktorý dokáže pomôcť preložiť akýkoľvek text napísaný v jednom jazyku do iného. Tento proces zahŕňa modely sekvencie na sekvenciu, mechanizmy pozornosti a spracovanie prirodzeného jazyka prostredníctvom strojového prekladu.

Inými slovami, pravdou tejto práce je, že umelá inteligencia zaujíma veľmi prvoradé miesto s ohľadom na prelomenie jazykovej bariéry, aby komunikácia a obsah jasne prúdili z jedného jazyka do druhého. Stáva sa to nevyhnutným, keď sa tešíme na tok informácií cez hranice a na medzinárodnú spoluprácu.

Systém na odporúčanie filmov

V oblasti odporúčaní filmov by sa pri umelej inteligencii mohli filmy odporúčať na základe obľúbenosti a histórie sledovania. Prínosom je napríklad metóda kolaboratívneho filtrovania, ktorá môže predpovedať potenciálne záujmy používateľov na základe údajov o interakcii medzi používateľmi a položkami. Toto je veľká príležitosť na učenie sa v odporúčacích systémoch, ktoré sú kľúčovými nástrojmi vo väčšine dnešných online aplikácií na zvýšenie angažovanosti používateľov pomocou veľmi pôsobivých návrhov.

Rozpoznávanie dopravných značiek

Rozpoznávanie dopravných značiek doslova znamená zavedenie iniciatív s modelmi umelej inteligencie na efektívne zisťovanie a klasifikáciu dopravných značiek na reálnych záberoch. Ide o jedno z využití, ktoré sa zaoberá nepredvídateľnosťou údajov v reálnom svete a predpokladá sofistikované prístupy počítačového videnia a strojového učenia. Rozpoznávanie dopravných značiek je teda jedným z kľúčových modulov systémov bez vodiča a ADAS (Advanced Driver Assistance System), ktoré riadia množstvo funkcií umelej inteligencie smerom k bezpečnosti cestnej premávky a navigácii.

Automatická sumarizácia textu

Automatická sumarizácia textu pomocou spracovania prirodzeného jazyka vytvára z dlhých textov stručný súhrn, pričom zachováva ich najdôležitejšie informácie a význam. Potenciál tohto projektu spočíva v rýchlom prechádzaní obrovského objemu informácií, ako sú spravodajské články, výskumné práce a správy, formou sumarizácie. Systém predstavuje ucelené, informatívne súhrny, čo znamená, že používa algoritmy, ktoré identifikujú najdôležitejšie informácie vo vnútri textu, a tým šetrí čas a úsilie používateľa.

Systém monitorovania zdravia

Systémy monitorovania zdravia založené na umelej inteligencii zbierajú údaje buď z nositeľných zariadení, alebo z mobilných aplikácií, sledujú informácie, analyzujú ich a poskytujú informatívne poznatky o zdraví, prípadne upozorňujú na zdravotné riziká. Je teda schopný sledovať životné funkcie pacienta, jeho fyzické aktivity a iné zdravotné parametre s cieľom stanoviť vzorce a odchýlky, ktoré môžu poukazovať na zdravotné riziká s využitím prístupov strojového učenia. Takýto systém umožní ľuďom monitorovať svoj zdravotný stav a poskytovať veľmi cenné údaje poskytovateľom zdravotnej starostlivosti s cieľom poskytnúť pacientovi starostlivosť.

Systém autonómneho riadenia

Systém autonómnej jazdy je koncept umelej inteligencie, ktorý umožňuje samostatnú jazdu automobilov a ich pohyb bez účasti človeka. Systémy dokážu vyhodnocovať senzorické údaje s cieľom kombinovať senzory, kamery a pokročilé algoritmy umelej inteligencie na detekciu optimálnych navigačných kurzov, prekážok a značenia. Medziproblém spočíva v integrácii modelov strojového učenia so spracovaním údajov a rozhodovaním v reálnom čase pri zachovaní maximálnej starostlivosti o bezpečnosť a dodržiavanie dopravných predpisov. Otvára sa tak perspektíva odstránenia ľudskej chyby z cestnej premávky a na zásadnej úrovni sa spochybňuje spôsob, akým uvažujeme o doprave a mobilite.

Na záver

Na každom kroku je obzor zrelý na osviežujúce a vplyvné využitie pokrývajúce obrovské spektrum oblastí – detekciu spamu, analýzu nálad, autonómne riadenie a systémy monitorovania zdravia. Tento súbor využití môže vyzdvihnúť nielen všestrannosť a silu umelej inteligencie, ale môže sa stať aj začiatkom cesty k učeniu. Umelá inteligencia je vynaliezavosť v praxi – od zlepšenia používateľského zážitku pomocou odporúčacích systémov až po prekonávanie jazykových bariér pomocou modelov prekladu.

Prechodom cez tieto využitia lepšie pochopíte umelú inteligenciu a v podstate sa ocitnete na samom čele technologického pokroku – technológií, ktoré určite prepracujú priemyselné odvetvia a zlepšia život. Potenciál umelej inteligencie je tak vysoký a takéto využitia len naznačujú, čo človeka čaká v nasledujúcich rokoch.