Zehn gängige Algorithmen, die für das KI-Lernen verstanden werden müssen. Wie viele kennen Sie?

Zuallererst müssen die Leute verstehen, was ein KI-Algorithmus ist? Vereinfacht ausgedrückt handelt es sich bei KI-Algorithmen um mathematische Modelle, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen. Es gibt sie in verschiedenen Formen, darunter überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen.

Beschriftete Datenbeispiele werden für das Training überwachter Lernalgorithmen verwendet, während unbeschriftete Daten für das Training unbeaufsichtigter Lernalgorithmen verwendet werden. Markierte Daten werden mit einem vordefinierten Zielwert versehen, während unmarkierten Daten kein Zielwert zugewiesen wird. Versuch und Irrtum ist die Lernmethode von Reinforcement-Learning-Algorithmen und wird häufig in Spielen wie Schach und Go sowie in der Robotikindustrie eingesetzt.

Zehn häufig verwendete KI-Algorithmen:

(1) Künstliches neuronales Netzwerk (ANN)#🎜 🎜 #

Die Inspiration für künstliche neuronale Netze kommt vom menschlichen Gehirn und sie werden bei der Bild- und Spracherkennung sowie der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt. Die Eingabedaten werden an eine Schicht künstlicher Neuronen übertragen, was die Kernidee künstlicher neuronaler Netze darstellt. Jedes Neuron übernimmt Informationen von der vorherigen Schicht und berechnet eine Ausgabe, die dann an die nächste Schicht weitergeleitet wird. Derzeit verwenden fast alle Anwendungen der künstlichen Intelligenz Deep Learning als bevorzugte Architektur, die mehrschichtige künstliche neuronale Netze verwendet. Künstliche neuronale Netze wurden erstmals in den 1950er Jahren eingesetzt.

(2) Support Vector Machine (SVM)

Support Vector Machine (SVM) wird für Klassifizierungs- und Regressionsprobleme verwendet ist Finden Sie die beste gerade Linie oder Kurve (sogenannte „Superplatte“), die verschiedene Gruppen von Datenpunkten trennt. Diese Superplattform kann dann verwendet werden, um vorherzusagen, zu welcher Gruppe ein neuer Datenpunkt gehört. Support-Vektor-Maschinen (SVMs) können Menschen sagen, welche E-Mails Spam sind, und werden häufig in Bereichen wie Bioinformatik, Finanzen und Computer Vision eingesetzt.

(3) Entscheidungsbaum

Der Entscheidungsbaum ist ein überwachter Lernalgorithmus, der zur Vorhersage verwendet wird. Es funktioniert durch rekursive Aufteilung der Daten in Teilmengen basierend auf den Werten ausgewählter Features.

(4) Random Forest

Random Forest ist eine Erweiterung des Entscheidungsbaums. Sie verbessern die Genauigkeit von Vorhersagen, indem sie die Ergebnisse mehrerer Entscheidungsbäume kombinieren.

(5) K-means-Clustering

K-means-Clustering ist ein unbeaufsichtigter Algorithmus für maschinelles Lernen, der Datenpunkten die Ähnlichkeit zwischen ihnen zuordnet sie zu K verschiedenen Cluster-Teilmengen. Benutzer können Algorithmen vordefinieren oder verwenden, um den Wert von K zu bestimmen. K spielt eine wichtige Rolle in Bereichen wie Bildsegmentierung und Dokumentenclusterung.

(6) Gradient Boosting

Vorhersagemodelle können implementiert werden, indem die Ergebnisse vieler schwacher Modelle für Gradient Boosting, einer Technik des maschinellen Lernens, kombiniert werden . Es wird in Websuchrankings und Online-Werbung verwendet.

(7) Convolutional Neural Network (CNN)

Das Convolutional Neural Network in künstlichen neuronalen Netzwerken wird durch den visuellen Kortex des Menschen beeinflusst Brain wurde mit Inspiration entwickelt und kann automatisch Merkmale wie Kanten und Ecken in Bildern lernen. Faltungs-Neuronale Netze sind spezialisierte Netze für die Verarbeitung von Rasterdaten (z. B. Pixeln), während künstliche Neuronale Netze universell einsetzbar sind, sodass Faltungs-Neuronale Netze für die Bild- und Videoverarbeitung geeignet sind.

(8) Langes Kurzzeitgedächtnisnetzwerk (LSTM)

Das lange Kurzzeitgedächtnisnetzwerk ist ein neuronales Netzwerk, das zur Verarbeitung verwendet wird Es handelt sich um isosequenzielle Sprach- und Textdaten, die sich daher für die Spracherkennung, maschinelle Übersetzung und handschriftliche Texterkennung eignen.

(9) Hauptkomponentenanalyse (PCA)

PCA ist eine Technik, die die Dimensionalität von Daten reduziert, indem die Daten auf niedrige Werte projiziert werden Dimensionsraum. Es wird zur Gesichtserkennung und Bildkomprimierung verwendet. Der Apriori-Algorithmus, die Assoziation oder Korrelation ist eine Technik zum Entdecken von Beziehungen zwischen Variablen in großen Datensätzen. Bei der Markteinkaufsanalyse ist es beliebt, Artikel zu identifizieren, die häufig zusammen gekauft werden.

Wenn Menschen mit KI interagieren, interagieren sie mit diesen Algorithmen. Menschen neigen dazu, KI-Systeme zu vermenschlichen, aber das ist nicht notwendig, um KI zu verstehen. Da es sich lediglich um ein mathematisches Problem handelt, weist es Einschränkungen auf, darunter auch die Abhängigkeit von Daten. KI-Algorithmen erfordern eine große Menge hochwertiger Daten, um effektiv trainiert zu werden. In der KI werden für das Training mehr und bessere Daten benötigt. Im Gegensatz dazu sind Menschen eher in der Lage, aus einem Beispiel Schlussfolgerungen zu ziehen, sodass sie aus nur einem Beispiel mehr lernen können.

Die beliebte Anwendung von KI-Systemen muss eine oder mehrere der folgenden Bedingungen erfüllen:

(1) Die erweiterte Hypothese ist richtig ( Einfaches Hinzufügen weiterer Daten und Rechenleistung führt zu künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI).

(2) Im Vergleich zu biologischen Pfaden (z. B. Flugzeugen, die fliegen können, aber nicht so gestaltet sind, dass sie Vögeln ähneln) stellen große Sprachmodelle (LLM) einen praktikablen alternativen Pfad zur allgemeinen Intelligenz dar.

(3) Es sind neue oder innovative Algorithmen und Architekturen erforderlich, damit KI-Systeme beliebiges Wissen aus einem oder wenigen Beispielen lernen können (ein solches System erfordert möglicherweise ein zusammenhängendes Weltmodell und eine virtuelle/physische Manifestation).

Was haben wir von KI gelernt?

Obwohl KI leistungsstark und großartig ist, handelt es sich einfach um eine Methode, die auf anerkannten mathematischen Prinzipien basiert, Werkzeugen für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik Optimierungsalgorithmen. Es ist unklar, an welchem ​​Punkt ein Informationsverarbeitungssystem mit KI zu einem vollständig realisierten, bewussten digitalen Wesen mit Fähigkeiten wird, die über die des menschlichen Geistes hinausgehen. Klar ist, dass wir in eine neue Ära eintreten und die Welt sich verändern wird, da die Daten- und Computerressourcen weiter wachsen.

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