Interpretation künstlicher Intelligenz: Schlüsselphasen des Trainings und der Schlussfolgerung

Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und generative KI sind zu wichtigen Bestandteilen der modernen Unternehmenstechnologie-Toolbox geworden. KI deckt ein breites Spektrum an Technologien ab, darunter Echtzeit-Sprachübersetzung, Gesichtserkennung, Sprachassistenten, personalisierte Empfehlungssysteme und Betrugserkennung. Der KI-Trainings- und Inferenzprozess ist entscheidend für das Verständnis der Fähigkeiten des Modells. Beim Training wird ein Modell mithilfe eines Datensatzes trainiert, sodass das Modell aus den verarbeiteten Informationen lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen kann. In der Inferenzphase wird das trainierte Modell auf neue Daten angewendet, sodass es Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachübersetzung oder Entscheidungsfindung ausführen kann.

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und neuerdings auch generative künstliche Intelligenz gehören mittlerweile zum technologischen und methodischen Werkzeugkasten aller Unternehmen, die sich mit digitaler Innovation beschäftigen. Künstliche Intelligenz umfasst ein breites Spektrum an Technologien, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie etwa Echtzeit-Sprachübersetzung, Gesichtserkennung, Sprachassistenten, personalisierte Empfehlungssysteme oder Betrugserkennung sowie computergestützte medizinische Diagnose zur Erkennung von Krankheiten aus radiologischen Bildern.

Lassen Sie uns den KI-Trainings- und Inferenzprozess besprechen, um die Fähigkeiten des Modells (*) besser zu verstehen. KI-Trainingsdiagramm

Hinweis: Mit (*) gekennzeichnete Begriffe werden im Abschnitt „Glossar“ am Ende dieses Artikels definiert.

Training für künstliche Intelligenz

Kurz gesagt ist Training für künstliche Intelligenz der Prozess der Entwicklung eines Modells für maschinelles Lernen, das auf einer großen Menge an Testdaten basiert.

Dabei geht es darum, einem Modell einen Datensatz (*) zuzuführen, der es ihm ermöglicht, auf der Grundlage der von ihm verarbeiteten Informationen zu lernen und Vorhersagen (*) oder Entscheidungen (*) zu treffen. In dieser Phase erwirbt das Modell das Wissen und die Fähigkeiten, die für die Ausführung bestimmter Aufgaben erforderlich sind.

Ob die Interpretation natürlicher Sprache (*) oder die Durchführung komplexer Berechnungen, dieser Schritt ist die Grundlage. Tatsächlich bestimmt es die Genauigkeit, Effizienz und Gesamtleistung des Modells und damit der Anwendungen, die es verwenden.

Der Trainingsprozess des KI-Modells umfasst mehrere Schritte.

1. Datenvorbereitung

Dieser Schritt umfasst das Sammeln, Bereinigen und Organisieren von Daten in einem Format, das eine effektive Nutzung ermöglicht. Es ist wichtig, die Qualität und Zuverlässigkeit der Modelleingabedaten sicherzustellen.

2. Algorithmen

Der zweite Schritt umfasst die Auswahl eines geeigneten Algorithmus (*) oder einer neuronalen Netzwerkarchitektur (*), die am besten zur Lösung des Problems geeignet ist, das wir lösen möchten.

3. Verfeinerung

Sobald das Modell ausgewählt ist, ist der dritte Schritt die iterative Verfeinerung. Dazu gehört das mehrmalige Training und Testen des Modells, um seine Parameter an die Leistung anzupassen, seine Genauigkeit zu verbessern und Fehler zu reduzieren.

Diagrammbild der KI-Trainingsklasse

Training künstlicher Intelligenz: Herausforderungen

Das Training von KI-Modellen steht vor echten Herausforderungen wie:

Datenqualität

Ein Modell ist nur so gut wie die Qualität der Trainingsdaten . Ungenaue, unvollständige oder verzerrte Datensätze können zu schlechten Vorhersagen führen.

Ressourcen der Informationstechnologie

Die für das Training erforderlichen Rechenressourcen erfordern eine hohe Rechenleistung und viel Speicher, insbesondere für komplexe Modelle wie Deep-Learning-Netzwerke (*). Phänomene wie Überanpassung (*) können die Qualität von Vorhersage- oder Klassifizierungsaufgaben beeinträchtigen.

Um die Rechenressourcen zu veranschaulichen, die zum Trainieren eines KI-Modells erforderlich sind, bedenken Sie, dass das Training eines komplexen Deep-Learning-Netzwerks wie GPT-3 enorme Mengen an Rechenleistung erfordert, um seine 175 Milliarden Parameter zu integrieren.

Künstliche Intelligenz-Inferenz

In dieser Phase wird ein trainiertes Modell für maschinelles Lernen (*) auf neue Daten angewendet, sodass es Aufgaben wie Vorhersage, Klassifizierung, Empfehlung oder Entscheidungsfindung in realen Anwendungen ausführen kann.

Mit anderen Worten: Inferenz ist die Phase, die es einem KI-Modell ermöglicht, den beabsichtigten Nutzen zu erbringen, etwa die Identifizierung von Objekten in Bildern, die Übersetzung von Sprachen, die Bereitstellung von Produktempfehlungen oder die Führung selbstfahrender Fahrzeuge.

Unterscheiden Sie zwischen Training und Inferenz

Es gibt zwei Hauptkriterien, die den Inferenzprozess vom KI-Training unterscheiden:

Die Bedeutung der Verarbeitung von Daten in Echtzeit

Die Notwendigkeit von Effizienz und geringer Latenz

In der Praxis , Automatisch fahrende oder Echtzeit-Betrugserkennungssysteme müssen über Modelle verfügen, die neue Daten schnell interpretieren und schnell Maßnahmen ergreifen können.

Zu bewältigende Herausforderungen

Die Inferenzphase muss sich auf die Ressourceneffizienz, die Aufrechterhaltung einer konsistenten Leistung in verschiedenen Umgebungen und die Optimierung des Modells im Hinblick auf die Geschwindigkeit konzentrieren. KI-Modelle müssen anpassungsfähig sein, ohne Einbußen bei Genauigkeit oder Zuverlässigkeit. Dies erfordert Techniken wie Modellbereinigung (*) oder Quantisierung (*), um die Rechenlast zu reduzieren und gleichzeitig eine Verschlechterung der Modellleistung zu vermeiden.

Beispiele

Konkrete Beispiele, die die praktische Anwendung von Inferenz veranschaulichen, sind wie folgt:

Cybersicherheit

Sobald die Anwendung anhand eines großen Datensatzes von E-Mail-Interaktionen trainiert wurde, kann sie potenzielle Bedrohungen in eingehenden E-Mails identifizieren und kennzeichnen Phishing-Versuche und schützt so Benutzer vor Cybersicherheitsbedrohungen.

Autonome Fahrzeuge

Ebenso ist auch der Bereich der autonomen Fahrzeuge stark auf die Denkfähigkeiten der künstlichen Intelligenz angewiesen. In diesem Fall werden Modelle, die aus unzähligen Stunden an Fahrdaten trainiert wurden, in Echtzeit verwendet, um Straßen zu navigieren, Verkehrszeichen zu erkennen und in Sekundenbruchteilen Entscheidungen zu treffen.

Training vs. Inferenz: Vergleichende Analyse

Training und Inferenz sind zwei entscheidende und sich ergänzende Phasen in der Entwicklung von KI-Modellen, die jeweils spezifische Anforderungen erfüllen. Die Trainingsphase ermöglicht es dem Modell, Wissen aus historischen Daten zu erwerben. Dieser Schritt erfordert viel Rechenleistung, um die Parameter des Modells anzupassen und genaue Vorhersagen zu erzielen.

Inferenz hingegen wendet trainierte Modelle auf neue Daten an, um Vorhersagen oder Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, was die Bedeutung von Effizienz und geringer Latenz hervorhebt.

Wichtige Punkte

Das Gleichgewicht zwischen Modellkomplexität, umfassender Schulung und Inferenzeffizienz ist für die Entwicklung künstlicher Intelligenzsysteme von entscheidender Bedeutung.

Komplexe Modelle können besser verstanden und vorhergesagt werden, erfordern jedoch mehr Ressourcen für Training und Schlussfolgerung.

Entwickler müssen ein Modell generieren, das komplex genug, genau genug und effizient genug ist, um in Echtzeit verwendet zu werden.

Techniken wie Pruning, Quantisierung und Transferlernen können Modelle hinsichtlich Genauigkeit und Effizienz optimieren.

Infrastrukturanforderungen

Infrastrukturanforderungen für Trainings- und Inferenzphasen führen zu einer starken Abhängigkeit von der Hardwareleistung.

Das Training von Deep-Learning-Modellen ist äußerst rechenintensiv und erfordert dedizierte Ressourcen, um leistungsstarke Rechenleistung bereitzustellen. In dieser Phase sind häufig Hochleistungs-GPUs erforderlich, um große Datensätze zu verwalten, von denen die Genauigkeit und Effizienz des Modells abhängt.

Im Gegensatz dazu erfordert die Inferenzphase weniger Rechenleistung, erfordert aber eine Leistung mit geringer Latenz und hohem Durchsatz. Seine Infrastruktur benötigt Effizienz und Reaktionsfähigkeit, um eine Echtzeit-Datenverarbeitung nahe der Quelle der Datengenerierung zu ermöglichen, wie zum Beispiel selbstfahrende Autos oder unsere E-Mail-Server, aber auch um ein neues Beispiel in der Gesundheitsdiagnostik zu schaffen.

Fazit

Das Verständnis der Feinheiten des KI-Trainings und der KI-Inferenz offenbart die Komplexität zwischen dem Erwerb von Wissen durch KI-Modelle und der Umsetzung dieses Wissens in konkreten Anwendungen.

Künstliche Intelligenz muss nicht nur leistungsstark, sondern auch anpassungsfähig sein. Um dieses Ziel zu erreichen, muss ein Gleichgewicht zwischen der Nutzung umfangreicher Schulungsressourcen und der Notwendigkeit einer schnellen, effizienten Schlussfolgerung gefunden werden. Da die KI in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und der Industrie voranschreitet, sind diese Schulungs- und Inferenzphasen von entscheidender Bedeutung, da sie die Erstellung von KI ermöglichen, die auf bestimmte Geschäftsfälle angewendet wird.

Noch etwas...

Was ist mit dem CO2-Fußabdruck?

Um maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz voranzutreiben, ist es eindeutig notwendig, sich auf die Entwicklung effizienterer Modelle für künstliche Intelligenz, die Optimierung der Hardware-Infrastruktur und die breitere Einführung innovativer Strategien zu konzentrieren. Gleichzeitig muss vielleicht auch der ökologische Fußabdruck von KI berücksichtigt werden.

„Zukünftige künstliche Intelligenz wird Energiedurchbrüche erfordern und weit mehr Strom verbrauchen, als die Menschen erwarten.“

– Sam Altman, CEO von OpenAI

DAVOS, Schweiz;

Tatsächlich mit As the Während die Umweltauswirkungen des Trainings von KI-Modellen auf den Prüfstand kommen, wird Nachhaltigkeit zu einem wichtigen Thema. Wenn Unternehmen und die Öffentlichkeit es übernehmen, werden mehr Strom und große Mengen Wasser benötigt, um die Geräteplattformen des Technologieriesen mit Strom zu versorgen und zu kühlen. Die Forscher schätzen beispielsweise, dass die Herstellung von GPT-3 1.287 Megawattstunden Strom verbrauchte und 552 Tonnen Kohlendioxidäquivalent produzierte, was dem Fahren von 123 benzinbetriebenen Personenkraftwagen ein Jahr lang entspricht.

Das Streben nach einer nachhaltigeren Zukunft, in der technologischer Fortschritt und ökologische Verantwortung harmonisch koexistieren, könnte das ultimative Ziel der Evolution der künstlichen Intelligenz sein.

(*) Glossar

• Algorithmus: Ein definierter, schrittweiser Satz von Rechenverfahren oder Regeln, die dazu dienen, eine bestimmte Aufgabe auszuführen oder ein bestimmtes Problem zu lösen.

• Datensatz: Eine Sammlung von Datenpunkten oder Datensätzen , normalerweise unter Verwendung einer tabellarischen Form, die zum Trainieren, Testen oder Validieren eines Modells für maschinelles Lernen verwendet wird, einschließlich Merkmalen (unabhängige Variablen) und Bezeichnungen (abhängige Variablen oder Ergebnisse) beim überwachten Lernen.

• Entscheidung: Beim maschinellen Lernen bezieht sich dies auf die Schlussfolgerung, zu der ein Modell nach der Analyse von Daten gelangt, z. B. wenn ein Spamfilter entscheidet, ob eine E-Mail Spam ist (und sie in den Spam-Ordner verschiebt) oder nicht (in Ihrem Ordner belassen). Posteingang).

• Deep Learning: Eine Teilmenge des maschinellen Lernens mit Modellen, die als mehrschichtige neuronale Netze bezeichnet werden und in der Lage sind, automatisch komplexe Muster und Darstellungen aus großen Datenmengen zu lernen.

• Beschriftete Daten: Dies bezieht sich darauf, dass jede Instanz ein Datensatz ist mit Ergebnissen oder Kategorien beschriftet, um während des Trainings eine klare Anleitung für Modelle des maschinellen Lernens zu geben.

• Maschinelles Lernen: Ein Zweig der künstlichen Intelligenz, bei dem Algorithmen trainiert werden, um Muster zu erkennen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen, ohne dass sie explizit für jede bestimmte Aufgabe programmiert werden müssen.

• Modell: Mathematik, die anhand eines Datensatzes und rechnerischer Darstellungen trainiert wird ist in der Lage, neue, unsichtbare Daten vorherzusagen und zu klassifizieren, indem Muster und Beziehungen in den Trainingsdaten gelernt werden.

• Modellbereinigung: eine Technik beim föderierten Lernen durch adaptives Beschneiden von Parametern, um die Modellgröße zu reduzieren und so den Rechen- und Kommunikationsbedarf auf Client-Geräten zu reduzieren, ohne dies wesentlich zu beeinträchtigen Modellgenauigkeit

• Natürliche Sprache: Die Art und Weise, wie Menschen miteinander kommunizieren, ob gesprochen oder geschrieben, umfasst die dem Menschen innewohnende Komplexität, Nuancen und Regeln des Sprachausdrucks

• Neuronales Netzwerk: Ein Computermodell, das von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert ist und aus miteinander verbundenen Knoten oder Neuronen besteht, die Signale verarbeiten und übertragen, um komplexe Aufgaben wie Mustererkennung und Entscheidungsfindung durch Lernen aus Daten zu lösen

• Überanpassung: Wenn ein Modell für maschinelles Lernen Trainingsdaten zu genau lernt, wodurch es nicht in der Lage ist, nicht sichtbare Daten zu verallgemeinern und Ergebnisse genau vorherzusagen.

• Muster: (im Kontext von maschinellem Lernen) was das Modell lernt, um erkennbare Muster in Daten zu erkennen das verwendet werden kann, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage neuer, unsichtbarer Daten zu treffen

• Vorhersage: (beim maschinellen Lernen) Verwendung eines trainierten Modells zur Schätzung neuer Daten auf der Grundlage von Mustern, die während der Trainingsphase gelernt wurden, dem Prozess, das wahrscheinlichste Ergebnis zu finden oder Wert für eine unsichtbare Instanz

• Quantisierung: (beim Deep Learning) der Prozess, bei dem die Präzision der Gewichte und Aktivierungen im Modell auf 2, 3 oder 4 Stellen reduziert wird, wodurch das Modell in der Lage ist, bei der Inferenz effizienter zu arbeiten Zeit mit minimalem Genauigkeitsverlust.

• Überwacht/unüberwacht: Der Unterschied zwischen überwachtem Lernen und unüberwachtem Lernen besteht darin, dass es beim überwachten Lerntraining gekennzeichnete Daten (*) gibt, die das Modell beim Erlernen der Zuordnung von der Eingabe zur Ausgabe anleiten, während beim unüberwachten Lernen das Finden in den Daten erfolgt Muster oder Struktur ohne explizite Ergebnisbezeichnungen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonInterpretation künstlicher Intelligenz: Schlüsselphasen des Trainings und der Schlussfolgerung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!