AI の学習のために理解する必要がある 10 の一般的なアルゴリズム。あなたはいくつ知っていますか?

まず第一に、人々は AI アルゴリズムとは何なのかを理解する必要があります。簡単に言えば、AI アルゴリズムは、機械がデータから学習できるようにする数学的モデルです。教師あり学習、教師なし学習、強化学習など、さまざまな形式があります。

ラベル付きデータの例は教師あり学習アルゴリズムのトレーニングに使用され、ラベルなしデータは教師なし学習アルゴリズムのトレーニングに使用されます。タグ付きデータには事前定義されたターゲット値の注釈が付けられますが、マークされていないデータにはターゲット値が割り当てられません。トライアンドエラーは強化学習アルゴリズムの学習方法であり、チェスや囲碁などのゲームやロボット産業で広く使用されています。

一般的に使用される 10 の AI アルゴリズム:

(1) 人工ニューラル ネットワーク (ANN)

人工ニューラルのインスピレーションネットワークは人間の脳から生まれ、画像や音声の認識、自然言語処理に利用されています。入力データは人工ニューロンの層に転送されます。これは、人工ニューラル ネットワークの背後にある中心的なアイデアです。各ニューロンは前の層から情報を取得して出力を計算し、それが次の層に渡されます。現在、ほぼすべての人工知能アプリケーションは、多層人工ニューラル ネットワークを採用するディープ ラーニングを優先アーキテクチャとして使用しています。人工ニューラル ネットワークは 1950 年代に初めて使用されました。

(2) サポート ベクター マシン (SVM)

サポート ベクター マシン (SVM) は、分類および回帰問題に使用され、その動作原理はグループを見つけて分離することです。さまざまなデータ ポイントの最適な直線または曲線 (「スーパー プラットフォーム」と呼ばれます)。このスーパー プラットフォームを使用して、新しいデータ ポイントがどのグループに属するかを予測できます。サポート ベクター マシン (SVM) は、どの電子メールがスパムであるかを人々に伝えることができ、バイオインフォマティクス、金融、コンピューター ビジョンなどの分野で広く使用されています。

(3) 決定木

決定木は、予測に使用される教師あり学習アルゴリズムです。これは、選択した特徴の値に基づいてデータをサブセットに再帰的に分割することで機能します。

(4) ランダム フォレスト

ランダム フォレストは決定木の拡張です。複数のデシジョン ツリーの結果を組み合わせることで、予測の精度が向上します。

(5) K-means クラスタリング

K-means クラスタリングは、データ ポイント間の類似性を測定する教師なし機械学習アルゴリズムであり、データ ポイントは K 個の異なるクラスターに割り当てられます。サブセット。ユーザーはアルゴリズムを事前に定義するか、使用して K の値を決定できます。K は、画像セグメンテーションやドキュメント クラスタリングなどの分野で重要な役割を果たします。

(6) 勾配ブースティング

予測モデルは、多くの弱いモデルの結果を組み合わせて、機械学習手法である勾配ブースティングを実行することで実装できます。ウェブ検索ランキングやオンライン広告に使用されます。

(7) 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)

人工ニューラル ネットワークの畳み込みニューラル ネットワークは、人間の脳の視覚野に触発されて設計されています。画像のエッジやコーナーなどの特徴を学習します。畳み込みニューラル ネットワークはグリッド データ (ピクセルなど) の処理に特化したネットワークですが、人工ニューラル ネットワークは汎用であるため、畳み込みニューラル ネットワークは画像やビデオの処理に適しています。

(8) 長短期記憶ネットワーク (LSTM)

長短期記憶ネットワークは、音声や音声などの連続データを処理するために使用されるニューラル ネットワークです。テキストなので、音声認識、機械翻訳、手書き認識に適しています。

(9) 主成分分析 (PCA)

PCA は、データを低次元空間に射影することでデータの次元を削減する手法です。顔認識と画像圧縮に使用されます。

(10) Apriori アルゴリズム

Apriori は相関ルール学習アルゴリズムであり、変数間の頻繁なパターン、関連性、または相関関係を特定する方法です。大規模なデータセット内の変数間の関係。市場の買い物分析では、頻繁に一緒に購入される商品を特定することが一般的です。

人々が AI と対話するとき、これらのアルゴリズムと対話することになります。人々は AI システムを擬人化する傾向がありますが、AI を理解するためにこれは必須ではありません。これは単なる数学的な問題であるため、制限があり、その 1 つはデータへの依存です。 AI アルゴリズムを効果的にトレーニングするには、大量の高品質のデータが必要です。 AI では、トレーニングのためにより多くのより優れたデータが必要になります。対照的に、人は 1 つの例から推論を引き出す能力が高いため、1 つの例からより多くのことを学ぶことができます。

AI システムを広く適用するには、次の条件を 1 つ以上満たす必要があります。

(1) 拡張された仮説は正しい (データとコンピューティングを追加するだけです)汎用人工知能 (AGI) が生成されます)。

(2) 生物学的経路 (飛行は可能だが鳥のように設計されていない飛行機など) と比較して、大規模言語モデル (LLM) は一般知性への実行可能な代替経路を表します。

(3) AI システムが 1 つまたは少数の例から知識を学習できるようにするには、新しいまたは革新的なアルゴリズムとアーキテクチャが必要です (そのようなシステムには、凝集した世界モデルと仮想/物理的実施形態が必要になる場合があります)。

私たちは AI から何を学んだのでしょうか?

人工知能は強力で畏敬の念を抱かせるものですが、それは受け入れられている数学的原理、確率、統計に基づいた単なる手法にすぎません。最適化アルゴリズム。 AI を組み込んだ情報処理システムが、人間の心を超えた能力を備えた完全に実現された意識のあるデジタル存在となるのはいつの時点かは不明です。明らかなことは、私たちは新しい時代に入りつつあり、データとコンピューティングリソースが増大し続けるにつれて世界は変化するだろうということです。

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