- Az intelligencia új definíciója
- Az intelligencia útvesztői
- Gépi tanulás: A jövő intelligenciája
- Mesterséges ideghálózatok megértése
- Mintakeresés az adatok tengerében
- A robotika hatása a mindennapjainkra
- Természetes nyelvi feldolgozás: Az érthető gépi kommunikáció
- Tanulás a hibákból
- Egy AI rendszer felépítésének lépései
A mesterséges intelligencia (AI) építése izgalmas és összetett feladat. Ha szeretnénk megérteni, hogyan is működik ez a folyamat, képzeljük el, hogy kutyákat szeretnénk felismerni képeken. Az első lépés a pontos cél meghatározása: az AI rendszer két kategóriába osztja a képeket – kutyás és nem kutyás képekre. Ez egy klasszikus bináris osztályozási probléma.
Adatok előkészítése és felcímkézése
Mielőtt belekezdenénk a mesterséges intelligencia rendszer felépítésébe, először is meg kell határoznunk, milyen adatokat szeretnénk használni. Ebben az esetben a rendszernek címkézett adatokkal kell dolgoznia, vagyis olyan képekkel, amelyeken előre tudjuk, hogy szerepel-e kutya vagy sem. Több százezer ilyen képet kell összegyűjteni, hogy a rendszer hatékonyan tudjon tanulni.
Gépi tanulás vagy mesterséges neurális hálózat?
A következő lépés az algoritmus kiválasztása. Mivel egy osztályozási problémával állunk szemben, választhatunk hagyományos gépi tanulási algoritmusok vagy mesterséges neurális hálózatok (artificial neural network) között. A neurális hálózatokat érdemes választani, ha nagy mennyiségű és összetett adatot kell feldolgozni.
A neurális hálózat felépítése
A neurális hálózat több rétegből áll:
- Bemeneti réteg (input layer) – ide kerülnek a képek.
- Rejtett rétegek (hidden layers) – ezek a rétegek végzik az adatfeldolgozást.
- Kimeneti réteg (output layer) – itt kapjuk meg az eredményt, jelen esetben két lehetőséggel: kutya vagy nem kutya.
Súlyok és elfogultságok inicializálása
A hálózat inicializálásakor a rendszer véletlenszerű számokat rendel a kapcsolatok súlyaihoz, és az összes csomópont elfogultságát (bias) nullára állítja. Ez olyan, mint amikor egy Etch-a-Sketch táblát rázunk meg, hogy tiszta lapot kapjunk.
A hálózat betanítása
A következő lépés a hálózat betanítása a címkézett adatokkal. Az első néhány kép elemzése valószínűleg csak véletlenszerű találatokat hoz, de ahogy a hálózat egyre több adatot dolgoz fel, finomhangolja magát, hogy egyre pontosabb eredményeket adjon.
Például:
- Ha a hálózat azt mondja, hogy 62% esély van rá, hogy a képen kutya van, és ez helytelen, akkor a hálózat visszacsatolással (backpropagation) korrigálja a súlyokat és elfogultságokat, hogy csökkentse a hibát.
Tesztelés és finomhangolás
Miután a hálózat végzett a betanulással, tesztadatokkal kell ellenőrizni. A tesztadatok nincsenek címkézve, így láthatjuk, hogy a hálózat mennyire pontos az új, ismeretlen adatokkal.
Gyakran előfordulhat, hogy a hálózat nagyon jól teljesít a betanulási adatokkal, de a tesztadatokkal kevésbé jól. Ez az úgynevezett túlillesztés (overfitting) problémája, amikor a rendszer túlzottan alkalmazkodik a betanulási adatokhoz, de nem elég rugalmas az új adatok kezeléséhez.
Az AI rendszerek alkalmazásai
Bár valószínűleg nem fogunk kutyás képeket osztályozni a mindennapi életünkben, ez a bináris osztályozási megközelítés rengeteg területen alkalmazható. Gondoljunk csak az ügyféladatokra, az értékesítési adatokra vagy akár az IoT eszközökből származó adatokra. Az ilyen rendszerek segítségével értékes betekintést nyerhetünk és optimalizálhatjuk a folyamatainkat.
Összefoglalás
A mesterséges intelligencia rendszerek felépítése kihívásokkal teli, de hihetetlenül hasznos lehet. Az adatgyűjtéstől a neurális hálózat felépítésén át a finomhangolásig minden lépés fontos szerepet játszik a rendszer sikerében. A megfelelő adatok és algoritmusok kiválasztása révén olyan AI rendszereket hozhatunk létre, amelyek jelentős előnyöket biztosítanak az üzleti életben és a mindennapokban egyaránt.