Maschinelles Lernen - Traditionelle KI

Die Reise der KI begann in den 1950er Jahren, als die Rechenleistung einen Bruchteil dessen betrug, was sie heute ist. AI begann mit den Vorhersagen, die von der Maschine in einer Weise gemacht wurden, wie ein Statistiker Vorhersagen mit seinem Taschenrechner macht. Daher basierte die anfängliche gesamte KI-Entwicklung hauptsächlich auf statistischen Techniken.

Lassen Sie uns in diesem Kapitel detailliert diskutieren, was diese statistischen Techniken sind.

Statistische Methoden

Die Entwicklung der heutigen KI-Anwendungen begann mit der Verwendung der jahrhundertealten traditionellen statistischen Techniken. Sie müssen in Schulen eine lineare Interpolation verwendet haben, um einen zukünftigen Wert vorherzusagen. Es gibt mehrere andere solche statistischen Techniken, die bei der Entwicklung sogenannter AI-Programme erfolgreich angewendet werden. Wir sagen "so genannt", weil die KI-Programme, die wir heute haben, viel komplexer sind und Techniken verwenden, die weit über die statistischen Techniken hinausgehen, die von den frühen KI-Programmen verwendet werden.

Einige Beispiele für statistische Techniken, die in jenen Tagen für die Entwicklung von KI-Anwendungen verwendet wurden und noch in der Praxis sind, sind hier aufgeführt -

• Regression
• Classification
• Clustering
• Wahrscheinlichkeitstheorien
• Entscheidungsbäume

Hier haben wir nur einige primäre Techniken aufgelistet, die ausreichen, um Ihnen den Einstieg in die KI zu erleichtern, ohne Sie vor der Weite zu erschrecken, die die KI erfordert. Wenn Sie KI-Anwendungen auf der Grundlage begrenzter Daten entwickeln, verwenden Sie diese statistischen Techniken.

Heute sind die Daten jedoch reichlich vorhanden. Die Analyse der Art großer Datenmengen, über die wir verfügen, ist nicht sehr hilfreich, da sie einige eigene Einschränkungen aufweisen. Weiterentwickelte Methoden wie Deep Learning werden daher entwickelt, um viele komplexe Probleme zu lösen.

In diesem Tutorial werden wir verstehen, was maschinelles Lernen ist und wie es für die Entwicklung derart komplexer KI-Anwendungen verwendet wird.