Künstliche Intelligenz verstehen

Künstliche Intelligenz umfasst den Simulationsprozess der menschlichen Intelligenz durch Maschinen und spezielle Computersysteme. Beispiele für künstliche Intelligenz sind Lernen, Denken und Selbstkorrektur. Zu den Anwendungen der KI gehören Spracherkennung, Expertensysteme sowie Bilderkennung und Bildverarbeitung.

Maschinelles Lernen ist der Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich mit Systemen und Algorithmen befasst, die neue Daten und Datenmuster lernen können.

Konzentrieren wir uns auf das unten erwähnte Venn-Diagramm, um die Konzepte des maschinellen Lernens und des tiefen Lernens zu verstehen.

Maschinelles Lernen umfasst einen Abschnitt des maschinellen Lernens und tiefes Lernen ist ein Teil des maschinellen Lernens. Die Fähigkeit eines Programms, das maschinellen Lernkonzepten folgt, besteht darin, die Leistung der beobachteten Daten zu verbessern. Das Hauptmotiv der Datentransformation besteht darin, ihr Wissen zu verbessern, um in Zukunft bessere Ergebnisse zu erzielen und eine Ausgabe bereitzustellen, die näher an der gewünschten Ausgabe für das jeweilige System liegt. Maschinelles Lernen umfasst die „Mustererkennung“, die die Fähigkeit umfasst, die Muster in Daten zu erkennen.

Die Muster sollten trainiert werden, um die Ausgabe auf die gewünschte Weise zu zeigen.

Maschinelles Lernen kann auf zwei verschiedene Arten trainiert werden -

• Betreutes Training
• Unbeaufsichtigtes Training

Überwachtes Lernen

Überwachtes Lernen oder überwachtes Training umfasst ein Verfahren, bei dem der Trainingssatz als Eingabe in das System gegeben wird, wobei jedes Beispiel mit einem gewünschten Ausgabewert gekennzeichnet ist. Das Training in diesem Typ wird unter Verwendung der Minimierung einer bestimmten Verlustfunktion durchgeführt, die den Ausgabefehler in Bezug auf das gewünschte Ausgabesystem darstellt.

Nach Abschluss des Trainings wird die Genauigkeit jedes Modells in Bezug auf disjunkte Beispiele aus dem Trainingssatz gemessen, der auch als Validierungssatz bezeichnet wird.

Das beste Beispiel zur Veranschaulichung des „überwachten Lernens“ sind eine Reihe von Fotos mit Informationen. Hier kann der Benutzer ein Modell trainieren, um neue Fotos zu erkennen.

Unbeaufsichtigtes Lernen

Schließen Sie in unbeaufsichtigtes Lernen oder unbeaufsichtigtes Training Trainingsbeispiele ein, die nicht vom System gekennzeichnet sind, zu welcher Klasse sie gehören. Das System sucht nach Daten, die gemeinsame Merkmale aufweisen, und ändert sie basierend auf internen Wissensmerkmalen. Diese Art von Lernalgorithmen wird im Wesentlichen bei Clustering-Problemen verwendet.

Das beste Beispiel zur Veranschaulichung von „unbeaufsichtigtem Lernen“ sind eine Reihe von Fotos ohne Informationen und ein Benutzertrainingsmodell mit Klassifizierung und Clustering. Diese Art von Trainingsalgorithmus arbeitet mit Annahmen, da keine Informationen angegeben werden.