what is artificial intelligence
Erfahren Sie, was künstliche Intelligenz (KI), Elemente der Intelligenz und Teilbereiche der KI wie maschinelles Lernen, tiefes Lernen, NLP usw.:
Das Computernetzwerksystem hat den menschlichen Lebensstil verbessert, indem es verschiedene Arten von Geräten und Vorrichtungen bereitstellt, die die körperlichen und geistigen Anstrengungen des Menschen zur Ausführung verschiedener Aufgaben verringern. Die künstliche Intelligenz ist der nächste Schritt in diesem Prozess, um sie effektiver zu machen, indem logische, analytische und produktivere Technologien in diese Bemühungen einbezogen werden.
In diesem Tutorial wird anhand verschiedener Beispiele erklärt, was künstliche Intelligenz und ihre Definition und Komponenten sind. Wir werden auch den Unterschied zwischen menschlicher und maschineller Intelligenz untersuchen.
Was du lernen wirst:
Was ist künstliche Intelligenz (KI)?
Zur Beschreibung der künstlichen Intelligenz stehen verschiedene technische Definitionen zur Verfügung, die jedoch alle sehr komplex und verwirrend sind. Wir werden die Definition zum besseren Verständnis in einfachen Worten erläutern.
Die Menschen gelten als die intelligentesten Arten auf dieser Erde, da sie jedes Problem lösen und Big Data mit ihren Fähigkeiten wie analytischem Denken, logischem Denken, statistischem Wissen und mathematischer oder rechnerischer Intelligenz analysieren können.
Unter Berücksichtigung all dieser Kombinationen von Fähigkeiten wurde künstliche Intelligenz für Maschinen und Roboter entwickelt, die die Fähigkeit auferlegen, komplexe Probleme in den Maschinen zu lösen, die denen ähneln, die von Menschen ausgeführt werden können.
Die künstliche Intelligenz ist in allen Bereichen anwendbar, einschließlich Medizin, Automobil, Alltagsanwendungen, Elektronik, Kommunikation sowie Computernetzwerksystemen.
Also technisch die KI im Kontext von Computernetzwerken kann als Computergeräte und Netzwerksystem definiert werden, die die Rohdaten genau verstehen, nützliche Informationen aus diesen Daten sammeln und diese Ergebnisse dann verwenden können, um die endgültige Lösung zu erzielen und Zuordnung des Problems mit einem flexiblen Ansatz und leicht anpassbaren Lösungen.
Elemente der Intelligenz
# 1) Begründung: Es ist das Verfahren, das es uns ermöglicht, die grundlegenden Kriterien und Richtlinien für die Beurteilung, Vorhersage und Entscheidungsfindung bei jedem Problem bereitzustellen.
Es gibt zwei Arten von Argumenten: Eine ist eine verallgemeinerte Argumentation, die auf den allgemein beobachteten Vorkommnissen und Aussagen basiert. Die Schlussfolgerung kann in diesem Fall manchmal falsch sein. Die andere ist die logische Argumentation, die auf Fakten, Zahlen und spezifischen Aussagen sowie spezifischen, erwähnten und beobachteten Vorfällen basiert. Somit ist die Schlussfolgerung in diesem Fall richtig und logisch.
# 2) Lernen: Es ist die Aktion des Erwerbs von Wissen und Fähigkeiten aus verschiedenen Quellen wie Büchern, wahren Lebensereignissen, Erfahrungen, Lehren durch einige Experten usw. Das Lernen verbessert das Wissen der Person in Bereichen, die sie nicht kennt.
Die Lernfähigkeit wird nicht nur vom Menschen gezeigt, sondern auch von einigen Tieren, und künstliche intelligente Systeme besitzen diese Fähigkeit.
Es gibt verschiedene Arten des Lernens, wie unten aufgeführt:
- Das Erlernen von Audio-Sprache basiert auf dem Prozess, bei dem ein Lehrer eine Vorlesung hält. Die hörbaren Schüler hören sie, merken sie sich und verwenden sie dann, um daraus Wissen zu gewinnen.
- Das lineare Lernen basiert auf dem Speichern der Reihe von Ereignissen, denen die Person begegnet ist und aus denen sie gelernt hat.
- Beobachtungslernen bedeutet Lernen durch Beobachtung des Verhaltens und des Gesichtsausdrucks anderer Personen oder Kreaturen wie Tiere. Zum Beispiel, Das kleine Kind lernt sprechen, indem es seine Eltern nachahmt.
- Wahrnehmungslernen basiert auf Lernen, indem die visuellen Elemente und Objekte identifiziert, klassifiziert und auswendig gelernt werden.
- Relationales Lernen basiert auf dem Lernen aus früheren Vorfällen und Fehlern und dem Bemühen, diese zu improvisieren.
- Räumliches Lernen bedeutet, aus Bildern wie Bildern, Videos, Farben, Karten, Filmen usw. zu lernen, die den Menschen helfen, ein Bild von diesen zu erstellen, wann immer es für zukünftige Referenzzwecke benötigt wird.
# 3) Problemlösung: Es ist der Prozess, die Ursache des Problems zu identifizieren und einen möglichen Weg zur Lösung des Problems zu finden. Dazu werden das Problem analysiert, Entscheidungen getroffen und dann mehr als eine Lösung gefunden, um die endgültige und am besten geeignete Lösung für das Problem zu finden.
Das letzte Motto hier ist, die beste Lösung aus den verfügbaren zu finden, um die besten Ergebnisse der Problemlösung in kürzester Zeit zu erzielen.
# 4) Wahrnehmung: Es ist das Phänomen, die nützlichen Daten aus der Roheingabe zu erhalten, eine Schlussfolgerung zu ziehen, sie auszuwählen und zu systematisieren.
Beim Menschen wird die Wahrnehmung aus den Erfahrungen, Sinnesorganen und Situationsbedingungen der Umwelt abgeleitet. Die Wahrnehmung künstlicher Intelligenz wird jedoch durch den künstlichen Sensormechanismus in logischer Weise in Verbindung mit den Daten erfasst.
# 5) Sprachliche Intelligenz: Es ist das Phänomen der Fähigkeit, verbale Dinge in verschiedenen Sprachen einzusetzen, herauszufinden, zu lesen und zu schreiben. Es ist die Grundkomponente der Art der Kommunikation zwischen zwei oder mehr Personen und die notwendige auch für das analytische und logische Verständnis.
Unterschied zwischen menschlicher und maschineller Intelligenz
Die folgenden Punkte erklären die Unterschiede:
# 1) Wir haben oben die Komponenten der menschlichen Intelligenz erklärt, auf deren Grundlage der Mensch verschiedene Arten komplexer Aufgaben ausführt und die verschiedenen Arten von Unterscheidungsproblemen in verschiedenen Situationen löst.
Was ist die Nichtübereinstimmung des Netzwerksicherheitsschlüssels?
#zwei) Der Mensch entwickelt Maschinen mit Intelligenz wie Menschen und sie liefern auch in sehr geringem Maße Ergebnisse für das komplexe Problem, genau wie Menschen.
#3) Die Menschen unterscheiden die Daten durch visuelle und akustische Muster, vergangene Situationen und Umstände, während die künstlich intelligenten Maschinen das Problem erkennen und das Problem anhand vordefinierter Regeln und Rückstandsdaten behandeln.
# 4) Menschen merken sich die Daten der Vergangenheit und erinnern sich daran, wie sie sie gelernt und im Gehirn behalten haben, aber die Maschinen finden die Daten der Vergangenheit durch Suchalgorithmen.
# 5) Mit sprachlicher Intelligenz kann der Mensch sogar verzerrte Bilder und Formen sowie fehlende Muster von Sprache, Daten und Bildern erkennen. Maschinen verfügen jedoch nicht über diese Intelligenz und verwenden Computer-Lernmethoden und Deep-Learning-Prozesse, bei denen wiederum verschiedene Algorithmen verwendet werden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
# 6) Menschen folgen immer ihrem Instinkt, ihrer Vision, ihrer Erfahrung, ihren Umständen, den umgebenden Informationen, den verfügbaren visuellen und Rohdaten sowie den Dingen, die ihnen von einigen Lehrern oder Ältesten beigebracht wurden, um Probleme zu analysieren, zu lösen und effektive und aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen von jedem Problem.
Auf der anderen Seite setzen künstlich intelligente Maschinen auf allen Ebenen die verschiedenen Algorithmen, vordefinierten Schritte, Rückstandsdaten und maschinelles Lernen ein, um zu nützlichen Ergebnissen zu gelangen.
# 7) Obwohl der Prozess, dem die Maschinen folgen, komplex ist und viele Verfahren erfordert, liefern sie die besten Ergebnisse, wenn die große Quelle komplexer Daten analysiert wird und wenn unterschiedliche Aufgaben in verschiedenen Bereichen gleichzeitig und präzise ausgeführt werden müssen genau und innerhalb des vorgegebenen Zeitrahmens.
Die Fehlerrate in diesen Fällen von Maschinen ist weitaus geringer als bei Menschen.
Unterfelder der künstlichen Intelligenz
# 1) Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist eine Funktion der künstlichen Intelligenz, die dem Computer die Möglichkeit bietet, automatisch Daten zu sammeln und aus den Erfahrungen mit den aufgetretenen Problemen oder Fällen zu lernen, anstatt speziell für die Ausführung der jeweiligen Aufgabe oder Arbeit programmiert zu sein.
Das maschinelle Lernen betont das Wachstum der Algorithmen, mit denen die Daten überprüft und Vorhersagen getroffen werden können. Dies wird hauptsächlich im Gesundheitswesen verwendet, wo es zur Diagnose der Krankheit, zur Interpretation medizinischer Scans usw. verwendet wird.
Mustererkennung ist eine Unterkategorie des maschinellen Lernens. Es kann als die automatische Erkennung des Bauplans aus den Rohdaten unter Verwendung von Computeralgorithmen beschrieben werden.
Ein Muster kann eine persistente Reihe von Daten über die Zeit sein, die verwendet wird, um eine Folge von Ereignissen und Trends, bestimmte Merkmale der Merkmale von Bildern zur Identifizierung der Objekte, eine wiederkehrende Kombination von Wörtern und Sätzen zur Sprachunterstützung vorherzusagen, und kann eine bestimmte sein Sammlung von Aktionen von Personen in einem beliebigen Netzwerk, die auf soziale Aktivitäten und vieles mehr hinweisen können.
Der Mustererkennungsprozess umfasst mehrere Schritte. Diese werden wie folgt erklärt:
(i) Datenerfassung und -erfassung: Dies umfasst die Erfassung von Rohdaten wie physikalischen Variablen usw. und die Messung von Frequenz, Bandbreite, Auflösung usw. Es gibt zwei Arten von Daten: Trainingsdaten und Lerndaten.
Bei den Trainingsdaten handelt es sich um Daten, bei denen keine Kennzeichnung des Datensatzes bereitgestellt wird, und das System wendet Cluster an, um sie zu kategorisieren. Während die Lerndaten einen gut beschrifteten Datensatz haben, können sie direkt mit dem Klassifikator verwendet werden.
(ii) Vorverarbeitung von Eingabedaten ::Dies beinhaltet das Herausfiltern unerwünschter Daten wie Rauschen von der Eingangsquelle und erfolgt durch Signalverarbeitung. In diesem Stadium wird die Filterung bereits vorhandener Muster in den Eingabedaten auch für weitere Referenzen durchgeführt.
(iii) Merkmalsextraktion ::Verschiedene Algorithmen werden wie ein Mustervergleichsalgorithmus ausgeführt, um das Übereinstimmungsmuster zu finden, wie es in Bezug auf Merkmale erforderlich ist.
(iv) Klassifizierung ::Basierend auf der Ausgabe der ausgeführten Algorithmen und verschiedenen Modellen, die gelernt wurden, um das passende Muster zu erhalten, wird die Klasse dem Muster zugewiesen.
(v) Nachbearbeitung ::Hier wird die endgültige Ausgabe präsentiert und es wird sichergestellt, dass das erzielte Ergebnis fast genauso wahrscheinlich benötigt wird.
Modell für die Mustererkennung:
(Bild Quelle ))
Wie in der obigen Abbildung gezeigt, leitet der Feature-Extraktor die Features aus den eingegebenen Rohdaten wie Audio, Bild, Video, Sonic usw. ab.
Jetzt erhält der Klassifizierer x als Eingabewert und weist dem Eingabewert verschiedene Kategorien wie Klasse 1, Klasse 2… zu. Klasse C. Basierend auf der Klasse der Daten werden weitere Erkennungen und Analysen des Musters durchgeführt.
Beispiel für die Erkennung der Dreiecksform durch dieses Modell:
Die Mustererkennung wird in Identifikations- und Authentifizierungsprozessoren wie der sprachbasierten Erkennung und Gesichtsauthentifizierung, in Verteidigungssystemen zur Zielerkennung und Navigationsführung sowie in der Automobilindustrie verwendet.
# 2) Tiefes Lernen
Es ist der Lernprozess durch Verarbeiten und Analysieren der Eingabedaten mit verschiedenen Methoden, bis die Maschine die einzelne gewünschte Ausgabe entdeckt. Es ist auch als Selbstlernen der Maschinen bekannt.
Die Maschine führt verschiedene zufällige Programme und Algorithmen aus, um die eingegebene Rohsequenz der Eingabedaten auf die Ausgabe abzubilden. Durch Einsatz der verschiedenen Algorithmen wie Neuroevolution und anderer Ansätze wie Gradientenabstieg auf eine neuronale Topologie wird die Ausgabe y schließlich von der unbekannten Eingabefunktion f (x) erhöht, unter der Annahme, dass x und y korreliert sind.
Interessanterweise besteht die Aufgabe neuronaler Netze darin, die richtige f-Funktion herauszufinden.
Deep Learning wird Zeuge aller möglichen menschlichen Merkmale und Verhaltensdatenbanken sein und überwachtes Lernen durchführen. Dieser Prozess beinhaltet:
- Erkennung verschiedener Arten menschlicher Emotionen und Zeichen.
- Identifizieren Sie den Menschen und die Tiere anhand der Bilder, z. B. anhand bestimmter Zeichen, Markierungen oder Merkmale.
- Spracherkennung verschiedener Lautsprecher und auswendig lernen.
- Umwandlung von Video und Sprache in Textdaten.
- Identifizierung von richtigen oder falschen Gesten, Klassifizierung von Spam-Dingen und Betrugsfällen (wie Betrugsfällen).
Alle anderen Eigenschaften, einschließlich der oben genannten, werden verwendet, um die künstlichen neuronalen Netze durch tiefes Lernen vorzubereiten.
Prädiktive Analyse: Nach dem Sammeln und Lernen großer Datensätze erfolgt das Clustering ähnlicher Arten von Datensätzen durch Annäherung an die verfügbaren Modellsätze, z. B. durch Vergleichen ähnlicher Arten von Sprachsätzen, Bildern oder Dokumenten.
Da wir die Klassifizierung und Clusterbildung der Datensätze durchgeführt haben, werden wir uns der Vorhersage zukünftiger Ereignisse nähern, die auf den Gründen der vorliegenden Ereignisfälle basieren, indem wir die Korrelation zwischen beiden herstellen. Denken Sie daran, dass die prädiktive Entscheidung und Vorgehensweise nicht zeitgebunden ist.
Der einzige Punkt, der bei der Vorhersage berücksichtigt werden sollte, ist, dass die Ausgabe sinnvoll und logisch sein sollte.
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Durch wiederholte Aufnahmen und Selbstanalyse wird dadurch die Lösung für Probleme für Maschinen erreicht. Das Beispiel für tiefes Lernen ist die Spracherkennung in Telefonen, die es den Smartphones ermöglicht, einen anderen Akzent des Sprechers zu verstehen und ihn in sinnvolle Sprache umzuwandeln.
# 3) Neuronale Netze
Die neuronalen Netze sind das Gehirn der künstlichen Intelligenz. Sie sind die Computersysteme, die die Nachbildung der neuronalen Verbindungen im menschlichen Gehirn darstellen. Die künstlichen entsprechenden Neuronen des Gehirns sind als Perzeptron bekannt.
Der Stapel verschiedener Perzeptrone, die sich verbinden, bildet die künstlichen neuronalen Netze in den Maschinen. Bevor sie eine wünschenswerte Ausgabe geben, gewinnen die neuronalen Netze Wissen, indem sie verschiedene Trainingsbeispiele verarbeiten.
Durch die Verwendung verschiedener Lernmodelle bietet dieser Prozess der Datenanalyse auch eine Lösung für viele zugehörige Abfragen, die zuvor nicht beantwortet wurden.
Deep Learning in Verbindung mit den neuronalen Netzen kann die mehreren Schichten versteckter Daten einschließlich der Ausgabeschicht komplexer Probleme entfalten und ist ein Hilfsmittel für die Teilbereiche wie Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision usw.
(Bild Quelle ))
Die früheren Arten von neuronalen Netzen bestanden aus einem Eingang und einem Ausgang und höchstens einer verborgenen Schicht oder einer einzelnen Schicht von Perzeptron.
Die tiefen neuronalen Netze bestehen aus mehr als einer verborgenen Schicht zwischen der Eingangs- und Ausgangsschicht. Daher ist ein tiefer Lernprozess erforderlich, um die verborgenen Schichten der Dateneinheit zu entfalten.
Beim vertieften Lernen neuronaler Netze ist jede Schicht mit den eindeutigen Attributen vertraut, die auf den Ausgabemerkmalen der vorherigen Schichten basieren. Je mehr Sie in das neuronale Netzwerk gelangen, desto komplexer kann der Knoten komplexere Attribute erkennen, wenn diese die Ausgaben aller vorherigen Ebenen vorhersagen und neu kombinieren, um eine klarere endgültige Ausgabe zu erzielen.
Dieser gesamte Prozess wird als Feature-Hierarchie bezeichnet und auch als Hierarchie der komplexen und immateriellen Datensätze bekannt. Es verbessert die Fähigkeit der tiefen neuronalen Netze, sehr große und breit dimensionierte Dateneinheiten zu verarbeiten, bei denen Milliarden der Beschränkung die linearen und nichtlinearen Funktionen durchlaufen.
Das Hauptproblem, mit dessen Lösung die Maschinenintelligenz zu kämpfen hat, ist die Verarbeitung und Verwaltung der unbeschrifteten und unstrukturierten Daten in der Welt, die in allen Bereichen und Ländern verteilt sind. Jetzt können die neuronalen Netze die Latenz und die komplexen Merkmale dieser Datenuntergruppen verarbeiten.
Das tiefe Lernen in Verbindung mit künstlichen neuronalen Netzen hat die unbenannten und Rohdaten, die in Form von Bildern, Text, Audio usw. vorliegen, in einer organisierten relationalen Datenbank mit korrekter Kennzeichnung klassifiziert und charakterisiert.
Zum Beispiel, Das tiefe Lernen nimmt die Tausenden von Rohbildern als Eingabe und klassifiziert sie dann anhand ihrer Grundmerkmale und Charaktere wie alle Tiere wie Hunde auf der einen Seite, nicht lebende Dinge wie Möbel an einer Ecke und alle Fotos Ihrer Familie auf Die dritte Seite vervollständigt somit das Gesamtfoto, das auch als Smart-Photo-Alben bezeichnet wird.
Ein anderes Beispiel, Betrachten wir den Fall von Textdaten als Eingabe, wenn wir Tausende von E-Mails haben. Beim Deep Learning werden die E-Mails je nach Inhalt in verschiedene Kategorien wie primäre, soziale, Werbe- und Spam-E-Mails unterteilt.
Feedforward Neuronale Netze: Das Ziel für die Verwendung der neuronalen Netze besteht darin, das Endergebnis mit minimalem Fehler und hoher Genauigkeit zu erzielen.
Dieses Verfahren umfasst viele Schritte und jede der Ebenen umfasst die Vorhersage, das Fehlermanagement und Gewichtsaktualisierungen, was eine geringfügige Erhöhung des Koeffizienten darstellt, da es sich langsam zu den gewünschten Merkmalen bewegt.
Am Startpunkt der neuronalen Netze ist nicht bekannt, durch welche Gewichtung und Datenuntermengen die Eingabe in die am besten geeigneten Vorhersagen umgewandelt wird. Daher werden alle Arten von Teilmengen von Daten und Gewichten als Modelle betrachtet, um nacheinander Vorhersagen zu treffen, um das beste Ergebnis zu erzielen, und es wird jedes Mal aus seinem Fehler gelernt.
Zum Beispiel, Wir können die neuronalen Netze mit den kleinen Kindern in Verbindung bringen, denn wenn sie geboren werden, wissen sie nichts über die Welt um sie herum und haben keine Intelligenz, aber wenn sie älter werden, lernen sie aus ihren Lebenserfahrungen und Fehlern, um ein besserer Mensch und Intellektueller zu werden.
Die Architektur des Feed-Forward-Netzwerks wird im Folgenden durch einen mathematischen Ausdruck dargestellt:
Eingabe * Gewicht = Vorhersage
Dann,
Grundwahrheit - Vorhersage = Fehler
Dann,
Fehler * Gewichtsbeitrag zum Fehler = Anpassung
Dies kann hier erklärt werden. Der Eingabedatensatz ordnet sie den Koeffizienten zu, um die mehreren Vorhersagen für das Netzwerk zu erhalten.
Jetzt wird die Vorhersage mit den Grundfakten verglichen, die aus den Echtzeitszenarien entnommen wurden. Fakten beenden die Erfahrung, um die Fehlerrate zu ermitteln. Die Anpassungen werden vorgenommen, um den Fehler zu beheben und den Beitrag der Gewichte in Beziehung zu setzen.
Diese drei Funktionen sind die drei Kernbausteine der neuronalen Netze, die Eingaben bewerten, den Verlust bewerten und ein Upgrade für das Modell bereitstellen.
Somit ist es eine Rückkopplungsschleife, die die Koeffizienten belohnt, die die korrekten Vorhersagen unterstützen, und die Koeffizienten verwirft, die zu Fehlern führen.
Die Handschrifterkennung, Gesichts- und digitale Signaturerkennung sowie die Identifizierung fehlender Muster sind einige der Echtzeitbeispiele für neuronale Netze.
# 4) Cognitive Computing
Der Zweck dieser Komponente der künstlichen Intelligenz besteht darin, die Interaktion für die Erledigung komplexer Aufgaben und die Problemlösung zwischen Mensch und Maschine zu initiieren und zu beschleunigen.
Während der Arbeit an verschiedenen Arten von Aufgaben mit Menschen lernen und verstehen die Maschinen menschliches Verhalten, Gefühle unter verschiedenen Bedingungen und stellen den Denkprozess des Menschen in einem Computermodell wieder her.
Durch diese Übung erhält die Maschine die Fähigkeit, die menschliche Sprache und Bildreflexionen zu verstehen. So kann das kognitive Denken zusammen mit künstlicher Intelligenz ein Produkt ergeben, das menschenähnliche Handlungen aufweist und auch über Datenverarbeitungsfunktionen verfügt.
Cognitive Computing ist in der Lage, bei komplexen Problemen genaue Entscheidungen zu treffen. Daher wird es in dem Bereich angewendet, der Lösungen mit optimalen Kosten verbessern muss, und durch Analyse der natürlichen Sprache und evidenzbasiertes Lernen erworben.
Zum Beispiel, Google Assistant ist ein sehr großes Beispiel für kognitives Computing.
# 5) Verarbeitung natürlicher Sprache
Mit dieser Funktion der künstlichen Intelligenz können Computer menschliche Sprache und Sprache interpretieren, identifizieren, lokalisieren und verarbeiten.
Das Konzept hinter der Einführung dieser Komponente besteht darin, die Interaktion zwischen den Maschinen und der menschlichen Sprache nahtlos zu gestalten, und die Computer werden in der Lage sein, logische Antworten auf menschliche Sprache oder Fragen zu liefern.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache, die sich sowohl auf den verbalen als auch auf den schriftlichen Teil menschlicher Sprachen konzentriert, bedeutet sowohl aktive als auch passive Modi der Verwendung von Algorithmen.
Die Natural Language Generation (NLG) verarbeitet und dekodiert die Sätze und Wörter, die Menschen gesprochen haben (verbale Kommunikation), während das NaturalLanguage Understanding (NLU) das geschriebene Vokabular hervorhebt, um die Sprache in den Text oder die Pixel zu übersetzen, die verstanden werden können Maschinen.
Die auf grafischen Benutzeroberflächen (GUI) basierenden Anwendungen der Maschinen sind das beste Beispiel für die Verarbeitung natürlicher Sprache.
Die verschiedenen Arten von Übersetzern, die eine Sprache in eine andere konvertieren, sind Beispiele für das Verarbeitungssystem für natürliche Sprachen. Die Google-Funktion des Sprachassistenten und der Sprachsuchmaschine ist ebenfalls ein Beispiel dafür.
# 6) Computer Vision
Das Computer-Sehen ist ein sehr wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, da es dem Computer ermöglicht, die visuellen Daten aus den Bildern und Bildern der realen Welt automatisch zu erkennen, zu analysieren und zu interpretieren, indem sie erfasst und abgefangen werden.
Es beinhaltet die Fähigkeiten des Tiefenlernens und der Mustererkennung, um den Inhalt von Bildern aus den angegebenen Daten zu extrahieren, einschließlich Bildern oder Videodateien in PDF-Dokumenten, Word-Dokumenten, PPT-Dokumenten, XL-Dateien, Grafiken und Bildern usw.
Angenommen, wir haben ein komplexes Bild eines Bündels von Dingen, dann ist es nicht für jeden leicht möglich, nur das Bild zu sehen und es auswendig zu lernen. Die Computer Vision kann eine Reihe von Transformationen in das Bild integrieren, um die Bit- und Byte-Details darüber zu extrahieren, z. B. die scharfen Kanten der Objekte, das ungewöhnliche Design oder die verwendete Farbe usw.
Dies erfolgt unter Verwendung verschiedener Algorithmen unter Anwendung mathematischer Ausdrücke und Statistiken. Die Roboter nutzen die Computer-Vision-Technologie, um die Welt zu sehen und in Echtzeit zu handeln.
Die Anwendung dieser Komponente wird in der Gesundheitsbranche sehr häufig verwendet, um den Gesundheitszustand des Patienten mithilfe eines MRT-Scans, einer Röntgenaufnahme usw. zu analysieren. Wird auch in der Automobilindustrie verwendet, um mit computergesteuerten Fahrzeugen und Drohnen umzugehen.
Fazit
In diesem Tutorial haben wir zunächst die verschiedenen Elemente der Intelligenz anhand eines Diagramms und ihre Bedeutung für die Anwendung von Intelligenz in realen Situationen erläutert, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Anschließend haben wir die verschiedenen Teilbereiche der künstlichen Intelligenz und ihre Bedeutung für die maschinelle Intelligenz und die reale Welt anhand mathematischer Ausdrücke, Echtzeitanwendungen und verschiedener Beispiele im Detail untersucht.
Wir haben auch ausführlich über maschinelles Lernen, Mustererkennung und die neuronalen Netzwerkkonzepte der künstlichen Intelligenz gelernt, die bei allen Anwendungen der künstlichen Intelligenz eine sehr wichtige Rolle spielen.
Im folgenden Teil dieses Tutorials werden wir die Anwendung künstlicher Intelligenz im Detail untersuchen.
Literatur-Empfehlungen
- Data Mining gegen maschinelles Lernen gegen künstliche Intelligenz gegen tiefes Lernen
- 10+ BEST vielversprechendste Unternehmen für künstliche Intelligenz (KI) (2021 Selective)
- 10 beste Software für künstliche Intelligenz (AI Software Reviews In 2021)
- Eine vollständige Anleitung zum künstlichen neuronalen Netzwerk beim maschinellen Lernen
- Die 4 Schritte zum Testen von Business Intelligence (BI): Testen von Geschäftsdaten
- Tutorial für maschinelles Lernen: Einführung in ML und seine Anwendungen
- 25 Top Business Intelligence-Tools (Beste BI-Tools im Jahr 2021)
- Arten des maschinellen Lernens: Überwachtes gegen unbeaufsichtigtes Lernen