Sztuczna inteligencja & Machine Learning

MLOps, inaczej Machine Learning Operations, rewolucjonizuje wdrażanie i utrzymanie modeli ML, łącząc zasady DevOps z cyklem życia machine learning. Obejmuje ona szkolenia, testowanie, wdrażanie i monitorowanie w celu zautomatyzowania tych procesów, co zwiększa niezawodność i wydajność.

Superkomputery to niezwykle szybkie i wydajne komputery, które są w stanie rozwiązywać złożone problemy, z którymi komputery konwencjonalne sobie nie radzą. Są one wykorzystywane w różnych dziedzinach, takich jak nauka, inżynieria i biznes, w badaniach, projektowaniu i analizie danych.

Inżynieria podpowiedzi AI łączy sztukę i naukę, kierując modelami językowymi w celu uzyskania najlepszych wyników. To podobne do wybierania słów ostrożnie, aby instruować genialnego, ale dosłownie myślącego przyjaciela. Inżynierowie systemów monitowych wykorzystują swoją sztuczną inteligencję do tworzenia zapytań tekstowych, tłumaczeń językowych, etc., co zapewnia intuicyjne i pomysłowe odpowiedzi.

Generatywna sztuczna inteligencja (generative AI), gałąź sztucznej inteligencji skupiająca się na tworzeniu treści, wykorzystuje sieci neuronowe do generowania nowych danych wyjściowych na podstawie podpowiedzi. Bazując na olbrzymich ilościach danych uczy się tworzyć teksty, obrazy i inne prace, naśladując ludzką kreatywność. Firmy wykorzystują ją do celów marketingowych, obsługi klienta i analityki, zwiększając produktywność i wspomagając podejmowanie decyzji.

Algorytmy uczenia nienadzorowanego odkrywają ukryte wzorce w danych nieetykietowanych. Bez wstępnie zdefiniowanych danych wyjściowych, identyfikują one wewnętrzne struktury, grupy lub relacje. Kluczowe typy obejmują klastrowanie, zmniejszanie wymiarów i wykrywanie anomalii, używane do segmentacji klientów, upraszczania danych i wykrywania oszustw

Generacja wspomagana wyszukiwaniem (RAG) udoskonala duże modele językowe (LLM) poprzez połączenie ich zdolności generacyjnych z zewnętrznymi źródłami wiedzy, co prowadzi do dokładniejszych, aktualnych i istotnych kontekstowo odpowiedzi.

Uczenie nadzorowane to rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytmy uczą się na podstawie danych etykietowanych, podobnie jak uczeń uczy się u nauczyciela. Celem jest przewidywanie produktów na potrzeby nowych, niewidocznych danych wejściowych poprzez identyfikację wzorców w podanych przykładach.

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) udoskonala modele AI, w szczególności LLM, wykorzystując preferencje człowieka. Trenuje osobny model pobierania nagród na podstawie ludzkich opinii, a następnie używa tego modelu w algorytmie uczenia ze wzmocnieniem, aby poprowadzić centralną sztuczną inteligencję w kierunku bardziej przydatnych i zgodnych zachowań.

Reinforcement learning (RL) to technika uczenia maszynowego, w której agenci uczą się podejmować decyzje, wchodząc w interakcję ze środowiskiem, otrzymując nagrody za pozytywne działania. To podejście oparte na metodzie prób i błędów pozwala agentom RL na optymalizację ich zachowania w czasie, prowadząc do imponujących osiągnięć w robotyce, grze w gry, opiece zdrowotnej i finansach.

Kwantowe uczenie maszynowe to połączenie uczenia maszynowego i obliczeń kwantowych, które wykorzystuje komputery kwantowe do analizy złożonych danych i rozwiązywania problemów z niespotykaną dotąd szybkością, otwierając nowe perspektywy w takich dziedzinach, jak farmaceutyka, finanse i technologia.

Quantum computing ma potencjał, aby zmienić reguły gry i zrewolucjonizować dziedzinę obliczeń. Jednak mimo że komputery kwantowe są w stanie szybko rozwiązać złożone problemy, z którymi komputery konwencjonalne sobie nie radzą, technologia ta nie spełnia jeszcze wielu oczekiwań i wciąż mierzy się z licznymi wyzwaniami.

Analityka predykcyjna wykorzystuje dane historyczne, algorytmy statystyczne i uczenie maszynowe do prognozowania przyszłych zdarzeń, trendów i zachowań. Przesuwa uwagę od zdarzeń z przeszłości na prawdopodobne przyszłe wyniki, odpowiadając na "Co dalej?". Dzięki temu firmy mogą podejmować proaktywne decyzje w oparciu o dane.

W tym artykule zawarty został obszerny przegląd przepełnionych funkcji machine learning, wyjaśniono, co to jest, dlaczego tak się dzieje, jakie są jego konsekwencje, jak je wykryć oraz jakie strategie można temu zapobiec.

Machine Learning, czyli uczenie maszynowe, to subdomena sztucznej inteligencji (AI). Koncentruje się na rozwoju algorytmów i modeli statystycznych umożliwiających systemowi komputerowemu wykonywanie zadań bez specyficznego ich programowania. Innymi słowy, zamiast kodować każdą instrukcję, maszyna może uczyć się na podstawie informacji i poprawiać w czasie swoją wydajność.

Niniejszy przewodnik opisuje różne typy algorytmów uczenia maszynowego: nadzorowane, nienadzorowane i uczenie ze wzmocnieniem, z których każdy jest odpowiedni do różnych zadań. Bada również przypadki użycia, takie jak przewidywanie rezygnacji klientów, prognozowanie sprzedaży, rozpoznawanie obrazu, systemy rekomendacji i wykrywanie oszustw, wskazując odpowiednie algorytmy.

Duży model językowy (LLM) to zaawansowany system sztucznej inteligencji, wyspecjalizowany w przetwarzaniu języka naturalnego, który zdolny jest do rozumienia, generowania i interakcji z tekstem ludzkim dzięki procesom uczenia się opartych na dużych zbiorach danych tekstowych.

Deep learning to metoda głębokiego uczenia się, dzięki której maszyna jest w stanie uczyć się i doskonalić samodzielnie. Technika ta opiera się na np. na sztucznych neuronach, technologiach rozpoznawania obrazu lub rozpoznawania języka.

Wizja komputerowa to dziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia maszynom interpretację informacji wizualnych, takich jak człowiek. Ma ona różnorodne zastosowania, od obrazowania medycznego i samochodów autonomicznych po produkcję i rozszerzoną rzeczywistość. Zasoby edukacyjne, takie jak OpenCV, TensorFlow i kursy online mogą pomóc Ci rozpocząć pracę.

Wyszukiwanie kognitywne wykorzystuje sztuczną inteligencję do zrozumienia intencji użytkownika, wykraczając poza dopasowanie słów kluczowych. Przetwarzanie języka naturalnego, uczenie maszynowe i wykresy wiedzy dostarczają wnikliwych wyników. Zwiększa znaczenie, dokładność i doświadczenie użytkowników w dziedzinie opieki zdrowotnej, finansów, prawa i innych, przekształcając dane w informacje, które można wykorzystać.

Natural Language Processing (NLP) to specjalistyczna dziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia maszynom rozumienie, interpretację i generowanie języka ludzkiego. Wykorzystując techniki obliczeniowe i lingwistyczne, NLP ułatwia tworzenie aplikacji, takich jak wirtualni asystenci, analityka tekstu i tłumaczenie maszynowe, przekształcając ogromne ilości nieustrukturyzowanych danych w znaczące informacje.

Automatyczne uczenie maszynowe (AutoML) upraszcza i przyspiesza tworzenie modeli uczenia maszynowego poprzez automatyzację zadań, takich jak wstępne przetwarzanie danych, inżynieria funkcji, wybór algorytmów i optymalizacja hiperparametrów. Dzięki temu sztuczna inteligencja jest bardziej dostępna, wydajna i potencjalnie poprawia wydajność modelu przy minimalnej interwencji człowieka.

Sztuczna inteligencja (AI) jest w coraz większym stopniu powiązana z cyfrowymi technologiami codziennego użytku i stale podnosi ich wydajność. Pozwala przetwarzać ogromne ilości informacji, a następnie analizować je i wyznaczać kierunki działania.

Artificial General Intelligence (AGI) ma na celu tworzenie maszyn o zdolnościach poznawczych podobnych do człowieka. Badania AGI poświęcone są uczeniu maszynowemu, przetwarzaniu języka naturalnego i implikacjom etycznym. Chociaż AGI pozostaje nieuchwytne, postępy przybliżają nas do przyszłości, w której maszyny posiadają inteligencję na poziomie człowieka.

Inferencja AI wykorzystuje wytrenowane modele do prognozowania nowych danych. Wymaga on wprowadzania danych, ich przetwarzania w oparciu o wyuczone wzorce i generowania danych wyjściowych, takich jak klasyfikacja lub przewidywanie. Proces ten jest wykorzystywany w różnych aplikacjach, takich jak rozpoznawanie obrazu czy wykrywanie oszustw.

Agenci AI rewolucjonizują technologię, umożliwiając autonomiczne działania i zachowania zorientowane na cel. Są one wykorzystywane w różnych zastosowaniach, od chatbotów po autonomiczne samochody. OVHcloud oferuje rozwiązania wspierające rozwój i wdrażanie sztucznej inteligencji.

Infrastruktura sztucznej inteligencji (AI) to baza technologiczna umożliwiająca organizacjom wdrażanie, zarządzanie i optymalizowanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. To na wielką skalę. Niezależnie od tego, czy potrzebujesz dużej ilości danych, złożonych modeli czy dużej mocy obliczeniowej GPU, każdy projekt AI wymaga solidnej i dostosowanej infrastruktury.

Machine learning, podzbiór sztucznej inteligencji, ma ogromny wpływ na nasze codzienne życie i zadania, a jego rola zwiększa się w miarę jak sieć korporacyjna staje się coraz bardziej zaawansowana. Machine learning jest definiowane jako proces rozwiązywania problemów przez komputer przy użyciu algorytmów.