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Le 5 facce principali dell’IA Intelligenza Artificiale

Jim Sinur

L’intelligenza artificiale sarà la gemma del digitale andando avanti per molto tempo. È un co-pilota di intelligenza sia nell’automazione che negli sforzi di eccellenza del cliente insieme agli algoritmi statici. L’IA può imparare, gestire problemi sfocati e aiutare ad aumentare la probabilità di successo nelle decisioni, aiutare gli esseri umani a interagire con i sistemi organizzativi tradizionali basati su regole e raggiungere obiettivi mutevoli. Ci sono cinque sfaccettature di intelligenza artificiale che brillano luminose ora e per il futuro. Ci potrebbe essere di più lungo la strada mentre l’AI progredisce nel tempo, ma questi sono i primi cinque in questo momento.

Machine Learning:

In questo momento, ML è il lato più luminoso dell’IA in quanto le organizzazioni si occupano di fonti di dati sempre più grandi e veloci. ML impara a migliorare i dati e ad accelerare le risposte a modelli interessanti. ML è bravo a gestire dati ricchi e complessi per l’apprendimento incrementale e quindi a supportare decisioni e azioni. Le macchine fanno la maggior parte del sollevamento pesante qui, ma la qualità e il controllo dei dati è un fattore chiave per il successo. L’apprendimento può migliorare con l’aggiunta di sfaccettature di reti neurali per creare opportunità di apprendimento approfondito per accelerare l’evoluzione. Tieni presente che ML può apprendere anche da dati errati e il mantenimento dei dati può essere costoso.

Reti neurali artificiali:

Mentre le reti neurali sono popolari nelle parti di apprendimento profondo di ML, hanno anche una propria identità. Sono bravi a interpolare tra diversi modelli di insegnamento per la classificazione e la categorizzazione. Prestano attenzione alle differenze e ai modelli emergenti. Sono anche forti nell’autoformazione e nell’apprendimento, in particolare per i dati non strutturati che si trovano spesso in problemi di linguaggio naturale. La loro forza è che non è necessario alcun esperto, ma solo dati di addestramento. Tieni presente che ANN richiede un numero significativo di schemi per risultati migliori e la conservazione dei modelli diventa un problema di gestione. Anche la riqualificazione è un fattore da considerare.

Fuzzy Logic:

Fuzzy Logic è utile quando non c’è una verità precisa in quanto gestisce i gradi di verità. È buono dove ci sono situazioni grigie. Questo è spesso il caso del dialogo uomo-macchina in cui potrebbero esserci incertezze linguistiche. FL è difficile da spiegare in alcune situazioni perché gestisce l’incertezza linguistica. A causa di questa incertezza, ci saranno situazioni che sono soggette a interpretazione.

Reti Bayesian Belief:

Le reti bayesiane sono applicabili ai domini problematici di causa ed effetto. Le BBN sono finalizzate alle probabilità della relazione tra sintomi e situazioni o risultati. Ciò si ottiene mappando la relazione casuale probabilistica tra un insieme di variabili casuali, le dipendenze condizionali e la distribuzione di probabilità congiunta. Questa è la mappatura è spesso rappresentata in un modello visivo che rappresenta un insieme di variabili e le loro dipendenze condizionali tramite un grafico aciclico diretto (DAG). Tieni presente che i BBN dipendono dall’avere buone statistiche per guidare i risultati.

Concatenamento inverso di AI:

Il concatenamento inverso è utile per raggiungere obiettivi in ​​cui tutti i dati sottostanti potrebbero non essere completi, ma sono disponibili input da sfruttare. Inoltre, ARC può essere citato in giudizio per capire i percorsi tipici che hanno portato un’organizzazione al loro stato esistente. La forza intrinseca è che gestisce le informazioni e i dati mancanti. Tieni presente che poiché c’è un sacco di prove ed errori, ARC non è il migliore in controllo in tempo reale.

Net; Net

Mentre l’intelligenza artificiale è ancora una gemma in evoluzione in termini di problemi applicativi ai problemi organizzativi, ci sono alcuni punti luminosi in grado di offrire benefici. È importante abbinare l’approccio AI al problema in questione anche se è presente una combinazione di sfaccettature AI utilizzate nel set di soluzioni. Man mano che emergono altri casi studio, la chiarezza dell’applicazione di queste sfaccettature aumenterà e ridurrà la quantità di pionieri. Fornitori e fornitori di soluzioni saranno una vera fonte di saggezza qui nel tempo.

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