Простым языком о том, что такое модель ИИ

Модель ИИ (искусственного интеллекта) — это программа, обученная на наборе данных (называемом обучающим набором) для распознавания определенных типов шаблонов. В моделях ИИ используются различные типы алгоритмов для анализа и изучения этих данных с главной целью решения бизнес-задач. Существует множество различных областей, в которых используются модели ИИ разного уровня сложности и назначения, включая компьютерное зрение, робототехнику и обработку естественного языка.

Как упоминалось выше, алгоритм машинного обучения — это процедура, которая учится на данных для распознавания образов и создает модель машинного обучения. Ниже приведен пример нескольких простых алгоритмов машинного обучения:

К - ближайших соседей: Алгоритм k -ближайших соседей используется для классификации точек данных на основе классификации их k ближайших соседей (где k - некоторое целое число). Например, если у нас k = 5, то для каждой новой точки данных мы дадим ей ту же классификацию, что и большинству (или множеству) ее ближайших соседей в наборе данных.

Линейная регрессия: Линейная регрессия пытается определить взаимосвязь между несколькими переменными путем подгонки линейного уравнения к набору данных. Затем выходные данные модели линейной регрессии можно использовать для оценки значения отсутствующих точек в наборе данных.

k -means: Алгоритм k - means используется для разделения набора данных на k различных кластеров (где k — некоторое целое число). Мы начинаем со случайного выбора k точек (называемых центроидами) в пространстве и связываем каждую точку с ближайшим центроидом. Затем мы вычисляем среднее значение всех точек, которые были присвоены одному и тому же центроиду. Затем это среднее значение становится новым центроидом кластера. Повторяем алгоритм до тех пор, пока он не сойдется, т.е. положение центроидов не изменится.

Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения в своей основе являются математическими объектами, но их также можно описать с помощью псевдокода , т. е. неформального языка высокого уровня, который чем-то напоминает компьютерный код. На практике, конечно, модели ИИ могут быть реализованы с помощью любого из ряда современных языков программирования. Сегодня различные библиотеки с открытым исходным кодом (такие как scikit-learn, TensorFlow и Pytorch) делают алгоритмы ИИ доступными через свой стандартный интерфейс прикладного программирования (API).

Наконец, модель ИИ — это результат работы алгоритма на ваших обучающих данных. Он представляет собой правила, числа и любые другие специфичные для алгоритма структуры данных, необходимые для прогнозирования невидимых тестовых данных.

Алгоритм дерева решений, например, создает модель, состоящую из дерева утверждений «если-то», каждое из которых основано на определенных значениях. Между тем, алгоритмы глубоких нейронных сетей создают модель, состоящую из структуры графа, которая содержит множество различных векторов или весов с определенными значениями.