Mākslīgais intelekts (MI) spēj nodrošināt gandrīz jebkuram biznesam ievērojamas priekšrocības. Katram progresīvajam uzņēmējam ir vērts izprast tā pamatus. Pamata izpratne par to, kas MI patiesībā ir un kādus uzdevumus tas var atrisināt, ir atslēga uz jaunām iespējām, kas nākotnē var būtiski ietekmēt uzņēmuma panākumus.
MI ir rīks ne tikai lielajiem uzņēmumiem. Tā pieejamība pieaug ar katru dienu. Iespējams, jau šodien jūs varat izmantot MI, lai atrisinātu daudzas no jūsu uzdevumiem.
Iedomājieties, ka jums ir uzdevums, kas šķiet ļoti sarežģīts un dārgs. Tomēr ir liela iespējamība, ka tam ir vienkāršs un relatīvi lēts risinājums — izmantot MI.
Šodien mēs centīsimies sniegt pamata klasifikāciju. Ja vēlaties kaut ko izpētīt padziļinātāk, vienmēr varat izmantot YouTube un Google.
1. Mašīnmācīšanās ("Machine learning" vai vienkārši "ML")
Mašīnmācīšanās ir tehnoloģija, kas ļauj datoriem patstāvīgi mācīties no datiem un uzlabot savus rezultātus bez nepieciešamības veikt tiešu programmēšanu. Iedomājieties, ka mācāt bērnu atpazīt dažādus augļus. Sākumā jūs viņam parādāt ābolus, apelsīnus un banānus, paskaidrojot, kā tie izskatās un kā tos sauc. Ar katru jaunu augli bērns atceras tā īpašības (krāsu, formu, izmēru) un sāk pats atpazīt augļus.
Mašīnmācīšanās procesā notiek līdzīgs scenārijs: algoritmi mācās no liela apjoma piemēriem (datiem) un, tos analizējot, izveido modeļus, kas spēj prognozēt vai klasificēt jaunu informāciju.
Pieņemsim, ka jums ir interneta veikals, un jūs vēlaties prognozēt, kādi produkti varētu interesēt klientus, balstoties uz viņu iepriekšējiem pirkumiem. Jūs apkopojat datus par pirkumiem, apmācāt mašīnmācīšanās modeli, un tagad tas var piedāvāt katram klientam personalizētus produktu ieteikumus. Piemēram, ja klients bieži iegādājas kulinārijas grāmatas, modelis var piedāvāt viņam jaunus kulinārijas izdevumus vai virtuves piederumus.
Tādā veidā mašīnmācīšanās ļauj izveidot "gudras" sistēmas, kas spēj pielāgoties un uzlaboties ar katru jaunu pieredzi, līdzīgi kā cilvēka mācīšanās un atcerēšanās process.
Mašīnmācīšanās ir pamats daudzām mūsdienu MI tehnoloģijām. Tā iedalās vairākos veidos:1.1 Uzraudzītā mācīšanās (Supervised Learning)
Definīcija: Šī pieeja ietver modeļa apmācību ar datu kopu, kur katram ierakstam ir zināms rezultāts (marķējums). Modelis "mācās" atrast saikni starp ievaddatiem un marķējumiem, lai vēlāk varētu prognozēt marķējumus jaunajiem datiem.
Piemērs dzīvē: Iedomājieties skolotāju, kurš māca skolēnu risināt matemātikas uzdevumus. Skolotājs rāda uzdevuma piemēru (ievaddati) un izskaidro pareizo risinājumu (marķējumu). Skolēns izpilda vairākus šādus uzdevumus, līdz viņš pats sāk atrast pareizos risinājumus jauniem uzdevumiem.
Reāls piemērs: Medicīnā uzraudzītā mācīšanās tiek izmantota slimību diagnostikā. Ārsti apmāca modeli ar lielu skaitu MRI attēlu, kuriem jau ir zināmas diagnozes (piemēram, audzēja esamība vai neesamība). Modelis mācās atpazīt slimības pazīmes un vēlāk var patstāvīgi prognozēt diagnozi jauniem pacientiem.
1.2 Neuzraudzītā mācīšanās (Unsupervised Learning)
Definīcija: Šajā pieejā algoritmi strādā ar datiem, kuriem nav marķējumu. Algoritma uzdevums ir atklāt slēptās struktūras vai modeļus datos.
Piemērs dzīvē: Iedomājieties, ka pārvācaties uz jaunu pilsētu un mēģināt saprast, kuri rajoni ir vispiemērotākie dzīvošanai. Jums nav konkrētas informācijas par katru rajonu, bet varat apkopot datus par dažādiem raksturlielumiem, piemēram, transporta pieejamību, noziedzības līmeni, mājokļu cenu utt. Pēc tam jūs grupējat rajonus pēc līdzīgiem raksturlielumiem, lai saprastu, kuri no tiem varētu jums derēt.
Reāls piemērs: Uzņēmējdarbībā to var izmantot klientu klasterizācijai, lai izveidotu mērķtiecīgas mārketinga kampaņas. Piemēram, interneta veikals var izmantot datus par klientu pirkumu paradumiem, lai tos sadalītu grupās (klasteros) ar līdzīgām vēlmēm. Pēc tam mārketinga speciālisti var izveidot īpašus piedāvājumus katrai grupai, palielinot veiksmīgas pārdošanas iespējas.
1.3 Mācīšanās ar pastiprinājumu (Reinforcement Learning)
Definīcija: Šajā pieejā modelis mācās, mijiedarbojoties ar apkārtējo vidi, saņemot atlīdzības vai sodus par savām darbībām. Modeļa mērķis ir maksimizēt kopējo atlīdzību, kas prasa izstrādāt optimālu stratēģiju.
Piemērs dzīvē: Iedomājieties suņa apmācību. Kad suns pareizi izpilda komandu, jūs dodat viņam kārumu (atlīdzība). Ja viņš dara kaut ko nepareizi, jūs nedodat kārumu (sods). Laika gaitā suns mācās, ka noteiktas darbības noved pie atlīdzības, un sāk tās biežāk atkārtot.
Reāls piemērs: Mācīšanos ar pastiprinājumu var piemērot, piemēram, noliktavas krājumu pārvaldības automatizācijā. Pieņemsim, ka jums ir veikals, kas pārdod dažādus produktus, un jums jāuztur optimāls krājumu līmenis. Algoritms ar mācīšanos ar pastiprinājumu var mācīties no datiem par pārdošanu, piegādēm un preču uzglabāšanu. Tas saņem "atlīdzības" par optimālu krājumu uzturēšanu (izvairīšanos no deficīta vai pārpildīšanas) un "sodus" par situācijām, kad krājumi ir pārāk mazi (prece beidzas un tiek zaudēti pārdošanas apjomi) vai pārāk lieli (papildu izmaksas uzglabāšanai). Laika gaitā algoritms mācās optimizēt pasūtījumus un piegādes.
2. Dziļā mācīšanās (Deep Learning)
Dziļā mācīšanās ir mašīnmācīšanās apakšvirziens, kurā tiek izmantoti daudzslāņu neironu tīkli sarežģītu datu apstrādei. Šie tīkli sastāv no vairākiem slāņiem, katrs no kuriem iegūst arvien sarežģītākas un abstraktākas pazīmes no ievades datiem. Daudzslāņu tīkli ir nepieciešami, lai modelis spētu saprast un apstrādāt sarežģītas struktūras un likumsakarības datos, kas ļauj sasniegt augstu precizitāti uzdevumu risināšanā.
Kā tas darbojas: Iedomājieties datu plūsmu caur filtru sistēmu. Katrs neironu tīkla slānis darbojas kā šāds filtrs, pakāpeniski uzlabojot un precizējot informāciju, kas tiek iegūta no sākotnējiem datiem. Sākotnēji vienkāršas pazīmes (piemēram, malu atpazīšana attēlos) tiek atpazītas pirmajos slāņos, pēc tam nākamie slāņi savāc šīs pazīmes sarežģītākās formās (piemēram, sejas daļas), līdz tiek sasniegta pilnīga izpratne (piemēram, cilvēka sejas atpazīšana).
2.1 Convolutional Neural Network (CNN) - Sānteciski neironu tīkli
Definīcija: CNN ir specializēti neironu tīkli, kas izstrādāti attēlu un video apstrādei un analīzei. Šie tīkli spēj atpazīt sarežģītas vizuālās struktūras, piemēram, formas, objektus un sejas.
Piemērs dzīvē: Iedomājieties, ka jūs mācāt bērnam atpazīt dažādus dzīvniekus pēc fotogrāfijām. Sākumā jūs parādāt viņam kaķu, suņu un zirgu attēlus un paskaidrojat, kā tie izskatās. Laika gaitā bērns iemācās atpazīt šos dzīvniekus pat jaunās fotogrāfijās.
Reāls piemērs: CNN tiek izmantoti drošības sistēmās sejas atpazīšanai. Kad cilvēks tuvojas durvīm, kamera uzņem viņa sejas attēlu, un neironu tīkls salīdzina to ar datu bāzi. Ja seja atbilst kādai no ierakstiem, durvis tiek atvērtas. Tāpat CNN tiek pielietoti medicīnā rentgena attēlu analīzei, palīdzot ārstiem atklāt tādas slimības kā plaušu vēzis.
2.2 Recurrent Neural Networks (RNN) - Atkārtoti neironu tīkli
Definīcija: RNN ir neironu tīkli, kas izstrādāti secīgu datu, piemēram, teksta, runas vai laika rindu, apstrādei. Šie tīkli analizē pašreizējo elementu, ņemot vērā iepriekšējo elementu kontekstu.
Piemērs dzīvē: Iedomājieties, ka lasāt grāmatu, un lai saprastu pašreizējo lappusi, jums ir jāatceras, kas notika iepriekšējās. RNN darbojas līdzīgi, izmantojot informāciju par iepriekšējiem soļiem, lai labāk saprastu un apstrādātu pašreizējos datus. Jūs pat varat prognozēt nākotni, piemēram, ja grāmatā esat izlasījis, ka galvenie varoņi ļoti sastrīdējās, jūs varat paredzēt, ka nākamajā nodaļā tiks aprakstīts šķiršanās vai izlīgšanas process.
Reāls piemērs: Laika rindu prognozēšana ir tipisks RNN piemērs. Piemēram, šos tīklus var izmantot akciju cenu prognozēšanai, kur katra cena ir atkarīga no iepriekšējām vērtībām. Tāpat RNN tiek pielietoti mašīntulkošanā, kur svarīgi ņemt vērā iepriekšējo vārdu kontekstu teikumā.
2.3 Generative Adversarial Networks (GANs) - Ģeneratīvi pretinieciskie tīkli
Definīcija: GANs ir neironu tīkli, kas sastāv no divām daļām: ģeneratora un diskriminatora. Ģenerators izveido jaunus datus, kas ir līdzīgi reāliem, bet diskriminators novērtē to autentiskumu. Šie divi tīkli sacenšas savā starpā, kas ļauj ģeneratoram izveidot arvien reālistiskākus datus.
Piemērs dzīvē: Iedomājieties mākslinieku, kurš glezno gleznu, un kritiķi, kurš to vērtē. Mākslinieks vēlas, lai viņa darbs izskatītos kā īsts, bet kritiķis mēģina noteikt, kur gleznā ir oriģināls un kur - viltojums. Laika gaitā mākslinieks uzlabo savu tehniku, lai viņa gleznas būtu arvien grūtāk atšķirt no oriģināliem.
Reāls piemērs: GANs tiek izmantoti reālistisku attēlu, video vai mūzikas radīšanai. Piemēram, tos var izmantot fotorеālistisku cilvēku attēlu radīšanai, kuri nekad nav eksistējuši, vai arī zemā izšķirtspējā esošu attēlu kvalitātes uzlabošanai. Kinoindustrijā GANs var izmantot specefektu vai animāciju radīšanai, kas izskatās tā, it kā tie būtu uzņemti ar kameru.
3. Dabas valodas apstrāde ("Natural language processing" jeb "NLP")
Atšķirībā no iepriekš minētajām tehnoloģijām, NLP nav konkrēta tehnoloģija, bet gan mākslīgā intelekta joma. NLP nodarbojas ar datora un cilvēka valodas mijiedarbību. NLP tehnoloģijas ļauj datoriem saprast, interpretēt un ģenerēt tekstu un runu dabiskā valodā, līdzīgi kā to dara cilvēki.
3.1 Teksta klasifikācija
Definīcija: Teksta klasifikācija ir process, kurā teksta dati automātiski tiek sadalīti kategorijās, balstoties uz to saturu. Algoritmi analizē tekstu un nosaka, kurai kategorijai tas pieder.
Piemērs dzīvē: Iedomājieties, ka jūs katru dienu saņemat desmitiem e-pastu, un jums pašiem ir jāšķiro tie pa mapēm: "Darbs", "Personīgais", "Spams". Ja jums ir pieredze, jūs viegli noteiksiet, kurai kategorijai katrs e-pasts pieder. Taču to darīt manuāli katru dienu ir nogurdinoši, un šeit palīdz teksta klasifikācija.
Reāls piemērs: Iedomājieties, ka liela kompānija saņem tūkstošiem atsauksmju par saviem produktiem vai pakalpojumiem. Šīs atsauksmes var saturēt gan pozitīvus, gan negatīvus komentārus. Algoritms var automātiski analizēt katru atsauksmi un sadalīt tās kategorijās, piemēram, "Pozitīvas", "Negatīvas", "Neitrālas". Tas ļauj uzņēmumam ātri novērtēt kopējo klientu apmierinātību, identificēt problēmas un veikt pasākumus to novēršanai, neiztērējot laiku manuālai katras atsauksmes apstrādei.
3.2 Entitāšu atpazīšana (NER)
Definīcija: Named Entity Recognition (NER) ir tehnoloģija, kas ļauj identificēt un klasificēt entitātes tekstā, piemēram, cilvēku vārdus, uzņēmumu nosaukumus, datumus, ģeogrāfiskus objektus un citus svarīgus elementus.
Piemērs dzīvē: Iedomājieties, ka lasāt avīzi un vēlaties ātri atrast pieminējumus par konkrētu notikumu. Jūs meklējat un manuāli izceļat šo entitāti, to pasvītrojot ar pildspalvu.
Reāls piemērs: Juridiskajos dokumentos vai ziņu rakstos NER tiek izmantots, lai automātiski izceltu uzņēmumu, personu, datumu un citu svarīgu datu pieminējumus. Piemēram, sistēma var automātiski izcelt visus noteikta uzņēmuma pieminējumus tiesas sprieduma tekstā, kas būtiski paātrina dokumentu analīzi.
3.3 Valodas modeļi
Definīcija: Valodas modeļi ir algoritmi, kas var ģenerēt, papildināt un interpretēt tekstu dabiskā valodā. Šie modeļi tiek apmācīti ar lieliem teksta datu apjomiem, un tie var saprast kontekstu, struktūru un teksta saturu.
Piemērs dzīvē: Iedomājieties, ka jums jāuzraksta vēstule vai raksts, bet jūs esat iestrēdzis vidū un nezināt, kā turpināt. Labi rakstnieki var palīdzēt ar idejām vai ieteikt, kā attīstīt tēmu.
Reāls piemērs: GPT-4, viens no attīstītākajiem valodas modeļiem, var radīt tekstus par noteiktām tēmām, papildināt iesāktus teikumus vai pat sarunāties ar lietotājiem. Tas tiek izmantots rakstu veidošanai, sociālo tīklu satura radīšanai, automatizētu atbilžu sniegšanai uz klientu jautājumiem un daudz kur citur.
Šis ir tikai neliels ieskats tajā, ko var pastāstīt. Tēma ir tik plaša, ka to nav iespējams pilnībā aptvert vienā rakstā. Raksts nepretendē uz pilnīgu precizitāti visās detaļās — mērķis bija sniegt pamata priekšstatu un parādīt, ka mākslīgais intelekts nav tik sarežģīts, kā varētu šķist no pirmā acu uzmetiena.
Komentāri (0)
Šobrīd nav neviena komentāra