- Formarea unui tipar de învățare automată pentru a prezice ceva
Acestea sunt activitățile pentru această lecție:
3 PĂRȚI ALE ÎNVĂȚĂRII AUTOMATE
Reamintim că inteligența artificială, în special învățarea automată, are 3 părți principale.
Set de date
Găsiți tipare
Faceți predicții
În această lecție, ne vom concentra pe a doua parte, Găsirea tiparelor, prin antrenarea propriului nostru model AI care va fi capabil să facă o predicție.
Există multe platforme online gratuite,
unde puteți antrena un model AI, folosind învățarea supravegheată.
Există două tipuri principale de învățare automată - învățarea supravegheată și învățarea nesupravegheată.
Învățarea supervizată este exact așa cum sună - supervizați modul în care modelul învață spunându-i răspunsul corect.
Învățarea nesupravegheată are o abordare diferită. Modelului i se furnizează date, dar fără îndrumare sau supraveghere. Modelul AI își găsește propriile modele. Această metodă permite modelului AI să descopere noi grupări, asemănări și diferențe între date, fără nicio cunoaștere preconcepută.
În acest curriculum, vom aborda tipul învățării supravegheate a învățării automate. De exemplu, să spunem că doriți un model AI care să spună dacă o imagine este un câine sau o pisică.
Setul dvs. de date va fi format din foarte multe imagini cu câini și pisici.
Veți ajuta la antrenarea modelului spunându-i care imagini sunt câini și care sunt pisici
PLANIFICARE PENTRU MODELUL DVS.
Modelul dvs. va prezice sau va clasifica ceva. Adesea, aceste modele sunt numite modele de clasificare, din acest motiv.
Primii pași:
- Ce clasificați? Sunt imagini, texte, sunete? Acesta este tipul de date.
- Care sunt diferitele clasificări posibile? De exemplu, câinii și pisici. Acestea sunt clase. Ele sunt uneori denumite și etichete.
- Adunați datele adecvate pentru a vă antrena modelul. Găsiți o mulțime de date variate pentru a reprezenta fiecare clasă. De exemplu, o mulțime de poze cu diferite tipuri de câini și pisici!
PLATFORME RECOMANDATE
Există multe platforme gratuite și cu sursă deschisă disponibile pentru a crea modele de clasificare AI.
Am întocmit o listă de programe și platforme unde puteți:
- construi modelul pentru a face o predicție
- apoi utiliza modelul într-o aplicație mobilă sau web pentru a efectua o acțiune pe baza predicției
Iată o prezentare rapidă a ceea ce fiecare platformă poate clasifica și integra.
| Platformă | Tipuri de clasificare | Integrare tehnologică |
|---|---|---|
| Teachable Machine de la Google | imagini, sunete, posturi | App Inventor, Python, alte integrări posibile |
| MachineLearning pentru copii | imagini, sunete, text, numere | Python, App Inventor (pentru anumite tipuri de date) |
| MIT App Inventor | imagini, sunete, posturi | App Inventor |
| Ximilar | imagini | Thunkable, App Inventor, aplicații wep, utilizarea API-urilor |
ACTIVITATE: FORMAREA UNUI MODEL DE ÎNVĂȚARE AUTOMATĂ
Construiți un model Rock, Paper Scissors
Apoi vedeți modelul dvs. în acțiune cu o interacțiune javascript simplă pre-construită.
MODELE PRECONFIGURATE
Acum că ați creat primul vostru model de inteligență artificială și începeți să vă planificați propriul model pentru proiectul vostru, puteți lua în considerare utilizarea unui model deja creat.
De ce să reinventăm roata, nu?
Există multe site-uri care oferă modele AI publice și partajate. Ați putea lua în considerare utilizarea acestora dacă oferă clasificarea pe care o căutați. Iată câteva site-uri care oferă modele ML publice.
Pentru a utiliza aceste modele, cel mai probabil va trebui să utilizați un limbaj bazat pe text precum Python sau Javascript.
Dacă sunteți complet novice în programare, construirea propriului model este o opțiune excelentă. Veți deține controlul și veți învăța multe despre inteligența artificială în acest proces!
REFLECȚIE
Ați realizat primul dvs. model AI! Acest lucru ar trebui să vă ofere o imagine asupra procesului de creare a unui model AI. Toate platformele de creare a modelelor funcționează într-un mod similar, deși interfețele pot diferi ușor.
REVIZUIREA TERMENILOR CHEIE
- Model AI (sau de învățare automată) - inteligență artificială care este antrenată pe un set de date pentru a recunoaște tipare pentru a prezice sau clasifica ceva
- Învățare supravegheată - învățare automată în care un model este antrenat prin indicarea unui rezultat corect sau incorect
- Învățare nesupravegheată - învățare automată în care un model descoperă singur tipare, fără nicio intervenție
- Clasă – o etichetă oferită unui model de inteligență artificială pentru a învăța cum să clasifice intrările în funcție de clasa sa
RESURSE SUPLIMENTARE
Dacă doriți să aflați mai multe despre inteligența artificială și învățarea automată, iată o listă de redare excelentă de la Daniel Schiffman de la Universitatea din New York.
