«41-страничный PDF-файл для бесплатной загрузки» необходимо оценить перед использованием ИИ.

easyai.tech обнаружил, что начать работу с искусственным интеллектом сложно, особенно для нетехнических людей.

Поэтому мы максимально доступным образом интегрируем отличный научно-популярный контент в стране и за рубежом, специально для нетехнического персонала, чтобы каждый мог понять основные понятия в области искусственного интеллекта.

Давайте сначала объясним основное содержание PDF-файла с помощью длинного изображения. Если вы хотите узнать больше деталей, загрузите PDF-файл.

адрес загрузки PDF

Какую проблему пытается решить этот PDF-файл?

Многие люди считают искусственный интеллект «черной технологией».

Самые влиятельные компании в мире считают ИИ важной корпоративной стратегией, Google, Microsoft, Facebook, Amazon, Tencent, Alibaba, Baidu, ByteDance...

Многие воротилы также говорят, что искусственный интеллект совершит следующую технологическую революцию.Если вы подумаете о том, как революционизируется «интернет», вы сможете примерно представить, насколько мощна эта революция.

Но большой вопрос: как мне использовать ИИ в эпоху ИИ?

Приведенный выше вопрос слишком велик, чтобы на него можно было ответить, нам нужно сосредоточиться на вопросе: когда я сталкиваюсь с конкретной проблемой в бизнесе, ИИ также является решением, так подходит ли эта проблема для решения ИИ?

Итак, этот PDF решает проблему:

Подходит ли конкретная проблема, с которой я сталкиваюсь, для решения ИИ? Какие аспекты необходимо оценить?

4 параметра оценки

В PDF-файле подробно описаны 4 параметра оценки:

1. данные
2. особенность
3. учиться
4. черный ящик

данные

Самая большая разница между искусственным интеллектом и традиционными компьютерными программами заключается в том, что он основан на данных.

Это также лежит в основе логики искусственного интеллекта, поэтому данные являются наиболее важным ресурсом в области искусственного интеллекта. Итак, нам нужно оценить измерение данных с трех аспектов:

1. Доступны ли данные?
2. Данные исчерпывающие?
3. Много ли данных?

Загрузите PDF-файл, чтобы просмотреть полный текст, или вы можете просмотреть полный текст статьи с данными по ссылке ниже:

"Что оценивать перед использованием ИИ — данные》

особенность

Основной принцип искусственного интеллекта заключается в том, чтобы найти глубоко скрытые функции в большом количестве данных, а затем научиться выполнять конкретные задачи, оценивая функции.

Исходя из этого принципа, искусственный интеллект должен решать какие-то более сложные задачи, а не какие-то простые. О сложности проблемы можно судить по следующим двум параметрам:

1. количество функций
2. определенность характеристик

Меньше функций + слабая определенность: подходит для ручных решений

Меньше функций + высокая достоверность: подходит для решения правил

Больше возможностей + сильная уверенность: подходит для решения правил

Много функций + слабая определенность: «можно считать» решением ИИ

Загрузите PDF-файл, чтобы просмотреть полный текст, или вы можете просмотреть полный текст тематических статей по ссылкам ниже:

"Что нужно оценить перед использованием ИИ — особенности》

учиться

В первых двух статьях уже объяснялось, что границы возможностей, основанные на правилах, очень малы, и многие практические задачи не могут быть решены методом правил.Искусственный интеллект может расширить возможности компьютеров.

Помимо расширения границ возможностей искусственный интеллект имеет очень важную особенность -Непрерывное обучение и постоянное совершенствование верхнего предела способностей.

Чтобы машина достигла непрерывного обучения, нам нужно выполнить 2 условия:

1. Постоянно получать данные обратной связи, сообщать машине, где хорошо, а где плохо
2. Добавляя данные обратной связи в замкнутый цикл, может ли машина постоянно учиться и улучшать свои способности?

Загрузите PDF-файл, чтобы просмотреть полный текст, или вы можете просмотреть полный текст учебной статьи по ссылке ниже:

"Что нужно оценить перед использованием ИИ — обучающие статьи》

черный ящик

Большая часть нашей компьютерной науки в прошлом была основана на правилах, как и в случае с автомобилем Мы очень хорошо знали, как собирается машина, поэтому, если винты были ослаблены, мы затягивали их, а если какие-то детали были старыми, мы их заменяли. Вполне возможно сделать правильное лекарство.

А глубокое обучение совсем другое.Когда мы находим проблемы, мы не можем сделать правильное лекарство, мы можем только глобально оптимизировать(например, заполнение дополнительных данных).

Поэтому существует 3 принципа при оценке:

1. Чем больше решение должно объяснять причины, тем менее оно подходит для глубокого обучения.
2. Чем ниже терпимость к ошибкам, тем менее подходит глубокое обучение.
3. Вышеупомянутые два пункта не являются абсолютными критериями оценки, но также должны учитывать коммерческую ценность и эффективность затрат.Автономное вождение и медицинское обслуживание являются противоположными примерами.

Загрузите PDF-файл, чтобы просмотреть полный текст, или вы можете просмотреть полный текст статьи о черном ящике по ссылке ниже:

"Что оценить перед использованием ИИ — черный ящик》

Все вышеперечисленное содержимое организовано в 41-страничный PDF-файл «Оценка перед внедрением ИИ». Нажмите кнопку ниже, чтобы загрузить.

Если изображение выше показывает проблему, пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить: [Ссылка для скачивания Эта статья начинаетсяБиблиотека обучения ИИ для менеджера по продукту easyai.tech