מהו היסק של בינה מלאכותית?

היסק של בינה מלאכותית מתרחש כאשר מודל בינה מלאכותית שהוכשר לראות דפוסים בסלי נתונים שנאספו מתחיל לזהות את הדפוסים הללו בנתונים שמעולם לא ראה בעבר. כתוצאה מכך, מודל הבינה המלאכותית יכול לחשוב ולבצע תחזיות באופן המחקה יכולות אנושיות.

מודל בינה מלאכותית מורכב מאלגוריתמים של קבלת החלטות שהוכשרו ברשת עצבית - כלומר, מודל שפה המובנה כמו המוח האנושי - לבצע משימה ספציפית. בדוגמה פשוטה, מדעני נתונים עשויים להראות למודל הבינה המלאכותית סלי נתונים עם תמונות של אלפי או מיליוני מכוניות תוך התייחסות ליצרנים ולדגמים שלהן. לאחר זמן מה, האלגוריתם מתחיל לזהות במדויק מכוניות בסל הנתונים שמש לאימון. היסק בינה מלאכותית מתרחש כאשר למודל מוצג סל נתונים אקראי, והוא מצליח לזהות ולהסיק, את היצרן והדגם של מכונית ברמת דיוק מקובלת. מודל בינה מלאכותית מאומן בדרך זו יכול לשמש במעבר גבול או עמדת תשלום אגרה בכביש כדי להתאים לוחיות רישוי לדגמי מכוניות במהירות הברק. תהליכים דומים יכולים לאפשר היסק של בינה מלאכותית עם תחזיות והסקת מסקנות הכוללות תשומת לב לפרטים דקים יותר עבור עבודה בתחום הבריאות, הבנקאות או הקמעונאות ובמגזרים רבים אחרים.

תובנות מרכזיות

היסק של בינה מלאכותית הוא היכולת של מודל בינה מלאכותית להסיק, או לחלץ, מסקנות מנתונים חדשים לו.
יכולתם המופלאה של מודלים של בינה מלאכותית לחקות חשיבה ושפה אנושיות תלויה בהיסק.
היסק בינה מלאכותית הוא המטרה הסופית של תהליך המשתמש בשילוב טכנולוגיות וטכניקות כדי להכשיר מודל בינה מלאכותית באמצעות סלי נתונים שנאספו.
הצלחה דורשת ארכיטקטורת נתונים חזקה, נתונים נקיים ומחזורי GPU רבים כדי לאמן ולהפעיל בינה מלאכותית בסביבות ייצור.

הסבר על היסק בינה מלכותית

היסק של בינה מלאכותית הוא שלב במחזור החיים של מודל בינה מלאכותית שמגיע לאחר שלב ההכשרה של בינה מלאכותית. חשבו על אימון מודל בינה מלאכותית כמצב שבו אלגוריתמים של למידת מכונה (ML) עושים את שיעורי הבית, כאשר ההיסק של בינה מלאכותית הוא מבחן ביצוע.

אימון בינה מלאכותית כולל הצגת סלי נתונים גדולים שנאספו למודל, כדי שיוכל ללמוד על הנושא הרלוונטי. התפקיד של נתוני הלמידה הוא ללמד את המודל לבצע משימה מסוימת, ולכן שסלי הנתונים משתנים. הם עשויים לכלול תמונות של חתולים או גשרים, שיחות שירות לקוחות מוקלטות, או הדמיות רפואיות. מודל הבינה המלאכותית יכול לנתח נתונים חיים, לזהות דפוסים ולבצע תחזיות מדויקות לגבי העתיד בסל הנתונים.

עם מודלים גדולים של שפה (LLMs), לדוגמה, המודל יכול להסיק את המילה הבאה ולהפיק משפטים ופסקאות עם דיוק וזרימה מופלאים.

מדוע יש חשיבות להיסק של בינה מלאכותית?

היסק של בינה מלאכותית חשוב מכיוון שההכרה הזאת היא האופן שבו מודל בינה מלאכותית מאומן מנתח נתונים חדשים לגמרי ומפיק מהם תובנות. ללא היכולת לבצע תחזיות או לפתור משימות בזמן אמת, בינה מלאכותית יתקשה להתרחב לתפקידים חדשים, כולל בהוראה, הנדסה, תגליות רפואיות וחקר החלל, ולקחת על עצמה רשימה מתרחבת של מקרי שימוש בכל תעשייה.

למעשה, ההיסק הוא הלחם והחמאה של כל תוכנית בינה מלאכותית. היכולת של מודל לזהות דפוסים בסל נתונים ,להסיק מסקנות ולהגיע לתחזיות מדויקות היא בלב הערך שמציעה בינה מלאכותית. כלומר, מודל בינה מלאכותית שיכול לקרוא במדויק צילום רנטגן בתוך שניות או לזהות הונאה בתוך אלפים או מיליונים של עסקאות בכרטיס אשראי שווה את ההשקעה.

סוגי היסקים

האם אתם זקוקים למערכת בינה שיכולה לקבל החלטות מדויקות במיוחד כמעט בזמן אמת, למשל, האם עסקה גדולה עשויה להיות הונאה? או שאולי חשוב יותר שהוא יוכל להשתמש בנתונים שכבר ראה בעבר כדי לחזות את העתיד, כמו עם חיישן שיודע לקרוא לתחזוקה לפני שמשהו נשבר? הבנת הגישות להיסקים של בינה מלאכותית תעזור לכם להחליט מהו המודל הטוב ביותר עבור הפרויקט שלכם.

הסיק אצווה
היסק האצווה הוא מצב שבו תחזיות של בינה מלאכותית נוצרות באופן לא מקוון באמצעות אצוות נתונים. בגישה הזאת, נתונים נאספים לאורך זמן ואז עוברים דרך אלגוריתמים של למידת מכונה במרווחי זמן קבועים. היסק אצווה הוא בחירה טובה כאשר הפלט של הבינה המלאכותית אינו נחוץ באופן מיידי. שיטה זו עובדת היטב עבור הצגת תחזיות בינה מלאכותית ללוח מחוונים לניתוח עסקי המתעדכן מדי שעה או יום.
היסק מקוון
היסק מקוון, המכונה לעיתים "היסק דינמי", הוא דרך לספק תחזיות בינה מלאכותית ברגע שהן נדרשות. היסק מקוון יכול להיות מאתגר יותר מהיסק אצווה עקב דרישות זמן ההמתנה הנמוך שלו.

בניית מערכת להיסק מקוון דורשת קבלת החלטות שונות מראש. לדוגמה, ייתכן שיהיה צורך לאחסן נתונים נפוצים במטמון לצורך גישה מהירה, או שיהיה צורך למצוא מודל בינה מלאכותית פשוט יותר הדורש פחות פעולות כדי להגיע לתחזיות. מכיוון שאין זמן לסקור את פלט הבינה המלאכותיתת לפני שמשתמשי הקצה רואים אותו, ייתכן גם שההיסק המקוון ידרוש שכבה נוספת של ניטור בזמן אמת כדי להבטיח שהתחזיות יתאימו לנורמות המקובלות. מודלים גדולים של שפה (LLM) שפופולריים כיום, כגון ChatGPT ו-Bard של Google, הם דוגמאות להיסק מקוון.
היסק סטרימינג
בהיסק סטרימינג נעשה לעתים קרובות שימוש במערכות האינטרנט של הדברים. הוא לא מוגדר לקיים אינטראקציה עם אנשים כמו LLM. במקום זאת, צינור נתונים, כגון מדידות רגילות מחיישנים של מכשיר, זורם לאלגוריתם למידת מכונה שלאחר מכן מבצע תחזיות ללא הרף. תבניות בקריאות החיישנים יכולות להצביע על כך שהמכשיר המנוטר עובד בצורה מיטבית, או שהתבנית יכולה להצביע על בעיות צפויות ואז להפעיל התראה או בקשת תחזוקה או תיקון.

מה ההבדל בין למידה עמוקה להיסק?

אימון למידה עמוקה והיסק של בינה מלאכותית הם שני חלקים מאותו התהליך לקבלתפריטי פלט שימושיים ממודל בינה מלאכותית. אימון למידה עמוקה מגיע קודם. זו הדרך שבה מאמנים מודל של בינה מלאכותית לעבד נתונים בדרך המקבלת את השראתה מהמוח האנושי. כאשר מודל מאומן, הוא מקבל את היכולת לזהות רמות עמוקות יותר של מידע מנתונים. לדוגמה, הוא יכולה לעבור מזיהוי צורות בתמונה לזיהוי או פעילויות או נושאים אפשריים בתמונה. היסק הבינה המלאכותית מתרחש לאחר האימון, כאשר מודל הבינה המלאכותית מתבקש לזהות את האלמנטים הללו בנתונים חדשים.

איך עובד היסק של בינה מלאכותית?

כדי שהיסק של בינה מלאכותית יספק ערך במקרה שימוש ספציפי, יש לבצע תהליכים רבים ויש לקבל החלטות רבות בקשר לארכיטקטורת הטכנולוגיה, למורכבות המודל ולנתונים.

הכנת נתונים
אספו חומר הדרכה מנתונים בתוך הארגון שלכם או על ידי זיהוי סלי נתונים חיצוניים, שעשויים לכלול סל נתוני בקוד פתוח. לעיתים קרובות, משלבים בין סלי נתונים חיצוניים ופנימיים. לאחר קביעת סלי הנתונים, יש לנקות את הנתונים כדי להסיר כפילויות, נתונים לא נחוצים ובעיות עיצוב.
בחירת מודל
זזהו קוד פתוח, ארגון כללי או מודל מיוחד שנועדו לספק את סוג פלט הבינה המלאכותית הדרוש לכם. זכרו שהמודלים מגיעים ברמות שונות של מורכבות. אלגוריתמים מורכבים יותר יכולים לקחת קבוצה רחבה יותר של פרייטי קלט ולהגיע למסקנות ספציפיות יותר, אבל הם צריכים מספר גדול יותר של פעולות כדי להפיק את הפלט הרצוי. מצאו מודל המתאים לצרכים שלכם מבחינת המורכבות והדרישה למשאבי מחשוב.
מיטוב מודלים
מטבו את המודל על ידי חזרה על משטר האימון של הבינה המלאכותית שלכם. מטרת כל סבב אימונים היא להתקרב לרמה הרצויה של דיוק בפלט תוך צמצום כמות הזיכרון ועוצמת המחשוב הדרושים כדי להגיע לתוצאה הרצויה. מיטוב של מודלים מתמקד בשיפור השימושיות של היסק של בינה מלאכותית תוך הפחתת עלויות וצמצום זמן ההמתנה.
היסק מודל
מצב שבו מודל הבינה המלאכותית שלכם עובר משלב הלמידה לשלב התפעולי, שבו הוא מבצעת את ההיסק על נתונים חדשים. כשהמודל שלכם מתקרב לשלב ייצור, בחנו את ההיסקים והתחזיות בתפוקה שלו. זה המקום שבו אתם יכולים לבדוק ולזהות את רמת הדיוק ואת קימון של הטיות ובעיות הקשורות לפרטיות מידע.
לאחר עיבוד
בבינה מלאכותית, הפעילות לאחר העיבוד כוללת מערך של שיטות לבדיקת הפלט של המודל. השלב לאחר העיבוד עשוי לכלול שגרות לסינון, שילוב והטמעה של נתונים כדי לסייע בצמצום פריטי פלט לא ידידותיים או כאלה שלא מסייעים.
פריסה
הפריסה היא השלב שבו הארכיטקטורה ומערכות הנתונים התומכות במודל הבינה המלאכותית עוברות תהליך פורמליזציה, מדרגיות ומאובטחות לשימוש בתהליך עסקי רגיל. זה גם הזמן לחינוך וניהול שינויים, השלב שבו אנשים בארגון כולו לומדים לקבל פריטי פלט של בינה מלאכותית ולהשתמש בהם בעבודתם.

דרישות חומרה עובר היסק של בינה מלאכותית

היסק של בינה מלאכותית הוא התוצאה של תהליך עתיר מחשוב של הפעלת מודל בינה מלאכותית באמצעות משטרי אימון רציפים המתבססים על סלי נתונים גדולים. הוא דורש שילוב של מקורות נתונים רבים וארכיטקטורה המאפשרת למודל הבינה המלאכותית לפעול ביעילות. הנה טכנולוגיות מפתח שמאפשרות את התהליך.

יחידת עיבוד מרכזית (CPU)
יחידת עיבוד מרכזית היא המוח המרכזי של המחשב. זהו שבב עם מעגלים מורכבים השוכן על לוח האם של המחשב ומפעיל את מערכת ההפעלה ואת היישומים. ה-CPU עוזר לנהל את משאבי המחשוב הדרושים לאימון ולהיסקים של בינה מלאכותית, כגון אחסון נתונים וכרטיסים גרפיים.
יחידת עיבוד גרפי (GPU)
יחידות עיבוד גרפי הן רכיב חומרה מרכזי עבור היסקים של בינה מלאכותית.. כמו ה-CPU, ה-GPU היא שבב עם מעגלים מורכבים. בניגוד ל-CPU, הוא תוכנן במיוחד כדי לבצע חישובים מתמטיים במהירות רבה כדי לתמוך בגרפיקה ובעיבוד תמונה. כוח החישוב הזה שמאפשר להשלים את אימון הבינה המלאכותית וההיסק של הבינה המלאכותית, שני תהלכים הדורשים כוח מחשוב רב.
מערך שערים ניתן לתכנות בשטח‏ (FPGA)‏
‏FPGA הוא מעגל משולב שניתן לתכנות על ידי משתמש קצה כדי לעבוד בצורה ספציפית. בהיסק של בינה מלאכותית ניתן להגדיר FPGA כך שייספק שילוב נכון של מהירות חומרה או מקביליות, אשר מפרקת את עבודת עיבוד הנתונים כדי שתופעל על רכיבי חומרה שונים במקביל. יכולת זו מאפשרת למודל בינה מלאכותית לבצע תחזיות על סוג מסוים של נתונים, בין אם זה טקסט, גרפיקה או וידאו.
מעגל משולב ספציפי ליישום (ASIC)
מעגלים משולבים ספציפיים ליישום הם כלי נוסף שבו משתמשים צוותי IT ומדעני נתונים כדי להפיק היסקים של בינה מלאכותית במהירות, בעלויות וברמת הדיוק הדרושות להם. ASIC הוא שבב מחשב המשלב מספר מעגלים על שבב יחיד. את השבב עצמו ניתן לייעל עבור עומס עבודה מסוים, בין שמדובר בזיהוי קולי, במניפולוצה של תמונות, בזיהוי חריגות או בכל תהליך אחר המונע על ידי בינה מלאכותית.

אתגרים בפריסה של היסק של בינה מלאכותית

עיצוב או בחירת מודל בינה מלאכותית ואימונו לאחר מכן הם רק ההתחלה. פריסת מודל הבינה המלאכותית לביצוע היסק בעולם האמיתי מגיעה עם מערך אתגרים משלה. אלה יכולים לכלול את הצורך לספק למודל נתונים איכותיים ולאחר מכן הסברת הפלט שלו. הנה רשימה של אתגרים שצריך לזכור.

איכות נתונים
הפתגם הידוע על "זבל נכנס, זבל יוצא" נכון עבור היסקים של בינה מלאכותית בדיוק כמו כל דבר אחר. נתונים שמכשירים מודלים של בינה מלאכותית חייבים להיבדק לשם וידוא ישימות ועיצוב, ויש לנקות אותם מנתונים כפולים או מיותרים שמאטים את תהליך האימון.
מורכבות מודל
מודלים של בינה מלאכותית מגיעים ברמות שונות של מורכבות, מאפיין המאפשר להם לבצע היסקים או תחזיות במגוון מצבים, ממצבים פשוטים, כמו זיהוי יצרן ודגם של כלי רכב, למצבים מורכבים וקריטיים, כמו במקרה של מערכות בינה מלאכותית שבודקות את קריאתן של סריקת CT או MRI על ידי הרדיולוג. אתגר מרכזי של אימון בינה מלאכותית באופן כללי, ובפרוט בכל הקשור להיסקים, הוא הבנייה או הבחירה של המודל הנכון לצרכים שלכם.
דרישות חומרה
אימון היסק של בינה מלאכותית הוא תהליך עתיר נתונים. היא דורשת שרתים לאחסון נתונים וניתוח נתונים, מעבדים גרפיים, רשתות מהירות ואולי גם מערכי שער הניתנים לתכנות בשטח (FPGAs) או מעגלים משולבים ספציפיים ליישום (ASIC), שניתן להתאים למקרה השימוש שלכם בהיסק של בינה מלאכותית.
יכולת פירוש
כאשר ניתן לפרש את ההיסק של בינה מלאכותית, או להסביר אותו, המשמעות היא שמאמנים אנושיים מבינים כיצד הבינה המלאכותית הגיעה למסקנותיה. הם יכולים לעקוב אחר ההיגיון שבו השתמשה הבינה המלאכותית כדי להגיע לתשובה או לתחזית שלה. יכולת פירוש היא דרישה גוברת בפיקוח על בינה מלאכותית וחשובה לאיתור הטיה בפריטי פלט של בינה מלאכותית, אך ככל שמערכות בינה מלאכותית הופכות מורכבות יותר, האלגוריתמים ותהליכי הנתונים שבבסיסם עשויים להיות מורכבים מדי, באופן שלא מאפשר לבני אדם להגיע להבנה מלאה שלהם.
רגולציה ותאימות
הרגולציה של בינה מלאכותית היא מטרה נעה. חשוב להבנות במודל אבטחת נתונים, יכולת פירוש ומבנה דיווח איתן לטובת ההיסקים של הבינה המלאכותית שלך. מרכיבים אלה יעזרו לכם לעמוד ביתר קלות בדרישות התאימות של התקנות הנוגעות לפרטיות, לאבטחת נתונים ולהטיות של בינה מלאכותית, גם בזמן שתקנות אלה מתפתחות.
מחסור בכוח אדם מיומן
פיתוח המומחיות הדרושה לעיצוב, אימון ומיטוב של מערכות להיסק של בינה מלאכותית דורש זמן, הדרכה וניסיון. כתוצאה מכך, קשה למצוא אנשים עם מומחיות זו והעסקתם היא עסק יקר.

יישומים של היסק בינה מלאכותית

עם היכולת שלהם להסיק מסקנות או להגיע לתחזיות מנתונים זמינים, מודלים של בינה מלאכותית לוקחים על עצמם משימות נוספות כל הזמן. מודלים של שפות גדולות פופולריים, כמו ChatGPT, משתמשים בהיסק כדי לבחור מילים ומשפטים עם דיוק לשוני מופלא. היסק הוא גם מה שמאפשר לבינה מלאכותית להסיק איזה אומנות גרפית או וידאו היא צריכה לבנות על בסיס הנחיות מילוליות.

היסקים של בינה מלאכותית הופכים לחלק חשוב בהכשרת מערכות תעשייתיות גם כן. לדוגמה, ניתן להשתמש בבינה מלאכותית לביצוע בדיקה חזותית בקצב מהיר בקו ייצור, באופן שיאפשר למפקחים אנושיים להתמקד בפגמים או בחריגות שזוהו על ידי בינה מלאכותית תוך הפחתת עלויות ושיפור בקרת האיכות. במערכות תעשייתיות שבהן רובוטים עובדים לצד בני אדם בקווי ייצור, היסקים של בינה מלאכותית מאפשרים את התפיסה, התחזית והתכנון הדרושים כדי לחוש חפצים ולקבל החלטות תנועה עדינות.

שימוש נפוץ נוסף בהיסקים של בינה מלאכותית הוא למידה רובוטית, שהפכה לפופולרית בעקבות הניסיונות הרבים להפוך מכוניות ללא נהג למושלמות. כפי שניתן לראות משנים של אימון על ידי חברות כגון Waymo,‏ Tesla ו-Cruz, למידה רובוטית דורשת הרבה ניסוי וטעייה, בעוד רשתות עצביות לומדות לזהות חריגים לחוקי התנועה ולהגיב להם כראוי.

היסקים של בינה מלאאכותית גם מסייעים לחוקרים ולרופאים. מודלים של בינה מלאכותית מאומנים למציאת תרופות על ידי סינון מסות של נתונים כימיים או אפידמיולוגיים, והם עוזרים לאבחן מחלות על ידי קריאת רמזים עדינים בהדמיה רפואית.

העתיד של היסק של בינה מלאכותית

הצעד הבא עבור היסקים של בינה מלאכותית יהיה לפרוץ החוצה מסביבות גדולות של ענן או מרכזי נתונים ולהיות אפשרי גם במחשבים ומכשירים מקומיים. אף על פי שההדרכה הראשונית של מערכות בינה מלאכותית המשתמשות בארכיטקטורות למידה עמוקה תמשיך לפעול במרכזי נתונים גדולים, דור חדש של טכניקות וחומרה מביא את "השלב האחרון" של היסקים של בינה מלאכותית אל התקנים קטנים יותר, קרוב יותר למקום שבו הנתונים נוצרים.

הדבר יאפשר יותר התאמה אישית ושליטה. התקנים ורובוטים יזכו ליכולות גילוי אובייקטים, זיהוי פנים והתנהגות וקבלת החלטות חזויה טובות יותר. אם זה נשמע לכם כמו הבסיס של רובוטים למטרות כלליות, אתם לא לבד. בשנים הקרובות, מחדשים מצפים לפרוס את טכנולוגיית "ההיסק בקצה" הזאת למגוון רחב של מכשירים בשווקים ותעשיות חדשים.

להאיץ את ההיסק של בינה מלאכותית בזמן אמת עם Oracle

Oracle מספקת את המומחיות ואת כוח המחשוב כדי לאמן ולפרוס מודלים של בינה מלאכותית בגודל הנדרש. ובפרט, ‏Oracle Cloud Infrastructure‏ (OCI)‏ היא פלטפורמה שבה אנשי עסקים, צוותי IT ומדעני נתונים יכולים לשתף פעולה כדי להפעיל היסקי בינה מלאכותית בכל תעשייה.

פלטפורמת הבינה המלאכותית המנוהלת במלואה של Oracle מאפשרת לצוותים לבנות, לאמן, לפרוס ולנטר מודלים של למידת מכונה באמצעות Python וכלי הקוד הפתוח המועדפים עליהם. עם סביבה מבוססת JupyterLab של הדור הבא, חברות יכולות להתנסות, לפתח מודלים ולהרחיב את האימון עם מעבדים גרפיים של NVIDIA ואימון מבוזר. Oracle גם מקלה על גישה למודלים של בינה מלאכותית יצרת המבוססים על ה-LLMs החדשניים של Cohere.

עם OCI, אתם יכולים לקחת מודלים לייצור ולשמור עליהם תקינים עם יכולות תפעול למידת מכונה, כגון צינורות אוטומטיים, פריסות מודלים וניטור מודלים. בנוסף לאימון ולפריסה של מודלים, OCI מספקת מגוון של יישומי SaaS‏ עם מודלים מובנים של למידת מכונה ושירותי בינה מלאכותית זמינים.

כאשר אתם מקיימים אינטראקציה עם בינה מלאכותית, אתם רואה היסק של בינה מלאכותית בעבודה. זה נכון בין שאתם משתמשים בזיהוי חריגות, בזיהוי תמונות, בטקסט שנוצר על ידי בינה מלאכותית או כמעט בכל פלט אחר של בינה מלאכותית. התוצאות הן השיא של תהליך ארוך, שדורש משאבים רבים ומורכב מבחינה טכנית של בניית מודלים, אימון, מיטוב ופריסה שמכינים את כל הדרוש לאינטראקציה שלכם עם בינה מלאכותית.

הקמת מרכז מצוינות של בינה מלאכותית לפני התחלת האימון הספציפיתלארגון מגדילה את הסיכויים להצלחה. הספר האלקטרוני שלנו מסביר מדוע ומציע טיפים על בניית מרכז מצוינות יעיל.

לקריאת המדריך האלקטרוני

שאלות נפוצות על היסק של בינה מלאכותית

מהי דוגמה להיסק של בינה מלאכותית?

דוגמה טובה להיסק של בינה מלאכותית היא מצב בו מודל בינה מלאכותית מזהה חריגה בעסקאות פיננסיות ויכול להבין מההקשר איזה סוג של הונאה החריגה עשויה לייצג. משם, מודל הבינה המלאכותית יכול ליצור התראה לחברת הכרטיסים ולבעל החשבון.

מהם אימון והיסק בבינה מלאכותית?

אימון הוא מצב שבו סלי נתונים שנאספו מוצגים למודל בינה מלאכותית כדי לאפשר לו להתחיל לראות ולהבין תבניות. היסק הוא מצב שבו מוצגים למודל הבינה המלאכותית נתונים מחוץ לסלי הנתונים שנאספו, ומודל הבינה המלאכותית מזההה את אותם דפוסים ומציע תחזיות המבוססות עליהם.

מה המשמעות של היסקים בלמידת מכונה?

היסק פירושו שאלגוריתם למידת מכונה או קבוצה של אלגוריתמים למדו לזהות דפוסים בסלי נתונים שנאספו ומאוחר יותר יכולים לזהות דפוסים אלה בנתונים חדשים.

מה המשמעות של היסקים עבור למידה עמוקה?

למידה עמוקה היא אימון אלגוריתמים למידת מכונה תוך שימוש ברשת עצבית המחקה את המוח האנושי. דבר זה מאפשר הכרה וחילוץ של מושגים ספציפיים ומופשטים שאותם אנו רואים, למשל, ביצירת שפה טבעית.

האם ניתן להשתמש בהיסק בינה מלאכותית במכשירי קצה?

באופן מסורתי, האימון של היסק בינה מלאכותית הוא תהליך עתיר נתונים הדורש כוח מחשוב רב. עם זאת, ככל שההבנה של היסק בינה מלאכותית משתפרת, כך התליך מבוצע על ידי מכשירים פחות חזקים הנמצאים בקצה, הרחק ממרכזי נתונים גדולים. התקני קצה אלה להיסק של בינה מלאכותית יכולים להביא זיהוי תמונה, קול ויכולות אחרות לפעילות בשטח.

כיצד ההיסק של בינה המלאכותית שונה ממודלים סטטיסטיים מסורתיים?

מודלים סטטיסטיים מסורתיים נועדו פשוט להסיק את הקשר בין משתנים בסל נתונים. ההיסק של בינה המלאכותית נועד לקחת את היכולת להסיק מסקנות ה צעד נוסף קדימה ולאפשר הגעה לתחזיות מדויקות יותר המבוססת על נתונים אלה.

כיצד היפר-פרמטרים משפיעים על ביצועי ההיסק של בינה מלאכותית?

בעת בניית מודל בינה מלאכותית, מדעני נתונים לפעמים מקצים פרמטרים באופן ידני. בניגוד לפרמטרים סטנדרטיים במודל בינה מלאכותית, היפר-פרמטרים אלה אינם נקבעים על ידי המסקנות שהמודל חילץ מסל הנתונים. ניתן לחשוב על היפר-פרמטרים כשלטי הכוונה שניתן להתאים לפי הצורך כדי לעזור עם היסקים של בינה מלאכותית ועם ביצועי יצירת התחזיות.

איך ארגונים יכולים לעזור להבטיח את הדיוק והאמינות של מודלים של היסק של בינה מלאכותית?

מפתח אחד הוא לדעת באופן מפורש מראש למי מיועד הפלט שלכם ומה הבעיה שמנסים לפתור. יש להפוך את התוצאות הרצויות לספציפיות ומדידות. כך, תוכלו ליצור בוחני ביצועים ולמדוד כל הזמן את ביצועי המערכת כנגדם.