AIテクノロジーを使用して独自の会社を立ち上げるためのこれらのヒントをご覧ください。ニューラルネットワークがどのように機能し、それを最適化するために必要なデータを理解することが重要です。チームの構築/採用を検討している場合は、読み進めてください。
優れたソリューションを作成するには、入力データのソースを知ることが重要です。たとえば、サービスリクエストの管理についてサポートが必要な場合は、最小限のAI実装で適切に拡張できるIntercomなどのアプリを使用してください。
このセクションでは、人々がより良い意思決定を行うのに役立つAIテクノロジーの開発と有用性について説明します。まず、AI会話の出発点は、問題の定式化でなければならないことを説明します。問題を解決し、結果を確認して出力できるようになったら、成功したことがわかります。最初のセクションは、AIが意思決定をより正確にする方法についてでした。
データ処理の最初のステップの1つは、ソースを判別することです。信頼性、このデータを統合する方法、およびデータの使用方法に関する質問には、多くの考慮が必要です。データを操作するときは、手順がどれほど困難または複雑であっても目標を達成できるように、データを正しく処理することが重要です。
一次データの品質は重要ではありません。これは、AIと人間の入力によるより良い倫理的慣行に従ってスケーリングすることができます。データ処理後、正規化して、その正規化に基づいてアルゴリズムを作成します。
たとえば、数値サンプルを使用してこれを行うことができます。変数を上げるか、定数を掛けます。これにより、複雑なモデリングと分析で非線形効果（線形モデルを使用）を取得し、データセットに共通するパターンを特定できます。オーディオ処理または画像で周波数応答（またはSIFTアルゴリズム）を正しく解釈するには、フーリエ変換を実行する必要がある場合があります.
機械学習には、正規化とデータ準備の基本的な理解が必要です。これが完了すると、ニーズに合ったアーキテクチャを決定し、成功への準備を整えることができます。多層ニューラルネットワークの利点の1つは、複雑な数学的依存関係のモデリングです。これにより、意思決定が容易になります。
これで、ニューラルネットワークの開発を開始する準備が整いました。新しい段階には、学習アルゴリズムの選択、学習アルゴリズムの適用、視覚化、および品質評価が含まれます。犬にそれらのコマンドを教えるのと同じように、学習プロセスは非常に簡単です。
ニューラルネットワークは、1つまたは複数の人工ニューロンが非同期的に相互接続されたコンピューターシステムです。ニューラルネットは、ニューラルネットワークの入力から受け取ったデータから学習して、比較サンプルの最終結果にいくらか類似したさまざまな結果を予測できるポイントに到達するようにトレーニングできます。成功する人工知能の作成に使用できる複数の学習アルゴリズムがあります。
AIの最終的な動作は、一連の初期データ、それらの処理と正規化の手順、使用される学習アルゴリズム、および学習結果の有効性をチェックするための基準から得られます。機械とその数学的モデルの間の可能な限り最良の相互作用を促進するために、この段階でいくつかのアプローチ（強化学習）を使用することが重要です。
トレーニングプロセス中に行う決定の1つは、テストセットとして使用されるデータの量と、トレーニングセットとして使用されるデータの量です。正確な結果が得られるように、テストデータセットのパーセンテージは他のすべてのデータセットを表す必要があります。
以前は、トレーニングデータの80％をニューラルネットワークに使用し、20％をテストに使用することがしばしば推奨されていました。ただし、ディープラーニングへの新しいアプローチでは、データの最大99％をトレーニングに使用し、データの1％以下をテストに使用する必要があることが示唆されています。このプロセスで開発チームはどのような役割を担う必要がありますか？どのように
チームの一部はトレーニングを行い、他の部分はアルゴリズムをテストして、AIが問題をどれだけ正確に解決するかを確認します。
ニューラルネットワークは、さまざまなタスクに対して正確な結果を生成する能力のためにますます人気が高まっています。それらは完璧ではありませんが、必要なレベルの精度をかなり簡単に提供できます。
AIモデルには、誤検知と誤検知の両方の結果を出力する独自の機能があります。偽陽性または偽陰性のどちらの診断が自分の状態に最適であるかを決定するのは、ユーザーとしてのあなた次第です。 AIは別のセーフティネットを提供するので、いつでも安全にプレイできます！ AIモデルのもう1つの用途は、空港で次のテロリストを見つけることです。これにより、追加の
何かの将来の結果を予測しようとすると、それがうまくいかず、不一致につながる可能性があります。これがマークを見逃したり、期待どおりではないことが判明した結果を構築したりする場合でも、ニューラルネットワークのトレーニングには多くの試行錯誤が必要です。
ニューラルネットワークのプログラミングで最も難しい側面の1つは、メモリと一般化のバランスをとる方法です。成功、コスト、好みを測定する方法はたくさんありますが、ビジネスの目標と常に一致しているとは限りません。ただし、このコンポーネントを最適に最適化していることを確認するために、これらの質問をできるだけ早く覚えておく必要があります。
すべてのデータが同じように作成されるわけではないため、データセットが完璧であるかどうかを判断するのは困難です。これが、開発チームがニューラルネットワークを使用して機械学習に最適なパラメーターを設定し、そのプロセスの結果を本番環境で使用できるようにする理由です。それは、ソリューションの既製のソフトウェアアプリケーション、またはスケーラブルで効果的なシステムをチェックした後でのみです。