Технологию ИИ можно реализовывать по-разному.
Способ 1. Нейросети.
Нейронная сеть - математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей - сетей нервных клеток живого организма.
В организме в сеть соединяются нервные клетки – нейроны, они образуют нервную систему. А в искусственной нейросети используются простые процессоры – вычислительные элементы, которые соединяются и взаимодействуют по такой же схеме.
Классификация по характеру обучения:
1) Обучение с учителем — выходное пространство решений нейронной сети известно
2) Обучение без учителя — нейронная сеть формирует выходное пространство решений только на основе входных воздействий. (самоорганизующиеся сети)
3) Обучение с подкреплением — система назначения штрафов и поощрений от среды
Примеры используемых архитектур нейросетей:
а) Обучение с учителем:
- Перцептрон Розенблатта
- Сверточные нейронные сети (англ. convolutional neural network)
- Глубокие нейросети
б) Обучение без учителя:
- Перцептрон Розенблатта
- Самоорганизующаяся карта Кохонена
- Нейронная сеть Кохонена
- Сети адаптивного резонанса
- Нейронная сеть Хопфилда
в) Смешанное обучение:
- Сеть радиально-базисных функций (RBF-сеть)
Другие известные виды нейросетей:
- Сплайн-модель Хакимова
- Многослойный перцептрон Розенблатта
- Многослойный перцептрон Румельхарта
- Сеть Джордана
- Сеть Элмана
- Сеть Хэмминга
- Сеть Ворда
- Нейронный газ
- Когнитрон
- Неокогнитрон
- Хаотическая нейронная сеть
- Осцилляторная нейронная сеть
- Сеть встречного распространения
- Сеть обобщённой регрессии
- Сеть Д.Смирнова
- Вероятностная сеть
- Вероятностная нейронная сеть Решетова
- Сиамская нейронная сеть
- Нечёткий многослойный перцептрон
- Импульсная нейронная сеть.
В отличие от обычных алгоритмов нейросети способны обучаться на основе опыта.
Чтобы нейросети могли функционировать таким образом, используются методы машинного обучения.
Про машинное обучение можно прочитать здесь: https://artificialintelligentagent.blogspot.com/2020/07/artificial-intelligence-machine-learning.html
Нейросети анализируют и выявляют связи между данными на входе и выходе, обобщают данные и формируют решения задач.
Этапы решения задач нейросетями:
1 Сбор данных для обучения
Чему вы сможете научить нейросеть, зависит от входных данных. Чем больше данных, тем качественнее будет обучение: одна из проблем машинного обучения заключается в том, что нейросетям, для того, чтобы свести вероятность ошибок к минимуму необходимы большие выборки данных для обучения.
2 Подготовка и нормализация данных
3 Выбор топологии сети
4 Экспериментальный подбор характеристик сети
5 Экспериментальный подбор параметров обучения
6 Обучение
7 Проверка адекватности обучения
8 Корректировка параметров, окончательное обучение
9 Вербализация сети с целью дальнейшего использования
Подробнее о нейросетях можно прочитать здесь:
https://habr.com/ru/post/312450/
https://habr.com/ru/post/313216/
Способ 1. Нейросети.
Нейронная сеть - математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей - сетей нервных клеток живого организма.
В организме в сеть соединяются нервные клетки – нейроны, они образуют нервную систему. А в искусственной нейросети используются простые процессоры – вычислительные элементы, которые соединяются и взаимодействуют по такой же схеме.
Классификация по характеру обучения:
1) Обучение с учителем — выходное пространство решений нейронной сети известно
2) Обучение без учителя — нейронная сеть формирует выходное пространство решений только на основе входных воздействий. (самоорганизующиеся сети)
3) Обучение с подкреплением — система назначения штрафов и поощрений от среды
Примеры используемых архитектур нейросетей:
а) Обучение с учителем:
- Перцептрон Розенблатта
- Сверточные нейронные сети (англ. convolutional neural network)
- Глубокие нейросети
б) Обучение без учителя:
- Перцептрон Розенблатта
- Самоорганизующаяся карта Кохонена
- Нейронная сеть Кохонена
- Сети адаптивного резонанса
- Нейронная сеть Хопфилда
в) Смешанное обучение:
- Сеть радиально-базисных функций (RBF-сеть)
Другие известные виды нейросетей:
- Сплайн-модель Хакимова
- Многослойный перцептрон Розенблатта
- Многослойный перцептрон Румельхарта
- Сеть Джордана
- Сеть Элмана
- Сеть Хэмминга
- Сеть Ворда
- Нейронный газ
- Когнитрон
- Неокогнитрон
- Хаотическая нейронная сеть
- Осцилляторная нейронная сеть
- Сеть встречного распространения
- Сеть обобщённой регрессии
- Сеть Д.Смирнова
- Вероятностная сеть
- Вероятностная нейронная сеть Решетова
- Сиамская нейронная сеть
- Нечёткий многослойный перцептрон
- Импульсная нейронная сеть.
В отличие от обычных алгоритмов нейросети способны обучаться на основе опыта.
Чтобы нейросети могли функционировать таким образом, используются методы машинного обучения.
Про машинное обучение можно прочитать здесь: https://artificialintelligentagent.blogspot.com/2020/07/artificial-intelligence-machine-learning.html
Нейросети анализируют и выявляют связи между данными на входе и выходе, обобщают данные и формируют решения задач.
Этапы решения задач нейросетями:
1 Сбор данных для обучения
Чему вы сможете научить нейросеть, зависит от входных данных. Чем больше данных, тем качественнее будет обучение: одна из проблем машинного обучения заключается в том, что нейросетям, для того, чтобы свести вероятность ошибок к минимуму необходимы большие выборки данных для обучения.
2 Подготовка и нормализация данных
3 Выбор топологии сети
4 Экспериментальный подбор характеристик сети
5 Экспериментальный подбор параметров обучения
6 Обучение
7 Проверка адекватности обучения
8 Корректировка параметров, окончательное обучение
9 Вербализация сети с целью дальнейшего использования
Подробнее о нейросетях можно прочитать здесь:
https://habr.com/ru/post/312450/
https://habr.com/ru/post/313216/
