Понимание и анализ повседневного использования ИИ и науки о данных в реальном мире
Искусственный интеллект и наука о данных захватывают современную эпоху и превращают современную эпоху в революционный шаг. Нас окружают быстро развивающиеся вычислительные устройства и множество революционных эволюционных идей, которые делают мир намного лучше, чтобы жить в нем и стать свидетелями многочисленных исследований, которые предстоит провести в будущем.
В практическом мире нет недостатка в использовании и реализации искусственного интеллекта и науки о данных. Это потрясающие области, охватывающие широкий спектр спектров и множество реальных приложений.
Фактически, искусственный интеллект - это самая быстрорастущая область в настоящее время. Согласно Fortune, статистика говорит о том, что набор специалистов по ИИ за последние четыре года вырос на 74%. Искусственный интеллект часто считается самой горячей работой нынешнего поколения.
Спрос на квалифицированных специалистов по искусственному интеллекту растет как никогда быстро. Требования и открытые вакансии для экспертов в подобластях искусственного интеллекта, таких как машинное обучение, глубокое обучение, компьютерное зрение, статистика и обработка естественного языка, растут с каждым днем.
Но почему такой спрос?
Этот вопрос обычно задают новички или люди, не имеющие опыта в области искусственного интеллекта и анализа данных. В этой статье мы стремимся решить этот вопрос с помощью десяти из миллиарда возможных приложений в реальном мире. Целью десяти вариантов использования, представленных в этой статье, является понимание наиболее часто используемых технологий искусственного интеллекта и обработки данных в текущем поколении.
Итак, без лишних слов, давайте начнем и рассмотрим некоторые из замечательных приложений AI и Data Science в реальном мире.
1. Фильтрация спама в электронной почте:
Рост объема нежелательных электронных писем, называемых спамом, вызвал острую потребность в разработке более надежных и надежных фильтров защиты от спама. Современные методы машинного обучения используются для успешного обнаружения и фильтрации спама. Давайте разберемся с этой концепцией на простом примере.
Предположим, что у нас есть набор данных из 30 000 электронных писем, из которых некоторые классифицируются как спам, а некоторые - как не спам. Модель машинного обучения будет обучена на наборе данных. После завершения процесса обучения мы можем протестировать его с помощью электронной почты, которая не была включена в наш набор обучающих данных. Модель машинного обучения может делать прогнозы на основе следующих входных данных и правильно их классифицировать, является входящее электронное письмо спамом или нет.
Основная методология определения того, является ли предоставленное электронное письмо спамом или нет, заключается в обнаружении шаблонов поддельных электронных писем и слов, которые обычно используются при продвижении или рекламе продуктов для клиентов с чрезмерными скидками или другими подобными способами.
Различные алгоритмы машинного обучения, такие как Наивный Байес, вспомогательные векторные машины, K-ближайшие соседи и случайные леса, среди многих других алгоритмов, могут использоваться для фильтрации спам-сообщений и классификации, является ли полученное электронное письмо «спам-сообщением» или нет. Расширенное обнаружение спама может быть выполнено с использованием таких методов, как нейронные сети или оптическое распознавание символов (OCR), которое также используется такими компаниями, как Gmail, для фильтрации спама.
2. Автозаполнение:
Автозаполнение или завершение слова - это функция, при которой приложение предсказывает оставшуюся часть слова, которое вводит пользователь. В смартфонах Android это называется интеллектуальным вводом текста. В графических пользовательских интерфейсах пользователи обычно могут нажать клавишу табуляции, чтобы принять предложение, или клавишу со стрелкой вниз, чтобы принять одно из нескольких.
Когда мы набираем «что такое ...», мы уже получаем некоторые прогнозы. Этот прогнозный поиск также работает с ИИ. Обычно они работают с такими понятиями, как обработка естественного языка, машинное обучение и глубокое обучение. Механизм от последовательности к последовательности с вниманием можно использовать для достижения более высокой точности и меньших потерь для этих прогнозов.
Методы обучения с нулевым выстрелом и одним выстрелом существуют даже для обработки естественного языка. Те же методы можно использовать для лучшего обучения модели, чтобы улучшить общую производительность и избежать повторяющихся процедур обучения, которые могут быть действительно большим препятствием в некоторых реальных приложениях и сценариях. Следовательно, однократное обучение - отличная альтернатива для развертывания и работы в других встроенных системах с более низкими возможностями обучения.
Предсказание следующего слова для текста или набора текста конкретного пользователя может быть потрясающим. Это сэкономит много времени, если вы поймете, как пользователь отправляет текстовые сообщения. Наш виртуальный помощник также может использовать его для завершения определенных предложений. В целом, система интеллектуального поиска и прогнозирование следующего слова - очень интересная концепция для реализации. Вы можете ознакомиться с моей статьей ниже, в которой описывается методика глубокого обучения для предсказания следующих слов.
3. Автозамена:
Автокоррекция, также известная как замена текста, замена по мере ввода или просто автокоррекция, - это функция автоматической проверки данных, обычно встречающаяся в текстовых процессорах и интерфейсах редактирования текста для смартфонов и планшетных компьютеров.
Автозамена на основе методологий ИИ очень полезна для достижения наилучших результатов во время набора текстовых сообщений или набора текста, чтобы избежать неправильных утверждений или слов. Правописание проверяется автоматически, и они немедленно исправляются до ближайших правильных значений. Однако, если качество вашего обученного ИИ не на должном уровне, это может привести к определенным ошибкам, и вы можете в конечном итоге отправить сообщение, которое вам не нужно. Шутки в сторону, по большей части автокоррекция делает огромную работу по исправлению неправильно написанных слов при быстром текстовом сообщении.
Процесс автокоррекции включает четыре основных этапа, а именно: определение слова с ошибкой, затем поиск строк при вычислении минимального расстояния редактирования от каждой из них, фильтрация возможных кандидатов для выбора правильного слова. И, наконец, вычисление вероятностей слов для прогнозирования наилучшего возможного предсказания для конкретного слова.
Упомянутый выше метод является одним из способов решения проблемы автозамены с помощью алгоритмов машинного обучения, таких как логистическая регрессия или наивный байесовский метод. Однако даже методы глубокого обучения также могут использоваться для решения подобных задач. Если вам интересно, дайте мне комментарии ниже, и я сделаю статью, в которой будет подробно рассказано об этом.
4. Умная блокировка лица:
Распознавание лиц - это процедурное распознавание человеческого лица вместе с авторизованным именем пользователя. Обнаружение лиц - более простая задача и может рассматриваться как проект начального уровня. Распознавание лиц - это один из шагов, необходимых для распознавания лиц. Распознавание лиц - это метод, позволяющий отличить лицо человека от других частей тела и фона.
Каскадный классификатор хаара можно использовать для обнаружения лиц и точного определения нескольких лиц в кадре. Каскадный классификатор haar для фронтального лица обычно представляет собой XML-файл, который можно использовать с модулем open-cv для чтения лиц и последующего обнаружения лиц. Модель машинного обучения, такая как гистограмма ориентированных градиентов (H.O.G), которая также может использоваться с помеченными данными вместе с машинами опорных векторов (SVM) для выполнения этой задачи.
Лучший подход к распознаванию лиц - использовать DNN (глубокие нейронные сети). После обнаружения лиц мы можем использовать подход глубокого обучения для решения задач распознавания лиц. Существует огромное количество моделей трансферного обучения, таких как архитектура VGG-16, архитектура RESNET-50, архитектура сети лиц и т. Д., Которые могут упростить процедуру построения модели глубокого обучения и позволить пользователям создавать высококачественные системы распознавания лиц.
Вы также можете создать собственную модель глубокого обучения для решения задачи распознавания лиц. Современные модели, созданные для распознавания лиц, обладают высокой точностью и обеспечивают точность почти более 99% для помеченных наборов данных. Приложения для моделей распознавания лиц можно использовать в системах безопасности, видеонаблюдения, посещаемости и многом другом.
Ниже приведен пример модели распознавания лиц, построенной мной с использованием методов передачи обучения VGG-16 для распознавания лиц после того, как обнаружение лиц выполняется каскадным классификатором хаара. Ознакомьтесь с ним, чтобы узнать более подробное объяснение того, как именно вы можете построить свою собственную модель распознавания лиц.
5. Виртуальный помощник:
Виртуальный помощник, также называемый AI-помощником или цифровым помощником, представляет собой прикладную программу, которая понимает голосовые команды на естественном языке и выполняет задачи для пользователя. Виртуальные помощники на базе технологий искусственного интеллекта становятся чрезвычайно популярными и стремительно захватывают мир.
У нас есть виртуальные помощники, такие как Google AI, Siri, Alexa, Cortana и многие другие аналогичные виртуальные помощники. С помощью этих помощников мы можем передавать команды, а с помощью распознавания речи он пытается интерпретировать то, что мы говорим, и автоматизирует / выполняет реалистичную задачу. Используя этих виртуальных помощников, мы можем совершать звонки, отправлять сообщения или электронные письма или просматривать веб-страницы с помощью простой голосовой команды. Мы также можем общаться с этими виртуальными помощниками, и, следовательно, они также могут действовать как чат-боты.
Возможности виртуальных помощников на основе искусственного интеллекта не ограничиваются смартфонами или компьютерными устройствами. Их также можно использовать в устройствах Интернета вещей и встроенных системах для эффективного выполнения задач и управления всем окружением вокруг вас. Примером этого может быть домашняя автоматизация с использованием Raspberry Pi, где вы можете управлять всем своим домом с помощью простой голосовой команды.
Комбинация ИИ и Интернета вещей имеет большое значение, поскольку дает потрясающие результаты. Благодаря интеграции искусственного интеллекта во встроенные устройства IoT, такие как raspberry pi и Nvidia Jetson Nano (среди многих других), могут создавать некоторые шедевры, которые будут очень прибыльными и полезными для общества в целом. Некоторые популярные примеры виртуальных помощников, таких как Alexa, Siri или Google AI, демонстрируют высокий уровень интеллекта и будущие возможности.
6. Чат-боты:
Чат-боты сегодня используются повсеместно на многих веб-сайтах для взаимодействия с людьми, которые переходят на определенные сайты. Они пытаются обеспечить им эффективное общение и объяснить пользователям, как работает компания или отрасль, предоставляя подробные инструкции и руководства со спонтанными ответами.
Популярность чат-ботов росла в последнее десятилетие. Чат-боты обычно используются для быстрого ответа на наиболее часто задаваемые вопросы на определенном веб-сайте. Чат-боты экономят время, а также сокращают человеческий труд и расходы. Существует так много типов чат-ботов, и каждый из них специализируется, в частности, в одной или нескольких областях. Лучший способ узнать, какого типа чат-бота вы хотите создать, заключается в следующем: если вы хотите создавать чат-ботов, лучший подход - это выяснить, какова ваша целевая аудитория, компании или предприятия. Создание конкретных чат-ботов идеально, так как вы можете значительно улучшить производительность отдельной задачи.
Если вы заинтересованы в создании собственного чат-бота с нуля с помощью глубокого обучения и нейронных сетей, в частности, с использованием одномерных сверточных слоев, то не стесняйтесь ознакомиться со статьей ниже, где я подробно рассмотрел следующую процедуру. .
Можно использовать больше методов предварительной обработки и обработки естественного языка для достижения более высокой точности и уменьшения потерь при обучении модели. Это также может улучшить общие прогнозы модели. Алгоритмы расширенного обучения, такие как модель GPT-3, обученная почти 175 миллиардам параметров, отлично работают даже для разговорных чат-ботов, и это отличный альтернативный метод для обучения высококачественных чат-ботов. Можно использовать другие методы, такие как перенос классификации на основе обучения, модели от последовательности к последовательности с вниманием или даже определенные однократные методы обучения для обучения.
7. Оптическое распознавание символов:
Оптическое распознавание символов - это преобразование двухмерных текстовых данных в форму машинно-кодированного текста с помощью электронного или механического устройства. Вы используете компьютерное зрение, чтобы читать изображения или текстовые файлы. После прочтения изображений используйте модуль pytesseract для python, чтобы прочитать текстовые данные в изображении или PDF-файле, а затем преобразовать их в строку данных, которая может отображаться в python.
Механизмы OCR были разработаны во многие виды приложений OCR для конкретных областей, таких как OCR квитанций, OCR счетов, OCR проверки, OCR юридических документов счетов. Различные приложения и варианты использования технологии OCR в реальных сценариях: ввод данных для деловых документов, например, чек, паспорт, счет, выписка из банка и квитанция, автоматическое распознавание номерных знаков, в аэропортах для распознавания паспортов и извлечения информации, а также многое другое.
Установка модуля pytesseract может быть немного сложной. Итак, обратитесь к достойному руководству, чтобы начать процедуру установки. Вы также можете просмотреть приведенную ниже ссылку на ресурсы, чтобы упростить общий процесс установки. Он также поможет вам получить интуитивное понимание оптического распознавания символов. После того, как вы получите глубокое понимание того, как работает OCR, и необходимых инструментов, вы можете приступить к вычислению более сложных проблем. Это может быть использование последовательности для моделирования внимания моделей для преобразования данных, считываемых OCR, с одного языка на другой.
8. Финансы:
Прогресс и достижения искусственного интеллекта и науки о данных в области финансов также огромны. Финансовые учреждения уже давно используют системы искусственных нейронных сетей для обнаружения обвинений или претензий, выходящих за рамки нормы, и помечают их для расследования на людях. Использование ИИ в банковской сфере можно проследить еще в 1987 году, когда Security Pacific National Bank в США создал целевую группу по предотвращению мошенничества для противодействия несанкционированному использованию дебетовых карт. Такие программы, как Kasisto и Moneystream, используют ИИ в финансовых услугах.
С помощью анализа и прогнозирования временных рядов можно быстро принимать решения и получать качественные результаты для решения сложных финансовых и экономических проблем в реальном времени, таких как прогнозы фондового рынка. Методы глубокого обучения с LSTM также применимы в этой области для получения точных прогнозов будущего бизнеса.
Многие приложения ИИ в финансах включают алгоритмическую торговлю, которая включает использование сложных систем ИИ для принятия торговых решений со скоростью, на несколько порядков большей, чем способен любой человек, часто совершая миллионы сделок в день без какого-либо вмешательства человека, с прогнозированием. аналитика, обогащение данных о транзакциях, а для аудита финансовой отчетности AI делает возможным непрерывный аудит.
С помощью технологии искусственного интеллекта можно автоматизировать процессы для управления такими задачами, как понимание новых правил и положений или создание персонализированных финансовых отчетов для отдельных лиц. Например, IBM's Watson может понимать сложные правила, такие как дополнительные требования к отчетности Директивы о рынках финансовых инструментов и Закона о раскрытии информации о жилищной ипотеке.
Обратитесь к следующей ссылке для дальнейшего чтения по этой теме.
9. Медицина:
Использование искусственного интеллекта и науки о данных в медицинских науках имеет решающее значение, и достижения в этой области значительно улучшаются. Искусственный интеллект имеет огромные возможности в медицинском отделении с его многочисленными приложениями.
Одна из первых программ, над которыми работают новички в области науки о данных, - это решение задачи классификационного машинного обучения, чтобы определить, есть ли у пациента опухоль или нет. Вам предоставляется набор входных функций с различными факторами и образцы выходных данных для них. Алгоритм машинного обучения будет понимать эти входные и выходные функции после обучения, пытаясь найти наиболее подходящий вариант. После завершения модель может эффективно вычислять и делать прогнозы для других наборов данных с более высокой точностью.
Однако это был всего лишь простой пример, и в медицине есть гораздо больше приложений. Глубокое обучение и нейронные сети используются для получения эффективных результатов при сканировании и других медицинских приложениях. Достижения в области вычислительной мощности в сочетании с огромными объемами данных, генерируемых в системах здравоохранения, делают многие клинические проблемы зрелыми для приложений искусственного интеллекта. Ниже приведены два недавних применения точных и клинически значимых алгоритмов, которые могут принести пользу как пациентам, так и врачам, сделав диагностику более простой.
Первый из этих алгоритмов - один из множества существующих примеров алгоритма, который превосходит врачей в задачах классификации изображений. Осенью 2018 года исследователи из больницы и медицинского колледжа Сеульского национального университета разработали алгоритм искусственного интеллекта под названием DLAD (автоматическое обнаружение на основе глубокого обучения) для анализа рентгенограмм грудной клетки и обнаружения аномального роста клеток, например, потенциальных раковых заболеваний.
Второй из этих алгоритмов исходит от исследователей из Google AI Healthcare, также осенью 2018 года, которые создали алгоритм обучения LYNA (Lymph Node Assistant), который анализировал образцы тканей, окрашенных гистологическими слайдами) для выявления метастатических опухолей рака молочной железы из лимфатических узлов. биопсии. Это не первая попытка применения ИИ гистологического анализа, но что интересно, этот алгоритм может идентифицировать подозрительные области, не различимые человеческим глазом, в взятых образцах биопсии. LYNA была протестирована на двух наборах данных и показала, что она точно классифицирует образец как злокачественный или доброкачественный в 99% случаев. Кроме того, при предоставлении врачам для использования в сочетании с их типичным анализом образцов окрашенных тканей, LYNA вдвое сократила среднее время просмотра слайдов.
Обратитесь к следующей ссылке для дальнейшего чтения по этой теме.
10. Робототехника:
Меня очень сильно волнует будущее роботов, основанных на технологиях искусственного интеллекта. В будущем появится широкий спектр возможностей как для искусственного интеллекта, так и для робототехники. Теперь у нас могут быть роботы, которые визуально воспринимают и понимают человеческие эмоции и действия, а также взаимодействуют с нами.
У робототехники и искусственного интеллекта огромные возможности в будущем. Интеграция проектов в области науки о данных вместе с роботами имеет огромный потенциал для обеспечения производства первоклассной продукции в отраслях с минимальными человеческими усилиями.
Помимо этого, робототехника и наука о данных могут использоваться исключительно для достижения производительности человеческого уровня при выполнении многих заранее запрограммированных задач. Достижения в области Интернета вещей и сообщества также очень полезны для интеграции ИИ в робототехнику для разработки умных и эффективных устройств.
Несколько роботизированных систем сейчас продаются как системы с открытым исходным кодом с возможностью искусственного интеллекта. Таким образом, пользователи могут научить своих роботов выполнять индивидуальные задачи в зависимости от их конкретных приложений, таких как мелкое сельское хозяйство на полях. Конвергенция робототехники с открытым исходным кодом и ИИ может стать огромной тенденцией в будущем роботов ИИ.
Заключение:
В этой статье мы стремились охватить некоторые из наиболее распространенных реальных приложений искусственного интеллекта и науки о данных в нынешнем поколении современного мира. В искусственном интеллекте существует масса других применений этих технологий, и впоследствии потребуется много времени, чтобы перечислить все эти многочисленные возможности.
Тем не менее, эта статья дает хорошее представление о современных реальных приложениях, которые могут быть реализованы и выполнены с помощью искусственного интеллекта и науки о данных. Если вам интересно узнать более сложные и продвинутые проекты, обязательно прокомментируйте их ниже. Я расскажу об этом более подробно в следующей статье.
Если у вас есть какие-либо разъяснения по вариантам, упомянутым в этой статье, или вы чувствуете, что что-то, что вам нравится, также должно было быть включено, не забудьте оставить ответ ниже, и я обязательно свяжусь с вами как можно скорее.
Не стесняйтесь проверять некоторые из моих других статей по следующим ссылкам, приведенным ниже.
Спасибо всем, что дожили до конца. Надеюсь, вам понравилось читать эту статью. Желаю всем удачного дня впереди!
