AI 소프트웨어 구축 방법
AI 구축 단계 해당 사례의 핵심을 살펴보기 전에 AI는 소프트웨어를 자동으로 개선하는 경향이 있기 때문에 AI 시스템을 구축하는 것이 기존 프로그래밍과 매우 다르다는 점을 이해하는 것도 중요합니다. 또한 AI 시스템을 만들거나 구축하는 것은 비용뿐만 아니라 복잡성도 감소한다는 점을 이해하는 것이 필수적입니다. 한 가지 예는 작업하기 쉬운 AI의 Amazon Machine Learning으로, 제품 설명을 데이터 세트로 사용하여 카탈로그의 제품을 자동으로 분류합니다. 세계 최고의 대학에서 머신 러닝 교육을 배우십시오. 석사, 이그 제 큐 티브 PGP 또는 고급 인증 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오. AI 시스템을 구축하는 방법에 대한 단계는 다음과 같습니다. 1. 문제 식별 건전한 AI 시스템을 만드는 첫 번째 단계는 당면한 문제를 식별하는 것입니다. "어떤 결과를 원하는가?"와 같은 질문을 하십시오. "여기서 해결하려는 문제는 무엇입니까?" 명심해야 할 또 다른 사실은 AI가 만병 통치약이 아니라는 것입니다. 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 도구일 뿐입니다. AI의 특정 문제를 해결하기 위해 다양한 기술을 사용할 수 있습니다. 2. 데이터 준비 사용된 알고리즘에 해당하는 긴 코드 줄이 모든 건전한 AI 시스템의 중추라고 생각할 수도 있습니다. 실제로는 그렇지 않습니다. 데이터는 모든 AI 툴킷의 중요한 부분입니다. 데이터 과학자는 코드 한 줄도 작성하기 전에 데이터를 정리, 확인, 구성 및 사용하기에 적합하도록 만드는 시간의 80% 이상을 소비하는 것이 일반적입니다. 따라서 모델을 실행하기 전에 데이터에 불일치가 있는지 확인하고, 레이블을 추가하고, 시간 순서를 정의하는 등의 작업을 수행해야 합니다. 일반적으로 데이터에 더 많은 메시지를 제공할수록 당면한 문제를 해결할 가능성이 더 높다는 것은 알려져 있습니다. 데이터에는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터의 두 가지 종류가 있습니다. 구조화된 데이터 : 일관성을 유지하기 위해 형식이 고정된 데이터를 구조화된 데이터라고 합니다. 비정형 데이터: 이미지, 오디오 파일 등과 같이 고정된 형식이 없는 모든 형태의 데이터는 비정형 데이터로 분류됩니다. 읽어보기: 인도의 데이터 과학자 급여 3. 알고리즘 선택 이제 AI 시스템 구축의 핵심 또는 가장 좋은 부분이 나옵니다. 기술적인 세부 사항을 많이 탐구하지 않고도 AI 시스템을 구축하기 위해 알아야 할 몇 가지 기본적인 사항이 있습니다. 학습 유형에 따라 알고리즘은 학습의 형태를 변경할 수 있습니다. 다음과 같이 크게 두 가지 학습 방법이 있습니다. 지도 학습 : 이름에서 알 수 있듯이 지도 학습은 테스트 데이터 세트에 필요한 결과를 제공하기 위해 스스로 훈련할 데이터 세트가 제공되는 머신을 포함합니다. 이제 SVM(Support Vector Machine) , 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트 생성, 나이브 베이즈 분류 등과 같은 몇 가지 지도 학습 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 분류의 지도 학습을 이해하는 가장 좋은 방법은 최종 목표가 다음과 같은지 아는 것입니다. 특정 대출에 대한 통찰력을 얻기 위해, 특히 우리가 찾는 지식이 대출 불이행 가능성인 경우. 반면에 목표가 값을 얻는 것이라면 회귀 유형의 지도 학습 이 사용됩니다. 이 경우 가치는 대출 불이행 시 손실될 수 있는 금액일 수 있습니다. 비지도 학습: 이 유형의 학습은 알고리즘 유형 때문에 지도 학습과 다릅니다. 이러한 범주는 알고리즘이 사물을 그룹화하려고 시도하는 클러스터링으로 분류할 수 있습니다. 연관, 객체 간의 링크를 찾는 것을 좋아합니다. 노이즈를 줄이기 위해 변수의 수를 줄이는 차원 감소. 4. 알고리즘 훈련 모델의 정확성을 보장하기 위한 중요한 단계는 선택한 알고리즘을 훈련시키는 것입니다. 따라서 알고리즘을 선택한 후 알고리즘을 훈련하는 것은 AI 시스템 구축의 다음 논리적 단계입니다. 모델 정확도에 대한 표준 메트릭이나 국제 임계값은 없지만 선택한 프레임워크 내에서 정확도 수준을 유지하는 것이 여전히 중요합니다. 원하는 정확도에 도달하지 못한 경우 알고리즘을 다시 훈련해야 할 수도 있기 때문에 훈련 및 재훈련은 작동하는 AI 시스템을 구축하는 열쇠입니다. 5. AI에 가장 적합한 언어 선택 언어를 선택할 때 선택할 수 있는 다양한 옵션이 있습니다. 우리는 코드를 작성하고 AI 시스템을 구축하기로 결정했습니다. 고전적인 C++, 자바, 그리고 python 및 R과 같은 최신 언어와 같은 많은 언어가 있습니다. Python 및 R은 AI 시스템 구축을 위한 코드 작성에 가장 인기 있는 선택입니다. 선택의 이유는 간단합니다. R과 python 모두 모델을 구축하는 데 사용할 수 있는 광범위한 기계 학습 라이브러리를 가지고 있습니다. 라이브러리 세트가 좋다는 것은 알고리즘을 작성하는 시간을 줄이고 실제로 AI 모델을 구축하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있다는 것을 의미합니다. NTLK 또는 Python의 자연어 툴킷 라이브러리는 사용자가 처음부터 모든 것을 작성하게 하는 대신 미리 작성된 코드에 액세스 할 수 있는 유용한 라이브러리입니다. 6. 플랫폼 선택 필요한 모든 것을 별도로 구매하는 대신 AI 시스템을 구축하는 데 필요한 모든 서비스를 제공하는 플랫폼을 선택하는 것이 매우 중요합니다. 서비스로서의 머신 러닝과 같은 기성 플랫폼은 머신 러닝의 확산을 돕는 매우 중요하고 유용한 구조였습니다. 이러한 플랫폼은 기계 학습 프로세스를 용이하게 하고 모델 구축을 용이하게 하도록 구축되었습니다. Microsoft Azure Machine Learning, Google Cloud Prediction API, Tensor Flow 등과 같은 인기 있는 플랫폼 은 데이터 사전 처리 , 모델 학습 및 평가 예측과 같은 문제로 사용자를 돕습니다. 결론 AI 또는 인공 지능 분야는 많은 개발자에게 많은 범위를 보여줍니다. 그러나 이 기술은 아직 초기 단계에 있습니다. 즉, AI 분야는 매우 빠른 속도로 발전하고 있으며 가까운 장래에 AI가 매우 복잡한 작업을 계속할 가능성이 큽니다. 따라서 AI를 만드는 방법 , AI 시스템을 구축하는 방법과 같은 질문에 대한 답을 얻습니다. 그 어느 때보다 중요해집니다. 열정이 있고 인공 지능에 대해 더 배우고 싶다면 400시간 이상의 학습, 실습 세션, 직업 지원 등을 제공하는 IIIT-B & upGrad의 기계 학습 및 딥 러닝 PG 디플로마를 수강할 수 있습니다. AI 구축에 필요한 것은? 인공 지능을 구축하려면 인간처럼 배우고 적응할 수 있는 시스템을 만들어야 합니다. 인공 지능은 또한 인간 인지 모델, 과거 경험에서 배우는 능력, 물리적 세계(로봇 공학이라고도 함)와 상호 작용하는 능력이 필요합니다. 이러한 유형의 인공 지능을 만들려면 인간처럼 생각할 수 있는 시스템을 구축해야 하며 이를 위해서는 많은 연구와 자금이 필요합니다. 마지막으로 이러한 시스템을 만들기 위해서는 개인이나 기업이 인공지능 분야에서 돌파구를 마련해야 한다.
