نحوه انتخاب هوش مصنوعی مناسب یادگیری ماشین

انتخاب یک پلتفرم هوش مصنوعی مناسب یادگیری ماشین می تواند یک فرآیند چالش برانگیز باشد، زیرا یک سیستم اشتباه می تواند هزینه ها را افزایش دهد یا استفاده از ابزارها یا فناوری های ارزشمند دیگر را محدود کند. هوش مصنوعی یکی از حوزه های پر رونق و پرمخاطرهٔ علوم کامپیوتر است که به تحقیق و توسعهٔ سیستم های کامپیوتری که قادر به انجام وظایفی هستند که معمولاً نیاز به هوش انسانی دارند، می پردازد. یادگیری ماشین یک زیرشاخهٔ مهم از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها اجازه می دهد تا از داده ها یاد بگیرند و الگوریتم های خود را بر اساس این داده ها بهبود بخشند.در حوزهٔ یادگیری ماشینی، داده ها نقش مهمی ایفا می کنند. بدون داده های کافی و کیفی، مدل های یادگیری ماشین نمی توانند به درستی آموزش داده شوند و به خوبی پیش بینی کنند. بنابراین، یکی از نیازهای اصلی یادگیری ماشینی، داده های موثق و قابل اعتماد است.

همچنین، یکی دیگر از نیازهای اساسی یادگیری ماشینی، الگوریتم های مناسب است. الگوریتم های یادگیری ماشین، وظیفهٔ آموزش مدل ها به منظور پیش بینی داده ها را بر عهده دارند. بنابراین، انتخاب و استفاده از الگوریتم های موثر و کارآمد، امری حیاتی برای موفقیت در یادگیری ماشینی است.علاوه بر این، یکی از نیازهای مهم یادگیری ماشینی، پیش پردازش داده ها است. قبل از ورود داده ها به مدل های یادگیری ماشینی، نیاز است که داده ها پیش پردازش شوند تا از نویزها و اشکالات موجود در آن ها پاک شوند و به شکلی مناسب برای آموزش مدل ها تبدیل شوند.

هنگام بررسی چندین فروشنده برای انتخاب یک پلتفرم هوش مصنوعی مناسب برای یادگیری ماشین، اغلب این تمایل وجود دارد که فکر کنیم ویژگی های بیشتر = سیستم بهتر. شاید اینطور باشد، اما بازبینان باید با فکر کردن درباره آنچه که پلتفرم هوش مصنوعی برای سازمانشان انجام خواهد داد، شروع کنند. چه قابلیت‌های یادگیری ماشینی باید ارائه شود و چه ویژگی‌هایی برای انجام آنها مهم است؟ یک ویژگی از دست رفته ممکن است سودمندی کل سیستم را نابود کند. در اینجا برخی از ویژگی هایی است که باید در انتخاب هوش مصنوعی مناسب یادگیری ماشین در نظر بگیرید.

بیشتر بخوانید: ChatGPT در مقابل Gemini: کدام بهتر است؟

قابلیت های MLOps در انتخاب هوش مصنوعی مناسب یادگیری ماشین، آیا سیستم دارای:

• یک رابط یکپارچه برای سهولت مدیریت؟
• ابزارهای یادگیری ماشین خودکار برای ایجاد مدل سریعتر با عملکردهای کم کد و بدون کد؟
• بهینه سازی تصمیم برای ساده کردن انتخاب و استقرار مدل های بهینه سازی؟
• مدل سازی بصری برای ترکیب علم داده های بصری با کتابخانه های منبع باز و رابط های مبتنی بر نوت بوک در یک استودیوی داده و هوش مصنوعی یکپارچه؟
• توسعه خودکار برای مبتدیان برای شروع سریع و دانشمندان داده های پیشرفته تر برای آزمایش؟
• تولید کننده داده مصنوعی به عنوان جایگزین یا مکمل برای داده های دنیای واقعی زمانی که داده های دنیای واقعی به راحتی در دسترس نیستند؟

قابلیت های مولد در انتخاب هوش مصنوعی مناسب یادگیری ماشین، آیا سیستم دارای:

• یک تولید کننده محتوا که می تواند متن، تصاویر و سایر محتواها را بر اساس داده هایی که روی آن آموزش دیده است تولید کند؟
• طبقه بندی خودکار برای خواندن و طبقه بندی ورودی نوشته شده، مانند ارزیابی و مرتب سازی شکایات مشتری یا بررسی احساسات بازخورد مشتری؟
• یک تولید کننده خلاصه که می تواند متن متراکم را به خلاصه ای با کیفیت بالا تبدیل کند، نکات کلیدی را از گزارش های مالی بگیرد و رونویسی جلسات را ایجاد کند؟
• قابلیت استخراج داده برای مرتب سازی جزئیات پیچیده و استخراج سریع اطلاعات لازم از اسناد بزرگ؟

تالیف:
فروشگاه اینترنتی آ.اس.پ (اقتباس از مقاله‌ای از Ibm)
در صورت استفاده از این مقاله، نام و آدرس فروشگاه اینترنتی آ.اس.پ را به عنوان منبع ذکر کنید.