AI og Machine Learning, de nuværende og fremtidige spilskiftere

En persons evne til at gøre noget betegnes som arbejde, og når han/hun udfører dette arbejde på en meget smartere og nemmere måde, betegner dette hans effektivitet ved at udføre det pågældende arbejde. Siden umindelige tider havde der været mange teknologier, der er blevet vedtaget for at gøre arbejdet lettere for mennesker, og enhver tilgang blev bredt accepteret af mennesker.

Nogle teknologier hjalp endda med at løse problemer i den virkelige verden som at håndtere datasæt, oprette grafer, bygge computerstyrede maskiner. Men disse havde alle en eller anden form for begrænsninger som store kodningsformer, ikke-brugervenlige sprog, som kun forskere og videnskabsmænd kunne forstå, computernes brug af stor hukommelse og mange flere...

Løsningen på alle disse problemer var en revolution, der kom i form af kunstig intelligens. Kunstig intelligens eller AI betegnes hovedsageligt som en kopi af et menneske, der kan tænke nøjagtigt som et menneske og kan udføre arbejde på egen hånd med den mindste indgriben af ​​mennesker. Selvom denne teknologi er berømt i dag, kom den faktisk i år 1952-1956. Denne periode kan betegnes som fødslen af ​​denne nye generation af teknologi, der kan replikere enhver aktivitet hos mennesker med en høj grad af nøjagtighed.

Forskere og videnskabsmænd sagde, at vores hjerne reagerer på enhver form for stimuli på grund af de elektriske impulser, der genereres i vores krop, og disse impulser føres til hjernen ved hjælp af neurale netværk eller neuroner. Så hvis en model kan fungere præcis som en neuron og sende signaler til maskinen ved at reagere på stimulus, så kan den udrydde folks afhængighed af andre og kan betegnes som en humanoid.

Det første AI-baserede neurale netværk blev bygget i 1951 af Marvin Minsky og Dean Edmonds, og siden da har denne teknologi revolutioneret området for datalogi og informationsteknologi. Nogle tidligere præstationer, der blev opnået ved hjælp af AI, inkluderer Game AI, ELIZA, XCON, internettets fødsel, IBM Watson Jeopardy osv.

Modelskabelse

AI, Machine Learning, Deep Learning-modellen, som vi skaber, omfatter hovedsageligt følgende hierarkiske procedurer:

• Indlæsning af vores data eller den basismodel, som vi har oprettet på computeren.
• Opdeling af modellen i trænings-, test- og valideringsmodel.
• Brug af programmeringssprog og statistiske algoritmer til at træne vores træningsmodel.
• Efter træning for at tjekke den bedste pasform model på testsættet.
• Endelig validering af modellen på vores valideringssæt for at kontrollere modellens ydeevne på en ukendt model.
• Det sidste trin er at bruge denne model som vores humanoid til at teste forskellige modeller relateret til en bestemt og implementere det samme som en enhed eller enhver form for webbaseret service for at gøre den brugbar af andre.

Nuværende brug og fremtidsudsigter

I dag finder AI anvendelse i alle sektorer, hvor sundheds- og datalogisektoren dominerer diagrammet efterfulgt af IT, Landbrug og beslægtede sektorer, Metrologi, Power osv. Alle disse sektorer bruger konceptet AI til at lette deres arbejde og præsentere tingene på en mere interaktiv og kalkulerende måde.

AI sammen med dets undergrupper som maskinlæring og deep learning har vist sig at detektere alle typer kræftformer som melanom, prostata, hud, lunger osv. Før dette blev forudsigelserne lavet af læger og videnskabsmænd, der tog en stor mængde tid og store pengeinvesteringer. AI og Machine Learning har vist sig at være en velsignelse for Business Intelligence og Business Analytics, da det hjælper med at håndtere enorme mængder data med blot et par linjer kode.

Begrebet Big Data opstod på grund af de tekniske fremskridt inden for AI og deres evne til at håndtere alle typer data. Detektion af fiskesygdomme, forudsigelse af afgrødemønster, forudsigelse af nedbør, påvisning af jordtæthed, bygningsinfrastruktur, klassificering af dyr, påvisning af sædtal, 3D-modellering, fremstilling af robotter osv. kan alt sammen gøres ved hjælp af AI. Det er forudsagt af videnskabsmænd, at kunstig intelligens vil være vores næste generation, og lysten til at lære i dette interessante studieretning vil hjælpe enhver borger i verden til at være teknologivenlig.

Også med brug af programmeringssprog somPython, Java, Julia, R, Scala og mange flere, er indlæringshastigheden af ​​AI steget. AI har ikke kun gjort tingene nemme og deployerbare, men det har også skabt forskellige jobmuligheder over hele kloden, og de store tech-giganter som Amazon, Facebook, Google, Apple, Alibaba osv. ansætter teknokrater, der er dygtige til koncepterne. Den moderne Alexa fra Amazon er et meget stort eksempel påAI's Natural Language Processing-konceptog mange flere er der på vej.

Der er stort set tre kategorier afAI Smal eller svag AI, generel eller stærk AI og kunstig superintelligens.Vi har i øjeblikket opnået smal kunstig intelligens, og mange fremskridt skal gøres for at høste fordelene ved superintelligens.Så det kan konkluderes, at et lille stykke kode kan ændre visionen om verden drastisk og bringe vidundere.