AI en machine learning, de huidige en toekomstige gamechangers

Het vermogen van een persoon om iets te doen wordt werk genoemd en wanneer hij/zij dit werk op een veel slimmere en gemakkelijkere manier doet, duidt dit op de efficiëntie van het doen van dat specifieke werk. Sinds onheuglijke tijden zijn er veel technologieën toegepast om het werk voor mensen gemakkelijker te maken, en elke aanpak werd door mensen breed geaccepteerd.

Sommige technologieën hielpen zelfs bij het oplossen van problemen uit de echte wereld, zoals het omgaan met datasets, het maken van grafieken en het bouwen van computergestuurde machines. Maar deze hadden allemaal een of ander soort beperkingen, zoals grote codering, niet-gebruiksvriendelijke talen die alleen onderzoekers en wetenschappers konden begrijpen, gebruik van groot geheugen door computers, en nog veel meer...

De oplossing voor al deze problemen was een revolutie in de vorm van kunstmatige intelligentie. Kunstmatige intelligentie of AI wordt vooral genoemd als de replica van een mens die precies als een mens kan denken en zelfstandig werk kan doen met de minste tussenkomst van mensen. Hoewel deze technologie tegenwoordig beroemd is, kwam deze feitelijk in het jaar 1952-1956. Deze periode kan worden omschreven als de geboorte van deze nieuwe generatie technologie die elke menselijke activiteit met een hoge mate van nauwkeurigheid kan repliceren.

Onderzoekers en wetenschappers zeiden dat onze hersenen reageren op elke vorm van stimuli vanwege de elektrische impulsen die in ons lichaam worden gegenereerd en deze impulsen naar de hersenen worden gevoerd met behulp van neurale netwerken of neuronen. Dus als een model precies als een neuron kan werken en signalen naar de machine kan sturen door op prikkels te reageren, kan het de afhankelijkheid van mensen van anderen uitroeien en kan het een humanoïde worden genoemd.

Het eerste op AI gebaseerde neurale netwerk werd in 1951 gebouwd door Marvin Minsky en Dean Edmonds en sindsdien heeft deze technologie een revolutie teweeggebracht op het gebied van computerwetenschappen en informatietechnologie. Enkele prestaties uit het verleden die met behulp van AI zijn bereikt, zijn onder meer Game AI, ELIZA, XCON, de geboorte van internet, IBM Watson Jeopardy, enz.

Modelcreatie

Het AI, Machine Learning, Deep Learning-model dat we creëren omvat voornamelijk de volgende hiërarchische procedures:

• Het laden van onze gegevens of het basismodel dat we op de computer hebben gemaakt.
• Het model opsplitsen in een trainings-, test- en validatiemodel.
• Gebruik programmeertalen en statistische algoritmen om ons trainingsmodel te trainen.
• Na de training het best passende model op de testset controleren.
• Eindelijk het model valideren op onze validatieset om de modelprestaties op een onbekend model te controleren.
• De laatste stap is om dit model als onze mensachtige te gebruiken om verschillende modellen te testen die verband houden met een bepaald onderwerp en hetzelfde te implementeren als een apparaat of een soort webgebaseerde dienst om het bruikbaar te maken voor anderen.

Huidig ​​gebruik en toekomstperspectieven

Tegenwoordig vindt AI toepassing in elke sector waar de gezondheids- en computerwetenschappensector de grafiek domineert, gevolgd door IT, landbouw en aanverwante sectoren, metrologie, energie, enz. Al deze sectoren gebruiken het concept van AI om hun werk te vergemakkelijken en zaken op een meer interactieve en berekenende manier te presenteren.

AI heeft, samen met zijn subsets zoals machine learning en deep learning, bewezen elk type kanker te detecteren, zoals melanoom, prostaat, huid, longen, enz. Voordien werden de voorspellingen gedaan door artsen en wetenschappers, wat veel tijd en enorme geldinvesteringen vergde. AI en Machine Learning hebben bewezen een zegen te zijn voor Business Intelligence en Business Analytics, omdat het helpt bij het verwerken van enorme hoeveelheden gegevens met slechts een paar regels code.

Het concept van Big Data is ontstaan ​​vanwege de technische vooruitgang op het gebied van AI en hun vermogen om met elk type gegevens om te gaan. Visziektedetectie, voorspelling van gewaspatronen, regenvoorspelling, detectie van bodemdichtheid, aanleg van infrastructuur, classificatie van dieren, detectie van spermatellingen, 3D-modellering, robots maken, etc. kan allemaal met behulp van AI. Wetenschappers voorspellen dat AI onze volgende generatie zal zijn en dat de drang om te leren in dit interessante vakgebied elke wereldburger zal helpen technologievriendelijk te zijn.

Ook met het gebruik van programmeertalen zoalsPython, Java, Julia, R, Scala en nog veel meeris het leertempo van AI toegenomen. AI heeft de zaken niet alleen gemakkelijk en inzetbaar gemaakt, maar heeft ook over de hele wereld verschillende werkgelegenheidskansen gecreëerd en de grote technologiegiganten als Amazon, Facebook, Google, Apple, Alibaba, enz. huren technocraten in die bedreven zijn in de concepten. De moderne Alexa van Amazon is daar een heel groot voorbeeld vanHet natuurlijke taalverwerkingsconcept van AIen er zullen er nog veel meer volgen.

Er zijn grofweg drie categorieën vanAI Smalle of zwakke AI, algemene of sterke AI, en kunstmatige superintelligentie.Waarvan we momenteel Narrow AI hebben bereikt en er zijn nog veel vorderingen te maken om de vruchten van superintelligentie te plukken.Er kan dus worden geconcludeerd dat een klein stukje code de visie op de wereld drastisch kan veranderen en wonderen kan veroorzaken.