Zadnjih nekaj mesecev podrobneje spremljam dogajanje in razvoj AI orodij in pripomočkov. Zdi se, kot da je zadnje pol leta raba umetne inteligence v vsakodnevnih digitalnih svetovih, eksplodirala.
Vem, da različne oblike tako strojnega učenja kot umetne inteligence v strojni opremi obstajajo že kar nekaj časa.
Sam recimo najbolje poznam področje ecommerca in marketing orodij. Tu je AI že nekaj časa prisotnen v obliki analiz, pametnih pripročil, avtomatskih zakupov in prikazov oglasov, priprave oz optimizacije tekstov, itd.
Ampak zadnje leto, še bolj pa zadnjih nekaj mesecev, se zdi, da so AI generatorji prestavili v višjo prestavo. Krajina neverjetno uporabnih orodij je vsak dan bolj bogata in kreativna.
V tem zapisu bom predstavljam par povezav, ki sem jih odkril v zadjih mesecih in lepo prikazujejo napredek in kreativnost ustvarjalcev.
Potem pa sem seveda želel nekaj teh orodij tudi preizkusit in z njimi naredit čisto pravi blog post o tem Kaj to AI sploh je, katera orodija obstjajao in kaj omogočajo in kako sploh natreniraš svoj AI model.
Od tu naprej je ves tekst, ustvarjen z različnimi AI orodji (Jasper, Copy.ai, Google translate). Tekstov nisem popravljal (niti prevodov orodij, ker lazy), da dobimo občutek, kakšno neko prvo verzijo vsebine ustvari.
Naslov, ki sem ga izbral za začetek je bil “How to train your AI model” in pri orodij, ki to omogočajo dodal tage “machine learning”, “ai models”, “artificial intelligence”, “ai tool” in konkretna imena orodij, ki sem jih želel predstavit.
Rezultat je sledeč blog zapis.
Torej, kaj je AI?
To je širok izraz, ki se nanaša na katero koli tehnologijo, ki lahko izvaja naloge, ki jih običajno opravljajo ljudje. Obstaja veliko različnih vrst umetne inteligence in pogosto delujejo skupaj v kompleksnih sistemih.
Umetna inteligenca je bila prvič uvedena v petdesetih letih 20. stoletja s pojavom računalnikov in programskih jezikov, kot je Lisp, vendar je šele leta 1956 Arthur Samuel prvič uporabil algoritme strojnega učenja z damarji, da je ustvaril program, imenovan “učljiv igralec dama”.
Strojno učenje (ML) je podpolje v okviru umetne inteligence (AI), ki se osredotoča na uporabo algoritmov, ki temeljijo na statističnih tehnikah, vključno z odločitvenimi drevesi, regresijsko analizo in Bayesovimi omrežji, med drugim za iskanje vzorcev v podatkih, ne da bi bili eksplicitno programirani, kje ti vzorci obstajajo in kako mora biti oblikovan; namesto tega imajo ti algoritmi dostop samo do vzorčnih podatkov, iz katerih se naučijo, kako naj bi izgledali pravilni odgovori, potem ko jim je danih na tisoče ali milijone primerov. Algoritme strojnega učenja lahko imenujemo tudi globoko učenje, ki uporablja zelo velike večplastne nevronske mreže, usposobljene s tehnikami optimizacije gradientnega spuščanja, kot je širjenje nazaj.
Uvod v AI
Umetna inteligenca je veja računalništva, ki proučuje načrtovanje in razvoj inteligentnih agentov – sistemov, ki lahko opravljajo naloge, ki običajno zahtevajo človeško inteligenco. Raziskave na tem področju zajemajo tako raznolike teme, kot so teorija iger, nevronske mreže, ekspertni sistemi, predstavitev znanja, načrtovanje in učenje.
AI je področje računalništva, ki se ukvarja z omogočanjem računalnikom, da se obnašajo na načine, ki so običajno povezani z ljudmi, kot sta učenje in reševanje problemov. Algoritme umetne inteligence je mogoče uporabiti za nadzorovano ali nenadzorovano strojno učenje, da bi odkrili vzorce v podatkih.
Strojno učenje
Za začetek moramo razumeti, kaj je strojno učenje. Strojno učenje je veda o pripravi računalnikov do delovanja, ne da bi bili izrecno programirani. To je vrsta umetne inteligence (AI), ki zagotavlja sistemom možnost učenja, ne da bi bili izrecno programirani.
Sistem, ki uporablja strojno učenje, se uči iz podatkov, organsko raste in se sčasoma prilagaja, ne da bi dobil izrecna navodila, kako kaj narediti. V nasprotju s tem je treba sistemu, ki uporablja tradicionalno programiranje, natančno povedati, kaj mora storiti, da lahko dokonča nalogo ali pravilno deluje
Globoko učenje
Globoko učenje, znano tudi kot globoko strukturirano učenje ali hierarhično učenje, je veja strojnega učenja, ki temelji na nizu algoritmov, ki računalnikom omogočajo učenje iz podatkov. Arhitekture globokega učenja, kot so globoke nevronske mreže, ponavljajoče se nevronske mreže (RNN), konvolucijske nevronske mreže (CNN) in rekurzivne nevronske mreže, so bile uporabljene na področjih, vključno z računalniškim vidom, prepoznavanjem govora, obdelavo naravnega jezika (NLP), iskanjem informacij in bioinformatiko. . Preučevanje globokega učenja je dalo različne empirične rezultate o njegovih aplikacijah in teoretičnih lastnostih.
Obdelava naravnega jezika
Obdelava naravnega jezika (NLP) je podpodročje umetne inteligence in strojnega učenja, ki se osredotoča na omogočanje računalnikom, da analizirajo, razumejo in izpeljejo pomen naravnega človeškega jezika, da bi avtomatizirali naloge. Ta tehnologija je bila uporabljena za vrsto namenov, vključno z računalniško podprtim prevajanjem in razumevanjem govorjenega jezika.
Obdelava naravnega jezika je preučevanje računalniških aplikacij, ki omogočajo uporabo naravnih jezikov v nasprotju s formalnimi jeziki. Primer tega bi bila uporaba Googlove funkcije »Ok Google« v telefonu, namesto da bi morali ročno vnašati besedilo v iskalno vrstico.
Učenje AI modela
Ko gre za usposabljanje vašega modela AI, morate upoštevati nekaj ključnih stvari. Na začetku predvsem potrebujete dober nabor podatkov.
Ta bo uporabljen za usposabljanje modela AI in mu bo pomagal pri učenju prepoznavanja vzorcev in napovedovanja. Drugič, izbrati morate pravi algoritem strojnega učenja za svoje podatke. Obstaja veliko različnih algoritmov, zato je pomembno, da opravite nekaj raziskav in ugotovite, kateri bo najbolj ustrezal vašim potrebam. Nazadnje, v mislih morate imeti jasen cilj, kaj želite, da vaš model AI doseže. Ko imate vse te elemente na svojem mestu, lahko začnete učiti svoj model AI.
AI orodja
Na voljo so orodja za strojno učenje in umetno inteligenco, ki vam pomagajo pri avtomatizaciji procesov, zbiranju podatkov in vpogledov ter izboljšanju vaše poslovne učinkovitosti. Tukaj je povzetek nekaterih priljubljenih orodij AI in kako vam lahko pomagajo:
copyAI
CopyAI je orodje, ki vam pomaga avtomatizirati proces pisanja besedil. Uporablja obdelavo naravnega jezika (NLP), da razume kontekst vaše kopije in nato ustvari kopijo, ki je optimizirana za vaše občinstvo in ciljni trg.
Interior.ai
Interior.ai je orodje, ki vam pomaga oblikovati svoj dom ali pisarno z uporabo umetne inteligence (AI). Omogoča vam, da naložite fotografijo svojega prostora in nato z AI ustvarite njegov 3D model. Nato lahko modelu dodate pohištvo, barve in druge oblikovne elemente, da ustvarite svoj idealen prostor.
Avatarai.me
Avatarai.me je orodje, ki vam pomaga ustvariti svoj avatar z AI. Posname vašo fotografijo in nato ustvari 3D model vašega obraza. Nato lahko svoj avatar prilagodite tako, da bo videti kakor želite, vključno s spremembo njegove barve las, odtenka kože in oblačil.
Jasper.ai
Ko gre za orodja in rešitve AI, je jasper.ai eden najboljših. To orodje uporablja stabilno difuzijo za izboljšanje delovanja algoritmov strojnega učenja. Zagotavlja tudi uporabniku prijazen vmesnik, ki olajša uporabo tako začetnikom kot strokovnjakom.
Dalle-2
Dalle-2 je še eno orodje AI, ki ponuja odličen način za izboljšanje učinkovitosti algoritmov strojnega učenja. To orodje uporablja tehniko, imenovano difuzijski zemljevidi, za zmanjšanje dimenzionalnosti naborov podatkov. Tako je lahko usposabljanje hitrejše in natančnejše.
To je le nekaj primerov številnih orodij in rešitev AI, ki so na voljo. Vsak ima svoje edinstvene prednosti in funkcije, ki vam lahko pomagajo pri delu ali zasebnem življenju. Torej, če iščete način, kako avtomatizirati svoje delo ali bolje izkoristiti svoje podatke, si oglejte ta orodja in rešitve AI.
Zaključek
Upam, da vam je ta članek dal nekaj vpogleda v to, kako usposobiti svoj model AI. Edini način, da ga resnično razumete, je, da ga preizkusite sami in eksperimentirate z različnimi tehnikami. Vso srečo!
I would argue, da je za nek prvi draft prekleto dobr in se z marsikaterim odstavkom da delat. Ravno ogromno časa v samo pripravo nisem dal, še manj pa v končno editiranje besedila. Če bi orodja še maloce bolj podrobno pogledal, več časa posvetil krovnemu konceptu in seznamu naslovov, bi vsebina bila še par stopenj kakovostnejša.
Sploh za delo v ang jeziku se mi zdi, da so tekst ai orodja že precej napredna, pa dejansko gledamo šele prvo generacijo tovrstnih ai generatorjev.
This shall be fun, ai?