AIsmily發(fā)布了AI模型創(chuàng)造的混亂地圖2020

什么是AI模型創(chuàng)建？

為了進行機器學(xué)習(xí)，需要將正確答案和數(shù)據(jù)特征連接到機器的思維電路。例如，我們將使用AI來實現(xiàn)“識別貓的圖像”的目的。為此，我們必須在AI上訓(xùn)練大量的貓圖像，以判斷正確和錯誤的答案。這時，AI學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)以建立思考電路來確定它是否是貓，此過程稱為AI模型創(chuàng)建。

在這種情況下的AI模型的創(chuàng)建中，特征量的提取(例如應(yīng)該區(qū)分數(shù)據(jù)和特征的特征是什么)，選擇提取最佳特征量的方法和算法，并進行適當?shù)脑囼灪湾e誤。思維回路已建立。換句話說，創(chuàng)建了一個AI模型，該模型可以從大量圖像數(shù)據(jù)中找出貓的特征和區(qū)別點，以及如何提取這些點。

此外，為了創(chuàng)建更有效的AI，有必要重復(fù)AI模型的創(chuàng)建→學(xué)習(xí)→驗證，以提高AI模型的準確性。為了提高貓圖像識別的準確性，通過建立最佳模型，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)并反復(fù)進行改進，可以提高AI模型的準確性，提高準確率。 。

如您所見，AI模型的創(chuàng)建是一個非常重要的過程，會影響AI的性能。

■“ AI模型創(chuàng)建混沌地圖”創(chuàng)建的背景

似乎需要專門技能(例如編程技能和統(tǒng)計知識)來創(chuàng)建AI模型，但是如今，AI對于非專業(yè)人員而言非常重要。它對我們越來越熟悉。隨著針對機器學(xué)習(xí)的最新研究成果和機器學(xué)習(xí)算法作為針對特定應(yīng)用的AI模型庫和框架發(fā)布，我們開始擁有一個可以輕松引入AI的環(huán)境。此外，我們正在進入一個任何人都可以輕松使用AI的時代，例如提供個人通過云創(chuàng)建的出色AI模型。

■在這個時代，您無需專業(yè)知識即可輕松創(chuàng)建AI模型！

在此混亂圖的上部引入的模型創(chuàng)建工具使創(chuàng)建AI模型相對容易，例如通過鼠標操作或拖放輕松創(chuàng)建AI模型，或在云上輕松創(chuàng)建。它是工具的集合。使用這種工具的優(yōu)勢在于，可以減少過去用來創(chuàng)建AI模型的程序員的人工成本，并可以加深用戶對AI的理解。

但是，即使如此，由于客戶和客戶處理的產(chǎn)品和服務(wù)因公司或組織而異，因此AI創(chuàng)建所需的數(shù)據(jù)類型和引入目的也有所不同。因此，通用模型創(chuàng)建工具可能無法產(chǎn)生預(yù)期的結(jié)果。如果您正在尋找適合自己目的的AI，最好在AI專家的介紹支持下創(chuàng)建AI。此外，考慮到長期使用AI，將需要支持維護和操作，例如重新學(xué)習(xí)和調(diào)整。因此，在逐個實現(xiàn)最佳AI的目標時，有必要尋找一個與之合作的供應(yīng)商公司。

在這張混亂的地圖中，從“我想創(chuàng)建一個AI模型”到“我想開發(fā)一個AI模型”，AIsmiley匯集了67個具有獨特主觀性的產(chǎn)品服務(wù)，并按業(yè)務(wù)類型進行了映射。這是一回事。