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利用人工智能和机器学习创建指数技术非常重要

对于利用人工智能和机器学习创建指数技术非常重要。AI是一个热门话题。在没有意识到的情况下,我们中的许多人现在每天(如果不是每小时)与AI进行交互。

但AI和机器人技术并不新鲜。例如,机器人技术已经在制造业中使用了几十年,而Siri已经告诉我们近七年的恶作剧。但是,人工智能和机器学习的构成以及每种技术的能力都存在混淆。所以,让我来定义人工智能和机器学习是什么,看看它是否有助于揭开技术的神秘面纱并消除市场中存在的一些迷雾。

人工智能与机器学习

AI是一个看似智能的平台或解决方案,通常可以超越人类的表现。它是模仿人类或智力功能的任何设备的广泛描述,例如机械运动,推理或解决问题。

机器学习是一种用于创建AI的统计和数据驱动方法,例如当计算机程序从数据中学习以提高其性能时。因此,机器学习依赖于数据,并且通常使用这些方法,数据的质量或创建数据的过程对于机器的成功至关重要。

然而,通常存在不准确地将机器学习和人工智能混为一谈的趋势。机器学习代码无疑是人工智能代码的关键子集,但机器学习本身并不是人工智能的。虽然大多数人都熟悉机器学习应用程序,例如识别和模仿人类语音或识别照片中的人物,但AI是一个更广泛的领域,其涉及的表达超出了众所周知的范围。

并非所有规则都相同

似乎导致AI新世界最混乱的方法之一是规则。规则在许多企业平台上以多种方式使用,尤其是机器学习。

以决策树为例。这是一种基于规则的机器学习方法,因为该模型构建了一组描述分类路径的规则。除了这个模型,专家经常使用规则来生成关于文档的分类和自然语言处理(NLP)信息空间。这是我的团队非常成功的事情,因为基于规则的NLP在匹配时是完全可预测和准确的。它允许系统执行功能,例如验证和规范化,与分析日期一样。反过来,这允许外部系统使用在报告和过程中检测为文本的数据。

但是,提取物只有在可以用于其他过程时才有用。这可以从最好的企业分析应用程序中看出,其中平台从物理文档中提取术语,然后将它们标准化以允许比较来自其他系统的数据。通过大规模实现这一目标,公司和组织 - 尤其是企业 - 可以在诸如重新协商付款条款或租赁协议等项目上节省数百万美元。

结合提取方法

教学和学习是理解基线创新的另一个重要领域。人工智能空间中经常讨论的主题涉及所使用的机器学习方法以及如何将一种机器学习方法视为优于另一种。

对我来说,最好的方法总是结合多种方法,因为组合可以获得最佳结果。一种方法永远不会像方法的组合一样好。根据我的经验,使用多种方法和选择正确组合的能力使人工智能平台脱颖而出。

例如,在深度神经网络内添加长期短期记忆层的深度学习,可以显着改善文本和语音的检测和分类。在这一领域工作的公司估计增加了7%,之前他们每年的管理不超过2%。

另一个例子是学习框架中的多个模型和方法的组合。集合或集合学习是一种允许弱分类方法组合以产生强而准确的提取模型的方法。然后,它可以使用规则(或决策树)来选择最佳的整体提取。

在我公司的框架中使用上述方法允许用户根据他们的需求选择正确的模型,以便他们可以选择自然语言处理,不同的机器学习算法和潜在语义索引的组合来检测和提取最有效的信息。我坚信,确保使用正确的方法,规则和流程,并以正确的组合,是实现提取目标的关键。

培训中还有另一个因素,几乎总是被许多数据分析解决方案提供商忽视,即标准偏差。就机器学习而言,标准偏差是任何提取信息的模型或方法的可靠性和可靠性。当你谈到信任模型时,你会发现标准偏差很小。

像任何统计函数一样,一个好的模型需要数据,但它需要适当数量的数据才能平滑其学习中的波动。这称为学习曲线,通常会导致标准差逐渐减小。

大多数数据都是特定于域的。要将经过法律或财务培训的模型应用于不同的领域,将导致标准差和模型的表现不同。因此,为每个域提供本地化模型或在所有域上提供足够的数据以提供单个模型或集合至关重要。在域中数据越不相同,这就变得越来越难。这就是数据科学家提供快速学习方法的原因,这些方法可以被视为弱的和较慢的学习方法,可以更多地概括数据。

机器学习不是孤立的

机器学习引擎及其组件构成了更广泛的平台,可满足任务的精确度和召回目标。机器学习引擎无法提供所有功能来提供业务所需的结果。这通常涉及多种技术和技术协同工作。

自然语言处理(NLP),用于优化系统理解书面语言的能力,并在机器学习引擎中对其进行处理。

用于识别和提取未以标准术语或语言呈现但通过单词或短语的关联或在文档中的不同位置存在的信息的潜在语义索引(LSI)。

使用深度学习方法来提高机器学习引擎的性能。

使用主动学习来简化培训并自动为任何给定数据选择最佳模型和超参数,用户只需选择要训练的文本。

系统中包含的文档审阅功能,可以在条款和语言之间进行有效的并排审查和比较。

广泛的报告和数据可视化,能够轻松地从数据中获取可操作的洞察力。

自动发现和链接相关文件,例如修订主协议。

UI内部的简单性,用于信息分层和规范化,允许机器学习框架有效地使用所有可用信息,并允许用户和工程师快速查找和准备使用。

一种逻辑引擎,用于评估提取并生成伪信息,过滤和规范化。

如果我的经验教会了我什么,那就是企业不仅需要机器学习引擎或框架来成功地从他们的数据中提取有价值和可操作的见解,而且并非所有的机器学习解决方案都是平等的,特别是因为它涉及合同文件和纸。

市场上的大部分混淆都归功于人工智能平台的广泛功能,导致真正的业务转型。这些是人们自然会发现压倒性而难以理解的概念。

因此,下次您查看人工智能时,您可以通过仔细查看AI的含义来避免混淆,并扩展数据以询问探测问题。随着行业的发展和发展,该技术也将不断发展。

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