Ọmụmụ igwe: ụkpụrụ nyocha, ngwa & gafere

Ịmụ igwe na-agbanwe otu anyị si ejikwa ihe omume kwa ụbọchị na ihe ịma aka ndị dị mgbagwoju anya, na-emeziwanye ihe niile site na nhazi oge nkeonwe ruo na atụmatụ azụmahịa. Ntuziaka a na-enyocha ihe ndabere nke mmụta igwe, ngwa ya bara uru n'ofe ụlọ ọrụ dị iche iche, yana mmetụta mgbanwe ya na ya ọrụ odida obodo.

Na mpaghara teknụzụ na-agbanwe ngwa ngwa, ịghọta mmụta igwe dị oke mkpa. Mpaghara a dị ike na-ebuli ike nyocha data, na-arụ ọrụ arụ ọrụ kwa ụbọchị, ma mepee ohere ọrụ ọhụrụ. Chọpụta ụkpụrụ dị n'okpuru nke mmụta igwe wee hụ ka esi etinye ya n'ọrụ ọhụrụ n'ofe mpaghara.

Soro anyị ka anyị na-eme ka mgbagwoju anya nke nkà na ụzụ dị elu nweta ma na-etinye aka maka onye ọ bụla, site na ụmụ akwụkwọ na-amalite njem mmụta ha ruo ndị ọkachamara na-eme ka nkà ha dịkwuo mma.

Ịghọta mmụta igwe

Muta igwe bụ mpaghara dị ike n'ime ọgụgụ isi mmadụ (AI) nke na-enye ohere ka sistemụ mụta ihe site na data wee mee mkpebi na ntinye aka mmadụ pere mpe. A na-eme ememe ya maka ike ya na-emeziwanye na-akpaghị aka site na nyocha data na-aga n'ihu na iji algọridim dị elu.

Ebumnuche na ngwa nke mmụta igwe

Ịmụ igwe na-achọ imezu ọtụtụ ebumnuche dị mkpa:

• Nkewa data. Ịmata usoro na ịhazi data nke ọma, dị ka ịhazi ozi-e n'ime ezigbo na ụdị spam.
• Na-eme amụma. Iji data akụkọ ihe mere eme na-ebu amụma ihe ga-eme n'ọdịnihu, dị ka ịkọ ọnụ ahịa ụlọ na obodo dị iche iche.

A na-eji usoro ndị a n'ọrụ n'akụkụ dị iche iche, na-emetụta mpaghara nke ukwuu gụnyere ntụgharị asụsụ, nyocha mmasị ndị ahịa, na nchọpụta ahụike.

Ntọala usoro mmụta nke igwe mmụta

Ịbanye n'ime echiche ntọala n'azụ mmụta igwe na-enye nghọta miri emi banyere ọrụ ya:

• Usoro mmụta mmụta mgbakọ na mwepụ. Ọtụtụ algọridim mmụta igwe na-adabere n'ịwulite ụdị ndekọ ọnụ ọgụgụ iji mụta na data. Ozizi a na-enyere aka n'ịghọta mgbanwe nke algọridim na-eme.
• Usoro mmụta mgbakọ na mwepụ. Akụkụ a nke sayensị kọmputa na-amụ mgbakọ na mwepụ bụ isi n'azụ mmụta algọridim, na-enye nghọta doro anya ka ha si arụ ọrụ na otú ha si dị mgbagwoju anya.
• Neural netwọk. Emebere ya ka ụbụrụ mmadụ si dị, netwọkụ akwara dị oke mkpa maka mmụta miri emi ma dị oke mkpa n'ịchọpụta usoro mgbagwoju anya na ihe adịghị mma na data.

Evolution na mmetụta

Ịmụ igwe na-aga n'ihu na-aga n'ihu, na-egosipụta mmepe na teknụzụ na mkpa ọha:

• Ọnọdụ akụkọ ihe mere eme. Site n'oge mbụ ya, mmụta igwe agaala n'ihu site na algọridim elementrị gaa na sistemụ ụwa nke nwere ike ịrụ ụgbọ ala kwụụrụ onwe ya yana ịkwado nyocha ahụike.
• Ọdịnihu omume. Ugbu a, ngalaba ahụ na-enwe ọganihu dị ukwuu na ụkpụrụ omume AI, uto nke quantum computing, na nchọpụta nke ohere ahịa ọhụrụ. Mmepe ndị a nwere ike imetụta ụlọ ọrụ dị iche iche.

Na-agbasawanye echiche

Nyocha igwe mmụta site n'akụkụ dị iche iche na-egosi uru ya bara ụba:

• Njikọ dị n'etiti ọzụzụ. Ọmụmụ igwe na-arụkọ ọrụ na mpaghara dị ka akparamaagwa, iji kwalite nghọta nke usoro ọgụgụ isi, na nkà ihe ọmụma, iji lebara okwu gbasara ụkpụrụ omume anya. Mgbalị ndị a na-emekọrịta ihe dị mkpa n'ịnụcha mmepe sistemu AI.
• Mmetụta zuru ụwa ọnụ. Gburugburu ụwa, mmụta igwe dị oke mkpa n'inyere aka ịkpụzi akụ na ụba yana dozie nnukwu nsogbu. Dịka ọmụmaatụ, na mba ndị ka na-emepe emepe, ọ na-agbanwe usoro nlekọta ahụike na ọrụ ugbo, nke nwere ike inye aka imeri nsogbu ndị dị ka ịda ogbenye na ịkwalite ahụike.

Ngwa n'ezie nke igwe mmụta

Ịmụ igwe abụghị naanị ọmụmụ ihe gbasara usoro ọmụmụ naanị na klaasị; ọ bụ ngwa ọrụ siri ike na-agbanwe ụlọ ọrụ na gburugburu agụmakwụkwọ n'otu aka ahụ site na idozi nsogbu ụwa n'ezie na imeziwanye arụmọrụ. Akụkụ a na-akọwapụta ebe mmụta igwe nwere mmetụta dị ukwuu, na-enye ihe atụ na-egosi ike ya sara mbara:

Nlekọta ahụike

N'ime ụlọ ọrụ ahụike, algọridim igwe dị mkpa maka nchọpụta amụma, na-enyere ndị dọkịta aka igbochi nsogbu ahụike siri ike site na nyochaa usoro na data onye ọrịa iji buru amụma ga-esi na ya pụta. Teknụzụ ndị a na-arụ ọrụ dị mkpa na nyocha mbụ ma nyere aka nyochaa ihe ndị dị mkpa onye ọrịa na ịhazi atụmatụ ọgwụgwọ, na-ebute nsonaazụ ndị ọrịa ka mma yana nnyefe nlekọta ahụike dị mma.

Ulo oru ugbo ala

Ịmụ igwe na-eduga ụzọ n'ichepụta ụgbọ ala, ọkachasị n'ịmepụta ụgbọ ala na-anya onwe ya. Usoro AI ndị a na-enyocha data sitere na sensọ dị iche iche iji mee mkpebi ozugbo na-eme ka nchekwa dịkwuo mma ma nyere aka na igodo. Ọrụ ndị dị mkpa gụnyere nchọpụta ihe mgbochi, nhazi ụzọ, na enyemaka ndị ọkwọ ụgbọala, ha niile na-enye aka na ahụmihe ịkwọ ụgbọala dị mma na nke ọma.

Financial ọrụ

Na ego, algọridim dị elu na-agbanwe otú ụlọ ọrụ si abịarute nchọpụta aghụghọ, nyocha ihe ize ndụ, na ịzụ ahịa. Site n'iji nlezianya nyochaa data azụmahịa iji chọpụta ụkpụrụ ndị na-adịghị ahụkebe, algọridim ndị a nwere ike ịchọpụta aghụghọ nwere ike ime, nyochaa ihe ize ndụ itinye ego, na imezi azụmahịa iji meziwanye nsonaazụ ego, ọbụlagodi mgbe ọnọdụ ahịa na-agbanwe.

Ntụrụndụ na mgbasa ozi

Ụlọ ọrụ ntụrụndụ na mgbasa ozi na-eji mmụta igwe emezi ahụmịhe onye ọrụ. Algorithms na-enyocha omume ikiri na-akwado ihe nkiri na ihe nkiri TV na nyiwe dị ka Netflix, ahaziri na mmasị onye ahụ. N'otu aka ahụ, ndị na-ebipụta akwụkwọ na-eji mmụta igwe emezigharị nnyefe ọdịnaya, melite ntinye aka na afọ ojuju nke ndị na-agụ.

Nchọpụta agụmakwụkwọ na agụmakwụkwọ

N'ime ntọala agụmakwụkwọ, mmụta igwe na-akpaghị aka ma na-ahazi ahụmịhe mmụta. Ọ nwere ike ịhazi ọdịnaya agụmakwụkwọ dabara na mkpa ụmụ akwụkwọ ọ bụla dabere na usoro mmụta na ụdị mmụta, na-eme ka itinye aka na ịdị irè. Na mgbakwunye, mmụta igwe na-enyere aka n'ime nyocha site n'ịtụle nnukwu dataset nke ọma karịa usoro ọdịnala, na-enye ohere maka nnwale echiche ngwa ngwa na ihe ọhụrụ na nyocha sayensị.

Ịchọgharị ka mmụta igwe si arụ ọrụ

Ịmụ igwe na-arụ ọrụ site na usoro usoro doro anya, nke ọ bụla dị mkpa maka ịmepụta ụdị AI nke na-aga nke ọma:

• Nchịkọta data. Nzọụkwụ mbụ gụnyere ịnakọta data sitere na isi mmalite dị iche iche, site na ndekọ egwu na ndekọ ahụike ruo na onyonyo igwefoto. Dịka ọmụmaatụ, Spotify na-enyocha ndekọ egwu iji ghọta mmasị ndị na-ege ntị ma kwado egwu ọhụrụ. Ihe data a na-adịghị arụ ọrụ na nke anaghị arụ ọrụ na-etolite ntọala maka usoro mmụta igwe niile na-esote.
• Nkwadebe data. Mgbe anakọtachara, a ga-ehichapụrịrị ma hazie data ka kọmputa wee ghọta ya. Nke a ogbo na-edozi njehie ma hazie data. Injinia atụmatụ, dịka ọmụmaatụ, na-ewepụta njirimara dị mkpa na-enyere aka dozie nsogbu ndị akọwapụtara, dịka otu foto Google si achọpụta ma hazie ihe na ihu.
• Ọzụzụ ihe nlereanya. Ịhọrọ ihe nlereanya kwesịrị ekwesị dị oke mkpa, ọzụzụ na-amalite ozugbo ahọpụtara ihe nlereanya. N'ebe a, ihe nlereanya ahụ na-amụta onwe ya site na data site n'ịghọta ụkpụrụ na imegharị paramịlụ ya. Ebumnobi bụ ka ihe nlereanya na-onwe ya mee mkpebi ma ọ bụ amụma a pụrụ ịdabere na ya. Netflix, dịka ọmụmaatụ, na-eji ụdị iji kwado ihe ngosi dabere na akụkọ nlele ndị ọrụ.
• Nbulite ihe nlere anya. Mgbe ọzụzụ gasịrị, a na-emezi ihe nlereanya ahụ iji kwalite izi ezi na uru ya. A na-edozi ya ma ọ bụ nwalee ya n'ụzọ dị iche iche iji rụọ ọrụ nke ọma na ọnọdụ ndụ n'ezie. Dịka ọmụmaatụ, Tesla na-emelite ngwanrọ Autopilot ya mgbe niile iji kwalite nchekwa na arụmọrụ.
• Nyocha nlereanya. Iji data ọhụrụ nwalee ihe nlereanya ahụ n'oge ọzụzụ dị oke mkpa iji nyochaa arụmọrụ ya. Ntụle a na-enyere aka ikpebi ka ihe nlereanya ahụ nwere ike isi kwekọọ na ọnọdụ ọhụrụ na ihe ịma aka. Dịka ọmụmaatụ, a na-anwale ike IBM Watson mgbe niile n'ọnọdụ nyocha ahụike dị iche iche iji chọpụta ntozu ya na ụdị data ndị ọrịa dị iche iche.
• Nbunye ihe nlereanya. Nzọụkwụ ikpeazụ gụnyere ibugharị ihe nlereanya ahụ iji rụọ ọrụ ụfọdụ, dị ka ịmata onyonyo ma ọ bụ ịkọ usoro. Amazon na-eji mmụta igwe na-ebu amụma usoro ịzụ ahịa yana kwalite njikwa ngwa ahịa. Mkpesa-ebunye, ihe nlereanya na-aga n'ihu na-amụta ma na-eme mgbanwe iji nọgide na-arụ ọrụ nke ọma ka oge na-aga.
• Ọga n’ihu. Ịmụ igwe na-eme okirikiri, yana nchịkọta data ọ bụla, nkwadebe, ọzụzụ na mbugharị na-eme ka ike ihe nlereanya ahụ dịkwuo mma, na-achọ ịrụ ọrụ na-agbanwe agbanwe ọbụlagodi na data ọhụrụ.
• Ọrụ nke data na algọridim. N'isi ya, mmụta igwe na-adabere na data na algọridim: data bụ ntinye isi, na algọridim na-eji nke a mee ka nghọta bara uru. Dịka ọmụmaatụ, Google na-emelite algọridim ọchụchọ ya mgbe niile iji hụ na nsonaazụ ọchụchọ dị mkpa site na nyocha data sitere na mmekọrịta ndị ọrụ.

Ụdị mmụta igwe

Ụdị mmụta igwe dị iche iche, nke ọ bụla ahaziri iche iji mụta na dozie nsogbu site na ịhazi data nke ọma. Ịghọta ọdịiche dị n'etiti ha dị mkpa maka ngwa ha na-aga nke ọma na ọrụ AI. N'okpuru bụ nyocha nke ụdị mmụta izizi na ọrụ ha:

Nlekọta anya

Ụdị a na-ahụkarị, mmụta a na-elekọta, na-eji ụdị na-amụta site na data ọzụzụ akara nke ọma. Ha na-eji akara ndị a mụta ka esi ebu amụma ihe ga-esi na ya pụta ma ọ bụ kewaa data ọhụrụ a na-ahụghị anya nke ọma.

• Ngwa nkịtị. Ọrụ email na-eji mmụta a na-ahụ maka ịhazi ozi mbata n'ime "spam" ma ọ bụ "abụghị spam".
• atụ. Teknụzụ njirimara ihu na-ahazi foto ndị mmadụ site n'ịmụta site na nchịkọta foto ndị akpọrọ.

Mmụta a na-elekọtaghị

N'ụzọ dị iche, ụdị mmụta na-enweghị nlekọta na-arụ ọrụ na data enweghị akara. Ha na-achọpụta ụkpụrụ na mmekọrịta n'onwe ha, na-ahazi data n'ime otu nwere atụmatụ yiri ya.

• Ihe atụ ọrụ. N'ime nyocha azụmaahịa, mmụta anaghị elekọta ya nwere ike kewaa ndị ahịa n'ime otu dị iche iche dabere na omume ịzụrụ ha na-enweghị akara ọ bụla.

Mkwado mmụta

Ihe nlereanya a na-amụta site na nnwale na njehie, na-eji nzaghachi sitere na omume ya mee mkpebi ndị na-ebuli ụgwọ ọrụ ma ọ bụ belata ihe egwu na gburugburu enweghị atụ.

• Ngwa n'ezie. Ụgbọ ala ndị na-anya onwe ha na-eji mmụta nkwado na-eme mkpebi ịnyagharị ozugbo, dị ka mgbe a ga-atụgharị ma ọ bụ breeki iji zere ihe mgbochi.

Ịchọta algọridim ziri ezi

Ịhọrọ algọridim kwesịrị ekwesị dị oké mkpa ma dabere na mkpa ụfọdụ nke ọrụ ahụ, gụnyere ụdị data na ihe a chọrọ.

• Nlereanya amụma. A na-eji algọridim dị ka nkwụghachi azụ linear na-ebu amụma nsonaazụ ọnụọgụ, dị ka ịkọ usoro ahịa ngwaahịa dabere na data akụkọ ihe mere eme.

Mmekọrịta na mmụta na-aga n'ihu

Ka teknụzụ mmụta igwe na-aga n'ihu, ijikọta ụdị dị iche iche na iji data ọhụrụ na-emelite ha mgbe niile na-aghọ ihe dị mkpa iji mụbaa nkenke na ịdị irè ha.

• Ihe atụ nkwalite na-aga n'ihu. Ngwa e-azụmahịa na-emezigharị ndụmọdụ ngwaahịa ha maka ndị ọrụ site n'ịtụle omume na mmasị onye ọrụ na-aga n'ihu.

Ụdị mmụta igwe ọ bụla na-enye uru pụrụ iche yana enwere ike ahaziri ya maka ọrụ na ọnọdụ dị iche iche. Site n'ịghọta ụdị ndị a na ịhọrọ algọridim ziri ezi, ndị mmepe nwere ike wulite usoro AI dị irè karị, na-agbanwe agbanwe nke na-esite na gburugburu ha.

Ohere ọrụ na mmụta igwe

Ka mmụta igwe na-aga n'ihu na-agbasawanye mmetụta ya n'ofe ụlọ ọrụ dị iche iche, ọ na-emepe ọtụtụ ohere ọrụ maka ndị ejiri nkà dị mkpa kwadebere. N'okpuru ebe a bụ tebụl zuru ezu nke na-akọwapụta ọrụ ndị dị mkpa na mpaghara mmụta igwe, nkà ndị dị mkpa achọrọ, ndị ọrụ nwere ike ịrụ ọrụ, na ụzọ ọrụ ị nwere ike isi mee:

ọrụ	Ihe ha na-eme	Nka achọrọ	Ebe ha na-arụ ọrụ	Ụzọ ọrụ
Ọkà mmụta sayensị	Nyochaa nnukwu data data iji nyere ụlọ ọrụ aka ime mkpebi; Jiri mmụta igwe kpughee nghọta.	• Ọkaibe na mmemme (Python/R) • Ike na ọnụ ọgụgụ • Ahụmahụ na usoro ML	• Ndị ụlọ ọrụ ọgbara ọhụrụ • Banks • Ndị na-ahụ maka ahụike • Ụlọ ọrụ na-ere ahịa	Malite dị ka ndị na-enyocha data, gaa n'ihu n'ichepụta ọrụ na atụmatụ data nduzi.
Injinịa na -amụ igwe	Mepụta ma jikwaa ụdị ML site na imewe ruo na ntinye.	• Nkà mmemme dị mma • Ọmụma miri emi nke ML algọridim • Nka mmepe ngwanrọ	• Ndị ụlọ ọrụ ọgbara ọhụrụ • Ụlọ ọrụ ụgbọ ala • Finance • Nchedo ọha	Malite na ọkwa ntinye, na-achọ ọnọdụ dịka AI Architect ma ọ bụ CTO na mmalite.
Ndị ọkà mmụta sayensị nyocha AI	Zụlite teknụzụ AI ọhụrụ na usoro.	• PhD na CS ma ọ bụ ubi metụtara ya • Ọmụma AI na ML sara mbara • Ahụmahụ nyocha	• Universities • Ụlọ nyocha nyocha • Nnukwu ụlọ ọrụ teknụzụ	Malite na nyocha, gaa n'ihu na ọrụ ndị na-eduga, ma ọ bụ ngalaba nyocha isi.

Ihe mmụta na akụrụngwa

Mgbe ị nyochachara ngwa dị iche iche na arụ ọrụ nke mmụta igwe, ị nwere ike ịmasị ịmalite njem nke gị na mpaghara a siri ike. N'okpuru ebe a bụ ndepụta akụrụngwa na ngwa ọrụ nwere ike inyere gị aka n'ịchọpụta omimi, site na nkuzi ịntanetị na akwụkwọ ọgụgụ ruo na ngwanrọ mepere emepe na ọgbakọ obodo na-arụsi ọrụ ike. A haziri akụrụngwa ndị a iji kwado ndị mmụta na ọkwa niile, ma ị na-amalite ma ọ bụ na-achọ ịgbasa ihe ọmụma gị dị ugbu a.

Ọmụmụ ihe online

• Coursera – Ọmụmụ igwe nke Andrew Ng. Usoro mmalite na-ewu ewu nke na-ekpuchi ọtụtụ echiche ndị bụ isi.
• edX - MicroMasters ọgụgụ isi Artificial site na Mahadum Columbia. Usoro nkuzi-ọkwa gụsịrị akwụkwọ iji kwalite ọrụ gị na AI.
• Udacity - AI na igwe mmụta Nanodegrees. Mmụta dabere na oru ngo iji wulite na ịmụba nkà gị na mpaghara pụrụ iche nke AI.

Akwụkwọ

• “Nhazi ụkpụrụ na mmụta igwe” nke Christopher M. Bishop. Na-enye mmeghe zuru oke maka ụmụ akwụkwọ mahadum dị elu na ụmụ akwụkwọ gụsịrị akwụkwọ.
• "Mmụta igwe: Echiche Pụrụ Iche" nke Kevin P. Murphy dere. Akwụkwọ a na-enye nkọwa zuru ezu na ngalaba mmụta igwe site na echiche nke puru omume.

Ngwanrọ na-emeghe

• TensorFlow. Google mebere ya, nke a bụ ọbá akwụkwọ siri ike maka ngụkọ ọnụọgụgụ na mmụta igwe.
• Scikit-Mụta. Ngwa dị mfe ma dị mma maka ngwuputa data na nyocha data arụnyere na NumPy, SciPy, na matplotlib. matplotlib bụ ọbá akwụkwọ ejiri na Python maka ịmepụta ihe ngosi static, mmekọrịta na ihe nkiri.
• PyTorch. Ọbá akwụkwọ mmụta igwe mepere emepe sitere na Facebook, nke a na-ejikarị eme ngwa dịka nhazi asụsụ eke.

Nchịkọta obodo

• Ochichi nke juru. Ihe enyemaka dị mkpa maka ndị mmepe na ndị injinia iji jụọ ajụjụ na ịkekọrịta nghọta.
• Reddit r/MachineLearning. Obodo na-arụsi ọrụ ike maka ịkparịta ụka kacha ọhụrụ na usoro mmụta igwe, akụkọ na nyocha.
• GitHub. Na-enye nnukwu nchekwa nke ọrụ ebe ị nwere ike imekọ ọnụ ma tinye aka na ngwa ụwa n'ezie.

Ọdịiche dị n'etiti mmụta igwe na mmụta miri emi

N'ịbụ onye nyochaworo ngwá ọrụ dị iche iche na akụrụngwa maka ịmụta banyere mmụta igwe, ọ dị mkpa ịghọta ọdịiche dị n'ime ubi ahụ n'onwe ya. Ka anyị na-abanyekwu n'ime mgbagwoju anya mmụta igwe na ngwa ya n'ofe mpaghara dị iche iche, ọ na-adị mkpa ịmata ọdịiche dị n'etiti usoro mmụta igwe n'ozuzu yana akụkụ pụrụ iche nke mmụta miri emi. Ha abụọ bụ isi maka mmepe nke sistemu ọgụgụ isi mana ha dị iche iche n'ụzọ ha si arụ ọrụ na nsogbu ndị ha na-edozi.

Ịghọta ndịiche

Ọmụmụ ihe n'ozuzu igwe (ML) na-eji ọtụtụ algọridim dị iche iche na-arụ ọrụ n'okpuru nduzi mmadụ kpọmkwem. A zụrụ algọridim ndị a na data nke ndị ọkachamara debere aha ya nke ọma, na-achọ ntinye mmadụ iji kọwaa akara na njirimara. Sistemụ ndị a na-eji njirisi akọpụtagoro akọwapụta data iji wepụta data ma ọ bụ buru amụma.

n'ihi na atụ:

• Sistemụ nzacha email na-ahazi ozi n'ime ụdị “spam” ma ọ bụ “abụghị spam” site na iji njirimara akọwapụtara ọrụ dịka mkpụrụokwu ma ọ bụ aha onye zitere ya.

Mmụta miri emi (DL), akụkụ nke mmụta igwe lekwasịrị anya, na-eji netwọk akwara dị mgbagwoju anya iji nyochaa ọkwa data n'onwe ya. Usoro a kacha mma n'ịhazi data ahazibeghị dị ka onyonyo na ọdịyo, na-achọpụta njirimara ndị dị mkpa na-achọghị ntuziaka ndị mmadụ nwere koodu ma ọ bụ ụdị akọpụtagoro.

n'ihi na atụ:

• Teknụzụ njirimara olu dị na ngwaọrụ dị ka Siri na Google Assistant na-ahazi asụsụ a na-asụ n'onwe ya, na-enweghị mmemme akwụkwọ ntuziaka maka nkebiokwu ma ọ bụ okwu ọ bụla.

Ngwa bara uru na ntụzịaka n'ọdịnihu

Ọmụmụ miri emi na-egosipụta nke ọma n'ọnọdụ ọnọdụ ebe mmụta igwe ọdịnala nwere ike isi mgba:

• Vehiclesgbọ ala kwurula. Algọridim mmụta miri emi na-atụgharị data sitere na sensọ dị iche iche iji mee mkpebi ịnyagharị ozugbo, dị ka ịchọpụta ihe mgbochi ma ọ bụ atụmatụ ụzọ.
• Nlekọta ahụike. DL na-akwalite izi ezi na ọsọ nke ịkọwa onyonyo ahụike dịka MRI, na-emeziwanye nchọpụta nchọpụta karịa usoro ọdịnala.

Mmekọrịta na ọganihu na AI

Mmekọrịta dị n'etiti mmụta igwe na mmụta miri emi na-agbanwegharị ụlọ ọrụ dị iche iche site na ijikọta mmụta a haziri ahazi, nke dabeere na iwu na nyocha data akpaka. Nchikota a na-atụ anya na ọ ga-ebute ọganihu dị ukwuu na AI, na-eme ka usoro ahụ dịkwuo mma ma na-anabatakwa ọnọdụ ụwa n'ezie.

Echiche ziri ezi na mmụta igwe

Ka anyị na-emikpu n'ime mmụta igwe na mmụta miri emi, ọ dị mkpa ịtụle akụkụ ụkpụrụ na-abịa na teknụzụ ndị a. Omume omume dị oke mkpa maka ịzụlite AI nke ọma ma nwee mmetụta dị ukwuu ka esi eji teknụzụ ndị a na-elele gburugburu ụwa. N'akụkụ a, anyị ga-enyocha okwu gbasara ụkpụrụ dị mkpa bụ isi iji wulite sistemụ AI nke a pụrụ ịdabere na ya na nke ziri ezi:

Nche data

Ịmụ igwe na-adabere kpamkpam na nnukwu data iji melite ma bụrụ nke ziri ezi. Ọtụtụ mgbe, data a na-agụnye ozi nkeonwe, nke nwere ike iwelite nchegbu nzuzo. Otu ihe atụ pụtara ìhè bụ Facebook ji data nkeonwe maka mgbasa ozi ezubere iche, nke butere mkparịta ụka zuru ebe niile gbasara ikike nzuzo. Ọ dị oke mkpa ịghọta ihe ọ pụtara iji data nkeonwe yana imepụta usoro siri ike iji chebe nzuzo nke mmadụ.

Nkwenye na nghọta

Ịghọta ka algọridim mmụta igwe si arụ ọrụ yana otu ha si eme mkpebi bụ isi ihe na-eme ka ntụkwasị obi dịkwuo elu na ịhụ na a ga-aza ajụjụ. Dịka ọmụmaatụ, European Union's General Data Protection Regulation (GDPR) chọrọ ka ndị mmadụ n'otu n'otu nwee ikike ịghọta echiche dị n'azụ mkpebi nke sistemu akpaghị aka na-emetụta ha. A maara nke a dị ka 'ikike ịkọwapụta'. Ọ dịkwa mkpa ka ndị mmepe nweta nkwado doro anya maka iji data mmadụ, ọkachasị ozi nkeonwe. Nke a na-eme ka ndị ọrụ mara nke ọma ma kwenye ka esi eji data ha eme ihe.

Eleghị anya na ikpe ziri ezi

Eleghị anya n'ụdị mmụta igwe nwere ike ibute mmeso ọjọọ na ịkpa oke. Dịka ọmụmaatụ, ụfọdụ sistemụ njirimara onyonyo achọpụtala ihu na-ezighi ezi sitere na agbụrụ ụfọdụ. Nke a na-egosi ihe kpatara na ọ dị mkpa maka ndị mmepe iji gbochie mkparị na sistemụ AI. Anyị ga-ahụrịrị na mkpebi mmụta igwe dị mma ma ghara ịkpa oke iji kwalite izi ezi.

Mmetụta na ọrụ

Mmụba nke AI na akpaaka na-agbanwegharị ọrụ n'ọtụtụ ụlọ ọrụ. Teknụzụ dị ka akpaaka usoro roboti ka a na-atụ anya ịgbanwe ọrụ na ngalaba dị iche iche. Dịka ọmụmaatụ, akpaaka n'ichepụta nwere ike ibelata mkpa maka nkà ụfọdụ ma belata mkpa ọrụ mmadụ na-arụ n'ọrụ ugboro ugboro. Ndị ọkachamara AI n'ọdịnihu kwesịrị iche echiche banyere mgbanwe akụ na ụba ndị a, gụnyere ohere nke ọrụ ọhụrụ na mpaghara metụtara teknụzụ yana mkpa maka ịzụghachi ndị ọrụ na-efunahụ ọrụ ha n'ihi akpaaka.

Iji chọpụtakwuo gbasara omume ọma na mmepe AI, gụnyere mkparịta ụka zuru ezu na EU's AI Act yana ihe ọ pụtara maka ime ọhụrụ na ụkpụrụ omume, ị nwere ike ịgụkwu n'isiokwu anyị zuru oke. Ebe a.

Site n'iji nlezianya na-etinye aka na nchegbu ndị a gbasara omume, obodo mmụta igwe nwere ike ịkwalite mmepe na mmejuputa teknụzụ AI nke na-abụghị naanị nkà na ụzụ na-emepe emepe kamakwa na-ahụ maka ọha na eze na ụkpụrụ omume.

Ike na njedebe nke mmụta igwe

Ka anyị na-emechi nyocha anyị nke ọma gbasara mmụta igwe-site na echiche ya bụ isi ruo n'ụdị ojiji ya na okwu gbasara ụkpụrụ ọ na-ewelite — ọ dị mkpa iche echiche maka ma ikike sara mbara yana isi ihe ịma aka nke teknụzụ a nwere mmetụta. Akụkụ ikpeazụ a na-achịkọta mkparịta ụka anyị site n'ịkọwapụta isi ike na nnukwu ihe ịma aka ndị na-emetụta otu esi eji mmụta igwe na mpaghara dị iche iche.

Ike

• Scalability nke nyocha. Ịmụ igwe na-eme nke ọma mgbe ọ na-arụ ọrụ na nnukwu datasets, n'ihi na ọ nwere ike ịchọpụta ụkpụrụ na-akpaghị aka ma mee amụma nke ọma karịa usoro omenala. Nke a bara uru karịsịa na mpaghara dị ka nnukwu nchịkọta data na engines ọchụchọ.
• Ime mgbanwe. A na-emepụta algọridim ML ka ọ na-aga n'ihu na-emeziwanye izi ezi ha site n'ịmụta site na data ọhụrụ, nke dị mkpa na ntọala siri ike dị ka ndụmọdụ ọdịnaya ahaziri iche ebe mmasị onye ọrụ na-etolite ka oge na-aga.
• Automation. ML na-emeziwanye ọsọ ime mkpebi ma na-ebelata njehie mmadụ, na-eme ka ọ dị mkpa na mpaghara dịka ịzụ ahịa ego na nchọpụta ahụike ebe izi ezi dị oke mkpa.
• arụmọrụ. Site n'iji akụrụngwa rụọ ọrụ nke ọma, ML na-enyere aka melite arụmọrụ zuru oke na ọrụ dị iche iche. Nke a gụnyere njikwa ike ka mma na sistemu a maara dị ka grids smart, nke na-enyere aka ịkọ oge kacha arụ ọrụ maka iji ike wee belata ihe mkpofu site na ịhazigharị ọkọnọ ya.

-agaghị emeli

• Na-adaba adaba. Nke a na-eme mgbe ihe nlereanya dị oke mgbagwoju anya, na-ejide mkpọtụ kama usoro data dị n'okpuru, nke nwere ike ime ka arụmọrụ ya dịkwuo elu na ntanetị ọhụrụ.
• Nghọta. Ụdị "igbe ojii" nke ọtụtụ ụdị ML na-enye ihe ịma aka na ngalaba dịka nlekọta ahụike na ụlọ akụ ebe achọrọ ụzọ nyocha doro anya. Enweghị nghọta a nwere ike imebi ntụkwasị obi ma gbochie ịza ajụjụ.
• Ajọrọ njọ. Ọ bụrụ na ekwupụtaghị echiche ọjọọ na data ọzụzụ, ha nwere ike bute nsonaazụ na-ezighi ezi na mkpebi akpaghị aka, nke kacha metụta mpaghara dịka nnabata na ịgbazinye ego.
• Scalability nke mmejuputa iwu. Ọ bụ ezie na ha na-ejikwa nnukwu dataset nke ọma, ịgbasa ụdị ML ka ọ bụrụ nnukwu ma ọ bụ ngwa bara uru nwere ike ibute nnukwu nsogbu n'ihi mkpa mgbakọ na mwepụ dị elu, nke nwere ike ọ gaghị adị irè maka òtù niile.

Ọ bụ ezie na mmụta igwe na-enye ọtụtụ uru nwere ike ịgbanwe ụlọ ọrụ, ọ na-ezutekwa oke oke nwere ike igbochi ngwa ya sara mbara. N'ile anya n'ihu, obodo mmụta igwe ga-emerịrị ike ndị a ma na-emeri njedebe site na ngwọta okike na omume ọma. Site n'ịnọgide na-elekwasị anya n'ụzọ ziri ezi, anyị nwere ike hụ na mmụta igwe na-enweta ikike ya dị ka teknụzụ dị mkpa, na-aga n'ihu n'ụzọ ziri ezi na nsonye.

mmechi

Ịmụ igwe na-ebute ụzọ na mgbanwe teknụzụ, na-enye arụmọrụ ọhụrụ na ihe ọhụrụ n'ofe ọtụtụ ụlọ ọrụ. Njem a egosila mkpa dị oke mkpa dị n'ịhazi ikike ọhụrụ na ọrụ ụkpụrụ iji hụ na uru maka akụkụ niile nke ọha mmadụ. Ka anyị na-ele anya n'ọdịnihu, ihe ịma aka anyị na-agbakọta bụ iji nlezianya na-eduzi mmepe a, hụ na ọganihu nkà na ụzụ na-enweta n'ụzọ kwesịrị ekwesị na nsonye. Ị dịla njikere isonye na njem a wee nyere aka meghee ikike mmụta igwe zuru oke n'ụzọ na-edobe nkwa anyị maka izi ezi na ọganihu? Ka anyị wepụta ihe ọhụrụ n'ụzọ kwesịrị ekwesị, hụ na usoro ọ bụla anyị na-eme na-akwado ọganihu ziri ezi na ụkpụrụ na teknụzụ.