گراف AI چیست؟

آیا فصل بعدی در داستان AI، گرافAI  است؟ تفاوت بین یادگیری ماشین و گراف هوش مصنوعی چیست؟ هوش مصنوعی پدیده جدیدی نیست این امر با ظهور یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق و تمرکز بیشتر مشاغل بر جمع آوری و استخراج داده ها مفیدتر شده است. اما ML  نیز محدودیت هایی دارد و این همان چیزی است که هوش مصنوعی مبتنی بر نمودار یا وعده کمک به آنها را می دهد.

در مورد هوش مصنوعی(AI) ، یادگیری ماشین(ML)  و گراف AI سردرگم شده اید؟

هوش مصنوعی اولیه (AI) پارامترهای سختی داشت و به روشهای بسیار خاصی مورد استفاده قرار می گرفت. همانطور که می توانید تصور کنید، پیاده سازی آن هزینه بر بود و دامنه آن نسبتاً محدود بود.

سپس یادگیری ماشین (ML) که به عنوان یادگیری عمیق نیز شناخته می شود که از مدل آماری برای تشخیص شباهت ها و ناهنجاری ها در داده ها استفاده می کند و برای کاربردهایی مانند تعمیرات و نگهداری قابل پیش بینی مفید است، به وجود آمد. کاربرد ML در تشخیص الگوی خطاها عالی است.ML  می تواند برای شناسایی تصاویر، الگوهای گفتار و غیره استفاده شود. گراف هوش مصنوعی چیزی فراتر از این ها است.

محدودیت های یادگیری ماشین نسبت به نمودار AI چیست؟

یادگیری ماشین به دلیل مسائلی که ناشی از عدم تعادل مجموعه داده های آموزشی یا داده های آموزشی با کیفیت پایین است، تا حدودی خطا دارد. این امر با استفاده از استانداردهای دقیق تر برای داده های وارد شده به ML در مرحله آموزش، نسبتاً به راحتی برطرف می شود. مشکل بزرگتر این است که ML تمایل دارد اطلاعات متنی را نادیده بگیرد و وقتی داده های آن به صورت جداگانه در نظر گرفته می شود، بهتر عمل می کند. این بدان معناست که ML می تواند در مواردی که به طور حیرت انگیزی برای یک انسان آشکار است خطا داشته باشد. نگران کننده تر، این بدان معناست که الگوریتم ها می توانند توسط افرادی که در خرابکاری شرکت ها یا جرایم سایبری دست دارند، مورد سوء استفاده قرار گیرند.

گراف AI چیست؟

گراف AI در حال اختراع مجدد AI نیست، بلکه در حال تنظیم موتور و بهینه سازی آن است. با محوریت مدل سازی نمودار، هوش مصنوعی می تواند مجموعه ای از داده های مختلف را برای استنباط زمینه و بررسی مکاتبات رابطه ای مورد بررسی قرار دهد. این بدان معناست که وقتی همه چیز در یک مجموعه داده تغییر می کند، هوش مصنوعی زنگ خطر را به صدا در نمی آورد تا زمانی که ناهنجاری های مربوطه را در سایر مجموعه های داده مربوطه بررسی کند تا مشخص شود که در واقع، مشکل از بین نرفته است.

گراف AI داده های خود را از کجا دریافت می کند؟

از هر کجا، بسته به کاربردها. این داده ها، می تواند داده های هواشناسی یا داده های مربوط به معاملات مربوط به مشتریان خاص باشد. می تواند داده های شبکه های اجتماعی باشد که برای بینش اجتماعی استخراج شود. می تواند حرکت ترافیک، محتوا، داده های علمی یا اینترنت اشیا باشد. ممکن است همه این موارد با هم ترکیب شده و به هم مرتبط شوند تا هوش مصنوعی مبتنی بر نمودار ایجاد کنند که بیش از زندگی در داخل "حباب" داده های آموزشی خود دانش دارد.

گراف AI برای چه مواردی قابل استفاده است؟

در یک کلام، همه چیز. گراف AI قرار است به یک روند بزرگ در فناوری اطلاعات سازمانی تبدیل شود. قدرت محاسباتی مورد نیاز بسیار عالی است اما ظهور به موقع edge/cloud به این معنی است که دیگر موردی برای ارتقاء سخت افزار گران قیمت نیست و محصولاتی مانند Microsoft Azure's Cosmos DB و AWS's Neptune که قادر به تجزیه و تحلیل داده های مبتنی بر نمودار هستند، در حال حاضر در بازار هستند. پیشرفت در معماری شبکه که با افزایش حرکت به سمت رایانش ابری همراه شده است، مطمئناً پذیرش این نژاد جدید قدرتمند هوش مصنوعی را تسریع می کند.