인공 지능을 프로그래밍 할 수있는 영역은 무엇입니까? [닫은
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11-07-2019 - |
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어서 오십시오! 신경망, 전문가 기계 및 기타 연구에서 인공 지능을 프로그래밍하는 것을 매우 즐겼습니다. 그러나 작업에서 나는 주로 웹 애플리케이션을 개발합니다.
그리고 지금 나는 그러한 프로그래밍, 아마도 취미, 또는 직장에서 돌아 오는 것에 대해 생각합니다. 응용 프로그램 개발에 AI가 일반적으로 사용되는 영역이 있습니까? 그러한 기술을 가진 프로그래머는 작업을 검색 할 수 있습니까?
아니면 상사에게 아이디어를 팔고 AI를 사용하여 일부 응용 프로그램을 확장 할 수 있습니다.
응용 프로그램에서 AI를 사용하는 경험과 아이디어는 무엇입니까?
해결책
나는 최근에 책을 읽기 시작했다 집단 지능 프로그래밍. 웹 애플리케이션에서 AI 기술을 사용하여 원하는 것을 정확히 논의하는 훌륭한 책입니다.
이 책은 명확하게 쓰여지고 이해하기 쉽고 실제 응용 프로그램 측면에서 모든 것을 설명합니다 (Google PageRank, Amazons 추천 시스템, 매치 메이킹 웹 사이트, 링크 추천 시스템, 베이지안 스팸 필터 등) 등) 등). 실제 데이터 (eBay API, Facebook API 등)를 사용하여 실제로 유용한 예제를 사용하여 데이터를 수집하는 데 사용됩니다). 한 장에서는 그래프를 그릴 수있는 방법 (막대/선 등이 아닌 데이터 구조를 의미합니다) 최적으로 (노드가 너무 가까이없고, 최소 겹치는 줄 등) 유용 할 수있는 방법에 대해 설명합니다. 예를 들어, 소셜 네트워크 매핑.
나는 그것을 살펴보고 AI가 웹 응용 프로그램에 적용될 수있는 다양한 방법을 보는 것이 좋습니다.
다른 팁
반례로서, 물 테스트 장비에서 획득 한 데이터를 구문 분석하는 데이터는 아마도 인공 지능을 사용하기에 나쁜 장소 일 것입니다.
우리 모두가 올바른 작업에 적합한 도구를 선택하도록 알리는 알림입니다.
신경망은 이미지 작업에 적합하므로 AI를 사용할 수있는 웹 애플리케이션의 한 영역은 큰 데이터 세트를 통해 이미지에서 패턴을 식별 및/또는 조작하는 것입니다. 예를 들어, Flickr 또는 Facebook과 같은 사이트에는 얼굴이나 픽셀 그룹 (작업 기능)을 기반으로 한 사람들을 식별하는 흥미로운 훈련 자료가있을 수 있습니다 (캡션 또는 태그에 언급 된 특정 항목과 관련된 기능이 있습니다.
텍스트 조작 측면에서는 많은 것들이 있지만 일반적으로 다른 웹 앱의 케이크에 착빙됩니다. 나는 자동 기계 번역 또는 향상된 검색 기능과 같이 검색 바 및 백엔드의 자동 완료 영역에서 대부분의 이야기를하고 있습니다.
응용 프로그램 오퍼링 앞에 AI를 배치하는 문제는 일반적으로 인공 지능이 그 자체로 특징이 아니라 디자이너의 정기적 인 프롬프트없이 큰 데이터 세트를 효과적으로 협상하는 방법이라는 것입니다. 일반적으로 사용자는 일대일로 응용 프로그램과 관련하여 상대적으로 적은 수의 응답의 품질 만 판단합니다.
이메일 스팸 필터링 시스템 - 확실히.
악의적 인 물건에 대한 패턴을 찾아야하는 다른 보안 응용 프로그램.
당신은 아마도 할 수 있습니다 방문자의 행동을 분석하십시오 웹 애플리케이션의; 더 나은 최적화 된 인터페이스를 제공하기 위해 웹 사이트 내부를 탐색하는 방법. 이제 작업중인 웹 애플리케이션에 따라 다릅니다. 온라인 쇼핑을 위해 고객 습관으로부터 추정 된 제안이 제공 될 수 있습니다.
"비정상적인"행동과 사기를 감지 할 수도 있습니다. 사기 및 봇 탐지 AI를 활용할 수 있습니다.
예측, 물론이야.
가지고 있습니다 비즈니스에 대한 엄청난 가치 (IE : 재고 최적화) 특히 세계 위기시기에는 가치가 있습니다.
게임은 AI가 필요합니다.
전문가 시스템도.
게임 밖에서, 나는 AI의 상업적 용도가 거의 보지 못했습니다.
이론적으로는 산업 로봇 공학과 이미징에 매우 유용 할 수 있지만, 그 분야는 또한 매우 보수적이며 비 결정적 알고리즘으로 불편한 경향이 있습니다.
IROBOT가하는 일을 연구하고 싶을 수도 있지만 상업용 로봇에 간단한 알고리즘을 사용하더라도 심지어는 심지어 간단한 알고리즘을 사용합니다.
영역에서 인지 구조 (예 : SOAR, ACT-R 등)는 A* 및 게임과 같은 알고리즘에 집중하지 않고 의사 결정, 문화적 교환 및 학습을 포함한 인간 행동 모델을 조사합니다. 그들은 종종인지 적 타당성, 즉 모델이 타이밍 등을 포함하여 인간이하는 일을 얼마나 가깝게 추적하는지에 중점을 둡니다.
이러한 시스템은 제한된 상업용 응용 프로그램을 통해 엄격하게 연구 기반 인 경향이 있습니다. 어쨌든 지금까지. 특히 훈련을위한 군사 신청은 상당히 일반적입니다.
암 탐지를위한 이미지 가공! (우리는 실제로 그것에 대해 IEEE 논문을 코딩하고, 알고리즘을 만드는 것만으로도 코딩하는 것보다 어렵 기 때문에 다른 논문의 성능에 대한 논문을 작성합니다)
위험 평가는 신경망에서 꽤 좋은 사례입니다. 주로 패턴 일치에 능숙하기 때문입니다. 보험 및 신용 회사는 고객의 위험을 결정하기 위해 어느 정도 사용합니다.
수중 사운드 소스의 분류를 위해 인공 신경망을 사용하는 것에 대한 광범위한 연구를 수행했습니다. 알고리즘은 특히 잘 작동하는 것처럼 보였습니다. 특히 푸리에 변환 계수의 조합이 분류에 가장 적합한 세트 (주요 구성 요소 분석)를 파악하는 데 도움이되는 작업의 많은 부분을 바쳤습니다.
무엇이든 (진지하게) :
http://highlevellogic.blogspot.com/2010/09/high-level-logic-rethinking-software.html
HLL (High Level Logic) 오픈 소스 프로젝트는 다른 모든 AI (및 실제로 모든 프로그래밍)가 적합한 높은 수준의 논리를 찾고 코딩하는 것입니다. 심각한 구체적인 아이디어와 코드가 있습니다. HLL은 이미 응용 프로그램 프레임 워크입니다.
