Искусственный интеллект на python

  • 29 декабря 2020

⁠Программирование занимает большую нишу в нашей жизни. Благодаря ему задействовано много процессов, которых мы не замечаем. Оно развивает логику, заставляет мыслить в определенном направлении. Онлайн-школа по программному обучению может помочь человеку любой профессии повысить свой потенциал. При обращении в Educoursesall можно открыть «новую страничку» карьерного роста, изучить дисциплины.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (ИИ) – это возможности компьютера цифрового типа исполнять поставленные на него задачи, при этом используя человеческое мышление. Это также может выполнять робот, управляемый компьютерной системой. Развитие программ, которые могут управлять процессами и учиться на прошлом опыте, происходит на основе искусственного интеллекта. Рассуждать, обобщать, учиться – все это его способности.

ИИ включает в себя машинное обучение, системы экспертного типа и виртуальные агенты. Можно ассоциировать искусственный интеллект с отображением нейронных связей в мозге человека. Определенного вида сигнал передается от одного нейрона к другому. После этого происходит их выведение. На основании этого получится генеративный, числовой, категориальный код.

Примеры мышления ИИ

Например, система сделала фото кошки. Она должна провести ее распознавание. Первый слой проводит идентификацию общих форм кошки. После этого вступает в действие второй слой. Он «узнает» отдельные детали: уши, лапы, хвост.

Третий элемент распознал мелкие детали: усы, глаза. После этого происходит анализ системой изображения. Она имеет способность ответить на вопрос: Кошка это или нет? Программисту не нужно задавать параметры. ИИ сам проходит тренировку, изучает различные изображения и выдает результат.

Описание искусственного нейрона

Нейрон искусственного вида – это математическая модель или функция. Он является частью сети. Нейроны этого типа получают входы и начинают их суммировать. После этого они выбирают действие: активация или производится выход. Это необходимый потенциал функции нейрона. Он совершает передачу вдоль аксона. Чаще всего любой из входов проходит анализирование отдельно. Сумма подается в нелинейную функцию. Это передаточный вид или активация.

Для примера рассмотрим нейронную сеть в человеческом мозге. Этот элемент состоит из многомиллиардных клеток, которые называются нейронами. Они соединяются синапсами. Если происходит активация синоптических входов, тогда нейроны переходят в возбужденное состояние. В этот момент происходят мыслительные и аналитические процессы. Искусственные нейроны способны копировать эту систему.

Чем полезен Питон?

Python – это один из универсальных языков программирования. Он является высокоуровневым. Содержание в нем простого в освоении синтаксиса, помогает легко его читать. При этом он не имеет компиляцию.

Питон обладает обширной библиотекой, осуществляет поддержку пакетов, модулей. Благодаря этому расширяются возможности, увеличивается модульность. Написать ИИ предоставляется возможность на основе этого языка программирования. Возможно подстроить его под машинное обучение и его алгоритмы. Это поможет провести приобретение навыков, опыта путем накапливания знаний.

Если создать условия для искусственного интеллекта, который способен учиться, он сможет улучшать свою систему без вмешательства программиста.

Машинное обучение и его типы

Машинный тип обучения позволяет набираться опыта без управления человеком. Это происходит следующим образом:

●      Компьютерная система накапливает данные, примеры, инструкции, информацию.

●      Она анализирует ввод, проводит сравнение.

●      Принимается решение.

●      Выводится результат на основании опыта.

Есть несколько типов алгоритмов машинного обучения (МО), которые позволяют учиться системе: контролируемые и неконтролируемые. Для первого типа уже известные правильные ответы и происходит просто ожидаемый итог. Во втором случае программа сама прилучает знания при анализе различных примеров.

Написание искусственного интеллекта

Не стоит утверждать, что любой создаваемый ИИ может самостоятельно проводить распознавание звуковых волн, изображения. Эти алгоритмы создаются в процессе создания, прививаются постепенно.

Аксиомы ИИ:

●      Всю информацию, данные, имеющиеся в мире, есть способ посчитать в соответствии с какими-то правилами, условиями.

●      Когда происходит расчет, его окончательный вывод будет основан на вводе данных.

●      Однозначные зависимости могут находиться статическим методом.

●      Применяются функции по преобразованию описаний в виде текстов в условия. Это позволит использовать найденные и утвержденные раньше знания.

●      Функции преобразуются в окончательное решение.

●      По правилу осуществления прогноза по произвольных данных, используются все существующие функции, условия.

Для того чтобы отделить понятие ИИ и машинного обучения, стоит рассмотреть следующие понятия. Искусственный интеллект – это поставленные задачи для преодоления задач, установленных человеком. Машинное обучение – это небольшая часть ИИ. В нем происходит создание алгоритма. Но его пишет не программист, а он пишется сам, на основании полученных раньше знаний.

Нейронные сети – это один из случаев и результатов машинного обучения. Кроме этого, есть разновидность глубоких связей.

Использование библиотеки Питон

Применение Пайтон поможет создать ИИ. Для этого есть несколько причин:

●      Несложный код. Тестирование с Python пройдет намного продуктивнее. Это позволит написать код быстро.

●      Применение библиотек. Уже имеются языки, которые приспосабливаются под потребности своего проекта. Использовать для машинного обучения – Pybrain, для научных вычислений – Numpy, Scipy.

●      Возможность использовать поддержку. Это открытый код, имеющий свою основу и функционал. Благодаря ему используются доступные ресурсы, позволяющие провести ускорение для того, чтобы сделать ИИ быстрее. Правильно применяется это на стадии разработки и завершения.

●      Платформенность. Есть возможность рассматривать Питон как отдельную платформу со своими возможностями. Если провести изменения в коде, можно сделать запуск ИИ на своей ОС.

Библиотеки Python для ИИ

Искусственный интеллект создается на AIMA, позволяющей реализовать алгоритмы, применяя логические функции программирования pyDatalog, протестированная SimpleAI, игровые возможности реализовываются при помощи EasyAI.

Начало создания ИИ

Стоит установить Питон на свое устройство. Если исходный код не активируется, тогда систему нужно обеспечить компилятором. Это поможет вручную скомпилировать исходный код. Далее потребуется активировать Python.

Начинать создание следует с введения алгоритма. Y = f(x). В этом значении х – это входные данные, а y – переменная выходного свойства. Полученный результат показывает полученную функцию.

Далее потребуется создать регрессию. Это один из этапов МО, является методом параметрического соединения. Благодаря нему ИИ сможет принимать решения, основываясь на предоставленных данных. При этом будет происходить взаимоотношение между переменными входа и выхода. Очень часто регрессия используется для прогнозов в сфере экономики.

Имеется несколько типов регрессора: простой линейный и многовариантный.

Для первого типа лучше всего использовать NumPy. Этот пакет есть в библиотеке Питон. Он позволяет учитывать массивы многомерного или одномерного вида. Он находится в режиме open-source. Потребуется произвести следующее:

●      Сделать импорт пакета, класса.

●      Заполнить нишу данными, которые нужно преобразовать.

●      Создается регрессивная модель, происходит приспособление ее к имеющимся данным.

●      Проверить эффективность совмещения.

●      Применить построенную модель для прогнозирования.

Искусственный интеллект при создании ботов

Есть два вида чат-ботов, которые работают на основе ИИ: саморазвивающиеся и функционирующие по правилам. Они могут отвечать на поставленные вопросы на основании шаблонов или искать ответ самостоятельно в различных источниках информации.

Начинать создание бота требуется с извлечения из библиотеки Python кода scikit и NLTK. Для этого потребуется установить и запустить язык программирования. Активировать пакеты. В данном коде имеется токенизатор. Если бот используется для различения речи, тогда эти возможности помогут удалить шум, выделить определенные слова.

Далее проводится создание ИИ в боте и его обучение. Для этого потребуется запустить чтение данных: f=open ('chatbot.txt','r’, errors = 'ignore').

Итоги

Курсы помогут любому программисту освоить создание искусственного интеллекта при помощи кода Python. Есть возможность взять бесплатные уроки. Применение программ позволит все действия проводить эффективно и в короткие сроки. Создание ИИ позволит обучить искусственные устройства, перенаправить их на логическое поведение, рациональное рассуждение.

Нашли ошибку на сайте?
Заполните форму обратной связи и напишите свой вопрос