Sprendimų priėmimo su dirbtiniu intelektu

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

Koks yra tiesioginio sklidimo proceso tikslas neuroninių tinklų mokyme?

Įvesties duomenų perdavimas per tinklo sluoksnius (correct)

Paklaidos sumažinimas atnaujinant svorius

Klaidų skaičiavimas prognozių palyginimui su faktiniais rezultatais

Hiper-parametrų derinimas našumo gerinimui

Kokios yra pagrindinės geriamosios iteracinio proceso dalys?

Klaidų skaičiavimas ir parametrų atnaujinimas (correct)

Grįžtamasis ryšys apie realaus pasaulio programas

Hiper-parametrų derinimas

Prognozių palyginimas su numatomais rezultatais

Koks procesas yra naudojamas siekiant sumažinti klaidas modelio mokyme?

Adaptyvus modelių kūrimas

Hiper-parametrų sąrašas

Atgalinis sklidimas (correct)

Priekinis sklidimas

Koks procesas apibūdina atgalinį sklidimą neuroniniuose tinkluose?

Prognozių palyginimas su faktiniais rezultatais Signup and view all the answers

Kas yra svarbiausias adaptivios DI sistemų kūrimo aspektas?

Iteracinis modelio parametrų koregavimas Signup and view all the answers

Koks yra pirmasis žingsnis sprendimų priėmimo procese su dirbtiniu intelektu?

Duomenų rinkimas Signup and view all the answers

Kokią funkciją atlieka dirbtiniu intelektu grįsti sprendimų priėmimo modeliai?

Priimami sprendimai remiantis algoritmais Signup and view all the answers

Kuriame etape yra atliekamas triukšmo pašalinimas?

Duomenų apdorojimas Signup and view all the answers

Koks veiksmas seka po modelio mokymo?

Modelio vertinimas Signup and view all the answers

Kuri iš šių strategijų yra neatskiriama dirbtiniu intelektu grįsto sprendimų priėmimo proceso dalis?

Tiesioginis perėjimas prie modelio kūrimo Signup and view all the answers

Koks yra pagrindinis dirbtiniu intelektu grįstų modelių tikslas?

Analizuoti ir optimizuoti veiksmus Signup and view all the answers

Kuri iš šių metodikų gali būti panaudota modelių mokyme?

Sprendimų medžiai Signup and view all the answers

Koks yra svarbiausias aspektas, kad būtų galima naudoti duomenis vadovaujantis modelių mokymu?

Normalizavimas Signup and view all the answers

Kurios iš šių funkcijų yra pagrindinės dirbtinio intelekto naudojimo sritys?

Duomenų analizė ir sprendimų parama Signup and view all the answers

Koks yra analitinių sprendimų priėmimo modelių tikslas?

Išreikšti taisykles per hierarchinę struktūrą Signup and view all the answers

Kuo skiriasi rekomendaciniai sprendimų priėmimo modeliai nuo optimizacinių modelių?

Optimizaciniai modeliai ieško geriausių sprendimų Signup and view all the answers

Kuri iš šių funkcijų nebuvo paminėta kaip dirbtinio intelekto taikymo sritis?

Žinių perdavimas Signup and view all the answers

Kuri iš šių teiginių apie dirbtinį intelektą yra teisinga?

Dirbtinis intelektas gali padėti efektyviai analizuoti duomenis Signup and view all the answers

Kuri iš šių užduočių labiausiai dera su žmonių vaidmeniu dirbtinio intelekto kontekste?

Tikslų ir strategijos nustatymas Signup and view all the answers

Kokie modeliai remiasi pasirinkimais ir sąlygomis, kad išreikštų sprendimus?

Analitiniai sprendimų priėmimo modeliai Signup and view all the answers

Kuris dirbtinio intelekto aspektas yra susijęs su greita informacijos paieška ir analize?

Problemos sprendimo modeliavimas Signup and view all the answers

Study Notes

Sprendimų priėmimo aspektai

Svarbūs aspektai, priimant sprendimus: duomenų rinkimas ir analizė, tikslų ir strategijų nustatymas, galimybių ir rizikos vertinimas, kūrybiškumas ir inovacijos, dalyvavimas ir bendradarbiavimas, alternatyvų svarstymas, laiko valdymas, kritinis mąstymas ir vertinimas, komunikacija, pritaikymas ir lankstumas.

Dirbtinio intelekto pagrindu priimami sprendimai

Dirbtinio intelekto pagrindu priimami sprendimų modeliai naudoja algoritmus, panaudojant turimus duomenis.
Šie modeliai analizuoja, optimizuoja arba rekomenduoja veiksmus, pagal nustatytus kriterijus.
Pavyzdžiai: sprendimų medžiai, statistiniai modeliai, mašininio mokymosi modeliai.

Sprendimų priėmimo procesas su DI

Duomenų rinkimas: skaičiai, faktai, tekstas ir kt. Tai sprendimų pagrindas.
Duomenų apdorojimas: pašalinami triukšmai ir netikslumai, normalizuojamas formatas.
Modelio atranka: parenkamas tinkamiausias modelis reikalavimams.
Modelio mokymas: modelis mokomasi naudodamas ankstesnius duomenis.
Sprendimų priėmimas: atliekamas sudėtingumas, iteracija, tiesioginis perėjimas.

Modelio mokymo žingsniai

Duomenų rinkimas.
Duomenų apdorojimas.
Modelio kūrimas.
Modelio mokymas.
Vertinimas ir pakartotinis mokymas.
Sprendimų priėmimas.

Papildomi žingsniai po modelio mokymo

Modelio vertinimas, derinimas, perkvalifikavimas.
Nuolatinis tobulinimas: grįžtamasis ryšys, iteracinis procesas.

Ciklas iš sprendimų priėmimo į modelio kūrimą

Kartotinis pobūdis: grįžtamasis ryšys, atsižvelgiant į realaus pasaulio programas.
Svarbu: užtikrinamas modelio efektyvumas ir aktualumas, atspindi DI kūrimo dinamiką.

Parametrų derinimas vs. sklidimas

Sklidimas ar parametrų derinimas: hiperparametrų koregavimas našumui gerinti.
Tiesioginis sklidimas: įvesties duomenų perdavimas per sluoksnius, transformacijos ir prognozės, klaidų apskaičiavimas.
Atgalinis sklidimas: mokymosi mechanizmas, iteraciniu būdu koreguoja parametrus, mažina klaidas.

Tiesioginio ir atgalinio sklidimo procesas

Neuroninių tinklų mokymas: ryšys tarp sklidimo į priekį ir atgal.
Mokymosi ciklas: numatymas, klaidų skaičiavimas, parametrų atnaujinimas.
Svarbu: adaptacijai, DI sistemų pagrindims.

Žmogaus ir DI sėkmės sritys

Geriau sekasi žmogui: intuityvūs, sunkūs, taktiniai, strateginiai, grupiniai, individualūs sprendimai.
DI nauda didžiausia: rutininiai, programuoti, skubūs sprendimai.

DI sprendimų priėmimo modeliai ir medžiai

Analitiniai modeliai/medžiai: hierarchinė struktūra, pagrįsta keliais pasirinkimais, remiasi sąlygomis.
Rekomendaciniai modeliai/medžiai: panašūs į sprendimų medžius, rekomendacijos pagrįstos turimais duomenimis ir taisyklėmis.
Optimizaciniai modeliai/medžiai: ieško geriausių sprendimų pagal nustatytus kriterijus, skirtingu veiksmų deriniu.

Studying That Suits You

Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

Description

Šis testas apžvelgia sprendimų priėmimo aspektus, ypač tuos, kurie susiję su dirbtiniu intelektu. Jame nagrinėjami duomenų rinkimas ir analizė, sprendimų modeliai bei jų taikymas. Pasitikrinkite savo žinias apie efektyvius sprendimų priėmimo procesus naudojant DI.