Ihe ndabere nke netwọk akwara akwara
Ọgụgụ isi (AI) juru ebe niile na ndụ anyị kwa ụbọchị, site na nnabata olu na ekwentị anyị ruo na ntinye ngwaahịa na saịtị ịzụ ahịa n'ịntanetị. Ma olee otú usoro ndị a nwere ike isi "mụta" na "chee echiche" nke ọma? Azịza ya dabere na netwọkụ akwara arụrụ arụ, yana karịa, na mmụta miri emi.
Usoro “Malite na mmụta miri emi” na OpenClassroom na-emikpu gị n'ụwa na-adọrọ adọrọ nke netwọkụ akwara.. Ị ga-achọpụta neuron nkịtị, isi nkuku nke netwọk ndị a, yana otu esi eme ya site na arụ ọrụ nke neurons ndu nke ụbụrụ anyị. Neuron ndị a, mgbe ejikọtara na netwọkụ, nwere ike hazie ma kọwapụta data dị mgbagwoju anya, ma onyonyo, ụda ma ọ bụ ederede.
Mana nke ahụ bụ naanị ọnụ ọnụ ice. Ị ga-enyochakwa ka esi ahazi netwọk ndị a n'ígwé, na-enye ohere ka nyocha nke data ahụ dịkwuo omimi na mgbagwoju anya. A ga-ekpughere ihe owuwu dịka autoencoders na netwọk miri emi nwere akwa convolutional, na-egosi gị ike na mgbanwe nke mmụta miri emi.
Mmụta miri emi: Mgbanwe na ọgụgụ isi Artificial
Mmụta miri emi, ma ọ bụ mmụta miri emi, abụghị naanị usoro teknụzụ. Nke a bụ nnukwu ọganihu nke tụgharịrị n'ọhịa nke ọgụgụ isi mmadụ ihu. Mana gịnị na-eme ka mmụta miri emi bụrụ ihe pụrụ iche ma dị iche na usoro AI ndị ọzọ?
Nke mbụ, mmụta miri emi nwere ike ịhazi oke data anaghị ahazi. N'ụwa ebe ọ bụla ọpịpị, ihe ọ bụla na-amasị ya na òkè ọ bụla na-emepụta data, ikike a bara uru. Netwọk akwara dị omimi, nwere ọtụtụ ọkwa ha, nwere ike ịchọpụta ụkpụrụ na nhazi n'ime nnukwu dataset ndị a ebe usoro ọdịnala na-ada.
Nke abụọ, mmụta miri emi bụ mmụta nke onwe. Kama ịchọ mmemme doro anya, ọ na-eji data iji zụọ ma melite. Nke a pụtara na ka ọ na-ekpughekwu data ya, ka arụmọrụ ya ka mma. Njirimara a na-eme ka ọ dị irè karịsịa maka ọrụ dịka njirimara onyonyo ma ọ bụ ntụgharị igwe.
Na mgbakwunye, mmụta miri emi bụ ntọala nke ọtụtụ ihe ọhụrụ teknụzụ. Site na ndị enyemaka olu nwere ọgụgụ isi ruo ụgbọ ala na-anya onwe ya, ọ bụ injin na-akwado ọganihu ndị a.
Site n'ịchọgharị mmụta miri emi, mmadụ na-achọpụta ọ bụghị naanị teknụzụ, kamakwa ụzọ ọhụrụ nke ịhụ na ịghọta ụwa. Ọ na-enye echiche pụrụ iche banyere ka igwe nwere ike isi mụta, gbanwee, na mechaa soro ụmụ mmadụ rụkọọ ọrụ iji dozie nsogbu ndị siri ike.
Ngwa bara uru na Ọdịnihu nke mmụta miri emi
Ọmụmụ miri emi ejedebeghị na tiori ma ọ bụ ụlọ nyocha nyocha. Ọ gbanyere mkpọrọgwụ na ndụ anyị kwa ụbọchị, na-enye ụzọ ọhụrụ maka ihe ịma aka ndị anyị chere na ha agaghị emeri afọ ole na ole gara aga.
Were ahụ ike dị ka ihe atụ. A na-eji netwọk akwara dị omimi chọpụta ọrịa na onyonyo ahụike na mgbe ụfọdụ nke ọma karịa ndị dọkịta. Ha nwere ike ịchọpụta etuto, ọrịa obi, ma ọ bụ ọnọdụ ndị ọzọ site na nyocha X-ray, MRI, ma ọ bụ nyocha.
N'ihe gbasara nka, a na-eji Deep Learning mepụta ọrụ ọhụrụ ma ọ bụ iji weghachi ndị ochie. Algorithms nwere ike iwepụta egwu, ese foto ma ọ bụ dee abụ, na-akpali oke n'etiti igwe na imepụta mmadụ.
Ụlọ ọrụ mmepụta ihe abụghị ihe ọzọ. Ahịrị mmepụta na-eji mmụta miri emi wee bulie usoro, chọpụta ntụpọ ma ọ bụ buo amụma ọdịda akụrụngwa. Nke a na njikarịcha na-eduga na arụmọrụ ka mma, ọnụ ala dị ala na mma ngwaahịa.
Ma nke a bụ nanị mmalite. Ọdịnihu nke mmụta miri emi jupụtara na nkwa. Ka algọridim na-etolite ma na-agbakọ ike na-abawanye, ngwa ga-eme n'ọdịnihu nwere ike ịbụ mgbanwe karịa. Ma ọ bụ ịghọta ihe omimi nke eluigwe na ala, ịlụ ọgụ maka mgbanwe ihu igwe, ma ọ bụ ịmepụta obodo mara mma, mmụta miri emi ga-abụ isi n'ime ọganihu ndị a, na-akpụzi ọdịnihu ka mma maka mmadụ niile.
