Peranan nilai kecerdasan buatan dalam aplikasi Internet Perkara

Dalam dunia yang semakin digital, kecerdasan buatan digunakan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan prestasi keseluruhan.

Jika perniagaan berada dalam bidang teknologi IoT, adalah penting untuk memahami kepentingan dan faedah kecerdasan buatan. Artikel ini akan membincangkan semua aspek yang berkaitan dengan Kepintaran Buatan untuk mendapatkan pemahaman yang jelas tentang subjek tersebut.

Hari ini, bidang aplikasi IoT termasuk pengecaman visual, meramal peristiwa masa depan dan mengenal pasti objek.

Mungkin ada yang berfikir, "Apakah yang berbeza tentang aplikasi IoT?" Ia digunakan untuk pelbagai tujuan seperti automasi rumah, penjagaan kesihatan dan pembuatan. Mereka juga boleh digunakan di bandar pintar.

Algoritma kecerdasan buatan membenarkan sistem menilai, belajar dan bertindak secara bebas

Algoritma kecerdasan buatan membenarkan sistem menilai, belajar dan bertindak secara bebas. Ia juga boleh digunakan untuk mencipta otak atau pemikiran maya.

Teknologi ini direka dengan cara yang ia belajar daripada pengalaman dan mempunyai keupayaan semula jadi untuk mengajar dirinya perkara baharu. Ini bermakna jika anda mahu peranti atau sistem mempelajari kemahiran tertentu, anda perlu memasukkan beberapa data ke dalamnya sendiri atau orang lain (mis., pekerja).

Pembelajaran mesin ialah satu lagi cabang kecerdasan buatan

Pembelajaran mesin ialah satu lagi cabang kecerdasan buatan. Ia membolehkan program menganalisis set data yang besar dan membuat keputusan sendiri apabila diperlukan. Pembelajaran mesin boleh digunakan untuk pelbagai tujuan seperti klasifikasi imej, pengecaman pertuturan atau enjin pengesyoran.

Pembelajaran mesin menggunakan data untuk mempelajari corak untuk mengautomasikan proses yang memerlukan campur tangan manusia. Sebagai contoh, ia boleh digunakan oleh kenderaan autonomi (AV) untuk mengenali tanda lalu lintas dan keadaan jalan pada waktu malam untuk mengetahui kelajuan memandu di jalan tertentu berdasarkan persekitarannya, dan bukannya bergantung semata-mata pada input daripada pereka bentuk atau orang lain yang biasa dengannya. arahan jalan raya.

Pembelajaran mendalam ialah contoh terbaik pembelajaran mesin

Pembelajaran mendalam ialah sejenis pembelajaran mesin yang menggunakan rangkaian saraf tiruan untuk melaksanakan tugas pengecaman dan pengelasan corak. Ia bergantung pada rangkaian saraf berbilang lapisan, masing-masing dengan berbilang neuron, dan belajar daripada pengalaman lalu.

Otak manusia ialah contoh sistem pembelajaran yang mendalam kerana ia boleh melihat dan memproses maklumat dalam pelbagai cara. Keupayaan ini membolehkan kita memahami bahasa, mengenali wajah, membaca buku, dan membuat keputusan berdasarkan pengalaman atau pengetahuan yang kita perolehi daripada situasi sebelumnya.

Kecerdasan buatan memerlukan banyak data

Teknologi kecerdasan buatan memerlukan banyak data dan pengeluar boleh menggunakan data yang dikumpul oleh peranti IoT. Lebih banyak data digunakan untuk melatih model AI, lebih baik prestasinya. Contohnya, jika anda mempunyai peranti IoT yang memantau suhu di rumah anda dan menghantar makluman kepada anda apabila peranti itu mengesan perubahan di luar parameter biasa (seperti penurunan 2 darjah), maka anda mungkin boleh memanfaatkan maklumat tersebut dan Lain-lain. faktor, seperti corak cuaca atau corak sejarah, melatih model ramalan untuk membolehkan peranti anda meramalkan sama ada sentap sejuk lain akan berlaku tidak lama lagi.

Analisis jenis ini boleh membantu mengurangkan kos yang berkaitan dengan penyelenggaraan peralatan, seperti sistem pemanasan atau penghawa dingin, kerana sistem ini direka khusus untuk suhu panas/sejuk berdasarkan lokasinya, walau bagaimanapun, jika sepanjang hayatnya; Tanpa pemantauan berkala ke atasnya, mereka boleh menjadi kurang cekap dari semasa ke semasa kerana haus dan lusuh yang disebabkan oleh berbasikal antara kitaran pemanasan/penyejukan (terutamanya pada musim sejuk).

IoT dan kecerdasan buatan boleh digunakan untuk memberi arahan kepada mesin di rumah atau tempat kerja tanpa perlu bercakap atau menaip.

Seperti yang anda boleh lihat daripada contoh di atas, AI dan IoT adalah lebih daripada dua teknologi yang bekerjasama. Mereka sebenarnya saling melengkapi di beberapa kawasan, membolehkan orang ramai memberi arahan kepada mesin di rumah atau di tempat kerja tanpa perlu bercakap atau menaip.

Selain itu, mereka mempunyai faedah lain:

Menggunakan AI dalam aplikasi IoT membolehkan kami mencipta sistem yang boleh belajar daripada persekitaran mereka dan menyesuaikan diri dengan sewajarnya ini menjadikan mereka lebih cekap daripada Lebih cekap adalah tradisional pendekatan, yang menumpukan pada peraturan yang dipratentukan (cth., "Jika syarat ini dipenuhi, maka lakukan ini" Sebagai contoh, kereta pandu sendiri mungkin dapat mengenali corak lalu lintas dengan lebih baik daripada pemandu manusia kerana ia Semua jenis data tentang keadaan jalan tersedia, termasuk ramalan cuaca, jadi jika hujan lebat diramalkan untuk hari ini, kereta akan tahu bukan sahaja berapa lama masa yang tinggal sebelum matahari terbenam, tetapi juga ketika memandu di sekitar bandar selepas gelap mencari tempat letak kereta cukup cahaya?

Kecerdasan buatan ialah satu cabang sains komputer yang mengkaji reka bentuk dan pembangunan agen pintar adalah perisian yang dapat merasakan persekitaran dan mengambil tindakan untuk memaksimumkan Peluang kejayaan untuk matlamat tertentu . Ia telah digunakan dalam kejuruteraan, falsafah, undang-undang, biologi dan ekonomi selama lebih 50 tahun

Sistem kecerdasan buatan (AI) pertama dicipta pada tahun 1956 oleh John McCarthy , beliau membangunkan ujian pembelajaran mesin dipanggil "The Checkers Game" di mana ia bermain menentang dirinya sendiri sehingga ia boleh mengalahkan lawannya dengan cara yang adil hanya menggunakan peraturan logik; ini dilakukan dengan dua komputer yang disambungkan bersama oleh talian telefon - Sistem kemudiannya menggunakan perkakasan khusus tetapi masih terhad oleh kelajuan reka bentuk asal mereka (mereka hanya boleh mengendalikan satu keadaan permainan pada satu masa Akhirnya, dalam dunia yang semakin digital, kecerdasan buatan telah Digunakan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan prestasi keseluruhan

Jika perniagaan berada dalam bidang teknologi IoT, adalah penting untuk memahami kepentingan dan faedah kecerdasan buatan. Artikel ini akan membincangkan semua aspek yang berkaitan dengan Kepintaran Buatan untuk mendapatkan pemahaman yang jelas tentang subjek tersebut.

Hari ini, bidang aplikasi IoT termasuk pengecaman visual, meramal peristiwa masa depan dan mengenal pasti objek.

Mungkin ada yang berfikir, "Apakah yang berbeza tentang aplikasi IoT?" Ia digunakan untuk pelbagai tujuan seperti automasi rumah, penjagaan kesihatan dan pembuatan. Mereka juga boleh digunakan di bandar pintar.

Algoritma kecerdasan buatan membenarkan sistem menilai, belajar dan bertindak secara bebas

Algoritma kecerdasan buatan membenarkan sistem menilai, belajar dan bertindak secara bebas. Ia juga boleh digunakan untuk mencipta otak atau pemikiran maya.

Teknologi ini direka dengan cara yang ia belajar daripada pengalaman dan mempunyai keupayaan semula jadi untuk mengajar dirinya perkara baharu. Ini bermakna jika anda mahu peranti atau sistem mempelajari kemahiran tertentu, anda perlu memasukkan beberapa data ke dalamnya sendiri atau orang lain (mis., pekerja).

Pembelajaran mesin ialah satu lagi cabang kecerdasan buatan

Pembelajaran mesin ialah satu lagi cabang kecerdasan buatan. Ia membolehkan program menganalisis set data yang besar dan membuat keputusan sendiri apabila diperlukan. Pembelajaran mesin boleh digunakan untuk pelbagai tujuan seperti klasifikasi imej, pengecaman pertuturan atau enjin pengesyoran.

Pembelajaran mesin menggunakan data untuk mempelajari corak untuk mengautomasikan proses yang memerlukan campur tangan manusia. Sebagai contoh, ia boleh digunakan oleh kenderaan autonomi (AV) untuk mengenali tanda lalu lintas dan keadaan jalan pada waktu malam untuk mengetahui kelajuan memandu di jalan tertentu berdasarkan persekitarannya, dan bukannya bergantung semata-mata pada input daripada pereka bentuk atau orang lain yang biasa dengannya. arahan jalan raya.

Pembelajaran mendalam ialah contoh terbaik pembelajaran mesin

Pembelajaran mendalam ialah sejenis pembelajaran mesin yang menggunakan rangkaian saraf tiruan untuk melaksanakan tugas pengecaman dan pengelasan corak. Ia bergantung pada rangkaian saraf berbilang lapisan, masing-masing dengan berbilang neuron, dan belajar daripada pengalaman lalu.

Otak manusia ialah contoh sistem pembelajaran yang mendalam kerana ia boleh melihat dan memproses maklumat dalam pelbagai cara. Keupayaan ini membolehkan kita memahami bahasa, mengenali wajah, membaca buku, dan membuat keputusan berdasarkan pengalaman atau pengetahuan yang kita perolehi daripada situasi sebelumnya.

Kecerdasan buatan memerlukan banyak data

Teknologi kecerdasan buatan memerlukan banyak data dan pengeluar boleh menggunakan data yang dikumpul oleh peranti IoT. Lebih banyak data digunakan untuk melatih model AI, lebih baik prestasinya. Contohnya, jika anda mempunyai peranti IoT yang memantau suhu di rumah anda dan menghantar makluman kepada anda apabila peranti itu mengesan perubahan di luar parameter biasa (seperti penurunan 2 darjah), maka anda mungkin boleh memanfaatkan maklumat tersebut dan Lain-lain. faktor, seperti corak cuaca atau corak sejarah, melatih model ramalan untuk membolehkan peranti anda meramalkan sama ada sentap sejuk lain akan berlaku tidak lama lagi.

Analisis jenis ini boleh membantu mengurangkan kos yang berkaitan dengan penyelenggaraan peralatan, seperti sistem pemanasan atau penghawa dingin, kerana sistem ini direka khusus untuk suhu panas/sejuk berdasarkan lokasinya, walau bagaimanapun, jika sepanjang hayatnya; Tanpa pemantauan berkala ke atasnya, mereka boleh menjadi kurang cekap dari semasa ke semasa kerana haus dan lusuh yang disebabkan oleh berbasikal antara kitaran pemanasan/penyejukan (terutamanya pada musim sejuk).

IoT dan kecerdasan buatan boleh digunakan untuk memberi arahan kepada mesin di rumah atau tempat kerja tanpa perlu bercakap atau menaip.

Seperti yang anda boleh lihat daripada contoh di atas, AI dan IoT adalah lebih daripada dua teknologi yang bekerjasama. Mereka sebenarnya saling melengkapi di beberapa kawasan, membolehkan orang ramai memberi arahan kepada mesin di rumah atau di tempat kerja tanpa perlu bercakap atau menaip.

Selain itu, mereka mempunyai faedah lain:

Menggunakan AI dalam aplikasi IoT membolehkan kami mencipta sistem yang boleh belajar daripada persekitaran mereka dan menyesuaikan diri dengan sewajarnya ini menjadikan mereka lebih cekap daripada Lebih cekap adalah tradisional pendekatan, yang menumpukan pada peraturan yang dipratentukan (cth., "Jika syarat ini dipenuhi, maka lakukan ini" Sebagai contoh, kereta pandu sendiri mungkin dapat mengenali corak lalu lintas dengan lebih baik daripada pemandu manusia kerana ia Semua jenis data tentang keadaan jalan tersedia, termasuk ramalan cuaca, jadi jika hujan lebat diramalkan untuk hari ini, kereta akan tahu bukan sahaja berapa lama masa yang tinggal sebelum matahari terbenam, tetapi juga ketika memandu di sekitar bandar selepas gelap mencari tempat letak kereta cukup cahaya?

Kecerdasan buatan ialah satu cabang sains komputer yang mengkaji reka bentuk dan pembangunan agen pintar adalah perisian yang dapat merasakan persekitaran dan mengambil tindakan untuk memaksimumkan Peluang kejayaan untuk matlamat tertentu . Ia telah digunakan dalam kejuruteraan, falsafah, undang-undang, biologi dan ekonomi selama lebih 50 tahun

Sistem kecerdasan buatan (AI) pertama dicipta pada tahun 1956 oleh John McCarthy , beliau membangunkan ujian pembelajaran mesin dipanggil "Permainan Checkers" di mana ia bermain menentang dirinya sendiri sehingga ia boleh mengalahkan lawannya dengan cara yang adil hanya menggunakan peraturan logik; ini dilakukan dengan dua komputer yang disambungkan bersama melalui talian telefon - Sistem kemudiannya menggunakan perkakasan khusus, tetapi masih terhad dengan kelajuan reka bentuk asal mereka (mereka hanya boleh mengendalikan satu keadaan permainan pada satu masa, kecerdasan buatan adalah salah satu teknologi yang paling menjanjikan yang akan memainkan peranan penting dalam menjadikan IoT berfungsi dengan lebih bijak menyelesaikan masalah yang berkaitan dengan pengumpulan data, analisis dan membuat keputusan?

Atas ialah kandungan terperinci Peranan nilai kecerdasan buatan dalam aplikasi Internet Perkara. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!