Як штучний інтелект вчиться правильно робити - EOS en Suisse

Якщо програмувати правильно, штучний інтелект може позбавити людей від великої роботи. Однак бувають і випадки. Кожного разу, коли ви тренуєтесь з неправильними даними. Але як ШІ навчається робити правильно?

  • Якщо ви тренуєте алгоритм самонавчання з неправильними даними, ви ризикуєте зламатися.
  • "Тільки чисті дані заважають машинам приймати неправильні рішення."
  • Вимірний успіх у EOS: на одинадцять відсотків більші вхідні платежі завдяки використанню ШІ.

Що може трапитись, якщо ви навчите алгоритм самонавчання з неправильними даними, показала програма для фільтрування фотографій Faceapp з фільтром «гарячість», своєрідним фільтром привабливості. Два роки тому темношкірий зображений несподівано перетворився на білих людей. Причина зміни шкіри: Штучний інтелект (ШІ) пройшов навчання лише з набором даних кавказьких світлошкірих облич. Якби під час навчання були враховані всі етнічні групи, зриву не відбулося б.

Недолік через погані дані.

Андреас Дікс з команди Data Science з EOS у Німеччині - це той, хто знає, як правильно тренувати системи ШІ. Фахівець з обробки даних готує машини для процесів, які повторюються і забирають багато часу. "Тільки чисті дані заважають машинам приймати неправильні рішення."

"Ми повинні точно знати, де зв’язки, щоб штучний інтелект працював належним чином на основі нашого навчання", - Андреас Дікс

Одним із способів уникнути цих збоїв є належний пошук даних. Це означає, що ви підходите до набору даних без гіпотез. Такий нейтральний, без непідтвердженого прийняття. Потім фахівець намагається з’ясувати, яка корисна інформація є у наборі даних. Чи є в ньому змінні, які взагалі не мають змін? Або в ньому є змінні, у яких занадто багато відсутніх значень? Ці дані слід виключити, оскільки вони можуть мати помилковий вплив. "Ми повинні точно знати, де зв’язки, щоб штучний інтелект працював належним чином на основі нашого навчання", - говорить Дікс.

Інтелектуальне програмування.

Алгоритмам машинного навчання потрібні чисті дані, щоб розпізнавати структури та робити висновки. «Правила та умови, встановлені алгоритмом під час навчання, не повинні бути надто конкретними, оскільки тоді вони не мають жодної цінності, щоб насправді щось передбачити. Тоді говорять про переобладнання. Краще було б зробити узагальнення, тобто знайти менш конкретні структури, і тим самим досягти хорошої точності, зокрема, на основі нещодавно отриманих даних ". Цього можна досягти, наприклад, за рахунок оптимізації гіперпараметрів алгоритму та використання більшої кількості навчальних даних.

Повністю автоматичні претензії.

Що стосується роботи зі стягнення боргу в EOS, це означає, що, наприклад, AI прогнозує найкращі наступні види діяльності. Зокрема, дані, доступні в системі до цього моменту щодо претензії та платників, які не відповідають вимогам, збираються, агрегуються та обробляються. Тільки тоді всі моделі запитуються з цими даними, щоб передбачити, наскільки успішною буде кожна діяльність зі збору для цієї претензії на даний момент часу. Або точніше сказати: скільки вхідних платежів може очікувати EOS. Зрештою, діяльність, яка отримала найкращий рейтинг після застосування всіх критеріїв, здійснюється системою стягнення боргу.

Вимірний успіх.
Насправді завдяки звіту про штучний інтелект у EOS вже можна повідомити про значні успіхи. «У EOS у Німеччині ми ефективно використовуємо систему штучного інтелекту D3, керовану даними, продуктивно. Ми використовуємо його для контролю процесу збору та отримання приблизно на десять відсотків більше вхідних платежів, ніж раніше. Як результат, ми досягаємо приблизно на п’ять відсотків більшого прибутку після витрат на діяльність порівняно з попереднім методом обробки дебіторської заборгованості », - говорить Дікс.

інтелект

Готові, стабільно, вперед: фахівець з даних Андреас Дікс точно знає, які дані для штучного інтелекту потрібні для навчання

Людський інтелект має першорядне значення.

На запитання, чи можуть люди в якийсь момент стати зайвими в процесах, оскільки навчальні програми стають незалежними, спеціаліст з обробки даних на мить зупиняється. Зрештою, я думаю, що системи зі штучним інтелектом завжди є корисним доповненням для людей. Однак, перш за все, це людина, яка контролює і приймає важливі рішення ». Зрештою, врешті-решт це повинна бути людина, яка годує машину правильними даними.

Додаткова інформація? Будь ласка, зв'яжіться з нами!

Фотографії: Ахім Мультхаупт

Doit горить.

вчиться

Pourquoi la zone euro tarde-t-elle à usonners le paiement mobile ?

штучний

Як блокчейн може - і не може - допомогти дізнатися вашого клієнта.

вчиться

Avec la DSP2, l'Union européenne revolutionne le paiement en ligne

Заголовок

Параметри файлу cookie

Можливе використання файлів cookie на веб-сайті веб-сайту для подальшого відвідування. Деякі файли cookie, необхідні для отримання додаткових послуг на веб-сайті, автоматичне використання ексклюзивів на плавцях анонімних статистичних даних, автоматичне визначення відповідних веб-сайтів та інших веб-сайтів, які пропонуються, або пропозиція від персонального вибору. центри d'intérêt. Vous pouvez décider vous-même d’autoriser ou non l’utilisation des cookies cookies, de convivialité et marketing. Ви можете змінити свій модифікатор або вимкнути вашу згоду на момент натискання на "Модифікатор параметрів файлів cookie" на веб-сторінці. Наливай плюс інформацію, консультант Вейлеса Нотре Політика конфіденційності.

  • Необхідні
  • Fonctionnels
  • Статистика
  • маркетинг

Необхідні

Nous utilisons des cookies nécessaires. Ці файли cookie не є необхідними в Інтернеті на веб-сайті Bon Fonction-nement du. Зокрема, якщо мова йде про постійний діючий засіб фінансової зв’язку на сайті. Без печива, певних партій на веб-сайті, не на певному рівні. Надайте додаткові відомості про кукі-файли, які ви використовуєте, клацніть ici.

Fonctionnels

Nous utilisons des cookies cookies. Файли cookie, які відповідають певному веб-сайту, адаптуються до концепції веб-сайту, що відповідає вимогам користувачів та оптимізатору продовження внутрішнього сайту. Налийте целу, нову колекцію анонімних анонімних аналітичних плавників. Це файли cookie, що відповідають, наприклад, службі передачі інформації та аналітиці компонентів користувачів сайту, ainsi que d’adapter et d’améliorer notre contenu et l’expérience utilisateur. Надайте додаткові відомості про файли cookie, які ви використовуєте, клацніть ici.

Статистика

Nous utilisons des cookies de convivialité. Файли cookie, які відповідають вашому веб-сайту та полегшують вашу навігацію. Si vous consultez à nouveau notre site pour faire appel à nos services, il reconnaîtra automatiquement que vous nous avez déjà rendu visite. The saisies et paramétrages que vous avez précédemment effectués seront automatiquement reconnus et vous n’aurez pas besoin de les saisir une nouvelle fois. Наприклад, vous ne devrez pas saisir à chaque fois vos données utilisateur: celles déjà saisies precédemment vous seront accessibles lors votre prochaine visite.
Надайте додаткові відомості про кукі-файли, які ви використовуєте, клацніть ici.

маркетинг

Nous використовує маркетинг печива. Це печиво, яке відповідає заявнику, lors de votre visite, un contenu personnalisé et pertinent en fonction de vos centres d’intérêt.
Надайте додаткові відомості про кукі-файли, які ви використовуєте, клацніть ici.