أسئلة وأجوبة اصطناعية أسئلة وأجوبة 1 أسئلة

مقدمة في نظرية التعلم الآلي وتطبيقاتها برنامج تعليمي مرئي مع أمثلة

منذ أن أدركنا كيف تؤثر الذكاء الاصطناعي بشكل إيجابي على السوق، فإن كل أعمال كبيرة تقريبا على مراقبة محترفيين منظمة العفو الدولية لمساعدتهم على جعل رؤيتهم حقيقة واقعة. في هذه الأسئلة مقابلة المخابرات الاصطناعية مدونة، جمعت الأسئلة الأكثر شيوعا من قبل المقابلات. يتم جمع هذه الأسئلة بعد التشاور مع خبراء تدريب شهادات الذكاء الاصطناعي. / ص>يمكنك أيضا التعليق أدناه إذا كان لديك أي أسئلة في عقلك، والتي قد تواجهها في مقابلة ذكاءك الاصطناعي. / ص>

في هذه المدونة حول أسئلة مقابلة الذكاء الاصطناعي، سأناقش أفضل الأسئلة ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي التي طرحت في مقابلاتك. لذلك، بالنسبة لفهمك الأفضل، قمت بتقسيم هذه المدونة إلى الأقسام الثلاثة التالية:

الذكاء الاصطناعي أسئلة مقابلة المستوى الأساسي

محرك بحث Google واحد من تطبيقات AI الأكثر شعبية هو محرك بحث Google. إذا قمت بفتح متصفح Chrome الخاص بك وابدأ في كتابة شيء ما، تقدم Google على الفور توصيات لك للاختيار من بينها. المنطق وراء محرك البحث هو الذكاء الاصطناعي. / ص>

يستخدم AI التحليلات التنبؤية، NLP وآلة تعلم التوصية بالبحث ذي الصلة لك. تستند هذه التوصيات إلى البيانات التي تجمعها Google، مثل سجل البحث، والموقع، والعمر، وما إلى ذلك، وبالتالي، تستخدم Google AI، للتنبؤ بما قد تبحث عنه. / ص> ::

س ما هي أنواع مختلفة من منظمة العفو الدولية؟

الذكاء الاصطناعي هو تقنية تتيح الآلات أن تحاكي السلوك البشري. في حين أن التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي. إنه علم الحصول على أجهزة الكمبيوتر للعمل من خلال إطعامهم البيانات والسماح لهم بتعلم بعض الحيل بمفردهم، دون مبرمجة صراحة للقيام بذلك. / ص> ::

س ما هي أنواع مختلفة من التعلم الآلي؟

تعلم الجهاز (ML) من تلقاء نفسه، مع اعتراف متزايد أن ML يمكن أن تلعب دورا رئيسيا في مجموعة واسعة من التطبيقات الهامة، مثل تعدين البيانات ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصورة و النظم الخبيرة. يوفر ML حلولا محتملة في كل هذه المجالات وأكثر من ذلك، وتم تحديد عمود حضارتنا المستقبلية. / ص>

تمتع إمدادات مصممي ML بالاحتفاظ حتى الآن لهذا الطلب. سبب كبير لهذا هو أن ML هو مجرد صعبة عادية. يقدم برنامج تعليمي لتعليم الجهاز هذا أساسيات نظرية ML، ووضع السمات والمفاهيم المشتركة، مما يجعل من السهل اتباع المنطق والحصول على مريح مع أساسيات تعلم الآلات. / ص>

ما هو تعلم الآلة؟

إذن ما هو بالضبط "تعلم الجهاز" على أي حال؟ ML هو في الواقع الكثير من الأشياء. الحقل شاسع للغاية ويتوسع بسرعة، حيث يتم تقسيمه باستمرار وشبه الغثيان الذي تم تقسيمه باستمرار في مختلف التخصصات الفرعية المختلفة وأنواع التعلم الآلي. / ص> يعطي أجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تكون مبرمجة صراحة. "

وأكثر من ذلك، في عام 1997، أعطى توم ميتشل تعريفا "مشكل جيد" أثبت أنه أكثر فائدة لأنواع الهندسة: "يقال إن برنامج كمبيوتر يتعلم من تجربة ه فيما يتعلق ببعض المهمة وبعض الإجراءات الأداء P، إذا كان أدائها على T، كما تقاس P، يحسن مع خبرة E. "

، إذا نجحت "في" تعلمت "، فستفعل ذلك أفضل في التنبؤ بأنماط حركة المرور المستقبلية (قياس الأداء P). / ص>

الطبيعة المعقدة للغاية للعديد من مشاكل العالم الحقيقي، ولكن غالبا ما تعني أن اختراع الخوارزميات المتخصصة التي من شأنها حلها تماما في كل مرة غير عملي، إن لم يكن مستحيلا. من أمثلة مشاكل التعلم الآلي، "هل هذا السرطان؟"، "ما هي القيمة السوقية لهذا المنزل؟"، أي من هؤلاء الناس أصدقاء حميمين مع بعضهم البعض؟ "،" هل سينفجر هذا المحرك الصاروخي؟ "،" هل هذا الشخص مثل هذا الفيلم؟ "، من هذا؟"، ماذا قلت؟ "، و" كيف تطير هذا الشيء؟ ". كل هذه المشكلات هي أهداف ممتازة لمشروع ML، وفي الواقع تم تطبيق ML على كل منهم بنجاح كبير. / ص>

سنركز في المقام الأول على التعلم الخاضع للإشراف هنا، لكن نهاية المقالة تتضمن مناقشة قصيرة للتعلم غير المزعوم مع بعض الروابط لأولئك الذين يهتمون بمتابعة الموضوع أكثر. / ص>

تعلم الآلات الإشراف

في غالبية تطبيقات التعلم الإشراف، الهدف النهائي هو تطوير وظيفة تنبؤة ضبطا ناعما H (X) (تسمى أحيانا "الفرضية"). يتكون "التعلم" من استخدام الخوارزميات الرياضية المتطورة لتحسين هذه الوظيفة بحيث، مع إعطاء بيانات الإدخال X حول مجال معين (قل، لقطات مربعة من المنزل)، ستنبأ بدقة بعض القيمة المثيرة للاهتمام H (X) (Say، سعر السوق لمجلس سعيد). / ص>

في الممارسة العملية، يمثل x تقريبا نقاط بيانات متعددة. لذلك، على سبيل المثال، قد لا يستغرق مؤشر أسعار الإسكان لقطات مربعة فقط (x1) ولكن أيضا عدد غرف النوم (X2)، وعدد الحمامات (X3)، وعدد الطوابق (X4)، سنة بنيت (X5)، الرمز البريدي (x6)، وهكذا دواليك. تحديد المدخلات التي يجب استخدامها هي جزء مهم من تصميم ML. ومع ذلك، من أجل التفسير، من الأسهل استخدام قيمة إدخال واحدة يستخدم. / ص>

أمثلة التعلم الآلي

نلتزم بمشاكل بسيطة في هذا المنشور من أجل التوضيح، ولكن السبب موجود ML لأنه، في العالم الحقيقي، والمشاكل هي أكثر تعقيدا بكثير. في هذه الشاشة المسطحة، يمكننا رسم صورة لك، على الأكثر، مجموعة بيانات ثلاثية الأبعاد، ولكن مشاكل ML تتعامل بشكل شائع مع البيانات ذات الملايين من الأبعاد، ووظائف التنبؤ المعقدة للغاية. ML يحل المشكلات التي لا يمكن حلها بالوسائل العددية وحدها. / ص> ::

أولا، لاحظ أن البيانات صاخبة قليلا. هذا هو، بينما يمكننا أن نرى أن هناك نمط لذلك (I. سيكون هذا هو الحال دائما مع بيانات العالم الحقيقي (ونحن نريد تماما تدريب جهازنا باستخدام بيانات عالمية حقيقية!). إذن كيف يمكننا تدريب آلة على التنبؤ تماما بمستوى رضا الموظفين؟ الجواب، بالطبع، هو أنه لا يمكننا ذلك. الهدف من ML ليس أبدا "مثالي" تخمينات، لأن ML صفقات في المجالات حيث لا يوجد شيء من هذا القبيل. الهدف هو جعل التخمينات جيدة بما يكفي لتكون مفيدة. / ص>

تعلم الجهاز يبني بشدة على الإحصاءات. على سبيل المثال، عندما ندرب جهازنا للتعلم، يتعين علينا منحها عينة عشوائية ذات دلالة إحصائية كبيانات تدريبية. إذا لم تكن مجموعة التدريب عشوائية، فنحن ندير مخاطر أنماط تعلم الآلة التي لا توجد في الواقع. وإذا كانت مجموعة التدريب صغيرة جدا (انظر قانون الأرقام الكبيرة)، فلن نتعلم ما يكفي وقد تصل حتى إلى استنتاجات غير دقيقة. على سبيل المثال، محاولة التنبؤ أن تكون أنماط الرضا على مستوى الشركة بناء على البيانات من الإدارة العليا وحدها من المرجح أن تكون عرضة للخططاء. / ص>

الانحدار في الجهاز: ملاحظة على التعقيد

المثال أعلاه هو مشكلة بسيطة من الناحية الفنية على الانحدار الخطي غير الهادئ، والتي يمكن حلها في الواقع عن طريق اشتقاق معادلة طبيعية بسيطة وتقليم عملية "الضبط" تماما. ومع ذلك، فكر في مؤشر يشبه هذا:

::

تأخذ هذه الوظيفة مدخلات في أربعة أبعاد ولها مجموعة متنوعة من المصطلحات المتعددة. يعد اشتقاق المعادلة العادية لهذه الوظيفة تحديا كبيرا. تأخذ العديد من مشاكل تعلم الآلة الحديثة الآلاف أو حتى ملايين أبعاد البيانات لبناء تنبؤات باستخدام مئات المعاملات. التنبؤ بمدى التعبير عن جينوم كائن حي، أو ما سيكون عليه المناخ في خمسين عاما، أمثلة على هذه المشاكل المعقدة. / ص>

لحسن الحظ، فإن النهج التكراري الذي اتخذته أنظمة ML هو أكثر مرونة في مواجهة هذه التعقيد. بدلا من استخدام القوة الغاشمة، فإن نظام التعلم الآلي "يشعر بالطريقة" للإجابة. للمشاكل الكبيرة، وهذا يعمل بشكل أفضل بكثير. في حين أن هذا لا يعني أن ML يمكن أن تحل جميع المشاكل المعقدة بشكل تعسفي (لا يمكن)، فإنها تجعل أداة مرنة وقوية بشكل لا يصدق. / ص> ::

النسب التدرج - تقليل "الخطأ"

اختيار وظيفة التكلفة هو قطعة مهمة أخرى من برنامج ML. في سياقات مختلفة، فإن كونك "خطأ" يعني أشياء مختلفة جدا. في مثال رضا الموظفين لدينا، المعيار الراسخ هو وظيفة المربعات الصغرى الخطية:

مع المربعات الصغرى، فإن عقوبة تخمين سيئة ترتفع تروسي مع الفرق بين الخمول والجواب الصحيح، لذلك يتصرف كقياس "صارم" للخطأ. تعمل وظيفة التكلفة على حساب متوسط ​​عقوبة على جميع أمثلة التدريب. / ص> ::

تغطي النظرية الأساسية الأساسية غالبية أنظمة تعلم الآلات الخاضعة للإشراف. ولكن يمكن تطبيق المفاهيم الأساسية بعدة طرق مختلفة، اعتمادا على المشكلة في متناول اليد. / ص>

مشاكل التصنيف في التعلم الآلي

::

، تطوير تطبيقات خادم العميل، اتصالات البيانات وشبكات الكمبيوتر وشبكات نظام التشغيل، نظم المعلومات، هندسة البرمجيات، AI، تكنولوجيا الويب والعديد من الموضوعات الأخرى توفر أيضا Q & A للامتحان والمقابلة والامتحان التنافسي واختبار المدخل.

الصفحات

مقال عظيم ومفيد. Ava Online Coursejava تدريب على الإنترنت Java EE Transwayjava دورة تدريبية في Chennaijava تدريب معاهد تدريب Chennaijava في مقابلة Chennaijava أسئلة مقابلة Java

::

استمتعت حقا بقراءة مقالك. لقد وجدت هذا بمثابة وظيفة مفيدة ومثيرة للاهتمام، لذلك أعتقد أنها مفيدة للغاية ومدرسة. أود أن أشكركم على الجهد الذي قدمته في كتابة هذه المقالة. DUPDF. RG

نحن نقدم اختبار الذكاء # Multiple، مسابقة، النشاط، التقييم، المخزون، الكتاب، الرسم البياني. نحن نعلم الطلاب مهارات الاستخبارات المتعددة في الهند. نظرية الاستخبارات المتعددة في الهند

تقنية Crafsol هي أكبر حلول الذكاء الاصطناعي في بيون والهند والولايات المتحدة الأمريكية وجنوب إفريقيا وإندونيسيا والمملكة المتحدة وفرنسا وألمانيا توفر إجراءات طبية أكثر أمانا، وزيادة في الإنتاجية، وتحسين نوعية الطاعة جسديا إلخ. حلول ذكاء RTificial

بلوق لطيفة، شكرا لتقاسم. سوف تتحدث ه عن الذكاء الاصطناعي، ثم سننتقل إلى البيانات الكبيرة والحوسبة السحابية في مقالاتنا القادمة. اير ما هي الذكاء الاصطناعي

نحن نستخدم ملفات تعريف الارتباط
نستخدم ملفات تعريف الارتباط للتأكد من أننا نقدم لك أفضل تجربة على موقعنا. باستخدام موقع الويب، فإنك توافق على استخدامنا لملفات تعريف الارتباط.
السماح للكوكيز.