AI thống kê

Nguyên tắc cốt lõi của AI thống kê

Ý tưởng cốt lõi đằng sau AI thống kê là học trực tiếp từ dữ liệu. Điều này liên quan đến việc sử dụng các phương pháp thống kê để phân tích các tập dữ liệu lớn, xác định các cấu trúc cơ bản và xây dựng các mô hình xác suất. Các kỹ thuật chính bao gồm suy luận thống kê (rút ra kết luận từ các mẫu dữ liệu), các phương pháp Bayesian để cập nhật niềm tin bằng bằng chứng mới và các thuật toán tối ưu hóa như giảm dần độ dốc để tinh chỉnh các tham số mô hình trong quá trình đào tạo . Các nguyên tắc này cho phép các hệ thống AI định lượng sự không chắc chắn, thích ứng với thông tin mới và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian khi có nhiều dữ liệu hơn. Các kỹ thuật như tăng cường dữ liệu thường được sử dụng để cải thiện tính mạnh mẽ của mô hình bằng cách sửa đổi dữ liệu đào tạo hiện có về mặt thống kê. Trọng tâm là tạo ra các mô hình tổng quát hóa tốt từ dữ liệu quan sát được sang các trường hợp chưa thấy, một nền tảng của mô hình dự đoán .

AI thống kê so với AI biểu tượng

AI thống kê thường được so sánh với AI tượng trưng , còn được gọi là AI cổ điển hoặc AI dựa trên quy tắc. Trong khi AI thống kê học các mẫu từ dữ liệu, AI tượng trưng dựa trên các quy tắc do con người xác định rõ ràng và lý luận logic. Những khác biệt chính bao gồm:

• Phương pháp học tập: AI thống kê học ngầm từ phân phối dữ liệu; AI biểu tượng sử dụng các quy tắc rõ ràng và biểu diễn kiến thức .
• Xử lý sự không chắc chắn: AI thống kê vượt trội trong việc xử lý dữ liệu nhiễu hoặc không đầy đủ bằng xác suất; AI biểu tượng thường yêu cầu thông tin có cấu trúc và chắc chắn hơn.
• Khả năng thích ứng: Các mô hình thống kê có thể thích ứng khi có dữ liệu mới; Các hệ thống biểu tượng thường yêu cầu cập nhật quy tắc thủ công.
• Khả năng giải thích: Các hệ thống AI tượng trưng thường dễ diễn giải hơn ("hộp trắng"), trong khi các mô hình thống kê, đặc biệt là các mô hình phức tạp như mạng nơ-ron sâu , có thể khó giải thích hơn, thúc đẩy nghiên cứu về AI có thể giải thích (XAI) .

Nhiều hệ thống AI hiện đại sử dụng các phương pháp kết hợp, kết hợp thế mạnh của cả hai mô hình để giải quyết các vấn đề phức tạp đòi hỏi cả hiểu biết dựa trên dữ liệu và lý luận logic.

Ứng dụng và Ví dụ

AI thống kê thúc đẩy sự tiến bộ trong nhiều lĩnh vực. Sau đây là hai ví dụ nổi bật:

• Thị giác máy tính (CV) : Học thống kê là nền tảng của thị giác máy tính. Các mô hình như Mạng nơ-ron tích chập (CNN) sử dụng tối ưu hóa thống kê để học các tính năng phân cấp từ các điểm ảnh. Điều này cho phép các tác vụ như:

  • Phát hiện đối tượng : Xác định và định vị đối tượng trong hình ảnh hoặc video, được sử dụng bởi các mô hình như Ultralytics YOLO cho các ứng dụng từ xe tự hành ( công nghệ của Waymo là một ví dụ điển hình) đến quản lý hàng tồn kho do AI điều khiển . Đánh giá hiệu suất thường liên quan đến các số liệu như Độ chính xác trung bình (mAP) .
  • Phân tích hình ảnh y tế : Hỗ trợ các bác sĩ X quang phát hiện các bất thường trong các lần quét như chụp X-quang hoặc chụp MRI, đóng góp đáng kể vào AI trong chăm sóc sức khỏe và cải thiện độ chính xác của chẩn đoán. Các nguồn tài nguyên như X quang: Trí tuệ nhân tạo giới thiệu những tiến bộ trong lĩnh vực này.

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) : Các mô hình thống kê phân tích các mẫu ngôn ngữ trong lượng lớn dữ liệu văn bản. Điều này hỗ trợ các ứng dụng như:

  • Phân tích tình cảm : Xác định tông cảm xúc (tích cực, tiêu cực, trung tính) đằng sau văn bản, được sử dụng cho nghiên cứu thị trường hoặc giám sát phương tiện truyền thông xã hội. Các kỹ thuật NLP cốt lõi dựa nhiều vào phân phối thống kê của các từ và cụm từ.
  • Dịch máy : Tự động dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác, như được thấy trong các công cụ như Google Dịch . Các hệ thống này tìm hiểu sự tương ứng thống kê giữa các ngôn ngữ từ các tập hợp song song lớn.

AI thống kê hỗ trợ nhiều công cụ và khuôn khổ được các nhà phát triển sử dụng, bao gồm các thư viện như PyTorch và TensorFlow , và các nền tảng như Ultralytics HUB giúp đơn giản hóa quá trình đào tạo và triển khai mô hình cho các tác vụ AI thị giác.