В остальном ваше дальнейшее развитие зависит только от вашей практики и готовности усложнять алгоритм. Но берегитесь: возможно, совершенный искусственный интеллект опасен для человечества?
7 Лучших программ для создания искусственного интеллекта 2021 года
Компании 21-го века используют контентный подход, и все это связано с качеством и скоростью контента. По оценкам, ежедневно в блогах публикуется около 7 миллионов сообщений. При таких огромных объемах важно, чтобы компании занимали лидирующие позиции в использовании программного обеспечения с искусственным интеллектом.
Эти инструменты позволяют использовать машинное обучение для начала набора текста, полагаться на искусственный интеллект для завершения предложений, проверки грамматики и создания предложений без ошибок.
В этой статье мы оценили и исследовали лучшие программы искусственного интеллекта, которые помогут вам перенести вашу контент-стратегию в 2020-е годы.
Какое лучшее программное обеспечение для искусственного интеллекта?
Вот некоторые из вариантов программного обеспечения для написания ИИ, доступных в этом году
1. Jarvis .
Jarvis — это инструмент искусственного интеллекта, который поможет вам превратить ваш текст в полностью персонализированное и уникальное произведение искусства. Вы можете писать для своего блога посты, статьи или даже стихи Джарвиса. Это автоматически создает контент, который соответствует вашему общему стилю написания.
С Jarvis вы просто начинаете печатать, а Jarvis завершает предложение. Процесс полностью автоматизирован и работает очень хорошо, с соответствующей пунктуацией, заглавными буквами и грамматикой.
Затем Джарвис создает произведение искусства в ответ на ваше письмо. Алгоритм преобразует каждое слово в изображение с помощью ряда библиотек и алгоритмов, используемых во всей программе. Это означает, что Jarvis не просто создает случайные изображения, он также создает изображения реальных слов.
Характеристики
Jarvis использует передовой искусственный интеллект для определения основ письма и сочетает их с идеальными примерами из более чем миллиона предложений в базе данных Jarvis. Результаты поражают воображение, и Джарвис действительно может воплотить в жизнь ваши творческие способности.
Jarvis оптимизирован для работы со всеми видами письменного текста, включая творческие работы, деловые документы, статьи и даже поэзию! Некоторые примеры включают.
- Поиск: Определите ключевые элементы в вашем тексте, такие как имена или места людей, местоимения (например, он/она, я/я), глаголы, прилагательные и существительные.
- Поиск/замена: Вы можете искать определенные слова в тексте по ключевому слову (например, кошка, собака, красный) или синониму (например, животное -> домашнее животное). Эта функция отлично подходит для создания списка часто используемых фраз, таких как “быстрая коричневая лиса”.
- Пунктуация: Добавьте общие знаки препинания, такие как запятые, точки и восклицательные знаки. Эта функция идеально подходит для тех, кто склонен забывать мелкие детали, такие как количество мест, которые нужно использовать после определенного периода.
- Шрифты/стили: С более чем 11 000 бесплатных шрифтов и 2500 категорий для различных стилей письма, вы можете найти идеальный шрифт, соответствующий вашему настроению. Вы также можете изменить цвет текста.
- Цитата/перефразировка: Этот инструмент автоматически идентифицирует цитаты или перефразированные разделы текста из их контекста в вашем контенте. Я использовал эту функцию, чтобы выделить.
Что такое Искусственный интеллект или Программное обеспечение для написания ИИ?
Программное обеспечение для написания ИИ относится к программным инструментам, которые используют искусственный интеллект и технологии машинного обучения для ускорения и поддержки процесса создания качественного человеческого контента. Эти инструменты играют важную роль в индустрии контент-маркетинга.
Программное обеспечение для написания ИИ можно использовать для создания более быстрых постов в блогах, написания более качественных электронных писем, полировки текста и привлечения внимания читателей. Инструменты искусственного интеллекта могут помочь во всем — от грамматики и синонимов до содержания, стиля и структуры предложений.
В завершении
Одна-единственная опечатка может оказать огромное влияние на имидж вашего бренда. Поэтому создаваемый контент должен быть отшлифованным, точным и безошибочным. Программное обеспечение с искусственным интеллектом может помочь компаниям и недавно созданным предприятиям сделать именно это и ускорить процесс маркетинга.
Если вы ищете подходящее программное обеспечение для создания AI, выберите из списка ниже.
- Джарвис: Лучшее программное обеспечение для создания искусственного интеллекта
- Grammarly: Лучше всего подходит для безошибочной вычитки
- Wordtune Лучше всего подходит для перефразирования контента
- ProWritingAid Лучше всего подходит для редактирования академического контента
- Саженец Лучше всего подходит для сообщений о продажах и поддержке
- AI-писатель Лучше всего подходит для автоматического создания контента
- Articoolo Лучше всего подходит для автоматических статей WordPress
Если вы хотите создать отличный контент или короткие статьи, вышеперечисленные инструменты помогут вам в этом. Вы также можете использовать комбинацию различных инструментов для повышения качества вашего контента.
Набросок! -игра, в которой нейронная сеть пытается угадать, что вы рисуете. Используйте это приложение для рисования Google для проектирования с помощью искусственного интеллекта и нейронных сетей.
Как запустить свой эффективный ИИ-стартап?
Вы хотите создать свой собственный стартап, использующий технологии искусственного интеллекта (ИИ). Какие шаги необходимо предусмотреть, как подготовить и обработать данные для обучения нейронной сети? А на что нужно обратить внимание, когда речь идет о наборе и тестировании вашей команды? Данная статья призвана ответить на все эти вопросы в доступной форме, основываясь на выдержках из книги «Embracing the power of AI — https://www.globant.com/our-books» (далее — книга). Авторы: Хавьер Минхондо, Хуан Хосе Лопес Мерфи, Хальдо Спонтон, Мартин Мигойя и Гиберт Энглебиенн.
Важно понимать как потребности бизнеса, так и источник входных данных. В некоторых случаях лучшие решения могут быть созданы без использования искусственного интеллекта. Hubex.ru, Приложение для управления запросами на обслуживание.
На чем нужно сосредоточиться, чтобы принять правильное решение: на потребностях пользователя или на используемой технологии? В ней объясняется, что успешными продуктами, использующими искусственный интеллект, являются те, которые призваны помочь людям получить доступ к информации и непосредственно обработать ее для принятия правильных решений.
Определение цели и постановка задачи
Первым и самым важным вопросом для команды разработчиков является постановка правильной проблемы, которую должен решить искусственный интеллект, что по сути является бизнес-потребностью. Решение этой задачи приводит к конечному ожидаемому результату, и результаты должны быть проверены для обеспечения максимально возможной точности.
Следующим шагом является определение источников данных — насколько они надежны, как интегрировать их в систему разработки и как команда разработчиков будет использовать их для достижения бизнес-целей. Проще говоря, при использовании данных их следует обрабатывать максимально эффективно, независимо от сложных преобразований или низкой скорости обработки, чтобы получить правильный результат. Качество первичных данных не имеет значения. Важно правильно подготовить учебный образец. Если принципы выборки обучающих данных выбраны правильно, работа может быть расширена за счет более полных наборов данных. В итоге можно сформулировать список вопросов. -Какие источники доступны? — Что это за данные? — Имеется ли достаточное количество данных? — Откуда берутся данные, как они собираются и обрабатываются? Есть еще несколько вопросов, которые следует поднять в будущем. Это связано с тем, что это может значительно усложнить разработку проекта. Дополнительные вопросы: — Имеются ли образцы данных, используемые для обучения модели? — Есть ли какие-то ловушки, которые мы не учитываем? — Содержит ли образец персональные данные и разрешено ли их использование? Следующими этапами, выполняемыми перед созданием самого алгоритма, являются обработка данных (подготовка, группировка) и нормализация. Этот шаг необходим для подготовки образца к правильной интерпретации математической моделью TN. Например, числовыми образцами можно манипулировать, раскрывая или умножая переменные на константу. Это позволяет линейной модели моделировать нелинейные взаимосвязи для выявления общих закономерностей. Преобразования Фурье необходимы для правильной интерпретации частотной характеристики при обработке звука или для сопоставления изображений с помощью алгоритма Sift. Следует понимать, что нормализация и подготовка данных является неотъемлемой частью традиционного машинного обучения. Эта процедура оказывает значительное влияние на выбор архитектуры нейронной сети, используемой в глубоком обучении, особенно когда необходимо правильно определить количество скрытых слоев нейронной сети и количество искусственных нейронов в ней. Одним из главных преимуществ многослойных нейронных сетей является то, что они имитируют функционирование сложных математических связей.
Разработка модели ИИ, программирование и обучение нейронной сети
Теперь, когда у вас есть четкие бизнес-цели, подходящий начальный набор данных для выборки и сами выборки, вы можете начать разработку нейросетевой модели, планируя дальнейшее обучение нейронной сети. Новые этапы включают выбор алгоритма, применение алгоритма обучения, визуализацию и оценку качества обучения. Обучение нейронной сети можно сравнить с обучением собаки командам миллионы раз. Как бы банально это ни звучало, процесс обучения очень прост. Имеется обучающая выборка, содержащая исходные данные и конечные результаты. Входные данные питания поступают в нейронную сеть, а выход является результатом обработки нейронной сети. Затем эти выходы сравниваются с образцами выходов, чтобы показать степень сходства. Хотя этот процесс может показаться простым, его нелегко выполнить эффективно и правильно на больших выборках данных. Необходимо выбрать подходящий алгоритм обучения нейронной сети. В противном случае созданный искусственный интеллект может научиться неправильно интерпретировать входящий поток данных, что приведет к нежелательным ошибкам. Один из таких случаев произошел с компанией Google. Фотография афроамериканской семьи была загружена в их программу распознавания лиц, и программа описала изображение как семью обезьян. В данном случае, имеют ли результаты работы искусственного интеллекта отношение к расизму? Подводя итог, мы видим, что конечная работа TN дала результаты всех исходных данных, процессов обработки и нормализации, используемых алгоритмов обучения и критериев, подтверждающих результаты обучения. На данном этапе сочетание различных подходов позволяет провести соответствующее обучение нейронной сети и взаимодействие с разработанными математическими моделями максимально эффективно. Одним из решающих решений на этом этапе является использование полной доли объема обучающей выборки для обучения нейронной сети, а доли, сформированные позже в нейронной сети, будут использоваться для дальнейшего тестирования.
Как и в случае с набором обучающих данных, тестовая выборка должна быть репрезентативной. Ранее действовало правило использования исходной обучающей выборки в соотношении 80 x 20, при этом большая часть данных использовалась для обучения нейронной сети. Некоторые современные подходы к глубокому обучению предлагают использовать до 99% данных для обучения и 1% для тестирования. Далее необходимо определить состав команды и роль каждого участника. Команда разработчиков должна обучить нейронную сеть, в частности, разработать и протестировать алгоритмы машинного обучения. Часть команды будет проводить обучение, а другая часть команды будет тестировать алгоритмы, чтобы увидеть, насколько хорошо искусственный интеллект решает проблему. Распространенной ошибкой, с которой сталкиваются многие команды разработчиков, является использование одного и того же набора данных как для обучения, так и для тестирования нейронной сети. Обычно это приводит к тому, что TN показывает очень хорошие результаты при тестировании. Это связано с тем, что тестовые данные представляются, пока они еще находятся на этапе обучения. Команды разработчиков, попавшие в эту ловушку, будут испытывать искушение сказать, что нейронная сеть обеспечивает адекватный результат в результате машинного обучения, которое имело место. Наконец, командам разработчиков необходимо оценить эффективность нейросетевой модели с точки зрения чувствительности и стоимости. Ни одна модель не совершенна, но не все жучки одинаковы. Модели могут генерировать так называемые ложноположительные или ложноотрицательные результаты. Здесь, как и в медицине, стоит оценить, какой диагноз безопаснее для пациента. Конечно, ложноположительный результат — это желательный исход, так как он вряд ли может быть подтвержден пациентом при принятии решения. Например, в случае задачи выявления террористов в аэропорту. Бдительность не повредит, но не стоит впадать в крайности, обучая ТН распознавать всех без исключения людей в аэропорту как потенциальных террористов. В случае розничной торговли чрезмерное прогнозирование может увеличить затраты на оборотный капитал, а недостаточное прогнозирование может привести к более значительным затратам, резко сократив продажи клиентам. Решение о том, как правильно обучить нейронную сеть для конкретной задачи, всегда является компромиссом. Как вы ответите на вопрос, сколько тренировочных циклов необходимо? Является ли задачей искусственного интеллекта просто запомнить таблицу данных и вспомнить ее, или приоритетом является поиск определенных закономерностей в этой таблице? Баланс между чрезмерным обучением (памятью) и обобщением нейронных сетей — это еще одна сложная наука. Базовая схема этой концепции для решения проблем классификации показана на следующей диаграмме. На протяжении всего процесса обучения основная проблема часто остается незамеченной и каким-то образом скрытой. Например, как можно измерить успех, затраты и предпочтения? Согласованы ли меры с требованиями бизнеса? Полезен ли он с технической точки зрения? Часто на эти вопросы нужно ответить немедленно. Не все наборы исходных данных имеют слабые места и подводные камни, и не все они математически полезны для обучения. После того как команда разработчиков определила, что существует подходящее решение проблемы, они могут преобразовать выходные данные нейронной сети в идеи, элементы действий и прогнозы или использовать их как результат обработки данных. Схема обобщенной концепции показана ниже.
