Las tecnologías, marcos, bibliotecas y herramientas necesarias para crear y operar aplicaciones de IA se denominan colectivamente pila de inteligencia synthetic (IA). Para permitir capacidades de pila de IA tecnológica, se utilizan múltiples capas o componentes.
Las siguientes capas y componentes comprenden algunas de las pilas de IA más importantes:
Capas de pila de IA
1. Capa de datos
En esta capa de datos se incluye la gestión, almacenamiento y recopilación de bases de datos necesarias para el desarrollo y prueba de modelos de IA.
2. Capa de aprendizaje automático
En esta capa de aprendizaje automático se incluyen algoritmos, modelos y datos para que se puedan aprender y tomar decisiones con la precisión prevista.
3. Capa de aprendizaje profundo
Esto utiliza una parte importante de la base de datos para operar como un subconjunto del aprendizaje automático, incluidas las redes neuronales artificiales.
4. Capa de procesamiento del lenguaje pure (NLP)
Esta capa de IA procesa las aportaciones humanas e interpreta su lenguaje mediante modelos y algoritmos.
5. Capa de visión por computadora
En esta capa, la información visible de fotografías y vídeos se analiza e interpreta mediante algoritmos.
6. Capa de robótica
Esta capa robótica controla y automatiza para garantizar que las tecnologías de IA tengan el mecanismo físico adecuado.
7. Capa de infraestructura de IA
Esta capa incluye el {hardware}, el software program y los servicios en la nube que deben desarrollarse, entrenarse e implementarse en aplicaciones y modelos de IA habituales.
Componentes de la pila de IA
Algunos componentes particulares de esta tecnología están incluidos en la pila de IA y sus usos y aplicaciones pueden variar de vez en cuando.
Los siguientes son algunos componentes comunes:
1. Almacenamiento y gestión de datos
Este componente, que tiene una gran base de datos, ayuda en la gestión de datos al organizar y mantener una gran cantidad de datos en aplicaciones de IA. Como bases de datos Spark, Hadoop, SQL y NoSQL.
2. Preprocesamiento de datos e ingeniería de funciones
Este componente hace posible el procesamiento y la limpieza de datos para aplicaciones de IA. Encuentra características apropiadas para el entrenamiento de modelos y proporciona herramientas para el acceso a componentes. Es parte de la biblioteca Panda de sci-kit-learn, Apache, Spark y Python.
3. Algoritmos de aprendizaje automático
Este componente de la pila tecnológica de IA crea modelos predictivos para supervisar el aprendizaje automático. Se incluyen redes neuronales, agrupación de k-medias, árboles de decisión y regresión lineal.
4. Marcos de aprendizaje profundo
Este componente analiza redes neuronales de múltiples capas y marcos que facilitan el entrenamiento y la implementación de modelos de aprendizaje. Como ejemplo, considere TensorFlow, PyTorch y Keras.
5. Herramientas de procesamiento del lenguaje pure (PLN)
En este componente se incluyen herramientas que procesan, evalúan y proporcionan emociones y comprensión humanas para una IA. GPT-3, spaCy y NLTK son algunos de sus ejemplos.
6. Herramientas de visión por computadora
Esta parte examina todo el procedimiento y los datos en términos de segmentación, detección de objetos, reconocimiento de video y gráficos. YOLO, la API de detección de objetos TensorFlow y OpenCV proporcionan excelentes ejemplos.
7. Herramientas de robótica
Este componente incluye una herramienta para construir y administrar robots que utilizan conceptos de inteligencia synthetic, como la visión por computadora y el aprendizaje.
8. Infraestructura de la nube
Este componente consta de servicios basados en la nube que ofrecen almacenamiento de aplicaciones de IA y capacidad de procesamiento escalable. AWS, Microsoft Azure y Google Cloud Platform son algunos ejemplos.
Aplicación de pila de tecnología de IA
La inteligencia synthetic funciona de manera diferente según el uso y las aplicaciones. A continuación se muestran algunas aplicaciones típicas de la pila de IA:
1. Preparación de datos
La pila de IA comienza con la preparación y recopilación de datos, a partir de los cuales se pueden utilizar modelos de IA para procesar los datos con facilidad. Implica recopilar datos de una variedad de fuentes, bases de datos, API y sensores.
2. Desarrollo del modelo
El desarrollo de modelos de aprendizaje profundo o aprendizaje automático es posible gracias a la pila Mannequin AI. Consiste en evaluación del desempeño, selección del modelo de entrenamiento y algoritmos adecuados.
3. Implementación
Esta pila de IA incluye el embalaje y sus dependencias en un contenedor. La creación de infraestructura para el escalado y el monitoreo de modelos es parte del proceso de implementación.
4. Inferencia
Al utilizar esta pila de IA, las elecciones o predicciones se basan en datos nuevos. La inferencia de los datos que fluyen a través de la generación del modelo es parte de este proceso.
5. Un circuito de retroalimentación
Esta pila de IA tiene un circuito de retroalimentación donde el resultado del modelo se utiliza para mostrar cómo se ha actualizado o mejorado el modelado. Esto ayuda a recopilar datos para el rendimiento, el análisis y las sugerencias de mejora del modelo.
Criterios para seleccionar una pila de tecnología de IA
1. Funcionalidad y especificaciones técnicas
La selección de una pila de tecnología de IA requiere una consideración cuidadosa de los requisitos funcionales y técnicos del proyecto. El alcance y el tamaño del proyecto exigieron un nivel comparable de complejidad en toda la pila, desde los lenguajes de programación hasta los marcos utilizados.
2. Competencia y activos
Al seleccionar una pila de IA, las capacidades y recursos del equipo de desarrollo son importantes. El proceso de toma de decisiones debe ser estratégico y eliminar cualquier obstáculo, como las curvas de aprendizaje pronunciadas.
3. Escalabilidad del sistema
La escalabilidad tiene un efecto inmediato en la durabilidad y flexibilidad de un sistema. Un mejor rendimiento en numerosos dispositivos y la facilidad de aumento de funciones o escalabilidad horizontal son consideraciones importantes para una pila ultimate.
4. Seguridad de la información y cumplimiento
Es elementary tener un entorno de datos seguro, especialmente cuando se gestionan datos financieros o confidenciales.
Conclusión
Para abordar la creciente demanda de innovación tecnológica, la pila de IA precise ofrece beneficios excepcionales en varios dominios. Además de una tecnología asombrosa que simplifica los problemas, hay muchas herramientas disponibles para crear una pila de IA.
