С использованием моделирования искусственного интеллекта занимаются многие отрасли экономики, например:
1. Медицинская отрасль: использование ИИ в медицине дает много возможностей: от определения ошибок диагностики до создания уникальных лекарств. Некоторые решения и системы на основе ИИ помогают врачам принимать более точные решения, что уменьшает число ошибок и повышает уровень качества лечения.
2. Финансовая отрасль: использование ИИ в финансовой сфере помогает сокращать финансовые риски, управлять долгосрочными инвестициями и прогнозировать ценовые тенденции. Многие банки в настоящее время ищут способы использования ИИ и аналитических инструментов для того, чтобы создать новые услуги для своих клиентов и дифференцироваться на рынке.
3. Технологическая отрасль: с помощью ИИ компании могут обучать свои машины, например, дроны или автомобили, чтобы они могли лучше ориентироваться в пространстве, меньше ошибаться, автоматически распознавать объекты и препятствия и принимать быстрые решения.
4. Индустрия развлечений: многие игровые компании в настоящее время используют ИИ в своих играх для создания игровых ситуаций, как можно быстро это только возможно. Более ранние модель обеспечивают различной степени интеллектуального решения задач, включающий продукты виртуальной реальности и развлекательные услуги.
Вот небольшой пример кода для создания и обучения модели искусственного нейронного сети (ANN) для классификации изображений с использованием TensorFlow и Keras в Python:
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
Задаем параметры модели
input_shape = (28, 28, 1)
num_classes = 10
Создаем модель
model = keras.Sequential([
layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation=”relu”, input_shape=input_shape),
layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation=”relu”),
layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
layers.Flatten(),
layers.Dropout(0.5),
layers.Dense(num_classes, activation=”softmax”),
])
Компилируем модель
model.compile(loss=”categorical_crossentropy”, optimizer=”adam”, metrics=[“accuracy”])
Обучаем модель на тренировочных данных
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_split=0.1)
Оцениваем обученную модель на тестовых данных
score = model.evaluate(x_test, y_test)
print(“Test loss:”, score[0])
print(“Test accuracy:”, score[1])
Этот код создает модель, которая может классифицировать изображения в наборе данных MNIST. В процессе обучения модели мы тренируем ее на тренировочном наборе данных, затем оцениваем ее производительность на тестовом наборе данных, вычисляя потери и точность.
Код использует различные слои, такие как сверточные слои для извлечения признаков из изображений и пулинг слои для сокращения пространственных размеров изображений перед их обработкой моделью. Код также использует функцию активации softmax для конечной классификации изображений.