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L'apprentissage en essaim est l'un des mots à la mode les plus récents qui semblent être constamment utilisés.
Ce mot à la mode semble devenir de plus en plus "là-bas", avec l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.
Cependant, est-ce vraiment?
L'apprentissage en essaim tire son nom de la manière dont les animaux et les insectes coopèrent pour atteindre un objectif commun.
Considérez le comportement d'essaimage des abeilles pour créer des ruches, la formation de boules d'appât par de minuscules poissons pour effrayer les plus gros poissons prédateurs, le comportement de chasse en groupe des loups ou le mouvement des oiseaux en vol.
Les animaux et les insectes qui se regroupent combinent leurs ressources et coopèrent pour atteindre un objectif commun.
Dans certains cas, l'intelligence du groupe a été renforcée par la collaboration au point où la performance du groupe dépasse celle de ses membres individuels. La terminologie scientifique pour ce type de comportement inclut «l'intelligence collective, consensuelle ou en essaim».
Une plate-forme appelée Swarm AI a été créée en utilisant une méthodologie similaire par IA unanime. Cet article examinera en profondeur l'essaim intelligence artificielle, y compris son fonctionnement, les applications d'apprentissage en essaim et bien plus encore.
Tout d'abord, nous commencerons par l'introduction de la plate-forme et son fonctionnement, puis nous approfondirons la technologie.
Qu’est ce qu' Essaim IA?
La première plateforme d'intelligence artificielle (IA) au monde, Swarm, améliore l'intelligence des équipes commerciales en réseau, permettant des prévisions, des prédictions, des choix et des informations beaucoup plus précis.
Unanimous AI a créé la plate-forme, qui est une instance unique d'IA distribuée et d'équipes humaines coopérant sur un travail en temps réel. Swarm s'inspire du comportement coopératif des systèmes naturels comme les ruches d'abeilles et les volées d'oiseaux.
Un groupe de personnes choisissant entre un nombre prédéterminé d'alternatives communique de manière contrôlée grâce à des algorithmes d'intelligence en essaimage.
La plateforme internet est accessible à tous de n'importe où. Au lieu des sujets, soutiennent-ils, les algorithmes sont formés sur des données sur la dynamique comportementale des groupes.
Dans un système en boucle fermée formé par des personnes interagissant avec des agents d'IA, la machine et les personnes peuvent répondre en fonction de la façon dont les autres se comportent pour modifier ou conserver leurs préférences.
La dynamique d'interaction des participants est utilisée par un modèle de réseau neuronal qui a été construit en utilisant l'apprentissage automatique supervisé dans la deuxième étape pour produire un indice de conviction. Cet indicateur mesure la confiance du groupe dans le résultat.
Comment fonctionne Swarm ?
Tout commence avec les oiseaux et les abeilles. aussi du poisson. aussi des fourmis. Il appartient à l'énorme nombre d'espèces qui s'organisent en troupeaux, bancs, bancs, colonies et essaims afin d'augmenter leur intelligence collective.
La nature démontre que les organismes sociaux peuvent surpasser la grande majorité des membres individuels lorsqu'ils travaillent ensemble en tant que systèmes unifiés pour résoudre des problèmes et prendre des décisions sur un large éventail d'espèces.
Ce phénomène, que les scientifiques appellent «l'intelligence en essaim», est la preuve que plusieurs cerveaux valent vraiment mieux qu'un.
Nous manquons des liens délicats que d'autres espèces utilisent pour créer des boucles de rétroaction étroites entre les individus, c'est pourquoi les humains n'ont pas naturellement acquis la capacité de construire une intelligence en essaim.
Les poissons sont capables de détecter les perturbations dans l'eau à proximité. Les abeilles profitent des vibrations rapides. Les oiseaux peuvent sentir les mouvements se répandre dans tout le troupeau.
Cependant, la technologie de mise en réseau à haut débit nous permet aujourd'hui de nous connecter les uns aux autres de n'importe où dans le monde. Nous n'avons besoin que de la technologie appropriée pour transformer ces liens en réseaux en temps réel avec une rétroaction en boucle fermée entre les participants.
La technologie Swarm AI comble cette lacune. Il offre les interfaces et les algorithmes d'IA nécessaires pour que les "essaims humains" se rassemblent en ligne et mettent en commun leurs connaissances, leurs connaissances et leur intuition avec celles d'autres groupes pour former une intelligence émergente globale.
Il a été constaté que les essaims en temps réel augmentent considérablement l'intelligence dans une variété de tâches, y compris la prévision des tendances financières et sportives, canva
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas ainsi que l'évaluation du succès des publicités et des bandes-annonces de films.
Fonctionnalités:
- Swarm Insight, qui utilise la technologie Swarm AI, fournit non seulement des consommateurs plus précis l'analyse des sentiments que tout ce qui était auparavant accessible, mais il est aussi plus rapide et plus expressif que tout ce qui est disponible, même pour les projets de recherche les plus complexes.
- Swarm Insight est une solution à service complet qui fournit rapidement des informations sur le marché optimisées par l'IA et avec des résultats nettement plus précis que ceux des méthodes plus conventionnelles telles que les enquêtes, les groupes de discussion ou les entretiens.
- Nous proposons une analyse comportementale complète, le recrutement des participants, des services de modération de session et une assistance méthodologique professionnelle avec Swarm Insight. Tout est inclus.
Il est maintenant temps d'examiner Swarm Intelligence.
Intelligence Swarm
Les systèmes décentralisés et auto-organisés (qu'ils soient naturels ou artificiels) qui peuvent se déplacer rapidement et en coopération présentent une intelligence d'essaim, qui est leur comportement collectif.
Chaque espèce dans la nature a sa propre forme de ce comportement coopératif en boucle fermée. Les abeilles utilisent des vibrations, les poissons sentent les tremblements dans l'eau, les fourmis utilisent des phéromones pour se guider vers les sources de nourriture, les oiseaux peuvent sentir les mouvements se propager à travers leurs troupeaux et les abeilles utilisent des phéromones.
Les connaissances que les scientifiques ont acquises sur la nature sont utilisées pour améliorer les algorithmes.
Lorsque le concept d'intelligence en essaim est utilisé dans l'intelligence artificielle (IA), en particulier dans la robotique, l'intelligence collective est améliorée grâce à des systèmes informatiques qui sont généralement composés d'un groupe d'agents (simulations informatiques qui imitent le comportement des oiseaux en vol) qui collaborent localement avec un un autre et dans leur environnement tout en respectant un ensemble général de règles algorithmiques.
Utilisation de l'apprentissage en essaim
L'apprentissage en essaim devient de plus en plus populaire en raison de la complexité des modèles d'IA actuels. Cela est particulièrement vrai pour les secteurs qui produisent de grands volumes de données, tels que la fabrication, la logistique, les services financiers, les soins de santé et la recherche médicale, et les services financiers.
Pour augmenter la précision et l'efficacité des modèles, fournir de nouvelles informations et améliorer l'efficacité de la prise de décision dans ces secteurs, la capacité d'ingérer et d'analyser rapidement des volumes massifs de données est essentielle.
Cependant, par le passé, le partage de données entre des sites dispersés était souvent difficile, voire impossible, en raison de lois et de restrictions strictes en matière de protection des données. L'apprentissage en essaim peut être utile dans cette situation.
L'apprentissage en essaim remplace rapidement les méthodes traditionnelles d'analyse de volumes massifs de données, car il utilise la technologie blockchain pour protéger la confidentialité des données et favoriser une meilleure coopération.
Les entreprises et les organisations peuvent fournir à leurs modèles d'IA des données de meilleure qualité et plus nombreuses en permettant l'analyse des données partagées aux emplacements périphériques, améliorant ainsi la précision et la fiabilité des résultats. Cela libère du temps et accélère la prise de décision, ce qui produit de meilleurs résultats.
Conclusion
En conclusion, du diagnostic des conditions médicales à la prédiction des résultats des sondages politiques, la plateforme Swarm a amélioré la précision des jugements collectifs dans un large éventail d'activités.
À titre d'illustration, la précision du diagnostic d'une petite équipe de radiologues en réseau fonctionnant comme un système d'intelligence d'essaim en temps réel a réduit les erreurs de 22 % et 33 %, respectivement, par rapport à une approche basée uniquement sur l'IA.
Unanimous AI affirme que le système Swarm AI guide le groupe vers les meilleures décisions consensuelles, augmentant ainsi les niveaux de satisfaction du groupe dans le processus.
Swarm AI a été utilisé dans la prise de décision depuis janvier 2020 dans des contextes académiques et commerciaux, mais les résultats sont prometteurs pour les applications du secteur public telles que la priorisation des politiques publiques.
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