꾸준히 사용되는 최신 유행어 중 하나는 Swarm learning입니다.
이 유행어는 인공 지능 및 기계 학습과 함께 점점 더 "밖에서"가 되고 있는 것 같습니다.
그러나 정말입니까?
Swarm learning은 동물과 곤충이 공동의 목표를 달성하기 위해 협력하는 방식에서 이름을 따왔습니다.
벌집을 만드는 벌떼의 행동, 더 큰 육식 동물을 겁주는 작은 물고기의 미끼 공 형성, 늑대의 무리 사냥 행동 또는 날아가는 새의 움직임을 고려하십시오.
함께 뭉친 동물과 곤충은 자원을 결합하고 공동의 목표를 달성하기 위해 협력합니다.
어떤 경우에는 그룹의 성과가 개별 구성원의 성과를 능가할 정도로 협업을 통해 그룹 지능이 향상되었습니다. 이러한 종류의 행동에 대한 과학적 용어에는 "집단, 합의 또는 무리 지성"이 포함됩니다.
Swarm AI라는 플랫폼은 다음과 같은 유사한 방법론을 사용하여 만들어졌습니다. 만장일치 AI. 이 기사는 떼를 철저히 조사할 것입니다 인공 지능, 작동 방식, 떼 학습 응용 프로그램 등을 포함합니다.
먼저 플랫폼 소개 및 기능부터 시작하여 나중에 기술에 대해 자세히 알아보겠습니다.
스웜 AI?
세계 최초의 인공 지능(AI) 플랫폼인 Swarm은 네트워크로 연결된 비즈니스 팀의 인텔리전스를 향상시켜 훨씬 더 정확한 예측, 예측, 선택 및 통찰력을 가능하게 합니다.
Unanimous AI는 분산된 AI와 인간 팀이 실시간으로 작업에 협력하는 고유한 인스턴스인 플랫폼을 만들었습니다. Swarm은 벌집과 새 떼와 같은 자연계의 협력적 행동에서 힌트를 얻습니다.
미리 결정된 수의 대안 중에서 선택하는 사람들의 그룹은 무리지어 지능 알고리즘 덕분에 통제된 방식으로 통신합니다.
인터넷 플랫폼은 어디서나 모든 사람이 액세스할 수 있습니다. 그들은 주제 대신 논쟁을 벌이고 있으며 알고리즘은 그룹의 행동 역학에 대한 데이터로 훈련됩니다.
AI 에이전트와 상호 작용하는 사람들에 의해 형성된 폐쇄 루프 시스템에서 기계와 사람 모두 다른 사람들이 자신의 선호도를 변경하거나 유지하기 위해 행동하는 방식에 따라 대응할 수 있습니다.
참가자의 상호 작용 역학은 신념 지수를 생성하기 위해 두 번째 단계에서 지도 머신 러닝을 사용하여 구축된 신경망 모델에서 사용됩니다. 이 지표는 그룹이 결과에 대해 얼마나 확신하는지 측정합니다.
Swarm은 어떻게 작동합니까?
모든 것은 새와 벌에서 시작됩니다. 또한 물고기. 또한 개미. 그것은 집단 지능을 높이기 위해 무리, 학교, 떼, 식민지 및 떼로 스스로를 조직하는 엄청난 수의 종에 속합니다.
자연은 사회 유기체가 광범위한 종에 걸쳐 문제를 해결하고 결정을 내리기 위해 통합된 시스템으로 함께 일할 때 대다수의 개별 구성원을 능가할 수 있음을 보여줍니다.
과학자들이 "군집 지능"이라고 부르는 이 현상은 많은 뇌가 실제로 하나보다 낫다는 증거입니다.
우리는 다른 종들이 개인들 사이에 긴밀한 피드백 루프를 만들기 위해 사용하는 섬세한 연결이 부족합니다. 이것이 인간이 무리 지능을 구성하는 능력을 자연스럽게 습득하지 못한 이유입니다.
물고기는 근처 물의 교란을 감지할 수 있습니다. 꿀벌은 빠른 진동을 이용합니다. 새들은 무리 전체에 퍼지는 움직임을 감지할 수 있습니다.
그러나 오늘날 고속 네트워킹 기술을 통해 우리는 전 세계 어디에서나 서로 연결할 수 있습니다. 이러한 링크를 참가자 간의 폐쇄 루프 피드백이 있는 실시간 네트워크로 변환하기 위해서는 적절한 기술만 필요합니다.
Swarm AI 기술은 이러한 격차를 메워줍니다. 그것은 "인간 떼"가 온라인으로 모이고 지식, 통찰력 및 직관을 다른 그룹의 지식, 통찰력 및 직관과 통합하여 모든 것을 포괄하는 비상 지능을 형성하는 데 필요한 인터페이스 및 AI 알고리즘을 제공합니다.
실시간 스웜은 금융 및 스포츠 동향 예측을 포함한 다양한 작업에서 지능을 크게 향상시키는 것으로 밝혀졌습니다.
cdscdms cmds v,mds vm, dsm, cm,ds c,mds cm,ds vwrngre ig fj ewi jt43itiiy 5j4iojeroijas 뿐만 아니라 광고 및 영화 예고편의 성공을 평가합니다.
특징
- Swarm AI 기술을 활용한 Swarm Insight는 보다 정확한 소비자를 제공할 뿐만 아니라 심리 분석 이전에 액세스할 수 있었던 그 어떤 것보다 빠르지만 가장 복잡한 연구 프로젝트에서도 사용할 수 있는 어떤 것보다 빠르고 표현력이 뛰어납니다.
- Swarm Insight는 AI에 최적화된 시장 인텔리전스를 신속하게 제공하고 설문 조사, 포커스 그룹 또는 인터뷰와 같은 기존 방법보다 훨씬 더 정확한 결과를 제공하는 풀 서비스 솔루션입니다.
- Swarm Insight를 통해 완전한 행동 분석, 참가자 모집, 세션 중재 서비스 및 전문적인 방법론 지원을 제공합니다. 모두 포함되어 있습니다.
이제 Swarm Intelligence를 살펴볼 차례입니다.
군단 정보
빠르게 움직일 수 있고 협력적으로 움직일 수 있는 분산된 자체 조직 시스템(자연적이든 인공적이든)은 집단 행동인 무리 지능을 나타냅니다.
자연의 각 종은 이러한 폐쇄 루프, 협력 행동의 고유한 형태를 가지고 있습니다. 꿀벌은 진동을 사용하고, 물고기는 물의 떨림을 감지하고, 개미는 페로몬을 사용하여 먹이가 있는 곳으로 서로를 안내하고, 새는 무리 전체에 퍼지는 움직임을 감지하고, 꿀벌은 페로몬을 사용합니다.
과학자들이 자연에 대해 얻은 지식은 알고리즘을 향상시키는 데 사용됩니다.
군집 지능의 개념이 인공 지능(AI), 특히 로봇 공학에서 사용될 때 집단 지능은 일반적으로 하나의 에이전트와 로컬로 협력하는 에이전트 그룹(새 무리를 모방하는 컴퓨터 시뮬레이션)으로 구성된 계산 시스템을 통해 향상됩니다. 알고리즘 규칙의 일반적인 집합을 준수하면서 다른 사람과 주변 환경 내에서.
무리 학습의 사용
Swarm learning은 현재 AI 모델의 복잡성으로 인해 점점 더 대중화되고 있습니다. 이는 제조, 물류, 금융 서비스, 의료 및 의료 연구, 금융 서비스와 같이 방대한 양의 데이터를 생성하는 부문에 특히 해당됩니다.
모델 정확도와 효율성을 높이고 새로운 통찰력을 제공하며 해당 부문에서 효과적인 의사 결정을 강화하려면 방대한 양의 데이터를 신속하게 수집하고 분석하는 능력이 필수적입니다.
그러나 과거에는 엄격한 데이터 보호법 및 제한 사항으로 인해 분산된 위치 간에 데이터를 공유하는 것이 불가능하지는 않지만 어려운 경우가 많았습니다. Swarm learning은 이러한 상황에서 유용할 수 있습니다.
Swarm learning은 블록체인 기술을 사용하여 데이터 개인 정보를 보호하고 더 나은 협력을 촉진하기 때문에 방대한 양의 데이터를 분석하는 기존 방법을 빠르게 대체하고 있습니다.
기업과 조직은 엣지 로케이션에서 공유 데이터를 분석하고 결과의 정확성과 신뢰성을 개선함으로써 AI 모델에 더 좋고 더 많은 데이터를 제공할 수 있습니다. 이렇게 하면 시간이 절약되고 의사 결정이 빨라져 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
결론
결론적으로, Swarm 플랫폼은 건강 상태 진단에서 정치 여론 조사 결과 예측에 이르기까지 다양한 활동에서 집단 판단의 정확성을 향상시켰다.
예를 들어, 실시간 군집 정보 시스템으로 운영되는 네트워크로 연결된 방사선 전문의로 구성된 소규모 팀의 진단 정확도는 AI 전용 접근 방식과 비교할 때 실수를 각각 22% 및 33% 줄였습니다.
만장일치 AI는 Swarm AI 시스템이 그룹을 최상의 합의 결정으로 안내하여 그 과정에서 그룹 만족도를 높인다고 주장합니다.
Swarm AI는 2020년 XNUMX월 현재 학술적 및 상업적 맥락에서 의사 결정에 사용되었지만 그 결과는 공공 정책의 우선 순위 지정과 같은 공공 부문 응용 프로그램에 유망합니다.
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