Jak uczy się sztuczna inteligencja?
W tym filmie zagłębiamy się w proces nauki sztucznej inteligencji (AI). Wcześniej używałem pewnych uproszczeń, ale teraz dokładniej przyjrzymy się temu procesowi. Istnieją dwa główne typy uczenia maszynowego: nadzorowane (supervised) i nienadzorowane (unsupervised). W ramach uczenia maszynowego wyróżnia się również uczenie głębokie, które wykorzystuje sieci neuronowe z wieloma warstwami.
Generatywne sieci przeciwstawne (GAN)
Jednym z zaawansowanych algorytmów stosowanych w uczeniu maszynowym są Generatywne Sieci Przeciwstawne (GAN). GAN składa się z dwóch modeli AI: generatora i dyskryminatora. Generator tworzy fałszywe dane, a dyskryminator stara się je odróżnić od prawdziwych danych. To rywalizacja, która sprawia, że oba modele z czasem się doskonalą.
Trening generatora i dyskryminatora
Na przykładzie obrazów kotów: dyskryminator uczy się rozpoznawać prawdziwe obrazy kotów, analizując ich cechy. Gdy dyskryminator staje się wystarczająco dobry, generator rozpoczyna tworzenie fałszywych kotów, starając się oszukać dyskryminatora. Po każdej iteracji oba modele aktualizują swoje strategie, stając się coraz lepsze.
Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN)
Do rozpoznawania wzorców w obrazach AI często wykorzystuje konwolucyjne sieci neuronowe (CNN). CNN stosują filtry, które przetwarzają obraz, wyszukując określone kształty i wzory. W miarę, jak sieć analizuje obraz na różnych poziomach abstrakcji, staje się coraz lepsza w rozpoznawaniu skomplikowanych obiektów.
Praktyczne zastosowania
Sieci GAN i CNN znajdują zastosowanie w generowaniu obrazów, rozpoznawaniu twarzy, analizie dokumentów oraz diagnostyce medycznej. W tej serii skupimy się jednak na zastosowaniach AI w branży kreatywnej, takich jak projektowanie wnętrz i generowanie obrazów.
Zakończenie
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o AI i jej zastosowaniach, zapraszam do kolejnych materiałów. Wkrótce przejdziemy do omówienia Stable Diffusion i komunikacji z AI.
