安定性、効率性、俊敏性：適応型AIの利点

人工知能にはさまざまなものがあります。コンピューターを使って知的なことを行うこともあれば、コンピューターを使って人間と同じように知的なことを行うこともあります。両者の違いは明らかです。コンピュータは人間の脳と比べて独特な方法で動作します。つまり、人間の思考は意識の中では連続しているように見えますが、実際には並列なのです。コンピュータも実際にはシリアルですが、異なるプロセッサを搭載することができ、現在では並列ハードウェア アーキテクチャも存在します。これらすべての要素を考慮すると、通常の方法にもかかわらず、これを並行して実行することは困難です。

人間のアプローチを模倣することは、私たちの理解を確認するためのメカニズムとして AI において長年の取り組みとなってきました。コンピューターシミュレーションから同様の結果が得られれば、何が起こっているかを示す堅牢なモデルが得られていることを示唆することになります。明らかに、このつながりは、特定の認知的成果物に対する不満から生まれたものであり、以前の象徴的なモデルのいくつかは、正確な描写ではなく近似値であることを示唆しています。

現在、情報セキュリティ、通信帯域幅、処理遅延の問題により、AI はクラウドからエッジへと移行しています。それでも、大規模なニューラル ネットワークのトレーニングと実行に使用できる GPU の利用可能性を通じてクラウド コンピューティングに大きな進歩をもたらした同様の AI イノベーションは、エッジ AI には根本的に適していません。エッジ AI ガジェットは、メモリ、機能、計算能力などのリソース予算が厳しい状況でも動作できます。

複雑なディープ ニューラル ネットワーク (DNN) のトレーニングはすでに複雑なプロセスですが、エッジ ターゲット用に準備するのはさらに困難です。エッジで AI をトレーニングする従来のアプローチは、トレーニング中に推論の処理が静的に表現されるという考えに依存しているため、限界があります。これらの静的メソッドは、トレーニング後の量子化と特徴削減を組み合わせたもので、実行時にディープ ネットワークが実行する必要がある可能性のある可変作業を考慮していません。

上記の静的なアプローチと比較すると、適応型 AI は AI をトレーニングし、現在および将来のコンピューティング ニーズに対応する方法において重要な動きです。

従来の機械学習 (ML) モデルを急速に上回っている理由は、時間、労力、資産を削減しながら、組織がより良い成果を達成できるように促す能力にあります。

安定性、効率性、俊敏性

適応型 AI の 3 つの基本原則は、安定性、効率性、俊敏性です。安定性とは、高いアルゴリズム精度を達成する能力であり、効率性とは、リソース使用量 (コンピューター、メモリ、電力など) を低く抑える能力であり、敏捷性管理とは現在のニーズに基づいて動作条件を調整する能力です。適応型 AI のこれら 3 つの原則を組み合わせることで、エッジ デバイスの優れた AI 推論の主要な指標が定義されます。

データに基づく予測

適応学習技術では、単一のパイプラインを利用します。この戦略を使用すると、フレームワークを最新の状態に保ち、高いパフォーマンス レベルを達成するように促す反復学習アプローチを使用できます。適応学習プロセスは、情報に対する新しい変更をスクリーニングして学習し、値とそれに関連する品質を出力します。さらに、市場行動をリアルタイムで変更できるため、その精度は常に維持されます。適応型AIは動作環境からの入力を認識します

そしてそれを追跡して、データに基づいた予測を立てます。

持続可能なシステム

適応型学習は、大規模な ML モデルを構築するときにこれらの問題に対処します。このモデルはフロー手法によって作成されるため、ノイズ処理が非常に重要となる空間的に貧弱なデータセットでもその有効性が高まります。パイプラインは、巨大なデータセット内の数十億の特徴を処理するように設計されていますが、各レコードには多くの特徴が含まれる可能性があり、結果としてデータ レコードが疎になります。

このシステムでは、従来の ML パイプラインを 2 つの部分に分割するのではなく、 1 つのパイプラインのみが必要です。これにより、アイデアを検証し、本番環境で簡単に展開するための迅速なソリューションが提供されます。適応型学習フレームワークの基本的なパフォーマンスはバッチ モデル システムに匹敵しますが、試行錯誤してシステムが得るフィードバックを活用することでバッチ モデル システムよりも優れたパフォーマンスを発揮します。これにより、長期的には間違いなくより強力で持続可能なものになります。

見通し

適応型 AI は、常に変化する AI コンピューティングのニーズに対応するために広く使用されるようになります。実行時には、必要なアルゴリズムのパフォーマンスと利用可能なコンピューティング リソースに基づいて運用効率に対応できます。コンピューティング要件を効果的に変更できるエッジ AI フレームワークは、コンピューティング リソースとメモリ リソースの需要を削減する最善の方法です。

適応型 AI の特性により、フレームワークの全面的な見直しごとに入力/出力が変化する CSP の動的なソフトウェア環境において、強固な基盤が実現します。 ネットワーク運用、マーケティング、顧客サービス、IoT、セキュリティのデジタル変革において重要な役割を果たし、顧客エクスペリエンスの進化に貢献します。