در ابتدا باید بدانیم که Document AI چیست و چگونه کار می کند؟ این آغازگر همه چیزهای مربوط به هوش مصنوعی و داده های مبتنی بر اسناد است که قصد داریم در این مقاله به آن بپردازیم. اگر می خواهید مهارت های لازم در این حوزه را دریافت کنید، با مطالعه هوش مصنوعی Document AI با ما همراه باشید.
اول اینکه هوش مصنوعی چیست؟
در علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی(AI)، هوشی است که از طریق ماشین ها به نمایش درآمده است. هر دستگاهی که محیط خود را درک کند و اقداماتی انجام دهد که شانس آن را برای دستیابی موفقیت‌آمیز به اهدافش به حداکثر برساند.
همانطور که ماشین ها به طور فزاینده ای توانمند می شوند، وظایفی که به "هوش" نیاز دارند، اغلب از تعریف هوش مصنوعی حذف می شوند، پدیده ای که به عنوان اثر هوش مصنوعی Document AI شناخته می شود. به عنوان مثال، تشخیص کاراکترهای نوری اغلب از چیزهایی که به عنوان هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شوند کنار گذاشته شده اند، زیرا به یک فناوری معمول تبدیل شده است.
دو سوی هوش مصنوعی
هوش مصنوعیDocument AI یک اصطلاح ساده است، اما بیشتر به معنای استفاده از رایانه برای حل مشکلاتی است که به طور کلی نیاز به قضاوت «هوشمندانه» دارند، مانند تشخیص چهره‌ها، رانندگی اتومبیل، طبقه‌بندی اسناد، تصمیم‌گیری پزشکی و غیره.
بسیاری از وظایف هوش مصنوعی، اگر نه بیشتر، در دنیای واقعی شامل طبقه بندی ورودی ها به دسته ها یا تولید محتوای مشابه یک مجموعه آموزشی است. وقتی در مورد استفاده از هوش مصنوعی برای مثال، نمایش رزومه، پیش‌بینی خطر تکرار جرم یا تشخیص سرطان مطالعه می‌کنید، در دسته قبلی قرار می‌گیرد.
اگر هوش مصنوعی می بینید که متنی شبیه انسان تولید می کند، این دسته دوم است. وقتی مردم در اخبار یا در صنعت در مورد هوش مصنوعی Document AI صحبت می‌کنند، معمولاً منظورشان چیزی کلی است مانند «استفاده از رایانه برای انجام کارهای سخت».
این ممکن است شامل یادگیری ماشینی باشد. ممکن است نباشد. آنها همچنین ممکن است به فکر استفاده از شبکه‌های عصبی یا دیگر سیستم‌های یادگیری ماشینی پیچیده برای حل مشکلات بدون راهنمایی انسانی باشند.
یادگیری ماشینی چیست؟
به مطالعه علمی مدل های آماری و الگوریتم ها، یادگیری ماشینی (ML) می گویند که سیستم های رایانه ای، جهت به انجام رساندن کاری خاص از آن استفاده می کنند که بر الگو و نتیجه خاصی تکیه ندارد. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی یک مدل ریاضی بر اساس داده‌های نمونه می‌سازند که به عنوان «داده‌های آموزشی» شناخته می‌شود تا بدون برنامه‌ریزی صریح برای انجام کار، پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند.
در کنار هوش مصنوعی Document AI ، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در کاربردهای متنوعی مانند فیلتر کردن ایمیل و بینایی کامپیوتری استفاده می‌شوند، جایی که توسعه یک الگوریتم مرسوم برای انجام مؤثر کار دشوار یا غیرممکن است.
یادگیری ماشینی راهی برای ساخت سیستم هایی است که هوش مصنوعی را نمایش می دهند. به طور کلی، این یک استراتژی است که سیستم هایی را می سازد که تا زمانی که داده های آموزشی به آنها داده نشود، به طور خاص برای انجام وظیفه خود برنامه ریزی نشده اند.
هنگامی که در معرض داده های بیشتر یا ورودی های بیشتر قرار می گیرند، در انجام وظایف خود (تا حدی) بهتر می شوند.
پیشنهاد مطالعه:هوش مصنوعی Tongyi Qianwen چیست
یادگیری ماشین در Document AI
الگوریتم های یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی Document AI به طور کلی به دو نوع تحت نظارت و بدون نظارت تقسیم می شوند. سیستم‌های پردازش هوشمند اسناد (IDP)، طبقه‌بندی، جداسازی و استخراج همگی از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند.
نحوه اعمال یادگیری ماشینی تحت نظارت برای پردازش سند هوشمند AIGrooper
الگوریتم مرکزی یادگیری ماشین در هوش مصنوعی مستند به این صورت کار می‌کند: معمار Grooper مجموعه‌ای مجزا از دسته‌ها را تعیین می‌کند، و مجموعه‌ای اولیه از آموزش برچسب‌گذاری شده مناسب را برای الگوریتم ارائه می‌دهد تا شروع به پیش‌بینی کند.
Grooper به این شکل طراحی شده است زیرا ML تحت نظارت انسان بهتر عمل می کند، به خصوص برای انواع مشکلات پیچیده ای که برای ما ضروری هستند.
یادگیری ماشینی بدون نظارت چیست؟
از سوی دیگر، یادگیری ماشینی بدون نظارت بیشتر با آنچه که برخی هوش مصنوعی واقعی می‌نامند همسو می‌شود. این ایده که یک کامپیوتر می‌تواند فرآیندها و الگوهای پیچیده را بدون حضور انسان برای ارائه راهنمایی در طول مسیر شناسایی کند.
در حالی که یک الگوریتم طبقه‌بندی نظارت شده هوش مصنوعی Document AI یاد می‌گیرد که برچسب‌های ورودی را به تصاویر حیوانات نسبت دهد، الگوریتم بدون نظارت آن به شباهت‌های ذاتی بین تصاویر نگاه کرده و آنها را به گروه‌هایی بر اساس آن تقسیم می‌کند و برچسب جدید خود را به هر گروه اختصاص می‌دهد.
چرا یادگیری ماشینی بدون نظارت برای هوش مصنوعی سند اعمال نمی شود؟
هوش مصنوعی سند Grooper از یادگیری ماشینی بدون نظارت استفاده نمی کند، زیرا برای کار کردن به مجموعه داده های بسیار بزرگ نیاز دارد و خیلی خوب کار نمی کند. به طور کلی، اگر مردم در مورد یادگیری ماشینی بدون نظارت بپرسند، به یکی از دو چیز متفاوت دست می یابند:
• آیا هوش مصنوعی در طبقه بندی (یا استخراج) به تنهایی بهتر می شود؟
• آیا هوش مصنوعی من را از درک اسناد یا داده هایم نجات می دهد؟
پاسخ به هر دوی این سوالات منفی است. هوش مصنوعی سند به خودی خود بهتر نمی شود، زیرا طراحی انسانی سیستم های پردازش هوشمند سند نتایج بهتری نسبت به ML بدون نظارت تقریباً در هر موردی به دست می آورد.
هوش مصنوعی Broad در مقابل Narrow
اکوسیستم هوش مصنوعی Document AI این تلاش‌های هوش مصنوعی را به دو دسته اصلی طبقه‌بندی می‌کند: هوش مصنوعی ضعیف (محدود) که بر روی یک مشکل یا حوزه کاری خاص متمرکز است و هوش مصنوعی قوی (عمومی) که بر هوش مصنوعی متمرکز است که می‌تواند هر کاری را انجام دهد.
از دیدگاه محققان، هر چه یک سیستم هوش مصنوعی با تمام هوش، احساسات و کاربرد گسترده دانش انسان به توانایی‌های یک انسان نزدیک‌تر شود، هوش مصنوعی «قوی‌تر» است. از سوی دیگر، هر چه سیستم هوش مصنوعی از نظر دامنه محدودتر و مخصوص یک برنامه خاص باشد، در مقایسه با آن ضعیف تر است.
هوش مصنوعی ضعیف در مقابل هوش مصنوعی گسترده (یا قوی، یا عمومی) یک تمایز بسیار آسان است:
• هوش مصنوعی محدود یک یا تعداد کمی از مشکلات مرتبط را حل می کند.
• هوش مصنوعی گسترده طیف وسیعی از آنها را حل می کند.
پردازش زبان طبیعی چیست؟
پردازش زبان طبیعی (NLP) به عنوان زیرشاخه ای از از علومی همچون زبان شناسی، علوم رایانه، مهندسی داده ها و هوش مصنوعی است که میان رایانه ها و زبان های طبیعی، تعامل ایجاد می کند و برای پردازش از اطلاعات زبان طبیعی و ارتباط با هوش مصنوعی Document AI بهره می برد.
پردازش زبان طبیعی در واقع فقط به استفاده از رایانه برای پردازش زبان انسان اشاره دارد. اکثر ابزارهای Grooper ابزارهای NLP می باشند. استخراج کننده ها، عبارات منظم، OCR، TF/IDF، همه شامل پردازش زبان طبیعی هستند.
Porter stemming شکلی از NLP است که ما استفاده می کنیم و Grooper همچنین با Azure Translate برای ارائه ترجمه ادغام می شود. سایر تکنیک‌های پیشرفته NLP، مانند تجزیه و تحلیل احساسات، برچسب‌گذاری بخشی از گفتار، برچسب‌گذاری نهادهای نام‌گذاری شده و غیره از نظر تئوری با Grooper امکان‌پذیر هستند.
چرا فناوری یادگیری عمیق با دریافت داده های اسناد عالی نیست؟
به طور کلی، یادگیری عمیق مترادف با هوش مصنوعی مبتنی بر شبکه عصبی است. مدل‌های یادگیری عمیق معمولاً چندین لایه را شامل می‌شوند که هر یک از آنها «ویژگی‌های» متفاوتی را از داده‌ها استخراج می‌کنند. یادگیری هوش مصنوعی Document AI ، به عنوان یک مفهوم در نظر گرفته می شود که سیستم‌های هوش مصنوعی بزرگ و پیچیده را شامل می شود.
آنها ممکن است به طور خاص به شبکه های عصبی فکر کنند، گروپر از یادگیری عمیق استفاده نمی کند، زیرا برای انواع مشکلاتی که ما حل می کنیم خیلی خوب کار نمی کند.
پیشنهاد مطالعه:نحوه خرید اشتراک پریمیوم Yousician
هوش مصنوعی Document AI چگونه هوشمند است؟
به خاطر داشته باشید که از آنجایی که "AI" یک اصطلاح فوق العاده کلی است، می تواند به معنای انجام کارهای دشوار با رایانه باشد. ذکر همه روش ها و الگوریتم هایی که ممکن است هوش مصنوعی در نظر گرفته شوند غیرممکن است.
شبکه عصبی مصنوعی چیست؟
شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) ، سیستم های محاسباتی به شمار می آیند که از شبکه‌های عصبی بیولوژیکی حیوانات، الهام گرفته‌اند، در حالی که شباهت چندانی با آنها ندارد.
آنها این کار را بدون اطلاع قبلی از گربه ها انجام می دهند، مثلاً خز، دم، سبیل و صورت گربه مانند دارند. شبکه های عصبی نه تنها به این دلیل مهم هستند که امروزه مهمترین نوع هوش مصنوعی Document AI در حال توسعه به شمار می آیند، بلکه به این دلیل که فلسفه زیربنای آنها فلسفه اصلی اکثر تحقیقات هوش مصنوعی است.
هدف شبکه‌های عصبی تولید تصمیمات انسان‌مانند با تقلید از یک مدل بسیار ساده‌شده از آنچه در حال حاضر ساختار مغز را می‌دانیم. روشی که شبکه‌های عصبی «ورودی‌ها» (تصویر یک گربه) را با «خروجی‌ها» (برچسب «گربه») تطبیق می‌دهند، غیرقابل پیش‌بینی است و به‌طور اساسی، نامفهوم است (یعنی ما نمی‌توانیم آن را درک کنیم).
آنچه در تعریف فوق شامل می شود این است که آنها می توانند این تصمیمات را بدون هیچ گونه آگاهی قبلی از گربه ها اتخاذ کنند. چیزی که حذف می‌شود این است که فرآیند تصمیم‌گیری شبکه‌های عصبی، پس از توسعه، ممکن است ارتباط کمی با تصمیم‌گیری انسان داشته باشد یا اصلاً ارتباطی نداشته باشد.
حل مسائل پیچیده
استفاده از شبکه‌های عصبی برای انجام هوش مصنوعی Document AI (حل مسائل پیچیده) یا ادعا می‌کند که با تقلید از یک مدل ساده‌شده مغز، نه تنها به همان خوبی خواهیم رسید. قضاوت های انسانی، اما قضاوت هایی که در نهایت بهتر از قضاوت هایی هستند که انسان ها انجام می دهند.
شبکه های عصبی چگونه کار می کنند؟
یک شبکه عصبی در کلی ترین مفهوم از سه لایه تشکیل شده است: یک لایه ورودی، یک لایه پنهان و یک لایه خروجی. لایه پنهان بخش عمده ای از پردازش اطلاعات را انجام می دهد و شامل گره هایی است که به صورت وزنی به یکدیگر متصل هستند.
هنگامی که شبکه ورودی را پردازش می کند، این اتصالات وزنی تعیین می کنند که اطلاعات چگونه از طریق آن جریان می یابد و در نهایت، به چه تصمیمی می رسد (یا چه خروجی تولید می کند). شبکه‌های عصبی مکانیسمی برای تغییر وزن این اتصالات بر اساس یادگیری دارند.
پیچیدگی و قدرت شبکه‌های عصبی از تعداد گره‌ها و لایه‌ها ناشی می‌شود، اما روش‌های هوش مصنوعی Document AI که لایه پنهان را تصمیم‌گیری می‌کند به سختی قابل بررسی است.
پیشنهاد مطالعه:پلتفرم میزبانی وب HostGator
تنسورفلو چیست؟
TensorFlow یک پلتفرم منبع باز سرتاسر برای یادگیری ماشین است. این یک اکوسیستم جامع و انعطاف‌پذیر از ابزارها، کتابخانه‌ها و منابع جامعه دارد که به محققان اجازه می‌دهد تا پیشرفته‌ترین فناوری‌های ML را انجام دهند و توسعه‌دهندگان به راحتی برنامه‌های مبتنی بر ML را بسازند و به کار ببرند.
Tensorflow کتابخانه منبع باز گوگل برای ساخت شبکه های عصبی است. این برنامه ساخت و آموزش شبکه های عصبی را بر روی سخت افزار درجه دسکتاپ خانگی برای افرادی که درک اولیه از پایتون دارند نسبتاً آسان می کند.
این برنامه در هوش مصنوعی Document AI به طور گسترده ای در برنامه های تجاری و دانشگاهی استفاده می شود. بعید است کسی به این موضوع اشاره مستقیم کند. اما این فناوری مهمی است که باید از آن آگاه بود.
