ΕΚΤΕΤΑΜΕΝΗ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΑΙ: ΑΛΛΑΓΕΣ ΠΟΥ ΕΠΕΡΧΟΝΤΑΙ ΚΑΙ ΑΠΑΙΤΗΣΕΙΣ ΠΟΥ ΔΗΜΙΟΥΡΓΟΥΝΤΑΙ ΣΤΙΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΙΣ

ΜΕΡΟΣ Ι : ΕΥΡΩΠΑΪΚΟΙ ΣΤΟΧΟΙ ΚΑΙ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ

Ας δούμε κατ΄ αρχάς ποιος είναι ο βαθμός εισαγωγής των συστημάτων ΑΙ στην παραγωγική διαδικασία στις επιχειρήσεις και βιομηχανίας της ΕΕ και των χωρών της.

Γεωγραφικά, τα υψηλότερα ποσοστά υιοθέτησης της τεχνητής νοημοσύνης παρατηρούνται στη Δανία και τη Φινλανδία (και οι δύο 15%), ακολουθούμενες από το Λουξεμβούργο και το Βέλγιο (και οι δύο 14%).

Αντίθετα, χώρες όπως η Ρουμανία (2%), η Βουλγαρία, η Πολωνία, η Ουγγαρία και η Ελλάδα (4%) έχουν τα χαμηλότερα ποσοστά υιοθεσίας στην ΕΕ (στοιχεία της Ευρωπαϊκής Επιτροπής).

Η Ευρωπαϊκή Επιτροπή έχει θέσει πολύ φιλόδοξους στόχους για τον ψηφιακό μετασχηματισμό έως το 2030, με στόχο πάνω από το 75% των εταιρειών της ΕΕ να χρησιμοποιούν υπηρεσίες τεχνητής νοημοσύνης, ανάλυσης μεγάλων δεδομένων ή υπηρεσίες υπολογιστικού νέφους.

Επί του παρόντος, περίπου το 60% των επιχειρήσεων της ΕΕ έχουν επιτύχει ένα βασικό επίπεδο ψηφιακής έντασης, με τις μεγάλες επιχειρήσεις να είναι πιο προηγμένες ψηφιακά σε σύγκριση με τις μικρομεσαίες επιχειρήσεις (ΜΜΕ).

Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να ενισχύσει σημαντικά την ανταγωνιστικότητα των επιχειρήσεων, βελτιώνοντας την αποτελεσματικότητα, μειώνοντας το κόστος και επιτρέποντας νέες δυνατότητες στην ανάλυση δεδομένων, τη λήψη αποφάσεων και την αυτοματοποίηση.

Όμως η ουσιαστική και ολοκληρωμένη ένταξη τέτοιων συστημάτων στην παραγωγική διαδικασία θα εξαρτηθεί σημαντικά από τον διεθνή ανταγωνισμό (και τον εσωτερικό που δεν μένει ανεπηρέαστος) και την ικανότητα μετασχηματισμού της εσωτερικής οργάνωσης και λειτουργίας των επιχειρήσεων για να μπορέσουν να ανταπεξέλθουν σε αυτόν.

Ο ρυθμός εφαρμογής των συστημάτων ΑΙ στην παραγωγική διαδικασία, καθώς επίσης και οι επιδράσεις τους στο εργασιακό, λειτουργικό και διοικητικό κομμάτι (πέραν του παραγωγικού) εξαρτώνται και από άλλους παράγοντες, όπως είναι το μέγεθος της επιχείρησης, η μορφή της, η ικανότητα αυτο-εκπαίδευσης, ο κλάδος δραστηριοποίησης, το επίπεδο και οι συνθήκες ανταγωνισμού, το θεσμικό πλαίσιο και οι περιφερειακές οικονομικές συνθήκες.

Απαιτούνται συνεπώς εκτεταμένες αλλαγές σε πολλά διαφορετικά πεδία (στελεχιακό, γνωσιακό, λειτουργικό, διοικητικό, θεσμικό, λήψη απόφαση, συλλογή στοιχείων και ανάλυση, ασφάλεια, έλεγχο και αξιολόγηση, κουλτούρα και ηθική κλπ).

 ΜΑΘΗΜΑ 12ο: "PROMPT ENGINEERING" ΜΕ ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑ

ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑΤΑ ΧΡΗΣΗΣ ΤΩΝ ΥΠΕΡ -ΠΑΡΑΜΕΤΡΩΝ (HYPERPARAMETERS) ΓΙΑ ΣΥΝΤΟΝΙΣΜΟ ΤΟΥ ΜΟΝΤΕΛΟΥ AI

Οι υπερ-παράμετροι (Hyperparameters) είναι εξωτερικές μεταβλητές διαμόρφωσης του τρόπου που θα κάνει επεξεργασία ενός ερωτήματος το σύστημα μηχανικής μάθησης και χρησιμοποιούνται για τη διαχείριση της εκπαίδευσης των μοντέλων μηχανικής μάθησης.

Οι υπερπαράμετροι ορίζονται χειροκίνητα πριν από την εκπαίδευση ενός μοντέλου και το αιτούμενο έργο.

Διαφέρουν από τις παραμέτρους, οι οποίες είναι εσωτερικές παράμετροι που προέρχονται αυτόματα κατά τη διαδικασία εκμάθησης και δεν ορίζονται από επιστήμονες δεδομένων.

Παραδείγματα υπερπαραμέτρων περιλαμβάνουν τον αριθμό των κόμβων και των επιπέδων σε ένα νευρωνικό δίκτυο και τον αριθμό των διακλαδώσεων σε ένα δέντρο αποφάσεων, τα οποία θα αξιοποιηθούν κατά την επεξεργασία του αιτήματος.

ΠΡΟΕΤΟΙΜΑΣΙΑ / ΕΝΑΥΣΜΑ (Priming)

(Αν και το priming είναι μια μέθοδος προτροπής και όχι μια υπερ-παράμετρος, επιλέγουμε να ξεκινήσουμε με αυτήν λόγω της σημασίας της.)

Το "priming" είναι μια ουσιαστική έννοια στην προτροπή που περιλαμβάνει τον καθορισμό του πλαισίου, την εισαγωγή συγκεκριμένων λεπτομερειών ή την παροχή βασικών πληροφοριών για την καθοδήγηση της απόκρισης του AI.

Ας δούμε μέσα από κάποια παραδείγματα τις αρχές χρήσης του "priming", για να επηρεάσουμε αποτελεσματικά και να διαμορφώσουμε το βέλτιστο περιεχόμενο που εξάγεται από μοντέλο AI.

1. Κατανόηση του "Priming" στο Prompting

Το "Priming" αναφέρεται στην πράξη προετοιμασίας της τεχνητής νοημοσύνης για μια συγκεκριμένη εργασία ή κατεύθυνση, παρέχοντας το πλαίσιο, τις πληροφορίες υποστήριξης ή τις σχετικές λεπτομέρειες που θέλουμε να διερευνήσουμε. Βοηθά στη δημιουργία του κατάλληλου σκηνικού για την επιθυμητή απόκριση.

α) Παράδειγμα χωρίς "Priming"

• Προτροπή: «Τι είναι πολεμικό πλοίο».

• Απόκριση (Χωρίς να έχει δοθεί priming) " «Ένα πολεμικό πλοίο είναι ένα σκάφος που σχεδιάζεται και εξοπλίζεται για πολεμικές επιχειρήσεις. Αυτά τα πλοία είναι συνήθως εξοπλισμένα με διάφορα όπλα, συστήματα ανίχνευσης και άλλες τεχνολογίες για την εκτέλεση στρατιωτικών αποστολών».

β) Παράδειγμα με "Priming" (Καθορισμός πλαισίου)

• Προτροπή: «Περίγραψε πως είναι ένα πολεμικό πλοίο το οποίο να μπορεί να επιχειρήσει σε παράκτιες περιοχές».

• Απόκριση (Με "Priming" ):

Ένα πολεμικό πλοίο που είναι ειδικά σχεδιασμένο για να επιχειρεί σε παράκτιες περιοχές ονομάζεται κορβέτα. Οι κορβέτες είναι μικρότερα και πιο ευέλικτα σκάφη, κατάλληλα για παράκτιες επιχειρήσεις και επιχειρήσεις σε ρηχά νερά, όπου τα μεγαλύτερα πλοία μπορεί να αντιμετωπίζουν δυσκολίες. (Ακολουθεί μια συγκεκριμένη περιγραφή ενός αντιπροσωπευτικού παράκτιου πολεμικού πλοίου, της κορβέτας).

γ) Συμβουλές για τη χρήση του "Priming".

• Ορίστε το πλαίσιο: Καθορίστε με σαφήνεια το πλαίσιο ή τις πληροφορίες του πλαισίου που θέλετε για να δημιουργήσει η τεχνητή νοημοσύνη συναφή και βέλτιστη απάντηση.

• Καθορίστε λεπτομέρειες: Δώστε συγκεκριμένες λεπτομέρειες, θέματα ή χαρακτηριστικά που θέλετε να ενσωματώσει το AI στην απάντηση.

δ) Θεωρήσεις

• Το "Priming" βοηθά να διασφαλιστεί ότι η τεχνητή νοημοσύνη κατανοεί το πλαίσιο και τις απαιτήσεις της εργασίας, με αποτέλεσμα πιο ακριβείς και σχετικές απαντήσεις.

• Είναι αποτελεσματικό όταν χρειάζεται να καθοδηγήσετε την απόκριση του AI παρέχοντας ουσιαστικό πλαίσιο ή συγκεκριμένες λεπτομέρειες.

ε) Παράδειγμα προτροπής για πειραματισμό στην πράξη από εσάς:

- Προτροπή: «Γράψε ένα ποίημα εμπνευσμένο από μία ναυμαχία σε φουρτουνιασμένη θάλασσα , που να περιέχει μεταφορές, παρομοιώσεις και συνεκδοχές και να προκαλεί ζωντανές εικόνες και συναισθήματα».

- Απόκριση (σύμφωνα με το πλαίσιο που καθορίστηκε με το primimg):………………………………………………………

 ΜΑΘΗΜΑ 11ο: PROMPT ENGINEERING ΓΙΑ ΜΟΝΤΕΛΑ "AI"

ΕΠΙΘΥΜΗΤΗ ΜΟΡΦΗ (Desired Format)

Η "επιθυμητή μορφή" είναι μια κρίσιμη παράμετρος στην προτροπή (prompt) που καθορίζει πώς θέλουμε να δομηθεί ή να παρουσιαστεί το απόκριση που δημιουργείται από AI.

1. Κατανόηση της "Επιθυμητής Μορφής" (Desired Format) στην Προτροπή (prompt)

Η "επιθυμητή μορφή" περιλαμβάνει τον ρητό προσδιορισμό της δομής, την μορφή και τον τρόπο παρουσίασης της απόκρισης που δημιουργείται από AI.

α. Παράδειγμα χωρίς Προδιαγραφή "Επιθυμητής Μορφής"

1) Προτροπή (χωρίς προτροπή «επιθυμητής μορφής»): «Περιγράψτε τη σημασία της βιώσιμης ανάπτυξης».

2) Απόκριση (Χωρίς την "Επιθυμητή μορφή"): Η βιώσιμη ανάπτυξη είναι η ανάπτυξη που ικανοποιεί τις ανάγκες του παρόντος χωρίς να υπονομεύει την ικανότητα των μελλοντικών γενεών να ικανοποιήσουν τις δικές τους ανάγκες.

β. Παράδειγμα με "Επιθυμητή Μορφή" Παραγράφου)

1) Προτροπή: Περιγράψτε τη σημασία της βιώσιμης ανάπτυξης σε μια καλά δομημένη μορφή παραγράφου.

2) Απόκριση ("Επιθυμητή μορφή" ως παράγραφος): Η βιώσιμη ανάπτυξη είναι κρίσιμη για να εξασφαλίσει ότι οι ανθρώπινες δραστηριότητες δεν εξαντλούν τους φυσικούς πόρους ή δεν προκαλούν μη αναστρέψιμες ζημιές στο περιβάλλον. Αυτό επιτρέπει την ισορροπημένη ανάπτυξη, η οποία λαμβάνει υπόψη τις ανάγκες των σημερινών γενεών, χωρίς να θέτει σε κίνδυνο τις δυνατότητες των μελλοντικών γενεών να εκπληρώσουν τις δικές τους ανάγκες. Επικεντρώνεται στη διατήρηση των οικοσυστημάτων, στη μείωση της ρύπανσης και στην προώθηση των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας.

γ. Παράδειγμα με "Επιθυμητή Μορφή" Λίστας

1) Προτροπή: "Εξηγήστε την έννοια της βιώσιμης ανάπτυξης σε μορφή λίστας με κουκκίδες".

2) Απόκριση ("Επιθυμητή μορφή" ως λίστα με κουκκίδες):

• Η βιώσιμη ανάπτυξη αναφέρεται στην ικανότητα ικανοποίησης των αναγκών του παρόντος χωρίς να διακυβεύεται η δυνατότητα των μελλοντικών γενεών να ικανοποιήσουν τις δικές τους ανάγκες.

• Επιδιώκει μια ισορροπία μεταξύ οικονομικής ανάπτυξης, περιβαλλοντικής προστασίας και κοινωνικής ισότητας.

• Περιλαμβάνει την διατήρηση των φυσικών πόρων και την ελαχιστοποίηση της ρύπανσης και των αποβλήτων.

• Προάγει τη χρήση ανανεώσιμων πηγών ενέργειας και την αποδοτική χρήση της ενέργειας.

• Ενισχύει την κοινωνική δικαιοσύνη, διασφαλίζοντας ότι όλοι οι άνθρωποι έχουν πρόσβαση σε βασικές ανάγκες όπως καθαρό νερό, υγεία και εκπαίδευση.

• Υποστηρίζει την οικονομική ανάπτυξη που είναι φιλική προς το περιβάλλον και κοινωνικά υπεύθυνη.

• Στοχεύει στην προστασία της βιοποικιλότητας και στη διατήρηση των οικοσυστημάτων για τη μακροπρόθεσμη υγεία του πλανήτη.

2. Συμβουλές για τη χρήση της παραμέτρου "Επιθυμητή μορφή".

α) Καθορίζουμε την μορφή: Καθορίζουμε με σαφήνεια την επιθυμητή μορφή, όπως λίστες, παραγράφους, κουκκίδες ή άλλα δομικά στοιχεία.

β) Ευθυγραμμίζουμε με τον σκοπό: Βεβαιωνόμαστε ότι η επιλεγμένη μορφή ευθυγραμμίζεται με το σκοπό και το στυλ του περιεχομένου.

3. Πρακτικές Θεωρήσεις

α) Η "Επιθυμητή μορφή" μας βοηθά να εισάγουμε τις προτιμήσεις σας για το πώς το περιεχόμενο που θα δημιουργηθεί από την τεχνητή νοημοσύνη θα πρέπει να δομηθεί ή να παρουσιαστεί, διασφαλίζοντας ότι ανταποκρίνεται στις προσδοκίες μας.

β) Είναι αποτελεσματικό όταν χρειαζόμαστε περιεχόμενο που παρουσιάζεται με ένα συγκεκριμένο τρόπο, όπως με λίστες, παραγράφους, πίνακες ή με άλλες δομικές μορφές.

4. ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑ προτροπής (prompt) για πειραματισμό από εσάς ("Επιθυμητή μορφή" να είναι διάγραμμα με κουτιά):

α) Προτροπή: "Περιγράψτε ένα βασικό πρόγραμμα ψηφιακής εκπαίδευσης χρησιμοποιώντας μορφή διαγράμματος με κουτιά, με βάση την σειρά που πρέπει να διενεργείται κάθε μάθημα της ψηφιακής εκπαίδευσης".

β) Αναμενόμενη Απόκριση: ("Επιθυμητή μορφή" θα είναι διάγραμμα με κουτιά):

Το ΑΙ θα τοποθετήσει σε κουτιά διαδοχικά κάθε μάθημα και τα αντικείμενα διδασκαλίας, ανάλογα με την σειρά που προτείνει να δομηθεί όλο το πρόγραμμα ψηφιακής εκπαίδευσης.

Πειραματισθείτε με το συγκεκριμένο παράδειγμα (π.χ στο ChatGPT)

 ΜΑΘΗΜΑ 10ο: PROMPT ENGINEERING ΓΙΑ "AI"

ΜΟΝΤΕΛΑ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ ΜΑΘΗΣΗ ΠΟΥ ΠΡΟΣΦΕΡΟΥΝ ΟΙ ΕΤΑΙΡΕΙΕΣ ΓΙΑ ΧΡΗΣΗ

Πριν προχωρήσουμε στα μαθήματα ας δούμε ποιες εταιρείες προσφέρουν προγράμματα για την εφαρμογή μοντέλων μηχανικής μάθησης (Machine Learning Models) και βαθιάς μάθησης (Deep Learning Models).

Ας δούμε μερικές από τις σημαντικότερες εταιρείες και τις πλατφόρμες τους που καλύπτουν τα διάφορα μοντέλα ανά κατηγορία:

1. Γραμμικά Μοντέλα (Linear Models)

Τα γραμμικά μοντέλα είναι τα πιο απλά μοντέλα στη μηχανική μάθηση. Εξετάζουν τα δεδομένα ως γραμμικά διαχωρίσιμα και προσπαθούν να μάθουν την βαρύτητα κάθε μεταβλητής «στόχο» χρησιμοποιώντας γραμμική συνάρτηση των χαρακτηριστικών εισόδου.

Πολλές καταστάσεις της πραγματικής ζωής ακολουθούν γραμμικές σχέσεις μεταξύ εξαρτημένων και ανεξάρτητων μεταβλητών.

Μερικά από τα παραδείγματα είναι:

α) Η σχέση μεταξύ του σημείου βρασμού του νερού και της αλλαγής του υψομέτρου.

β) Η σχέση μεταξύ των δαπανών για διαφημίσεις και των εσόδων ενός οργανισμού.

γ) Η σχέση μεταξύ της ποσότητας του λιπάσματος που χρησιμοποιείται και της απόδοσης των καλλιεργειών.

δ) Η απόδοση των αθλητών και το πρόγραμμα προπόνησής τους.

ε) Ένας αναλυτής θα ενδιαφερόταν να δει πώς η κίνηση της αγοράς επηρεάζει την τιμή της ExxonMobil (XOM). Η τιμή του δείκτη S&P 500 θα είναι η ανεξάρτητη μεταβλητή ή προγνωστικός παράγοντας, ενώ η τιμή του XOM είναι η εξαρτημένη μεταβλητή.

στ) Μια τράπεζα θέλει να προβλέψει εάν ένας πελάτης θα αθετήσει το δάνειό του με βάση το πιστωτικό παρελθόν και το εισόδημά του. Οι ανεξάρτητες μεταβλητές θα είναι η πιστωτική αξιολόγηση και το εισόδημα, ενώ η εξαρτημένη μεταβλητή θα είναι εάν ο πελάτης εκτιμάται ότι θα αθετήσει (1) ή όχι (0).

ΕΤΑΙΡΕΙΕΣ ΠΟΥ ΠΡΟΣΦΕΡΟΥΝ ΣΤΗΝ ΑΓΟΡΑ ΓΡΑΜΜΙΚΑ ΜΟΝΤΕΛΑ (Linear Models)

α) Google Cloud AI Platform

• Προσφέρει εργαλεία γραμμικής παλινδρόμησης (Linear Regression) και λογιστικής παλινδρόμησης (logistic Regression) ως μέρος της πλατφόρμας τους για μηχανική μάθηση.

β) Amazon Web Services (AWS) - SageMaker

• Παρέχει εργαλεία για γραμμική παλινδρόμηση και λογιστική παλινδρόμηση μέσω της πλατφόρμας SageMaker.

γ) Microsoft Azure Machine Learning

• Υποστηρίζει γραμμικά μοντέλα γραμμικής και λογιστικής παλινδρόμησης.

2. Μοντέλα Δέντρων Αποφάσεων (Decision Trees Models)

ΕΤΑΙΡΕΙΕΣ ΠΟΥ ΠΡΟΣΦΕΡΟΥΝ ΣΤΗΝ ΑΓΟΡΑ ΜΟΝΤΕΛΑ ΔΕΝΔΡΩΝ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ

α) Google Cloud AI Platform

• Υποστηρίζει δέντρα αποφάσεων (Decision Trees) , τυχαία δάση (Random Forests) και ενισχυμένα δέντρα (Gradient-Boosted Decision trees GBM).

β) Amazon Web Services (AWS) - SageMaker

• Προσφέρει τυχαία δάση και ενισχυμένα δέντρα μέσω ενσωματωμένων αλγορίθμων.

γ) Microsoft Azure Machine Learning

• Παρέχει υποστήριξη για μοντέλα δέντρων αποφάσεων, συμπεριλαμβανομένων τυχαίων δασών και GBM.

3. Υποστηρικτικές Διανυσματικές Μηχανές (Support Vector Machines - SVM)

ΕΤΑΙΡΕΙΕΣ ΠΟΥ ΠΡΟΣΦΕΡΟΥΝ ΥΠΟΣΤΗΡΙΚΤΙΚΕΣ ΔΙΑΝΥΣΜΑΝΤΙΚΕΣ ΜΗΧΑΝΕΣ

α) Google Cloud AI Platform

• Υποστηρίζει SVM μέσω των εργαλείων TensorFlow (βιβλιοθήκη λογισμικού ανοιχτού κώδικα για μηχανική μάθηση και τεχνητή νοημοσύνη) και Scikit-learn (ανοιχτού κώδικα βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης για τη γλώσσα προγραμματισμού Python).

β) Amazon Web Services (AWS) - SageMaker

• Παρέχει SVM μέσω της πλατφόρμας SageMaker (απλό εργαλείο για την προγνωστική ανάλυση δεδομένων για γλώσσα προγραμματισμού Python) με προκαθορισμένους αλγορίθμους.

γ) Microsoft Azure Machine Learning

• Υποστηρίζει SVM μέσω των εργαλείων Azure ML (ολοκληρωμένη πλατφόρμα μηχανικής εκμάθησης που υποστηρίζει τη βελτίωση και την ανάπτυξη μοντέλων γλώσσας) και ενσωμάτωσης με Scikit-learn (ανοιχτού κώδικα βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης για τη γλώσσα προγραμματισμού Python).

4. Νευρωνικά Δίκτυα

ΕΤΑΙΡΕΙΕΣ ΠΟΥ ΠΡΟΣΦΕΡΟΥΝ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ

α) Google Cloud AI Platform

• Υποστηρίζει νευρωνικά δίκτυα μέσω TensorFlow (βιβλιοθήκη λογισμικού ανοιχτού κώδικα για μηχανική μάθηση και τεχνητή νοημοσύνη) και Keras (βιβλιοθήκη νευρωνικών δικτύων υψηλού επιπέδου που τρέχει πάνω από το TensorFlow) για MLP (Multi-Layer Perceptrons), CNN (Convolutional Neural Networks), RNN (Recurrent Neural Networks) και Transformers.

• Το Multi Layer Perceptron (MLP) είναι ένα πλήρως συνδεδεμένο νευρωνικό δίκτυο. Το δίκτυο αποτελείται από πολλαπλά στρώματα perceptrons (νευρώνες). Αυτά τα δίκτυα λαμβάνουν την είσοδο και την περνούν μέσα από στρώματα νευρώνων (η διαδικασία ονομάζεται διάδοση προς τα εμπρός - forward propagation) προκειμένου να εξαγάγουν τα υποκείμενα μοτίβα και εξαρτήσεις. Διαφορετικοί τύποι προβλημάτων Μηχανικής Μάθησης μπορούν να λυθούν χρησιμοποιώντας αυτά. (Σχήμα 1).

• Το RNN (Recurrent Neural Network): ειδικός τύπος νευρωνικών δικτύων που μπορεί να λύσει προβλήματα εξαρτώμενων από το χρόνο και διαδοχικών δεδομένων. Για παράδειγμα δεδομένα χρονοσειρών, προβλήματα επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) όπως ανάλυση συναισθήματος κειμένου, πρόβλεψη λέξεων και ούτω καθεξής. Σε αυτούς τους τύπους προβλημάτων η αλληλουχία των δεδομένων εισόδου είναι πολύ σημαντική και αυτά τα δίκτυα είναι ικανά να αποθηκεύουν και να επεξεργάζονται αυτές τις πληροφορίες. Σε αυτά τα δίκτυα η έξοδος από το προηγούμενο χρονικό βήμα μεταβιβάζεται επίσης ως είσοδος στο επόμενο χρονικό βήμα (Σχήμα 2).

• Το CNN (Συνελισσόμενα Νευρωνικά Δίκτυα): ειδικός τύπος νευρωνικών δικτύων που χρησιμοποιούνται ευρέως για την επίλυση προβλημάτων που σχετίζονται με την όραση υπολογιστή, δηλαδή την επεξεργασία εικόνων και βίντεο. Η αρχιτεκτονική του CNN εστιάζει στην εξαγωγή χαρακτηριστικών και προτύπων από αυτά τα αδόμητα δεδομένα και τα επεξεργάζεται. Τα προβλήματα που μπορούν να λυθούν με χρήση του CNN περιλαμβάνουν: Ταξινόμηση εικόνων, Ανίχνευση αντικειμένων και ούτω καθεξής (Σχήμα 3).

β) Amazon Web Services (AWS) - SageMaker

• Παρέχει εργαλεία για εκπαίδευση και ανάπτυξη νευρωνικών δικτύων με TensorFlow, Apache MXNet (πλαίσιο λογισμικού βαθιάς μάθησης ανοιχτού κώδικα που εκπαιδεύει και αναπτύσσει βαθιά νευρωνικά δίκτυα. Στόχος του είναι να είναι επεκτάσιμο, επιτρέπει γρήγορη εκπαίδευση μοντέλων και υποστηρίζει ένα ευέλικτο μοντέλο προγραμματισμού και πολλές γλώσσες προγραμματισμού), και PyTorch (βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης, για εφαρμογές όπως η όραση υπολογιστή και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας).

γ) Microsoft Azure Machine Learning

• Υποστηρίζει νευρωνικά δίκτυα με χρήση PyTorch, TensorFlow, και Keras.

5. Μοντέλα Ομαδοποίησης (Clustering)

ΕΤΑΙΡΕΙΕΣ ΠΟΥ ΠΡΟΣΦΕΡΟΥΝ ΜΟΝΤΕΛΑ ΟΜΑΔΟΠΟΙΗΣΗΣ

α) Google Cloud AI Platform

• Υποστηρίζει μοντέλα όπως K-Means (Το K-Means Clustering είναι ένας τύπος αλγορίθμων ομαδοποίησης δεδομένων και λειτουργεί με βάση διανυσματική κβαντοποίηση. Υπάρχει ένα σημείο που επιλέγεται ως αρχή και στη συνέχεια σχεδιάζονται διανύσματα από την αρχή αυτή προς σε όλα τα σημεία δεδομένων) και ιεραρχική ομαδοποίηση μέσω Scikit-learn και TensorFlow.

β) Amazon Web Services (AWS) - SageMaker

• Παρέχει K-Means clustering μέσω της πλατφόρμας SageMaker με ενσωματωμένους αλγορίθμους.

γ) Microsoft Azure Machine Learning

• Υποστηρίζει K-Means και ιεραρχική ομαδοποίηση μέσω των εργαλείων Azure ML και Scikit-learn.

6. Μοντέλα Συνόλων (Ensemble Models)

ΕΤΑΙΡΕΙΕΣ ΠΟΥ ΠΡΟΣΦΕΡΟΥΝ ΜΟΝΤΕΛΑ ΣΥΝΟΛΩΝ

α) Google Cloud AI Platform

• Υποστηρίζει μοντέλα ταξινόμησης συνόλων (ensemble models) με αλγόριθμους για ταξινόμηση σε σύνολα των δεδομένων (AdaBoost και XGBoost) μέσω των βιβλιοθηκών δεδομένων (Scikit-learn).

β) Amazon Web Services (AWS) - SageMaker

• Παρέχει αλγόριθμους ταξινόμησης συνόλων (XGBoost) μέσω της πλατφόρμας SageMaker με προκαθορισμένους αλγορίθμους.

γ) Microsoft Azure Machine Learning

• Υποστηρίζει αλγόριθμους ταξινόμησης (AdaBoost και XGBoost) μέσω των της πλατφόρμας μηχανικής μάθησης Azure ML και ενσωμάτωσης με βιβλιοθήκες (Scikit-learn και XGBoost).

7. Επιπλέον Εταιρείες και Πλατφόρμες

α) IBM Watson

• Προσφέρει πλήθος εργαλείων και υπηρεσιών για μηχανική μάθηση και βαθιά μάθηση, συμπεριλαμβανομένων γραμμικών μοντέλων, μοντέλων δέντρων, SVM, και νευρωνικών δικτύων.

β) DataRobot

• Παρέχει αυτοματοποιημένη μηχανική μάθηση, υποστηρίζοντας μια ευρεία γκάμα μοντέλων, συμπεριλαμβανομένων γραμμικών μοντέλων, δέντρων αποφάσεων, SVM, και ensemble models.

γ) H2O.ai

• Προσφέρει πλατφόρμα ανοιχτού κώδικα για μηχανική μάθηση, υποστηρίζοντας γραμμικά μοντέλα, δέντρα αποφάσεων, SVM, νευρωνικά δίκτυα, και ensemble models όπως XGBoost.

ΧΡΗΣΗ ΣΤΗΝ ΠΡΑΞΗ

Αυτές οι εταιρείες παρέχουν πλατφόρμες που καλύπτουν μια ευρεία γκάμα μοντέλων μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις να επιλέξουν και να εφαρμόσουν τα κατάλληλα μοντέλα για τις ανάγκες τους.

 ΜΑΘΗΜΑ 9ο: PROMPT ENGINEERING ΣΤΟ AI

ΑΝΑΛΥΣΗ ΣΥΝΑΙΣΘΗΜΑΤΟΣ (SENTIMENT ANALYSIS)

Η ανάλυση συναισθήματος (sentiment analysis) είναι μια τεχνική της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (Natural Language Processing, NLP) που χρησιμοποιείται για να καθορίσει τη συναισθηματική χροιά (π.χ., θετική, αρνητική, ουδέτερη) των κειμένων που εισάγονται.

Αυτή η τεχνική εφαρμόζεται ευρέως σε διάφορους τομείς, όπως η ανάλυση των κοινωνικών μέσων (social media analysis), οι κριτικές προϊόντων (product reviews), οι έρευνες πελατών (customer surveys) και άλλες εφαρμογές, όπου η κατανόηση των συναισθημάτων που κυριαρχούν σε αυτό που εισάγεται μπορεί να παρέχει πολύτιμες πληροφορίες για την επεξεργασία του εξαγόμενου.

Α. Στάδια της ανάλυσης συναισθήματος (Sentiment Analysis)

1. Προεπεξεργασία δεδομένων (Data Preprocessing): Πριν από την ανάλυση, τα κείμενα συνήθως καθαρίζονται και προ-επεξεργάζονται.

Αυτό περιλαμβάνει την αφαίρεση σημείων στίξης (punctuation removal), τη μείωση των λέξεων στις βασικές τους μορφές (λημματοποίηση, lemmatization), και την αφαίρεση (stopwords)(λέξεις χωρίς ιδιαίτερο νόημα).

2. Ανάλυση συναισθηματικών λέξεων (Lexicon-Based Analysis): Μια κοινή προσέγγιση είναι η χρήση λέξεων που δείχνουν συναισθήματα (sentiment lexicons), όπου οι λέξεις έχουν προκαθορισμένες συναισθηματικές τιμές. Αυτή η μέθοδος είναι σχετικά απλή και αποδοτική.

3. Μηχανική μάθηση (Machine Learning): Πιο σύνθετες μέθοδοι περιλαμβάνουν τη χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης (machine learning algorithms) που εκπαιδεύονται σε μεγάλες συλλογές δεδομένων (datasets). Αυτοί οι αλγόριθμοι μαθαίνουν να αναγνωρίζουν πρότυπα που σχετίζονται με συγκεκριμένα συναισθήματα.

4. Νευρωνικά δίκτυα και βαθιά μάθηση (Neural Networks and Deep Learning): Οι πιο σύγχρονες μέθοδοι χρησιμοποιούν νευρωνικά δίκτυα (neural networks) και τεχνικές βαθιάς μάθησης (deep learning techniques).

Αυτές οι τεχνικές μπορούν να επιτύχουν υψηλότερη ακρίβεια, ιδιαίτερα σε πολύπλοκα κείμενα, επειδή είναι σε θέση να κατανοήσουν πιο βαθιά τις σχέσεις μεταξύ των λέξεων και των συναισθημάτων.

Β. Εφαρμογές της ανάλυσης συναισθήματος (Sentiment Analysis Applications)

1. Επιχειρήσεις (Businesses): Οι εταιρείες χρησιμοποιούν την ανάλυση συναισθήματος για να παρακολουθούν τις αντιδράσεις/ψυχολογία των πελατών (customer reactions) στα προϊόντα και τις υπηρεσίες τους, μέσω των κοινωνικών μέσων (social media), κριτικών (reviews) και ερευνών (surveys).

2. Πολιτική (Politics): Οι πολιτικοί αναλυτές χρησιμοποιούν την ανάλυση συναισθήματος για να κατανοήσουν την κοινή γνώμη (public opinion) σχετικά με πολιτικά ζητήματα και τους υποψηφίους (candidates).

3. Υγεία (Healthcare): Στην ψυχολογία (psychology) και την ψυχιατρική (psychiatry), η ανάλυση συναισθήματος μπορεί να βοηθήσει στην παρακολούθηση της ψυχικής υγείας (mental health) μέσω της ανάλυσης γραπτών ή προφορικών δηλώσεων (written or spoken statements).

Γ. Προκλήσεις της ανάλυσης συναισθήματος (Challenges in Sentiment Analysis)

1. Ειρωνεία και σαρκασμός (Irony and Sarcasm): Η αναγνώριση του σαρκασμού είναι ιδιαίτερα δύσκολη γιατί το κυριολεκτικό νόημα (literal meaning) των λέξεων μπορεί να είναι θετικό, ενώ το πραγματικό συναίσθημα (actual sentiment) είναι αρνητικό.

2. Πολυσημία (Polysemy): Πολλές λέξεις έχουν διαφορετικές έννοιες (meanings) ανάλογα με τα συμφραζόμενα (context), κάτι που μπορεί να προκαλέσει σύγχυση στα συστήματα ανάλυσης (analysis systems).

3. Συμφραζόμενα και πολιτιστικές διαφορές (Context and Cultural Differences): Το συναίσθημα μπορεί να εκφράζεται διαφορετικά σε διαφορετικές γλώσσες (languages) και πολιτισμούς (cultures), κάτι που απαιτεί πιο εξειδικευμένα μοντέλα (specialized models).

ΧΡΗΣΗ ΛΕΞΕΩΝ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΣΥΝΑΙΣΘΗΜΑΤΩΝ

Η ανάλυση συναισθήματος (sentiment analysis) αποτελεί ένα πολύτιμο εργαλείο για την κατανόηση από τα συστήματα μηχανικής μάθησης του τρόπου με τον οποίο οι άνθρωποι εκφράζουν και αντιλαμβάνονται τα συναισθήματά τους στον γραπτό ή προφορικό λόγο.

Στην επικοινωνία των ανθρώπων με συστήματα μηχανικής μάθησης, η "Sentiment analysis" παρέχει πολύτιμες πληροφορίες μέσω της ανάλυσης συναισθημάτων (όπως εκφράζονται από τις λέξεις που χρησιμοποιούνται, Lexicon - based analysis) ώστε να μπορούν να βελτιωθούν οι αποκρίσεις των συστημάτων ΑΙ σε ποικίλα πεδία.

 Η ΠΡΟΠΑΓΑΝΔΑ ΤΗΣ ΤΟΥΡΚΙΑΣ ΠΩΣ ΠΡΟΒΑΛΛΕΤΑΙ ΚΑΙ ΠΩΣ ΕΝΙΣΧΥΟΝΤΑΙ ΤΑ ΦΟΒΙΚΑ ΣΥΝΔΡΟΜΑ ΣΤΟΥΣ ΠΟΛΙΤΕΣ

Εικόνες από το μεγαλείο και την απειλή που εκφράζει η Τουρκία επαναλαμβάνονται ξανά και ξανά από κεντρικό ΜΜΕ και περνάνε σε όλη την Ελληνική κοινωνία δημιουργώντας φοβικά σύνδρομα στους πολίτες.

Η συνεχής προβολή του τι λέει ο Ερντογάν σε ομιλίες του παντού εξυπηρετεί την δημιουργία δέους και την ενίσχυση του προφίλ του ως ισχυρού και αδίστακτου ηγέτη, γεγονός που εξυπηρετεί τα πολιτισμικά στερεότυπα της Τουρκίας και αυξάνει τα φοβικά σύνδρομα των ραγιάδων στην χώρα μας.

Όπως προβάλλεται επίσης και η συνεχής απειλή για την περίπτωση που δεν συμμορφωθούμε με τις απαιτήσεις του, η οποία εκφράζεται άμεσα και ξεκάθαρα πλέον όχι μόνο για τα χωρικά ύδατα, αλλά ως εργαλείο συνετισμού μας σε όλα, στην λογική του καρότου και του μαστίγιου.

Τέτοια επίδραση στο μυαλό του απλού ακροατή μόνο από επαγγελματίες του χώρου της προπαγάνδας μπορεί να γίνεται.

Ο Φιντάν αποδεδειγμένα είναι ο γνήσιος εκφραστής αυτής της φοβικής παγίδας που έχει στηθεί επικοινωνιακά και αναπαράγεται από ΜΜΕ.

Προσέξτε πως εκφράζουν την προπαγάνδα και εντείνουν τα φοβικά σύνδρομα λέγοντας ξεκάθαρα: «Το επαναλαμβάνω, τώρα είναι η στιγμή, εάν μπορεί να υπάρξει συνύπαρξη, να προσπαθήσουμε να τα βρούμε…..». Δεν είναι απλός ρεπόρτερ πλέον που αναπαράγει ειδήσεις αλλά σημαντικός επιδρών σε εθνικά ζητήματα με άποψη και προτροπή.

Μας βομβαρδίζουν πρώτα με τις απειλές, τις εικόνες που σπέρνουν φόβο και δείχνουν το «μεγαλείο» μίας Τουρκίας που συγκλονίζει όλο το κόσμο με την κατακτήσεις της, όπου "η κατάκτηση και το πνεύμα του Πορθητή κυριαρχεί" και ότι έτσι θα συνεχίσει και αμέσως μετά προβάλλει ως λογική συνεπαγωγή το μήνυμα με λόγια και εικόνες που το επιβεβαιώνουν:

Αφού η Τουρκία είναι τόσο ισχυρή, εκφράζεται πολιτισμικά με κατάκτηση και με το πνεύμα του Μωάμεθ του πορθητή και σπέρνει τον φόβο, ελάτε μπρε…..άϊντε " να τα βρούμε για να συνυπάρξουμε, είναι ευκαιρία, αλλιώς αυτό που επαπειλείται από την φοβερή και τρομερή Τουρκία θα είναι χειρότερο εάν δεν συμμορφωθούμε (κι άλλο)".

Μην ενασκείται τα δικαιώματά σας που δεν αναγνωρίζονται από την Τουρκία γιατί αλλιώς θα ξαναρχίσουν οι παραβιάσεις και η επιθετικότητα στο πεδίο.

Να κάνετε αυτό που θέλουμε γιατί εάν δεν το κάνετε, θεωρούμε ότι είστε ανυποχώρητοι σε όλες τις διεκδικήσεις μας και άρα η απειλή μας είναι δίκαιη.»

Και δυστυχώς συνεχίζουν κάποιοι να ισχυρίζονται ότι αυτά είναι απλά εσωτερικά προβλήματα της Τουρκίας για λόγους πολιτικής εκμετάλλευσης (όπως και τα όσα πλέον θα διδάσκονται τα παιδιά στην Τουρκία;;;;), για να μην ακυρώσουν τον πρωθυπουργό στις προσωπικές του επιλογές, όπως αποδυναμώνεται καθημερινά η διακήρυξη των Αθηνών, που λειτουργεί ως "κλουβί" μέσα στο οποίο μπήκαμε μόνοι μας.

Πέραν του ότι με την στάση μας ακυρώσαμε πολλά καλά βήματα του πρόσφατου παρελθόντος:

- Είχαμε καταφέρει να κάνουμε ευρωπαϊκό πρόβλημα την συμπεριφορά της Τουρκίας ως προς την Ελλάδα και Κύπρο (με κυρώσεις μάλιστα) και τώρα με την διακήρυξη των Αθηνών και τους “διαλόγους” σε επίπεδο αρχηγών έπαψε να είναι ευρωπαϊκό.

- Δεν ενισχύσαμε (την αποδυναμώσαμε μόνοι μας εν πολλοίς) την αμυντική συμφωνία με την Γαλλία, και προσπαθούμε να την επαναφέρουμε και πάλι επανεξετάζοντας το ζήτημα της 4ης Φρεγάτας και άλλων 6 Rafale.

Η δε Τουρκία διευρύνει τις διεκδικήσεις της όχι μόνο αποτρέποντάς μας να κάνουμε έρευνες ακόμη και Νότια της Κρήτης, όχι μόνο βγάζοντας πάλι το ερευνητικό της αλλά και σχεδιάζοντας να εγκαθιδρύσει θαλάσσια πάρκα στο Αιγαίο, προφανώς επιτηρούμενα και υπό την αυτόκλητη και καταχρηστική διαχειριστική της ευθύνη και δικαιοδοσία.

Άλλωστε ήδη έχει δώσει αρμοδιότητες στην ακτοφυλακή της για να δρα στο Αιγαίο μέχρι τα όρια που δεν διεκδικεί απλώς αλλά θεωρεί δικά της (αυτά που διδάσκει πλέον και στα σχολεία της).

 ΜΑΘΗΜΑ 8ο: PROMPT ENGINEERING

ΜΗΚΟΣ ΑΠΟΚΡΙΣΗΣ (RESPONSE LENGTH)

Το "response length" (μήκος απόκρισης) αναφέρεται στον αριθμό των λέξεων, χαρακτήρων, γραμμών ή άλλων μονάδων που περιέχονται σε μια απάντηση ή απόκριση.

Αυτός ο όρος μπορεί να εφαρμοστεί σε διάφορα πλαίσια, όπως σε μηχανική μάθηση, επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), ή γενικά στην επικοινωνία. Ας δούμε μερικά παραδείγματα για να κατανοήσουμε πώς χρησιμοποιείται ο όρος σε διαφορετικά πλαίσια:

1. Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP)

Στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας, το "response length" μπορεί να αναφέρεται στον αριθμό των λέξεων ή χαρακτήρων σε μια απάντηση που παράγεται από ένα σύστημα επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP), όπως ένα chatbot ή ένας μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης.

• Παράδειγμα: Ένα chatbot μπορεί να έχει περιορισμό στο "response length" για να διασφαλίσει ότι οι απαντήσεις είναι σύντομες και περιεκτικές, π.χ., περιορίζοντας τις απαντήσεις σε 100 λέξεις.

2. Ανάλυση Κειμένου

Σε εφαρμογές ανάλυσης κειμένου, το "response length" μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως χαρακτηριστικό για την ανάλυση ή την κατηγοριοποίηση κειμένων ανάλογα με την έκτασή τους.

3. Εκπαίδευση Μοντέλων Μηχανικής Μάθησης

Στην εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης, το "response length" είναι μια παράμετρος που πρέπει να ληφθεί υπόψη κατά την προετοιμασία των δεδομένων εκπαίδευσης και την αξιολόγηση της απόδοσης των μοντέλων.

Κατά την εκπαίδευση ενός γλωσσικού μοντέλου, μπορεί να υπάρχουν περιορισμοί στο μέγιστο μήκος της απάντησης για να μπορεί να υπάρξει διαχείριση του υπολογιστικού κόστους και της μνήμης.

4. Πλατφόρμες και Εργαλεία Ανάπτυξης

Πολλές πλατφόρμες και εργαλεία ανάπτυξης εφαρμογών περιλαμβάνουν ρυθμίσεις για το μήκος των απαντήσεων που παράγονται από τα μοντέλα τους.

Μπορεί να αιτηθεί το μήκος της απάντησης με ανοικτό κείμενο σε κάποια μοντέλα ΑΙ (π.χ. απάντησέ μου με 100 λέξεις).

Σε άλλα μοντέλα ΑΙ μπορεί να γίνει μέσα από τις ρυθμίσεις ενός API, όπου υπάρχει μια παράμετρος "max_response_length" που καθορίζει το μέγιστο μήκος των απαντήσεων που επιστρέφει το σύστημα. Το API (Application Programming Interface) είναι ένα σύνολο κανόνων και πρωτοκόλλων που επιτρέπουν σε διαφορετικά λογισμικά να επικοινωνούν μεταξύ τους.

5. Επικοινωνία και Υπηρεσίες Υποστήριξης Πελατών

Σε πλατφόρμες επικοινωνίας ή υπηρεσίες υποστήριξης πελατών, το "response length" μπορεί να αναφέρεται στο μέγεθος των μηνυμάτων που ανταλλάσσονται μεταξύ των πελατών και των αντιπροσώπων.

• Παράδειγμα: Μια υπηρεσία υποστήριξης πελατών μπορεί να ενθαρρύνει τους αντιπροσώπους να παρέχουν απαντήσεις με συγκεκριμένο μήκος για να διασφαλίσει σαφή και γρήγορη επικοινωνία.

ΚΑΤΑΛΗΓΟΝΤΑΣ

το "response length" είναι μια σημαντική παράμετρος που επηρεάζει την αποτελεσματικότητα, την αποδοτικότητα και την εμπειρία χρήστη σε πολλές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης και επικοινωνίας.

Ο χρήστης μπορεί να καθορίσει το "response length" με διάφορους τρόπους, (π.χ. ανοικτού κειμένου, μέσω παραμέτρων API, ρυθμίσεων σε πλατφόρμες μηχανικής μάθησης, προσαρμοσμένου κώδικα κλπ). Η επιλογή της μεθόδου εξαρτάται από την πλατφόρμα και το εργαλείο που χρησιμοποιείται.

 ΜΑΘΗΜΑ 7ο: PROMPT ENGINEERING

ΜΟΝΤΕΛΑ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ ΜΑΘΗΣΗΣ

Υπάρχουν πολλά μοντέλα μηχανικής μάθησης (Machine learning - ML) και βαθιάς μάθησης (Deep learning - DL), το καθένα με διαφορετικές δυνατότητες και χαρακτηριστικά. Παρακάτω παρουσιάζονται μερικά από τα πιο κοινά μοντέλα και οι δυνατότητές τους:

1. Common Machine Learning Models

α. Γραμμικά Μοντέλα (Linear Models)

(1) Γραμμική Παλινδρόμηση (Linear Regression)

• Χρήση: Πρόβλεψη συνεχών τιμών (π.χ., τιμές σπιτιών, θερμοκρασίες).

• Δυνατότητες: Απλότητα, ερμηνευσιμότητα, καλή απόδοση σε γραμμικά δεδομένα.

• Περιορισμοί: Χαμηλή απόδοση σε μη γραμμικά δεδομένα.

(2) Λογιστική Παλινδρόμηση (Logistic Regression)

• Χρήση: Δυαδική ταξινόμηση (π.χ., ναι/όχι, θετικό/αρνητικό).

• Δυνατότητες: Απλότητα, ερμηνευσιμότητα, καλή απόδοση σε γραμμικά διαχωρίσιμα δεδομένα.

• Περιορισμοί: Χαμηλή απόδοση σε πολύπλοκα και μη γραμμικά δεδομένα.

β. Μοντέλα Δέντρων Αποφάσεων

(1) Δέντρα Αποφάσεων (Decision Trees)

• Χρήση: Ταξινόμηση και παλινδρόμηση.

• Δυνατότητες: Ερμηνευσιμότητα, διαχείριση πολυδιάστατων δεδομένων, όχι πολλές προϋποθέσεις για τα δεδομένα.

• Περιορισμοί: Επιρρεπή σε υπερεκπαίδευση (overfitting).

(2) Τυχαία Δάση (Random Forest): είναι ένας ευρέως χρησιμοποιούμενος αλγόριθμος μηχανικής μάθησης, (με εμπορικό σήμα από τους Leo Breiman και Adele Cutler), ο οποίος συνδυάζει την έξοδο πολλαπλών δέντρων αποφάσεων (“decision trees” – εξ ου και το “forest”) για να φτάσει σε ένα μόνο αποτέλεσμα. Η ευκολία χρήσης και η ευελιξία του έχουν ενισχύσει την υιοθέτησή του, καθώς διαχειρίζεται τα προβλήματα ταξινόμησης και παλινδρόμησης.

• Χρήση: Ταξινόμηση και παλινδρόμηση.

• Δυνατότητες: Ανθεκτικότητα σε υπερεκπαίδευση, καλή απόδοση σε μεγάλα και πολυδιάστατα δεδομένα.

• Περιορισμοί: Λιγότερο ερμηνεύσιμα από τα απλά δέντρα αποφάσεων.

(3) Ενισχυμένα Δέντρα Αποφάσεων (gradient-boosted decision trees): Ας ξεκινήσουμε με την κατανόηση του Boosting! Το Boosting είναι μια μέθοδος μετατροπής “αδύναμων μαθητών” σε “δυνατούς μαθητές”. Στην ενίσχυση, με ένα συγκεκριμένο αλγόριθμο (AdaBoost) ξεκινάμε την εκπαίδευση ενός δέντρου αποφάσεων.

Εδώ, η ιδέα είναι να βελτιώσουμε τις προβλέψεις του πρώτου δέντρου. Αφού αξιολογήσουμε το πρώτο δέντρο, αυξάνουμε τα βάρη αφού σταθμίσουμε τα δεδομένα και αναπτύσσουμε διαδοχικά το δεύτερο δένδρο αποφάσεως.

Το δεύτερο δέντρο λοιπόν αναπτύσσεται με αυτά τα σταθμισμένα δεδομένα.

Το νέο μας μοντέλο είναι επομένως Δέντρο 1 + Δέντρο 2. Στη συνέχεια, υπολογίζουμε το σφάλμα ταξινόμησης από αυτό το νέο μοντέλο συνόλου 2 δέντρων και αναπτύσσουμε ένα τρίτο δέντρο για να προβλέψουμε τα αναθεωρημένα εξαγώμενα.

Επαναλαμβάνουμε αυτή τη διαδικασία για έναν καθορισμένο αριθμό επαναλήψεων. Τα επόμενα δέντρα μας βοηθούν να ταξινομήσουμε τις παρατηρήσεις που δεν ταξινομούνται καλά από τα προηγούμενα δέντρα. Οι προβλέψεις του τελικού μοντέλου συνόλου είναι επομένως το σταθμισμένο άθροισμα των προβλέψεων που έγιναν από τα προηγούμενα μοντέλα δέντρων.

• Χρήση: Ταξινόμηση (Classification) και γραμμική παλινδρόμηση (Linear Regression).

- Ταξινόμηση κειμένων είναι η διαδικασία ανάλυσης αλληλουχιών κειμένων και χαρακτηρισμού τους με μια ετικέτα, προκειμένου να τοποθετηθούν σε μια κατηγορία με βάση την συνάφεια του περιεχομένου της. Η ταξινόμηση κειμένου βασίζεται σχεδόν σε κάθε εργασία τεχνητής νοημοσύνης ή μηχανικής μάθησης που περιλαμβάνει την Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP).

- Γραμμική Παλινδρόμηση σε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης είναι η λειτουργία προσδιορισμού μιας γραμμική συνάρτηση μεταξύ των μεταβλητών X (ανεξάρτητη μεταβλητή) και Y (εξαρτημένη μεταβλητή) που περιγράφει καλύτερα τη σχέση μεταξύ των δύο μεταβλητών (Υ=mX+b, όπου m η κλίση της γραμμής στην γραφική παράσταση της συνάρτησης) .

• Δυνατότητες: Πολύ καλή απόδοση, διαχείριση πολύπλοκων σχέσεων.

• Περιορισμοί: Υψηλό υπολογιστικό κόστος, λιγότερο ερμηνεύσιμα.

(4) Υποστηρικτικές Διανυσματικές Μηχανές (Support Vector Machines, SVM)

• Χρήση: Ταξινόμηση και παλινδρόμηση.

• Δυνατότητες: Καλή απόδοση σε πολύπλοκα και μη γραμμικά δεδομένα με κατάλληλους πυρήνες (kernels). Στη μηχανική μάθηση, οι μηχανές πυρήνα (Kernels) είναι μια κατηγορία αλγορίθμων για ανάλυση μοτίβων. Αυτές οι μέθοδοι περιλαμβάνουν τη χρήση γραμμικών ταξινομητών για την επίλυση μη γραμμικών προβλημάτων. Το γενικό έργο της ανάλυσης μοτίβων είναι να βρει και να μελετήσει γενικούς τύπους σχέσεων (για παράδειγμα συστάδες, ταξινομήσεις, κύρια συστατικά, συσχετίσεις, ταξινομήσεις) σε σύνολα δεδομένων.

• Περιορισμοί: Υψηλό υπολογιστικό κόστος, απαιτεί καλή ρύθμιση των παραμέτρων.

γ. Νευρωνικά Δίκτυα

(1) Πολυεπίπεδα Νευρωνικά Δίκτυα (Multi-Layer Perceptrons, MLP)

• Χρήση: Ταξινόμηση και παλινδρόμηση.

• Δυνατότητες: Δυνατότητα μάθησης πολύπλοκων σχέσεων.

• Περιορισμοί: Χρειάζεται μεγάλη ποσότητα δεδομένων και υπολογιστική ισχύ.

(2) Συνελισσόμενα Νευρωνικά Δίκτυα(Convolutional Neural Networks, CNN ή ConvNet):Ένα συνελισσόμενο νευρωνικό δίκτυο (CNN ή ConvNet) είναι μια αρχιτεκτονική δικτύου για βαθιά μάθηση που μαθαίνει απευθείας από δεδομένα. Τα CNN είναι ιδιαίτερα χρήσιμα για την εύρεση μοτίβων σε εικόνες για την αναγνώριση αντικειμένων, κλάσεων και κατηγοριών.

• Χρήση: Ανάλυση εικόνας και βίντεο.

• Δυνατότητες: Εξαιρετική απόδοση στην αναγνώριση προτύπων και αντικειμένων.

• Περιορισμοί: Υψηλό υπολογιστικό κόστος, απαιτεί μεγάλη ποσότητα δεδομένων.

(3) Περιοδικά Νευρωνικά Δίκτυα (Recurrent Neural Networks, RNN): τα δίκτυα αυτά χρησιμοποιούν διαδοχικά δεδομένα για την επίλυση κοινών χρονικών προβλημάτων που παρατηρούνται στη μετάφραση γλώσσας και την αναγνώριση ομιλίας

• Χρήση: Επεξεργασία ακολουθιών δεδομένων (π.χ., κείμενο, φωνή).

• Δυνατότητες: Διαχείριση χρονοσειρών και δεδομένων ακολουθίας (μια ακολουθία δεδομένων σε διακριτούς χρόνους για ευρετήριο).

• Περιορισμοί: Δυσκολίες στην εκπαίδευση, ειδικά σε μακρές ακολουθίες.

(4) Μετασχηματιστές (Transformers)

• Χρήση: Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), μηχανική μετάφραση.

• Δυνατότητες: Εξαιρετική απόδοση σε προβλήματα NLP, παράλληλη επεξεργασία δεδομένων.

• Περιορισμοί: Υψηλό υπολογιστικό κόστος, ανάγκη για μεγάλη ποσότητα δεδομένων.

δ. Μοντέλα Ομαδοποίησης (Clustering)

(1) K-Means

Το K-Means Clustering είναι ένας από τους παλαιότερους και πιο συχνά χρησιμοποιούμενους τύπους αλγορίθμων ομαδοποίησης και λειτουργεί με βάση διανυσματική κβαντοποίηση (μετατροπή του αρχικού αναλογικού σήματος των δειγμάτων-αντιπροσωπευτικό τμήμα ενός πλήθους δεδομένων- σε ψηφιακή μορφή). Περιορίζουμε δηλαδή τις τιμές των δειγμάτων σε προκαθορισμένα και πεπερασμένα επίπεδα. Υπάρχει ένα σημείο στο διάστημα που επιλέγεται ως αρχή και στη συνέχεια, σχεδιάζονται διανύσματα από την αρχή αυτή προς όλα τα σημεία δεδομένων στο σύνολο δεδομένων. Τα συμπλέγματα είναι απλώς ομάδες στοιχείων και η ομαδοποίηση είναι απλώς η τοποθέτηση στοιχείων σε αυτές τις ομάδες.

• Χρήση: Ομαδοποίηση δεδομένων σε k ομάδες.

• Δυνατότητες: Απλότητα, ταχύτητα.

• Περιορισμοί: Εξάρτηση από την αρχική επιλογή των κεντρικών σημείων, δεν λειτουργεί καλά σε μη σφαιρικές ομάδες.

(2) Ιεραρχική Ομαδοποίηση (Hierarchical Clustering)

Η ιεραρχική ομαδοποίηση ξεκινάει αντιμετωπίζοντας κάθε σημείο δεδομένων ως ξεχωριστό σύμπλεγμα. Η μέθοδος αυτή προσδιορίζει τα 2 πιο κοντινά clusters μεταξύ τους και συγχωνεύει τα 2 πιο απομακρυσμένα clusters. Έπειτα συνεχίζει την διαδικασία μέχρι να συγχωνευθούν όλα τα συμπλέγματα.

• Χρήση: Δημιουργία ιεραρχικών ομάδων.

• Δυνατότητες: Οπτικοποίηση μέσω δενδρογραμμάτων, δεν χρειάζεται τον αριθμό των ομάδων εκ των προτέρων.

• Περιορισμοί: Υψηλό υπολογιστικό κόστος για μεγάλα σύνολα δεδομένων.

ε. Μοντέλα Συνόλου (Ensemble Models)

Η μοντελοποίηση συνόλου είναι η διαδικασία εκτέλεσης δύο ή περισσότερων σχετικών αλλά διαφορετικών αναλυτικών μοντέλων και στη συνέχεια σύνθεσης των αποτελεσμάτων σε μια ενιαία βαθμολογία. Αυτό βελτιώνει την ακρίβεια των εφαρμογών προγνωστικής ανάλυσης και εξόρυξης δεδομένων.

(1) Αλγόριθμος για εργασίες ταξινόμησης AdaBoost (AdaBoost)

Το AdaBoost είναι ένας ισχυρός και ευρέως χρησιμοποιούμενος αλγόριθμος μηχανικής μάθησης που έχει εφαρμοστεί με επιτυχία σε εργασίες ταξινόμησης και παλινδρόμησης σε μεγάλη ποικιλία τομέων.

• Χρήση: Ταξινόμηση και παλινδρόμηση.

• Σπουδαιότητα: Βελτιώνει την απόδοση αδύναμων ταξινομητών, ευρέως χρησιμοποιούμενο.

(2) XGBoost

Το XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) είναι μια βιβλιοθήκη λογισμικού ανοιχτού κώδικα που παρέχει ένα πλαίσιο ενίσχυσης κλίσης για γλώσσες προγραμματισμού C++, Java, Python, R, Julia, Perl, και Scala .

• Χρήση: Ταξινόμηση και παλινδρόμηση.

• Σπουδαιότητα: Κορυφαία απόδοση σε διαγωνισμούς και εφαρμογές, γρήγορη εκπαίδευση και αποτελεσματική.

(3) Naive Bayes:

Ο ταξινομητής Naïve Bayes είναι ένας εποπτευόμενος αλγόριθμος μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιείται για εργασίες ταξινόμησης, όπως ταξινόμηση κειμένου. Χρησιμοποιεί αρχές πιθανοτήτων για την εκτέλεση εργασιών ταξινόμησης.

• Χρήση: Ταξινόμηση-Κατηγοριοποίηση (Classification).

• Δυνατότητες: Ταχύτητα, λειτουργεί καλά με μεγάλα σύνολα δεδομένων, προϋποθέτει ανεξαρτησία λειτουργίας.

Η επιλογή του κατάλληλου μοντέλου εξαρτάται από τη φύση των δεδομένων, το πρόβλημα που πρέπει να λυθεί και τους περιορισμούς του έργου.