К сожалению, все самообучающиеся алгоритмы достаточно сложны и объёмны. Логика самообучения алгоритма по-прежнему остаётся задачей программиста. Но, не смотря на это, я приведу пример классической задачи на самообучение.
Задача состоит в том, чтоб дать ответ, является ли заданное число простым. На первый взгляд ничего особенного. Но проблема заключается в том, что для того, чтобы дать правильный ответ, нужно найти заданное число в ряде простых чисел. Другого способа просто не существует. А этот ряд бесконечный.
Разумеется, мы можем задать в памяти только ограниченный отрезок ряда, и получается, что как не крути, а заданное число может превышать ограничение. Конечно, вы скажите, что ряд легко продолжить. Да, вы абсолютно правы.
Но с точки зрения оптимизации работы программы, по времени, неудобно каждый раз вычислять одно и тоже, а лучше сохранять массив простых чисел, каждый раз при дополнении его. Собственно в этом и заключается мера обучения этой классической задачи.
Нейронная сеть на Python с нуля
С точки зрения классического программирования нам нужно организовать хранилище для содержания массива известных простых чисел, например в отдельном файле, или в базе данных. Но опираясь на возможность языка «Автор» вносить изменения программ в собственный код можно сделать такое хранилище прямо внутри кода программы.
Вся задача заключается в вызове функции «isProsto(n)» с заданным числом для анализа. Собственно в переменной «m» и содержится наше хранилище. Для замены команды в схеме алгоритма используется функция «f.setComand(pos,«m= »);» которую нужно вызвать от объекта функции.
Первым параметром нужно указать идентификатор узла с командой в граф-схеме алгоритма, которую(команду) следует заменить, а вторым объект команды (дерева операторов). Вторым параметром может быть и строка текста, которая неявно преобразится (распарсится).
Для того, чтоб получить идентификатор узла воспользуемся тем фактом, что массив/хранилище находится на первом узле от начала алгоритма функции. Функция «f.Root()» вернёт идентификатор первого и последнего узла схемы, так сказать узел началоконца алгоритма. Из него(узла) можно перейти на, гарантировано, один, первый узел. А вот поднимаясь вверх из первого и последнего узла («f.Up(pos)») возможно получить множество (массив идентификаторов) узлов, которыми заканчивается алгоритм. Дело в том, что в конце алгоритма может располагаться условный оператор с ветвлением, ведущим в узел началоконца.
Посмотрим, во что превратилась наша функция после запуска программы. В языке «Автор» также есть возможность использования меток, по которым можно найти идентификаторы соответствующих им узлов в схеме алгоритма. Каждая метка содержит номер, который должен быть уникальный в приделах функции.
Рассмотрим следующую задачу. В программах бывает так, что нужно выполнить какие-то сложные вычисления с константами, которые занимают время, и которые достаточно сделать только один раз, скажем при написании программы, чтоб не тратить время каждый раз при новом запуске на одни и те же вычисления.
Делаю нейросеть с нуля
Посмотрим, как можно использовать возможность языка, трансформировать скрипт, для решения этой задачи. В данном случае, программа, конечно же, выдаст на экран «2». Но посмотрим, как выглядит файл дубликат кода, из которого интерпретатор будит брать код программы, уже после первого запуска. Конечно же, всё можно организовать и по другому, в зависимости от сложности задачи. Я просто хотел продемонстрировать перспективы, которые открываются с возможностью программ изменять собственный код.
Также в языке есть особая системная функция «Spirit();», которая само удаляется при первом своём исполнении. Она принимает имя функции и аргументы к ней. Так что получается, что указанная функция вызовется только однажды и от этого не останется никаких следов.
Эта программа выведет на экран «k=200» и вот во что превратится. Источник статьи: http://habr.com/ru/post/277145/
Примеры лучших программ с искусственным интеллектом (ИИ)
На фоне постоянных новостей о прибыльном машинном обучении много ли реальных примеров искусственного интеллекта вы знаете?. Столько побед приписывают самообучающимся алгоритмам, что уже и непонятно, где реально работающие инструменты, а где вымысел гуманитариев. Мы решили немного приоткрыть завесу тайны. Когда-нибудь, вероятно, ИИ обеспечит всем нам светлое будущее, а пока это не более, чем набор продвинутого ПО. В этой статье мы собрали лучший в мире софт с AI-составляющей (по мнению сообщества softwaretestinghelp.com).
Критерии отбора лучших программ искусственного интеллекта
- Распространённость.
- Простота внедрения.
- Эффективность в использовании.
- Перспектива дальнейшего развития.
ИИ в сочетании с машинным обучением используется для предоставления пользователям необходимой эффективности и упрощения (в том числе удешевления) бизнес-процессов.
Критерии отбора лучших программ искусственного интеллекта
Google Cloud Machine Learning Engine
Тип: машинное обучение
Платформа: GCP Console
Суперфича: тренировка алгоритмов на ваших данных с управлением
Цена вопроса: $0,49 за час «обучения»
Azure Machine Learning Studio
Тип: машинное обучение
Платформа: браузерная
Суперфича: модель внедряется в качестве удобного веб-сервиса
Цена вопроса: бесплатно
TensorFlow
Официальный сайт: tensorflow.org
Тип: машинное обучение
Платформа: компьютеры, кластеры, Android/iOS, CPU/GPU/TPU
Суперфича: широкий охват от новичков в ИТ до экспертов
Цена вопроса: бесплатно
H2O AI
Официальный сайт: h2o.ai
Тип: машинное обучение
Платформа: распределение в памяти, программирование Rhttps://poisk2.ru/kak-napisat-samoobuchayuschuyusya-programmu/» target=»_blank»]poisk2.ru[/mask_link]
[Автоматизация] Самообучающийся бот
Вообщем появилась такая идея- сделать самообучающегося бота.
Суть идеи проста- берется несколько параметров игры (допустим текущее положение, текущая скорость и т.п) и анализируется как поведет себя игрок в этой ситуации.
И после определенного промежутка обучения программа будет в состоянии действовать в зависимости от значения параметров игры, т.е будет действовать максимально приближенно к человеческим действиям.
вот как то так.
У кого нибудь может есть идеи как это реализовать?
Belfigor
Модератор
Локальный модератор
Сообщения 3,605 Репутация 941
Нейронные сети / Генетический алгоритм. Ждем тебя через 5-10 лет с результатом. Причем твоя нейронная сеть должна находиться в облаке, с целью наиболее корректного обучения
Mzntrp
Сообщения 2 Репутация 0
Было очень понятно, но можно ли как то попроще? ;D
Belfigor
Модератор
Локальный модератор
Сообщения 3,605 Репутация 941
Нет, в сложной трехмерной игре самообучение более простым способом ты не реализуешь. Проще сделать по заранее описанным сценариями. «Видишь моба, посмотри чо за моб, посмотри где он находится, посмотри сколько хп, подхилься». Сценарий пишешь ты или за за счет нормально реализации кода, его может написать игрок не имея доступа к коду.
Самообучение же, двумя строками ты не реализуешь. Понятия как такового самообучаемого ИИ еще в принципе не существует. ИИ не умеет мыслить как человек, анализировать самостоятельно свои ошибки и как следствие он не умеет самообучаться. Такое еще просто не реализовано. Все эти ваши «Умные самообучаемые чатботы».
Которых одно время описывали на хабре, ни что инное как нейронные сети обучающиеся путем анализа миллиардов сообщений в срачах в таких сетях как например Твиттер. Нету еще ИИ способного логично ответить на вопрос который вместе с ответом не проиндексирован поисковиками и не занесен как следствие в его базу разумных ответов.
Не используя нейронные и генетические алгоритмы возможно построить «самообучение» в режиме «Вопрос ответ», аля бот видит все на экране/в памяти/еще где, спрашивает «Что я вижу и что мне делать с этим?», Юзер говорит что, и выбирает команду что боту делать при такой комбинации ситуаций. Подобный подход описывается в разделе EVE Online, в различных темах «Пишем бота за N минутчасовдней»
Khasuist
Сообщения 2 Репутация 0
Самостоятельно набирающий опыт и анализирующий ситуацию на основании этого опыта бот пока что фантастика. А вот бот с функцией запоминания реакций в режиме отслеживания действий игрока реализуем имхо.
То есть стартуем бота, ставим его в режим запоминания (отслеживания, самонастройки) реакций игрока и начинаем гамать сами, а бот собирает статистику и вычисляет границы и девиации реакций игрока при конкретных действиях. Мне кажется это реализуемо, только пока мне очень туманно представляется та база данных и набор параметров, которые бот сможет вычленить из потока перемещений курсора, разумеется, он при этом будет «понимать» что именно делается в данный момент.
Пример. Бот в доке и игрок андокается, бот сохраниет траекторию и точку клика и траекторию после клика в течении пары секунд ( проследите за собой, когда вы сами играете и кликаете на некоторую кнопку с последующим ожиданием завершения вызванного действия, то есть прогрузка космоса, — что делает ваш курсор сразу после клика? у меня например он возвращается в центральную область клиента — это меня лично отличает от абсолютно всех ботов и части игроков, и это можно вычислить на стороне сервера и записать мой ипключ виндысерийники железа в серый список). Сбор сатистики, её преобразование в характеристики границы-девиация и будет обучением бота. И после этой операции бот будет вести себя почти так же как вы сами.
пс: в будущем, появятся загружаемые «образы» игроков для ботов, определяющие их(ботов) поведение.
bugaj
Знающий
Сообщения 140 Репутация 11
Не используя нейронные и генетические алгоритмы возможно построить «самообучение» в режиме «Вопрос ответ», аля бот видит все на экране/в памяти/еще где, спрашивает «Что я вижу и что мне делать с этим?», Юзер говорит что, и выбирает команду что боту делать при такой комбинации ситуаций. Подобный подход описывается в разделе EVE Online, в различных темах «Пишем бота за N минутчасовдней»
И что такое есть в нейронной сети, чего нельзя сделать без нее? Я вот так и не понял на кой черт с ней возиться и что она дает, тоже самое можно и обычными линейными алгоритмами запилить.
Источник: autoit-script.ru
Голосовой бот с искусственным интеллектом на Python
В этом руководстве разберем создание голосового бота использующего технологии нейронных сетей на языке Python. Бот может распознавать человеческий голос в реальном времени с вашего устройства, например с микрофона ноутбука, и произносить осознанные ответы, которые обрабатывает нейронная сеть.
Бот состоит из двух основных частей: это часть обрабатывающая словарь и часть с голосовым ассистентом.
Всю разработку по написанию бота вы можете вести в IDE PyCharm, скачать можно с официального сайта JetBrains.
Все необходимые библиотеки можно установить с помощью PyPI прямо в консоле PyCharm. Команды для установки вы можете найти на официальном сайте в разделе нужной библиотеки.
Проблема возникла только с библиотекой PyAudio в Windows. Помогло следующее решение:
pip install pipwin pipwin install pyaudio
Дата-сет
Дата-сет — это набор данных для анализа. В нашем случае это будет некий текстовый файл содержащий строки в виде вопросответ.
Подборка бесплатных IT-курсов и вебинаров от Skillbox.
Бесплатные IT-курсы, нужно только пройти онлайн-тест здесь
Все строки текста перебираются с помощью функции for , при этом из текста удаляются все ненужные символы по маске, находящейся в переменной alphabet . Каждое значение строки раздельно заносится в массив dataset .
После обработки текста все его значения преобразуются в вектора с помощью библиотеки для машинного обучения Scikit-learn. В этом примере используется функция CountVectorizer() . Далее всем векторам присваивается класс с помощью классификатора LogisticRegression() .
Когда приходит сообщение от пользователя оно так же преобразуется в вектор, и далее нейросеть пытается найти похожий вектор в датасете соответствующий какому-то вопросу, когда вектор найден, мы получим ответ.
Голосовой ассистент
Для распознавания голоса и озвучивания ответов бота, используется библиотека SpeechRecognition. Система ждет в бесконечном цикле, когда придет вопрос, в нашем случае голос с микрофона, после чего преобразует его в текст и отправляет на обработку в нейросеть. После получения текстового ответа он преобразуется в речь, запись сохраняется в папке с проектом и удаляется после воспроизведения. Вот так все просто! Для удобства все сообщения дублируются текстом в консоль.
При дефолтных настройках время ответа было достаточно долгим, иногда нужно было ждать по 15-30 сек. К тому же вопрос принимался от малейшего шума. Помогли следующие настройки:
voice_recognizer.dynamic_energy_threshold = False voice_recognizer.energy_threshold = 1000 voice_recognizer.pause_threshold = 0.5
И timeout = None, phrase_time_limit = 2 в функции listen()
После чего бот стал отвечать с минимальной задержкой.
Возможно вам подойдут другие значения. Описание этих и других настроек вы можете посмотреть все на том же сайте PyPI в разделе библиотеки SpeechRecognition. Но настройку phrase_time_limit я там почему-то не нашел, наткнулся на нее случайно в Stack Overflow.
Текст дата-сета
Это небольшой пример текста. Конечно же вопросов и ответов должно быть гораздо больше.
приветпривет как делавсё прекрасно как деласпасибо отлично кто тыя бот что делаешьс тобой разговариваю
Код Python
import speech_recognition as sr from gtts import gTTS import playsound import os import random from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.linear_model import LogisticRegression # Словарь def clean_str(r): r = r.lower() r = [c for c in r if c in alphabet] return ».join(r) alphabet = ‘ 1234567890-йцукенгшщзхъфывапролджэячсмитьбюёqwertyuiopasdfghjklzxcvbnm’ with open(‘dialogues.txt’, encoding=’utf-8′) as f: content = f.read() blocks = content.split(‘n’) dataset = [] for block in blocks: replicas = block.split(‘\’)[:2] if len(replicas) == 2: pair = [clean_str(replicas[0]), clean_str(replicas[1])] if pair[0] and pair[1]: dataset.append(pair) X_text = [] y = [] for question, answer in dataset[:10000]: X_text.append(question) y += [answer] vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(X_text) clf = LogisticRegression() clf.fit(X, y) def get_generative_replica(text): text_vector = vectorizer.transform([text]).toarray()[0] question = clf.predict([text_vector])[0] return question # Голосовой ассистент def listen(): voice_recognizer = sr.Recognizer() voice_recognizer.dynamic_energy_threshold = False voice_recognizer.energy_threshold = 1000 voice_recognizer.pause_threshold = 0.5 with sr.Microphone() as source: print(«Говорите «) audio = voice_recognizer.listen(source, timeout = None, phrase_time_limit = 2) try: voice_text = voice_recognizer.recognize_google(audio, language=»ru») print(f»Вы сказали: «) return voice_text except sr.UnknownValueError: return «Ошибка распознания» except sr.RequestError: return «Ошибка соединения» def say(text): voice = gTTS(text, lang=»ru») unique_file = «audio_» + str(random.randint(0, 10000)) + «.mp3» voice.save(unique_file) playsound.playsound(unique_file) os.remove(unique_file) print(f»Бот: «) def handle_command(command): command = command.lower() reply = get_generative_replica(command) say(reply) def stop(): say(«Пока») def start(): print(f»Запуск бота. «) while True: command = listen() handle_command(command) try: start() except KeyboardInterrupt: stop()
Пример одного из самых популярных голосовых помощников — это яндекс алиса.
Подборка бесплатных IT-курсов и вебинаров от Skillbox.
Бесплатные IT-курсы, нужно только пройти онлайн-тест здесь
Если вам понравилась статья, вы можете отблагодарить автора любой суммой, какую сочтете для себя приемлемой:
Источник: it-blog.ru