Pembaruan Tek

Apa Model Transformator Keputusan dan Kasus Penggunaannya?

Daftar Isi sembunyikan 1 Pengenalan Model Transformator Keputusan 2 Memahami Arsitektur Model Transformator Keputusan 2.1 Input 2.2 Embeddings...

Ditulis oleh Ashok Kumar · 5 min baca >
perusahaan kecerdasan buatan terbesar di dunia

Bayangkan saja, betapa mudahnya jika kita bekerja dengan sistem yang memiliki kemampuan memprediksi masa depan? Seiring dengan berkembangnya teknologi dengan sangat cepat, tidak mengherankan jika di masa mendatang, kita akan menjadi efisien dalam memprediksi apa yang akan terjadi, dengan hampir akurat. Namun aspek ini berlaku secara teknis, tidak ada kaitannya dengan kehidupan nyata. Jadi di blog ini, kita akan membahas tentang teknologi yang muncul dengan kekuatan yang sama. Ini disebut Transformator Keputusan.

Pengantar Model Transformator Keputusan

Model transformator keputusan menggunakan metode pelatihan pembelajaran mesin yang dikenal dengan Reinforcement Learning (RL). Ia bekerja pada analisis data login yang sudah ada di sistem. Pekerjaan pembelajaran penguatan didasarkan pada aktivitas masa lalu, eksperimen manusia, dan lintasan.

Lintasan dapat dijelaskan sebagai pengaturan keadaan, tindakan, dan penghargaan. Faktor-faktor ini membantu model transformator untuk memprediksi peristiwa yang akan datang. Kekuatan pengambil keputusan lemah karena mereka hanya belajar dari peristiwa masa lalu. Butuh waktu bagi mereka untuk mengenali aktivitas baru yang sedang terjadi dan menjalankan analisis terhadap aktivitas tersebut.

Memahami Arsitektur Model Transformator Keputusan

Model Decision Transformer merupakan model pembelajaran penguatan (reinforcement learning/RL) yang menjadikan permasalahan RL sebagai permasalahan pemodelan urutan. Ini terdiri dari komponen-komponen berikut:

Memasukkan

Masukan ke model Decision Transformer adalah rangkaian token, yang mewakili keuntungan (imbalan) yang diinginkan, keadaan masa lalu, dan tindakan. Masukan tersebut kemudian dipindahkan ke dalam database untuk dianalisis.

Penyematan

Token tersebut disematkan ke dalam ruang vektor menggunakan penyematan linier khusus modalitas. Pengkodean langkah waktu episodik posisi juga ditambahkan ke penyematan. Tokenisasi di sini berdiri sebagai pemotongan data menjadi beberapa bagian dan dibagi dengan koma. Nanti dikirim ke ruang vektor untuk dipetakan secara lengkap untuk hasil hasilnya.

Transformator

Penyematan tersebut kemudian dimasukkan ke dalam Transformer, yang merupakan arsitektur jaringan saraf yang sangat cocok untuk tugas pemodelan urutan. Dalam proses pemodelan urutan ini, Transformers juga memeriksa aktivitas manusia dan eksperimen sebelumnya untuk menghasilkan keluaran yang akurat.

Prediksi tindakan

Transformer memprediksi tindakan selanjutnya dalam urutan autoregresif, menggunakan topeng perhatian diri kausal. Artinya model tidak dapat melihat tindakan di masa depan ketika memprediksi tindakan saat ini. Tokenisasi di sini berarti memotong data menjadi beberapa bagian dan dibagi dengan koma. Nantinya ia mengirimkan aliran mesin satu arah, sehingga keluarannya bisa lebih menentukan.

Model Decision Transformer adalah arsitektur sederhana dan terukur yang telah terbukti efektif untuk berbagai tugas RL. Model ini sangat cocok untuk tugas RL offline, yang modelnya dilatih berdasarkan kumpulan data lintasan historis.

Penggunaan Transformer Dalam Pemrosesan Bahasa Alami

Natural Language Process atau NLP merupakan salah satu cabang ilmu AI. Ini mengacu pada ilmu komputer dan kecerdasan buatan. Ini adalah proses membuat mesin memahami teks dan ucapan seperti manusia. Jadi mari kita pelajari bagaimana transformator dapat digunakan di NLP:

Pemecahan Tugas

Transformer di NLP membantu memberikan struktur terurut pada tugas yang diberikan. Ini membantu menyelesaikan tugas secara berurutan meskipun memiliki ketergantungan lain. Ini membantu meringankan beban transformator dan membantunya berkonsentrasi pada tugas untuk keluaran yang diinginkan. Menyortir dependensi yang panjangnya mungkin memerlukan waktu beberapa detik untuk memulai proses selanjutnya.

Perhatian Diri

Self-Attention di NLP dihitung beberapa kali dalam satu tindakan oleh transformator. Misal inputnya adalah “Lulus nilainya”, maka untuk menghitung perhatian diri, kata pertama “Lulus” akan dihitung untuk memperkirakan skor semua kata dalam kalimat yang berkenaan dengan “Lulus”. Kata tersebut menghitung kekuatan kalimat saat mengkodekan kata-kata yang tepat dalam urutan masukan yang diberikan. Proses ini disebut sebagai Perhatian Multi-kepala.

Prediksi Preferensi Manusia

Seperti yang telah kita baca di atas bahwa transformator bekerja berdasarkan data yang sudah dimasukkan ke dalam sistem, untuk menentukan prediksi preferensi manusia, istilah ini disebut RNN (Jaringan Neural Berulang) bekerja secara aktif di sini untuk menyelesaikan prosesnya. Biasanya, ini adalah jenis jaringan saraf tiruan yang menggunakan data atau stempel waktu berikutnya untuk menyelesaikan semua masalah ordinal. Ini menggunakan data pelatihan untuk mempelajari dan memberikan prediksi yang benar.

Penggunaan Trafo Dalam Sistem Rekomendasi

Sistem rekomendasi adalah sistem pemfilteran yang umum digunakan yang menyarankan produk dan lintasan lain kepada pengguna berdasarkan pembelian dan riwayat mereka sebelumnya. Sekarang mari kita pelajari bagaimana trafo membantu dalam sistem rekomendasi:

Temukan Hubungan

Dalam proses ini, sistem rekomendasi mencoba menemukan hubungan antara item dan pengguna. Kemudian ia menjalankan analisisnya melalui pola tersebut dan memeriksa item apa yang paling banyak dibeli atau dilihat untuk aktivitas yang ditargetkan.

Misalnya: - Ada dua pelanggan Kennedy dan Ava. Kennedy mengunjungi situs webnya setiap bulan untuk membeli pasta, mie, burger, dan sandwich. Ava juga sering mengunjungi situs web tempat dia membeli burger, mie, bungkus, dan pizza. Jadi sekarang jika ada pengguna baru yang mendaftarkan diri dan membeli burger, maka saran yang diinginkan adalah burger, mie, atau sandwich.

Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Sistem Rekomendasi

Jaringan saraf dalam sistem rekomendasi dilatih untuk bekerja sesuai dengan perilaku manusia. Misalnya YouTube. Setiap kali kita menonton video apa pun, riwayat video tersebut disimpan ke lapisan softmax saraf jaringan, dan lapisan softmax tersebut mengklasifikasikan video untuk pengguna lain yang mungkin ingin menontonnya berdasarkan riwayat tontonan mereka. Dengan demikian, jaringan saraf dalam sistem rekomendasi berfungsi.

Penggunaan Transformer Dalam Keuangan & Perdagangan

Peran transformator dalam peramalan saham sangat luas dan membantu semua investor pasar saham keuangan untuk berinvestasi pada waktu yang tepat. Mari kita bahas sekilas cara kerjanya:

Dinamika Pasar

Melalui arsitektur encoder-decoder, transformator dan sistem pemrosesan bahasa sarafnya memeriksa grafik keuangan dan melakukan prediksi yang sesuai. Selain itu, mekanisme perhatian multi-kepala mencirikan aturan pertukaran pasar yang mendasarinya yang secara langsung mempelajari rangkaian waktu dari zona waktu terkini. Selain itu, perkiraan saham melibatkan data statistik untuk membantu pedagang membuat penawaran.

Penggunaan Universal

Transformer dapat digunakan oleh siapa saja seperti pebisnis, pengusaha dan pedagang karena membantu dalam prediksi nilai tukar, nilai mata uang dan status ekonomi lainnya. Dengan analisis data yang terbalik, ini dapat menunjukkan perilaku pasar yang tepat dan membantu Anda membuat keputusan yang akurat.

Penggunaan Trafo Pada Kendaraan Otonom

Model transformator keputusan telah muncul sebagai alat yang ampuh di bidang kendaraan otonom. Model-model ini dirancang untuk menganalisis sejumlah besar data dan membuat keputusan secara real-time berdasarkan lingkungan dan keadaan saat ini.

Navigasi

Salah satu kasus penggunaan utama transformator keputusan pada kendaraan otonom adalah di bidang navigasi. Model ini dapat menganalisis berbagai faktor seperti kondisi jalan, pola lalu lintas, dan kondisi cuaca untuk membuat keputusan berdasarkan informasi tentang rute terbaik yang harus diambil. Dengan terus menganalisis dan memperbarui informasi ini, transformator keputusan dapat membantu kendaraan otonom bernavigasi secara efisien dan aman, menghindari potensi bahaya dan kemacetan.

Penghindaran Tabrakan

Kasus penggunaan penting lainnya untuk transformator keputusan pada kendaraan otonom adalah untuk menghindari tabrakan. Model ini dapat menganalisis data dari berbagai sensor dan kamera untuk mendeteksi potensi hambatan atau bahaya di jalan. Berdasarkan analisis ini, transformator keputusan dapat mengambil keputusan dalam hitungan detik untuk menghindari tabrakan, seperti pengereman atau berpindah jalur. Kemampuan ini sangat penting untuk memastikan keselamatan kendaraan otonom dan kendaraan lain atau pejalan kaki di jalan.

Model Transformator Keputusan Masa Depan

Seiring dengan berkembangnya teknologi transformator keputusan dengan sangat cepat, dampaknya terhadap masa depan akan sangat efektif dan dapat membantu kita dalam menentukan keputusan yang akurat. Jadi mari kita lihat lebih dekat bagaimana hal ini dapat bermanfaat bagi kita:

Bentuk Kembali Pemikiran Kita

Di dunia yang semakin berkembang ini, dimana beban kerja semakin meningkat, seringkali pengambilan keputusan untuk tugas besar harus akurat dan tepat agar dapat memperoleh hasil yang diinginkan. Jadi dengan bantuan transformator yang menentukan, hal ini menghilangkan proses berpikir yang membosankan dan tidak memuaskan. Ini menghabiskan lebih sedikit waktu, menunjukkan kreativitas dan membantu mencapai pekerjaan yang lebih terarah.

Inovasi Dalam Pemasaran Digital

Model merek baru memerlukan strategi dan perencanaan baru untuk menjangkau audiens yang ditargetkan dan tingkat penjualan yang tinggi. Dalam kasus seperti ini, ide bisnis kuno perlu direvolusi. Pengubah keputusan dapat membantu pemasaran digital untuk menciptakan strategi bisnis baru, membuat segmen pelanggan yang sangat terperinci, berpikir melampaui kebutuhan pasar, dan membantu menghasilkan prospek.

Merombak Sebuah Organisasi

Merangkul pengubah keputusan dapat membantu organisasi dan perusahaan untuk memulai dengan budaya lingkungan terkini. Ia memiliki kemampuan untuk mengubah organisasi tradisional menjadi konsep modern. Transformator keputusan sangat mudah dipasang karena tidak memerlukan infrastruktur atau pengaturan khusus untuk memulainya.

Kesimpulan

Kesimpulannya, transformator keputusan akan sangat membantu di berbagai sektor dan industri. Ini akan membantu administrator, kepala dan semua pelaku bisnis lainnya untuk membuat keputusan yang efektif. Tidak hanya di bidang bisnis, namun juga di sektor pemerintahan. Pengubah keputusan dapat meminta pemerintah untuk mengambil keputusan yang tepat demi kepentingan masyarakat demi kesejahteraan mereka. Oleh karena itu, tidak ada keraguan bahwa menggunakan transformator keputusan adalah langkah futuristik yang akan berhasil dalam beberapa tugas.

Ditulis oleh Ashok Kumar
CEO, Pendiri, Kepala Pemasaran di Make An App Like. Saya Penulis di OutlookIndia.com, KhaleejTimes, DeccanHerald. Hubungi saya untuk mempublikasikan konten Anda. Profil

Tinggalkan Balasan

Translate »