Home-theater-designers
Raziskovanje umetne inteligence (AI) se lahko zdi, kot da bi vstopili v labirint zmedenih tehničnih izrazov in nesmiselnega žargona. Nič čudnega ni, da se lahko celo tisti, ki poznajo AI, zmedeno praskajo po glavi.
S tem v mislih smo ustvarili obsežen glosar AI, da vas opremimo s potrebnim znanjem. Od same umetne inteligence do strojnega učenja in podatkovnega rudarjenja bomo vse bistvene izraze AI dekodirali v preprostem in preprostem jeziku.
MAKEUSEOF VIDEO DNEVA POMIKITE SE ZA NADALJEVANJE Z VSEBINO
Ne glede na to, ali ste radoveden začetnik ali navdušenec AI, vam bo razumevanje naslednjih konceptov AI približalo odklepanje moči AI.
1. Algoritem
Algoritem je niz navodil ali pravil, ki jim stroji sledijo, da rešijo problem ali opravijo nalogo.
2. Umetna inteligenca
AI je sposobnost strojev, da posnemajo človeško inteligenco in opravljajo naloge, ki so običajno povezane z inteligentnimi bitji.
3. Umetna splošna inteligenca (AGI)
AGI, imenovan tudi močna umetna inteligenca, je vrsta umetne inteligence, ki ima napredne obveščevalne zmogljivosti, podobne človeškim. Medtem umetna splošna inteligenca nekoč predvsem teoretični koncept in bogato igrišče za raziskave, mnogi razvijalci umetne inteligence zdaj verjamejo, da bo človeštvo doseglo AGI nekje v naslednjem desetletju.,
4. Povratno širjenje
Širjenje nazaj je algoritem, ki ga nevronske mreže uporabljajo za izboljšanje svoje natančnosti in učinkovitosti. Deluje tako, da izračuna napako v izhodu, jo razširja nazaj po omrežju in prilagaja uteži in pristranskosti povezav, da dobi boljše rezultate.
5. Pristranskost
pristranskost AI se nanaša na težnjo modela, da določene napovedi poda pogosteje kot druge. Pristranskost lahko povzročijo podatki o usposabljanju modela ali njegove inherentne predpostavke.
6. Veliki podatki
Big data je izraz, ki opisuje nize podatkov, ki so preveliki ali preveč zapleteni za obdelavo s tradicionalnimi metodami. Vključuje analizo obsežnih nizov informacij za pridobivanje dragocenih vpogledov in vzorcev za izboljšanje odločanja.
7. Klepetalni robot
Klepetalni robot je program, ki lahko simulira pogovore s človeškimi uporabniki prek besedilnih ali glasovnih ukazov. Klepetalni roboti lahko razumejo in ustvarjajo odzive, podobne človeškim, zaradi česar so močno orodje za aplikacije za pomoč uporabnikom.
8. Kognitivno računalništvo
Kognitivno računalništvo je področje umetne inteligence, ki se osredotoča na razvoj sistemov, ki posnemajo človeške kognitivne sposobnosti, kot so zaznavanje, učenje, sklepanje in reševanje problemov.
9. Teorija računalniškega učenja
Veja umetne inteligence, ki preučuje algoritme in matematične modele strojnega učenja. Osredotoča se na teoretične temelje učenja, da bi razumeli, kako lahko stroji pridobijo znanje, naredijo napovedi in izboljšajo svoje delovanje.
10. Računalniški vid
Računalniški vid se nanaša na zmožnost strojev, da iz digitalnih slik in videov izvlečejo vizualne informacije. Algoritmi računalniškega vida se pogosto uporabljajo v aplikacijah, kot so zaznavanje predmetov, prepoznavanje obrazov, medicinsko slikanje in avtonomna vozila.
11. Podatkovno rudarjenje
Podatkovno rudarjenje je proces pridobivanja dragocenega znanja iz velikih naborov podatkov. Uporablja statistično analizo in tehnike strojnega učenja za prepoznavanje vzorcev, odnosov in trendov v podatkih za izboljšanje odločanja.
12. Podatkovna znanost
Podatkovna znanost vključuje pridobivanje vpogledov iz podatkov z uporabo znanstvenih metod, algoritmov in sistemov. Je bolj obsežen kot podatkovno rudarjenje in zajema širok spekter dejavnosti, vključno z zbiranjem podatkov, vizualizacijo podatkov in napovednim modeliranjem za reševanje kompleksnih problemov.
13. Globoko učenje
Globoko učenje je veja umetne inteligence, ki uporablja umetne nevronske mreže z več plastmi (medsebojno povezana vozlišča znotraj nevronske mreže) za učenje iz ogromnih količin podatkov. Strojem omogoča izvajanje kompleksnih nalog, kot je npr obdelava naravnega jezika , prepoznavanje slik in govora.
14. Generativni AI
Generativni AI opisuje sisteme in algoritme umetne inteligence, ki lahko ustvarijo besedilo, zvok, video in simulacije. Ti sistemi umetne inteligence se učijo vzorcev in primerov iz obstoječih podatkov in uporabljajo to znanje za ustvarjanje novih in izvirnih rezultatov.
15. Halucinacije
AI halucinacija se nanaša na primere, ko model ustvari dejansko nepravilne, nepomembne ali nesmiselne rezultate. To se lahko zgodi zaradi več razlogov, vključno s pomanjkanjem konteksta, omejitvami v podatkih o usposabljanju ali arhitekturi.
16. Hiperparametri
Hiperparametri so nastavitve, ki določajo, kako se algoritem ali model strojnega učenja uči in obnaša. Hiperparametri vključujejo stopnjo učenja, moč regulacije in število skritih plasti v omrežju. S temi parametri se lahko poigravate, da natančno prilagodite delovanje modela glede na vaše potrebe.
17. Veliki jezikovni model (LLM)
LLM je model strojnega učenja, ki se usposablja na ogromnih količinah podatkov in uporablja nadzorovano učenje za izdelavo naslednjega žetona v danem kontekstu za ustvarjanje smiselnih, kontekstualnih odzivov na uporabniške vnose. Beseda 'velik' označuje uporabo obsežnih parametrov v jezikovnem modelu. na primer Modeli GPT uporabljajo na stotine milijard parametrov za izvajanje širokega spektra NLP nalog.
18. Strojno učenje
Strojno učenje je način, da se stroji učijo in napovedujejo, ne da bi bili izrecno programirani. To je tako, kot da bi računalnik napajali s podatki in ga opolnomočili za sprejemanje odločitev ali napovedi s prepoznavanjem vzorcev v podatkih.
19. Nevronska mreža
Nevronska mreža je računalniški model, ki se zgleduje po človeških možganih. Sestavljen je iz med seboj povezanih vozlišč ali nevronov, organiziranih v plasteh. Vsak nevron prejme podatke od drugih nevronov v omrežju, kar mu omogoča učenje vzorcev in sprejemanje odločitev. Nevronske mreže so ključna komponenta v modelih strojnega učenja, ki jim omogočajo, da blestijo pri širokem naboru nalog.
20. Generacija naravnega jezika (NLG)
Generiranje naravnega jezika se ukvarja z ustvarjanjem človeku berljivega besedila iz strukturiranih podatkov. NLG najde aplikacije pri ustvarjanju vsebin, klepetalnih robotih in glasovnih pomočnikih.
21. Obdelava naravnega jezika (NLP)
Obdelava naravnega jezika je sposobnost strojev, da interpretirajo, razumejo in se odzovejo na človeku berljivo besedilo ali govor. Uporablja se v različnih aplikacijah, vključno z analizo razpoloženja, klasifikacijo besedil in odgovarjanjem na vprašanja.
22. OpenAI
OpenAI je raziskovalni laboratorij za umetno inteligenco, ustanovljen leta 2015 s sedežem v San Franciscu v ZDA. Podjetje razvija in uvaja orodja AI, ki se lahko zdijo tako pametna kot ljudje. Najbolj znan izdelek OpenAI, ChatGPT, je bil izdan novembra 2022 in je razglašen za najnaprednejšega klepetalnega robota zaradi svoje zmožnosti zagotavljanja odgovorov na širok nabor tem.
23. Prepoznavanje vzorcev
Prepoznavanje vzorcev je zmožnost sistema AI, da identificira in interpretira vzorce v podatkih. Algoritmi za prepoznavanje vzorcev najdejo aplikacije pri prepoznavanju obraza, odkrivanju goljufij in prepoznavanju govora.
24. Ponavljajoča se nevronska mreža (RNN)
Vrsta nevronske mreže, ki lahko obdeluje zaporedne podatke z uporabo povratnih povezav. RNN lahko ohranijo spomin prejšnjih vnosov in so primerni za naloge, kot sta NLP in strojno prevajanje.
25. Okrepljeno učenje
Okrepljeno učenje je tehnika strojnega učenja, pri kateri se agent AI nauči sprejemati odločitve prek interakcij s poskusi in napakami. Agent prejme nagrade ali kazni od algoritma na podlagi svojih dejanj, ki ga vodijo, da sčasoma izboljša svojo učinkovitost.
26. Nadzorovano učenje
Metoda strojnega učenja, pri kateri se model uri z uporabo označenih podatkov z želenim rezultatom. Model posplošuje označene podatke in daje natančne napovedi na podlagi novih podatkov.
kje brezplačno brati stripe
27. Tokenizacija
Tokenizacija je postopek razdelitve besedilnega dokumenta na manjše enote, imenovane žetoni. Ti žetoni lahko predstavljajo besede, številke, fraze, simbole ali katere koli elemente v besedilu, s katerimi lahko deluje program. Namen tokenizacije je čim bolje izkoristiti nestrukturirane podatke brez obdelave celotnega besedila kot enega samega niza, kar je računsko neučinkovito in ga je težko modelirati.
28. Turingov test
Ta test, ki ga je uvedel Alan Turing leta 1950, ocenjuje sposobnost stroja, da pokaže inteligenco, ki se ne razlikuje od človeške. The Turingov test vključuje človeškega sodnika, ki komunicira s človekom in strojem, ne da bi vedel, kateri je kateri. Če sodnik ne loči stroja od človeka, se šteje, da je stroj opravil test.
29. Nenadzorovano učenje
Metoda strojnega učenja, pri kateri model sklepa iz neoznačenih nizov podatkov. Odkrije vzorce v podatkih za napovedovanje nevidnih podatkov.
Sprejemanje jezika umetne inteligence
AI je hitro razvijajoče se področje, ki spreminja našo interakcijo s tehnologijo. Ker pa se nenehno pojavlja toliko novih modnih besed, je lahko težko slediti najnovejšemu razvoju na tem področju.
Medtem ko se nekateri izrazi morda zdijo abstraktni brez konteksta, njihov pomen postane jasen, če jih združimo z osnovnim razumevanjem strojnega učenja. Razumevanje teh izrazov in konceptov lahko postavi močne temelje, ki vam bodo omogočili sprejemanje premišljenih odločitev na področju umetne inteligence.