Home-theater-designers
Изследването на изкуствения интелект (AI) може да се почувства като влизане в лабиринт от объркващи технически термини и безсмислен жаргон. Не е чудно, че дори тези, които са запознати с AI, могат да се почешат объркано.
Имайки това предвид, ние създадохме изчерпателен речник за AI, за да ви предоставим необходимите знания. От самия изкуствен интелект до машинното обучение и извличането на данни, ние ще декодираме всички основни термини за ИИ на ясен и прост език.
MAKEUSEOF ВИДЕО НА ДЕНЯ ПРЕВЪРТЕТЕ, ЗА ДА ПРОДЪЛЖИТЕ СЪС СЪДЪРЖАНИЕТО
Независимо дали сте любопитен начинаещ или ентусиаст на AI, разбирането на следните концепции за AI ще ви доближи до отключването на силата на AI.
1. Алгоритъм
Алгоритъмът е набор от инструкции или правила, които машините следват, за да решат проблем или да изпълнят задача.
2. Изкуствен интелект
AI е способността на машините да имитират човешкия интелект и да изпълняват задачи, обикновено свързани с интелигентни същества.
3. Изкуствен общ интелект (AGI)
AGI, наричан още силен AI, е вид AI, който притежава усъвършенствани интелигентни способности, подобни на човешките същества. Докато изкуствен общ интелект някога беше предимно теоретична концепция и богата площадка за изследвания, много разработчици на AI сега вярват, че човечеството ще достигне AGI някъде през следващото десетилетие.,
4. Обратно разпространение
Обратното разпространение е алгоритъм, който невронните мрежи използват за подобряване на своята точност и производителност. Той работи, като изчислява грешката в изхода, разпространява я обратно през мрежата и коригира теглата и отклоненията на връзките, за да получи по-добри резултати.
5. Пристрастност
AI пристрастие се отнася до тенденцията на модела да прави определени прогнози по-често от други. Пристрастията могат да бъдат причинени от данните за обучение на модел или присъщите му предположения.
6. Големи данни
Big data е термин, който описва масиви от данни, които са твърде големи или твърде сложни за обработка с помощта на традиционни методи. Това включва анализиране на огромни набори от информация за извличане на ценни прозрения и модели за подобряване на вземането на решения.
7. Чатбот
Чатботът е програма, която може да симулира разговори с човешки потребители чрез текстови или гласови команди. Чатботовете могат да разбират и генерират човешки отговори, което ги прави мощен инструмент за приложения за обслужване на клиенти.
8. Когнитивно изчисление
Когнитивното изчисление е област на ИИ, фокусирана върху разработването на системи, които имитират човешките когнитивни способности, като възприятие, учене, разсъждение и решаване на проблеми.
9. Теория на изчислителното обучение
Клон на изкуствения интелект, който изучава алгоритми и математически модели на машинно обучение. Той се фокусира върху теоретичните основи на обучението, за да разбере как машините могат да придобиват знания, да правят прогнози и да подобряват работата си.
10. Компютърно зрение
Компютърно зрение се отнася до способността на машините да извличат визуална информация от цифрови изображения и видео. Алгоритмите за компютърно зрение се използват широко в приложения като откриване на обекти, разпознаване на лица, медицински изображения и автономни превозни средства.
11. Извличане на данни
Извличането на данни е процес на придобиване на ценни знания от големи набори от данни. Той използва статистически анализ и техники за машинно обучение, за да идентифицира модели, връзки и тенденции в данните, за да подобри вземането на решения.
12. Наука за данни
Науката за данни включва извличане на прозрения от данни с помощта на научни методи, алгоритми и системи. Той е по-всеобхватен от извличането на данни и обхваща широк набор от дейности, включително събиране на данни, визуализация на данни и прогнозно моделиране за решаване на сложни проблеми.
как да говоря с момичета във фейсбук
13. Дълбоко обучение
Дълбокото обучение е клон на AI, който използва изкуствени невронни мрежи с множество слоеве (взаимосвързани възли в рамките на невронната мрежа), за да се учи от огромни количества данни. Тя позволява на машините да изпълняват сложни задачи, като напр обработка на естествен език , разпознаване на изображения и реч.
14. Генеративен AI
Generative AI описва системи и алгоритми с изкуствен интелект, които могат да създават текст, аудио, видео и симулации. Тези AI системи научават модели и примери от съществуващи данни и използват това знание, за да създават нови и оригинални резултати.
15. Халюцинации
AI халюцинация се отнася до случаите, когато даден модел дава фактически неверни, неуместни или безсмислени резултати. Това може да се случи поради няколко причини, включително липса на контекст, ограничения в данните за обучение или архитектура.
16. Хиперпараметри
Хиперпараметрите са настройки, които определят как даден алгоритъм или модел на машинно обучение се учи и как се държи. Хиперпараметрите включват скорост на обучение, сила на регулиране и брой скрити слоеве в мрежата. Можете да работите с тези параметри, за да настроите фино производителността на модела според вашите нужди.
17. Голям езиков модел (LLM)
LLM е модел на машинно обучение, обучен върху огромни количества данни и използва контролирано обучение, за да произведе следващия токен в даден контекст, за да произведе смислени, контекстуални отговори на въведените от потребителя данни. Думата 'голям' показва използването на екстензивни параметри от езиковия модел. Например, GPT моделите използват стотици милиарди параметри за изпълнение на широк спектър от НЛП задачи.
18. Машинно обучение
Машинно обучение е начин за машините да учат и да правят прогнози, без да бъдат изрично програмирани. Това е като да захранвате компютър с данни и да му давате възможност да взема решения или прогнози чрез идентифициране на модели в данните.
19. Невронна мрежа
Невронната мрежа е изчислителен модел, вдъхновен от човешкия мозък. Състои се от взаимосвързани възли или неврони, организирани в слоеве. Всеки неврон получава информация от други неврони в мрежата, което му позволява да научава модели и да взема решения. Невронните мрежи са ключов компонент в моделите за машинно обучение, които им позволяват да превъзхождат широк спектър от задачи.
20. Генериране на естествен език (NLG)
Генерирането на естествен език се занимава със създаването на четим от човека текст от структурирани данни. NLG намира приложения в създаването на съдържание, чатботове и гласови асистенти.
21. Обработка на естествен език (NLP)
Обработка на естествен език е способността на машините да интерпретират, разбират и отговарят на четим от човека текст или реч. Използва се в различни приложения, включително анализ на настроението, класификация на текст и отговаряне на въпроси.
22. OpenAI
OpenAI е изследователска лаборатория за изкуствен интелект, основана през 2015 г. и базирана в Сан Франциско, САЩ. Компанията разработва и внедрява AI инструменти, които могат да изглеждат толкова умни, колкото хората. Най-известният продукт на OpenAI, ChatGPT, беше пуснат през ноември 2022 г. и е обявен за най-напредналия чатбот заради способността си да предоставя отговори по широк кръг от теми.
23. Разпознаване на образи
Разпознаването на модели е способността на AI система да идентифицира и интерпретира модели в данните. Алгоритмите за разпознаване на образи намират приложение в разпознаването на лица, откриването на измами и разпознаването на реч.
24. Повтаряща се невронна мрежа (RNN)
Тип невронна мрежа, която може да обработва последователни данни, използвайки връзки за обратна връзка. RNN могат да запазят паметта на предишни входове и са подходящи за задачи като NLP и машинен превод.
25. Учене с подсилване
Обучението с подсилване е техника за машинно обучение, при която AI агент се научава да взема решения чрез взаимодействия чрез проба и грешка. Агентът получава награди или наказания от алгоритъм въз основа на своите действия, насочвайки го да подобрява ефективността си с течение на времето.
26. Обучение под наблюдение
Метод за машинно обучение, при който моделът се обучава с помощта на етикетирани данни с желания резултат. Моделът обобщава от етикетираните данни и прави точни прогнози за нови данни.
27. Токенизация
Токенизацията е процес на разделяне на текстов документ на по-малки единици, наречени токени. Тези токени могат да представляват думи, числа, фрази, символи или всякакви елементи в текста, с които програмата може да работи. Целта на токенизирането е да извлече най-добрия смисъл от неструктурираните данни, без да обработва целия текст като единичен низ, което е изчислително неефективно и трудно за моделиране.
28. Тест на Тюринг
Въведен от Алън Тюринг през 1950 г., този тест оценява способността на машината да проявява интелигентност, неразличима от тази на човека. The Тест на Тюринг включва човешки съдия, който взаимодейства с човек и машина, без да знае кое кое е. Ако съдията не успее да различи машината от човека, се счита, че машината е преминала теста.
29. Учене без надзор
Метод на машинно обучение, при който моделът прави изводи от немаркирани набори от данни. Той открива модели в данните, за да прави прогнози за невиждани данни.
Възприемане на езика на изкуствения интелект
AI е бързо развиваща се област, която променя начина, по който взаимодействаме с технологиите. Въпреки това, с толкова много нови модни думи, които непрекъснато се появяват, може да е трудно да сте в крак с най-новите разработки в областта.
как да създадете блок -схема в word
Въпреки че някои термини може да изглеждат абстрактни без контекст, тяхното значение става ясно, когато се комбинират с основно разбиране на машинното обучение. Разбирането на тези термини и концепции може да постави мощна основа, която ще ви даде възможност да вземате информирани решения в сферата на изкуствения интелект.