Home-theater-designers
Izpētot mākslīgo intelektu (AI), var justies kā iekļūt mulsinošu tehnisko terminu un bezjēdzīga žargona labirintā. Nav brīnums, ka pat tie, kas pārzina mākslīgo intelektu, neizpratnē var kasīt galvu.
Paturot to prātā, mēs esam izveidojuši visaptverošu AI glosāriju, lai sniegtu jums nepieciešamās zināšanas. No paša mākslīgā intelekta līdz mašīnmācībai un datu ieguvei mēs atšifrēsim visus būtiskos AI terminus vienkāršā un vienkāršā valodā.
vai vari mainīt savu ps4 nosaukumu?DIENAS VIDEO MAKEUSEOF RITINĀT, LAI TURPINĀTU AR SATURU
Neatkarīgi no tā, vai esat zinātkārs iesācējs vai mākslīgā intelekta entuziasts, tālāk norādīto AI jēdzienu izpratne tuvinās AI iespēju atraisīšanai.
1. Algoritms
Algoritms ir instrukciju vai noteikumu kopums, ko mašīnas ievēro, lai atrisinātu problēmu vai izpildītu uzdevumu.
2. Mākslīgais intelekts
AI ir mašīnu spēja atdarināt cilvēka intelektu un veikt uzdevumus, kas parasti saistīti ar saprātīgām būtnēm.
3. Mākslīgais vispārējais intelekts (AGI)
AGI, saukts arī par spēcīgu AI, ir AI veids, kam piemīt uzlabotas intelekta spējas, kas līdzīgas cilvēkiem. Kamēr mākslīgais vispārējais intelekts reiz bija galvenokārt teorētiska koncepcija un bagātīgs pētniecības laukums, daudzi AI izstrādātāji tagad uzskata, ka cilvēce sasniegs AGI kaut kad nākamajā desmitgadē.
4. Pavairošana atpakaļ
Backpropagation ir algoritms, ko neironu tīkli izmanto, lai uzlabotu to precizitāti un veiktspēju. Tas darbojas, aprēķinot kļūdu izvadē, izplatot to atpakaļ tīklā un pielāgojot savienojumu svaru un novirzes, lai iegūtu labākus rezultātus.
5. Neobjektivitāte
AI neobjektivitāte attiecas uz modeļa tendenci veikt noteiktas prognozes biežāk nekā citas. Neobjektivitāti var izraisīt modeļa apmācības dati vai tam raksturīgie pieņēmumi.
6. Lielie dati
Lielie dati ir termins, kas apraksta datu kopas, kas ir pārāk lielas vai pārāk sarežģītas, lai apstrādātu, izmantojot tradicionālās metodes. Tas ietver plašu informācijas kopu analīzi, lai iegūtu vērtīgu ieskatu un modeļus, lai uzlabotu lēmumu pieņemšanu.
7. Chatbot
Tērzēšanas robots ir programma, kas var simulēt sarunas ar lietotājiem, izmantojot teksta vai balss komandas. Tērzēšanas roboti var saprast un ģenerēt cilvēkiem līdzīgas atbildes, padarot tos par spēcīgu rīku klientu apkalpošanas lietojumprogrammām.
8. Kognitīvā skaitļošana
Kognitīvā skaitļošana ir AI joma, kas koncentrējas uz tādu sistēmu izstrādi, kas imitē cilvēka kognitīvās spējas, piemēram, uztveri, mācīšanos, spriešanu un problēmu risināšanu.
9. Skaitļošanas mācīšanās teorija
Mākslīgā intelekta nozare, kas pēta mašīnmācības algoritmus un matemātiskos modeļus. Tā koncentrējas uz teorētiskajiem pamatiem mācībās, lai saprastu, kā mašīnas var iegūt zināšanas, veikt prognozes un uzlabot savu veiktspēju.
10. Datorredze
Datorredze attiecas uz mašīnu spēju iegūt vizuālo informāciju no digitālajiem attēliem un video. Datorredzes algoritmi tiek plaši izmantoti tādās lietojumprogrammās kā objektu noteikšana, sejas atpazīšana, medicīniskā attēlveidošana un autonomie transportlīdzekļi.
11. Datu ieguve
Datu ieguve ir vērtīgu zināšanu iegūšanas process no lielām datu kopām. Tas izmanto statistisko analīzi un mašīnmācīšanās metodes, lai noteiktu datu modeļus, attiecības un tendences, lai uzlabotu lēmumu pieņemšanu.
12. Datu zinātne
Datu zinātne ietver ieskatu iegūšanu no datiem, izmantojot zinātniskas metodes, algoritmus un sistēmas. Tas ir daudz plašāks nekā datu ieguve un ietver plašu darbību klāstu, tostarp datu vākšanu, datu vizualizāciju un paredzamo modelēšanu, lai atrisinātu sarežģītas problēmas.
13. Dziļā mācīšanās
Dziļā mācīšanās ir AI nozare, kas izmanto mākslīgos neironu tīklus ar vairākiem slāņiem (savstarpēji savienoti mezgli neironu tīklā), lai mācītos no milzīga datu apjoma. Tas ļauj mašīnām veikt sarežģītus uzdevumus, piemēram, dabiskās valodas apstrāde , attēla un runas atpazīšana.
14. Ģeneratīvā AI
Ģeneratīvais AI apraksta mākslīgā intelekta sistēmas un algoritmus, kas var radīt tekstu, audio, video un simulācijas. Šīs AI sistēmas mācās modeļus un piemērus no esošajiem datiem un izmanto šīs zināšanas, lai radītu jaunus un oriģinālus rezultātus.
15. Halucinācijas
AI halucinācijas attiecas uz gadījumiem, kad modelis rada faktiski nepareizus, neatbilstošus vai nejēdzīgus rezultātus. Tas var notikt vairāku iemeslu dēļ, tostarp konteksta trūkums, apmācības datu ierobežojumi vai arhitektūra.
kā izveidot titullapu
16. Hiperparametri
Hiperparametri ir iestatījumi, kas nosaka, kā algoritms vai mašīnmācīšanās modelis mācās un darbojas. Hiperparametri ietver mācīšanās ātrumu, regularizācijas stiprumu un slēpto slāņu skaitu tīklā. Varat pielāgot šos parametrus, lai pielāgotu modeļa veiktspēju atbilstoši savām vajadzībām.
17. Lielās valodas modelis (LLM)
LLM ir mašīnmācīšanās modelis, kas apmācīts uz milzīgu datu apjomu un izmanto uzraudzītu mācīšanos, lai noteiktā kontekstā izveidotu nākamo marķieri, lai radītu jēgpilnas, kontekstuālas atbildes uz lietotāja ievadi. Vārds 'liels' norāda uz plašu parametru izmantošanu valodas modelī. Piemēram, GPT modeļi izmanto simtiem miljardu parametru veikt plašu NLP uzdevumu klāstu.
18. Mašīnmācīšanās
Mašīnmācība ir veids, kā mašīnas var mācīties un izteikt prognozes bez īpašas programmēšanas. Tas ir kā barot datoru ar datiem un dot tam iespēju pieņemt lēmumus vai prognozes, identificējot datos esošos modeļus.
19. Neironu tīkls
Neironu tīkls ir skaitļošanas modelis, ko iedvesmojušas cilvēka smadzenes. Tas sastāv no savstarpēji savienotiem mezgliem jeb neironiem, kas sakārtoti slāņos. Katrs neirons saņem ievadi no citiem tīkla neironiem, ļaujot tam apgūt modeļus un pieņemt lēmumus. Neironu tīkli ir galvenā sastāvdaļa mašīnmācīšanās modeļos, kas tiem ļauj izcili veikt dažādus uzdevumus.
20. Dabiskās valodas ģenerēšana (NLG)
Dabiskās valodas ģenerēšana nodarbojas ar cilvēkiem lasāma teksta izveidi no strukturētiem datiem. NLG atrod lietojumprogrammas satura veidošanā, tērzēšanas robotos un balss palīgos.
21. Dabiskās valodas apstrāde (NLP)
Dabiskās valodas apstrāde ir mašīnu spēja interpretēt, saprast un reaģēt uz cilvēkiem lasāmu tekstu vai runu. To izmanto dažādās lietojumprogrammās, tostarp noskaņojuma analīzē, teksta klasifikācijā un atbildēs uz jautājumiem.
22. OpenAI
OpenAI ir mākslīgā intelekta pētniecības laboratorija, kas dibināta 2015. gadā un atrodas Sanfrancisko, ASV. Uzņēmums izstrādā un izvieto AI rīkus, kas var šķist tikpat gudri kā cilvēki. OpenAI pazīstamākais produkts ChatGPT tika izlaists 2022. gada novembrī, un tas tiek pasludināts par vismodernāko tērzēšanas robotu, jo tas spēj sniegt atbildes par plašu tēmu loku.
23.Rakstu atpazīšana
Modeļu atpazīšana ir AI sistēmas spēja identificēt un interpretēt datu modeļus. Rakstu atpazīšanas algoritmi atrod lietojumus sejas atpazīšanā, krāpšanas atklāšanā un runas atpazīšanā.
24. Atkārtots neironu tīkls (RNN)
Neironu tīkla veids, kas var apstrādāt secīgus datus, izmantojot atgriezeniskās saites savienojumus. RNN var saglabāt iepriekšējo ievades atmiņu un ir piemēroti tādiem uzdevumiem kā NLP un mašīntulkošana.
25. Pastiprināšanas mācības
Pastiprināšanas mācīšanās ir mašīnmācīšanās paņēmiens, kurā AI aģents mācās pieņemt lēmumus, mijiedarbojoties ar izmēģinājumu un kļūdu palīdzību. Aģents saņem atlīdzību vai sodus no algoritma, pamatojoties uz tā darbībām, lai laika gaitā uzlabotu tā veiktspēju.
26. Uzraudzīta mācīšanās
Mašīnmācīšanās metode, kurā modelis tiek apmācīts, izmantojot marķētus datus ar vēlamo izvadi. Modelis vispārina no marķētajiem datiem un sniedz precīzas prognozes par jauniem datiem.
27.Tokenizācija
Tokenizācija ir process, kurā teksta dokuments tiek sadalīts mazākās vienībās, ko sauc par marķieriem. Šie marķieri var attēlot vārdus, ciparus, frāzes, simbolus vai jebkurus teksta elementus, ar kuriem programma var strādāt. Tokenizācijas mērķis ir iegūt vislielāko jēgu no nestrukturētiem datiem, neapstrādājot visu tekstu kā vienu virkni, kas ir skaitļošanas ziņā neefektīva un grūti modelējama.
28. Tjūringa tests
Šis tests, ko 1950. gadā ieviesa Alans Tjūrings, novērtē mašīnas spēju izrādīt intelektu, kas nav atšķirams no cilvēka intelekta. The Tjūringa tests ietver cilvēka tiesnesi, kas mijiedarbojas ar cilvēku un mašīnu, nezinot, kurš ir kurš. Ja tiesnesis nespēj atšķirt mašīnu no cilvēka, tiek uzskatīts, ka iekārta ir izturējusi pārbaudi.
29. Mācības bez uzraudzības
Mašīnmācīšanās metode, kurā modelis izdara secinājumus no nemarķētām datu kopām. Tas atklāj datu modeļus, lai prognozētu neredzētus datus.
Mākslīgā intelekta valodas apguve
AI ir strauji mainīga joma, kas maina mūsu mijiedarbību ar tehnoloģijām. Tomēr, tā kā pastāvīgi parādās tik daudz jaunu modes vārdu, var būt grūti sekot līdzi jaunākajiem notikumiem šajā jomā.
Lai gan daži termini var šķist abstrakti bez konteksta, to nozīme kļūst skaidra, apvienojot to ar mašīnmācības pamatzināšanu. Izpratne par šiem terminiem un jēdzieniem var likt spēcīgu pamatu, kas ļaus jums pieņemt pārdomātus lēmumus mākslīgā intelekta jomā.