Home-theater-designers
A mesterséges intelligencia (AI) felfedezése olyan érzés lehet, mintha belépnénk a zavaros szakkifejezések és az értelmetlen zsargon labirintusába. Nem csoda, hogy még az AI-ban jártasak is azon kaphatják magukat, hogy összezavarodva kapkodják a fejüket.
Ezt szem előtt tartva létrehoztunk egy átfogó mesterséges intelligencia-szószedet, amely felvértezi Önt a szükséges ismeretekkel. Magától a mesterséges intelligenciától a gépi tanulásig és az adatbányászatig minden lényeges AI kifejezést egyszerű és egyszerű nyelven dekódolunk.
mennyit kell cserélni a MacBook Air akkumulátorátMAKEUSEOF A NAP VIDEÓJA GÖRGÖZSEN A TARTALOM FOLYTATÁSHOZ
Akár kíváncsi kezdő, akár MI-rajongó vagy, a következő AI-fogalmak megértése közelebb visz az AI erejének felszabadításához.
1. Algoritmus
Az algoritmus olyan utasítások vagy szabályok összessége, amelyeket a gépek követnek egy probléma megoldása vagy egy feladat végrehajtása során.
2. Mesterséges intelligencia
A mesterséges intelligencia a gépek azon képessége, hogy utánozzák az emberi intelligenciát, és végrehajtsák az intelligens lényekkel kapcsolatos feladatokat.
3. Mesterséges általános intelligencia (AGI)
Az AGI, más néven erős mesterségesintelligencia, az AI egy olyan típusa, amely az emberi lényekhez hasonló fejlett intelligencia képességekkel rendelkezik. Míg mesterséges általános intelligencia egykor elsősorban elméleti koncepció és gazdag kutatási tere volt, sok mesterséges intelligencia fejlesztő most úgy gondolja, hogy az emberiség valamikor a következő évtizedben eléri az AGI-t.
4. Visszaszaporítás
A visszaterjesztés egy olyan algoritmus, amelyet a neurális hálózatok a pontosságuk és teljesítményük javítására használnak. Úgy működik, hogy kiszámítja a kimenet hibáját, visszaterjeszti a hálózaton, és beállítja a kapcsolatok súlyát és torzításait a jobb eredmények érdekében.
5. Elfogultság
AI torzítás egy modell azon tendenciájára utal, hogy bizonyos előrejelzéseket gyakrabban készít, mint másokat. A torzítást egy modell betanítási adatai vagy a benne rejlő feltételezések okozhatják.
6. Big Data
A nagy adathalmazok olyan adatkészleteket írnak le, amelyek túl nagyok vagy túl bonyolultak ahhoz, hogy hagyományos módszerekkel feldolgozzák. Ez magában foglalja a hatalmas információhalmazok elemzését, hogy értékes betekintést és mintákat nyerjünk a döntéshozatal javítása érdekében.
7. Chatbot
A chatbot egy olyan program, amely szöveges vagy hangutasításokon keresztül képes szimulálni az emberi felhasználókkal folytatott beszélgetéseket. A chatbotok képesek megérteni és létrehozni az emberszerű válaszokat, így hatékony eszközzé teszik őket az ügyfélszolgálati alkalmazásokhoz.
8. Kognitív számítástechnika
A kognitív számítástechnika olyan mesterséges intelligencia terület, amely az emberi kognitív képességeket, például az észlelést, a tanulást, az érvelést és a problémamegoldást utánzó rendszerek fejlesztésére összpontosít.
9. Számítógépes tanuláselmélet
A mesterséges intelligencia egyik ága, amely a gépi tanulás algoritmusait és matematikai modelljeit vizsgálja. A tanulás elméleti alapjaira összpontosít annak megértésére, hogy a gépek hogyan szerezhetnek tudást, hogyan készíthetnek előrejelzéseket és javíthatják teljesítményüket.
10. Számítógépes látás
Számítógépes látás arra utal, hogy a gépek képesek vizuális információt kinyerni digitális képekből és videókból. A számítógépes látás algoritmusait széles körben használják olyan alkalmazásokban, mint a tárgyfelismerés, arcfelismerés, orvosi képalkotás és autonóm járművek.
11. Adatbányászat
Az adatbányászat értékes tudás megszerzésének folyamata nagy adathalmazokból. Statisztikai elemzést és gépi tanulási technikákat használ az adatok mintáinak, összefüggéseinek és trendjeinek azonosítására a döntéshozatal javítása érdekében.
12. Adattudomány
Az adattudomány magában foglalja az adatokból való betekintést tudományos módszerek, algoritmusok és rendszerek segítségével. Átfogóbb, mint az adatbányászat, és tevékenységek széles skáláját öleli fel, beleértve az adatgyűjtést, az adatvizualizációt és a prediktív modellezést az összetett problémák megoldására.
13. Mély tanulás
A mélytanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amely több rétegű mesterséges neurális hálózatokat használ (a neurális hálózaton belül összekapcsolt csomópontok), hogy hatalmas mennyiségű adatból tanuljanak. Lehetővé teszi a gépek számára összetett feladatok elvégzését, mint pl természetes nyelvi feldolgozás , kép- és beszédfelismerés.
14. Generatív AI
A Generatív AI mesterséges intelligencia rendszereket és algoritmusokat ír le, amelyek szöveget, hangot, videót és szimulációkat hozhatnak létre. Ezek a mesterséges intelligencia rendszerek mintákat és példákat tanulnak meg a meglévő adatokból, és felhasználják ezt a tudást új és eredeti kimenetek létrehozására.
15. Hallucináció
AI hallucináció Azokra az esetekre utal, amikor egy modell tényszerűen helytelen, irreleváns vagy értelmetlen eredményeket ad. Ennek több oka is lehet, beleértve a kontextus hiányát, a betanítási adatok korlátait vagy az architektúrát.
hogyan lehet csatlakoztatni a Macbookot a monitorhoz
16. Hiperparaméterek
A hiperparaméterek olyan beállítások, amelyek meghatározzák, hogy egy algoritmus vagy egy gépi tanulási modell hogyan tanuljon és hogyan viselkedik. A hiperparaméterek közé tartozik a tanulási sebesség, a rendszeresítés erőssége és a hálózat rejtett rétegeinek száma. Ezekkel a paraméterekkel finomhangolhatja a modell teljesítményét az Ön igényei szerint.
17. Nagy nyelvi modell (LLM)
Az LLM egy hatalmas mennyiségű adatra kiképzett gépi tanulási modell, amely felügyelt tanulást használ a következő token előállításához egy adott kontextusban, hogy értelmes, kontextuális válaszokat adjon a felhasználói bemenetekre. A 'nagy' szó azt jelzi, hogy a nyelvi modell kiterjedt paramétereket használ. Például, A GPT modellek több százmilliárd paramétert használnak az NLP feladatok széles körének elvégzésére.
18. Gépi tanulás
Gépi tanulás egy módja annak, hogy a gépek tanuljanak és előrejelzéseket készítsenek anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. Ez olyan, mintha a számítógépet adatokkal látnánk el, és az adatokon belüli minták azonosításával felhatalmaznánk arra, hogy döntéseket hozzon vagy előrejelzéseket hozzon.
19. Neurális hálózat
A neurális hálózat az emberi agy által ihletett számítási modell. Összekapcsolt csomópontokból vagy neuronokból áll, rétegekbe rendezve. Minden egyes neuron bemenetet kap a hálózat többi neuronjától, lehetővé téve számukra, hogy mintákat tanuljanak és döntéseket hozhassanak. A neurális hálózatok kulcsfontosságú összetevői a gépi tanulási modelleknek, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy a feladatok széles skálájában kiválóak legyenek.
20. Természetes nyelvgenerálás (NLG)
A természetes nyelvgenerálás az ember által olvasható szöveg létrehozásával foglalkozik strukturált adatokból. Az NLG alkalmazásokat talál tartalomkészítésben, chatbotokban és hangsegédekben.
21. Természetes nyelvi feldolgozás (NLP)
Természetes nyelvi feldolgozás a gépek azon képessége, hogy értelmezzék, megértsék és reagáljanak az ember által olvasható szövegre vagy beszédre. Különféle alkalmazásokban használják, beleértve a hangulatelemzést, a szövegosztályozást és a kérdések megválaszolását.
22. OpenAI
Az OpenAI egy mesterséges intelligencia kutatólaboratórium, amelyet 2015-ben alapítottak, és az Egyesült Államokban, San Franciscóban található. A vállalat olyan mesterséges intelligencia-eszközöket fejleszt és telepít, amelyek ugyanolyan okosnak tűnhetnek, mint az emberek. Az OpenAI legismertebb terméke, a ChatGPT 2022 novemberében jelent meg, és a legfejlettebb chatbotként tartják számon, mivel számos témakörben képes választ adni.
23. Mintafelismerés
A mintafelismerés az AI-rendszer azon képessége, hogy azonosítsa és értelmezze az adatok mintáit. A mintafelismerő algoritmusok alkalmazásokat találnak az arcfelismerésben, a csalásészlelésben és a beszédfelismerésben.
24. Ismétlődő neurális hálózat (RNN)
A neurális hálózat olyan típusa, amely visszacsatolásos kapcsolatok segítségével képes szekvenciális adatokat feldolgozni. Az RNN-ek meg tudják őrizni a korábbi bemenetek memóriáját, és alkalmasak olyan feladatokra, mint az NLP és a gépi fordítás.
25. Megerősítő tanulás
A megerősítő tanulás egy olyan gépi tanulási technika, amelyben egy mesterséges intelligencia-ügynök próbál döntéseket hozni interakciókon keresztül. Az ügynök jutalmakat vagy büntetéseket kap egy algoritmustól a cselekedetei alapján, ami arra irányítja azt, hogy idővel javítsa teljesítményét.
26. Felügyelt tanulás
Gépi tanulási módszer, ahol a modell betanítása megjelölt adatok felhasználásával történik a kívánt kimenettel. A modell a címkézett adatokból általánosít, és pontos előrejelzéseket készít az új adatokra.
27. Tokenizálás
A tokenizálás az a folyamat, amikor egy szöveges dokumentumot kisebb egységekre, úgynevezett tokenekre osztanak fel. Ezek a tokenek szavakat, számokat, kifejezéseket, szimbólumokat vagy bármely olyan szövegelemet jeleníthetnek meg, amellyel a program dolgozni tud. A tokenizálás célja, hogy a strukturálatlan adatokból a lehető legtöbbet hozzuk ki anélkül, hogy a teljes szöveget egyetlen karakterláncként dolgoznák fel, ami számítási szempontból nem hatékony és nehezen modellezhető.
28. Turing-teszt
Az Alan Turing által 1950-ben bevezetett teszt egy gép azon képességét értékeli, hogy az embertől megkülönböztethetetlen intelligenciát mutasson ki. A Turing teszt magában foglalja az emberi bírót, aki interakcióba lép egy emberrel és egy géppel anélkül, hogy tudná, melyik melyik. Ha a bíró nem tudja megkülönböztetni a gépet az embertől, a gépet sikeresnek kell tekinteni.
29. Felügyelet nélküli tanulás
Gépi tanulási módszer, ahol a modell címkézetlen adatkészletekből von le következtetéseket. Mintákat fedez fel az adatokban, hogy előrejelzéseket készítsen a nem látott adatokról.
A mesterséges intelligencia nyelvének felkarolása
Az AI egy gyorsan fejlődő terület, amely megváltoztatja a technológiával való interakciónkat. A folyamatosan megjelenő új hívószavak miatt azonban nehéz lehet lépést tartani a terület legújabb fejleményeivel.
Míg egyes kifejezések kontextus nélkül absztraktnak tűnhetnek, jelentőségük világossá válik, ha a gépi tanulás alapvető megértésével kombinálják. E kifejezések és fogalmak megértése olyan erős alapot teremthet, amely képessé teszi Önt arra, hogy megalapozott döntéseket hozzon a mesterséges intelligencia területén.