Home-theater-designers
Истраживање вештачке интелигенције (АИ) може се осећати као улазак у лавиринт збуњујућих техничких термина и бесмисленог жаргона. Није ни чудо да чак и они који су упознати са АИ могу збуњено да се чешу по глави.
Имајући то на уму, направили смо свеобухватан АИ појмовник да бисмо вас опремили неопходним знањем. Од саме вештачке интелигенције до машинског учења и рударења података, декодираћемо све битне термине вештачке интелигенције на једноставан и једноставан језик.
МАКЕУСЕОФ ВИДЕО ДАНА ПОМЕРИТЕ ДА БИСТЕ НАСТАВИЛИ СА САДРЖАЈЕМ
Било да сте радознали почетник или АИ ентузијаста, разумевање следећих концепата АИ ће вас приближити откључавању моћи вештачке интелигенције.
1. Алгоритам
Алгоритам је скуп инструкција или правила које машине прате да би решиле проблем или извршиле задатак.
2. Вештачка интелигенција
АИ је способност машина да опонашају људску интелигенцију и обављају задатке који се обично повезују са интелигентним бићима.
3. Вештачка општа интелигенција (АГИ)
АГИ, такође назван јака АИ, је врста АИ која поседује напредне интелигенције сличне људским бићима. Док вештачка општа интелигенција некада био првенствено теоретски концепт и богато игралиште за истраживање, многи програмери АИ сада верују да ће човечанство достићи АГИ негде у следећој деценији.,
4. Пропагација уназад
Проширивање уназад је алгоритам који неуронске мреже користе да побољшају своју тачност и перформансе. Функционише тако што израчунава грешку у излазу, шири је назад кроз мрежу и прилагођава тежине и пристрасности веза да би се постигли бољи резултати.
5. Пристрасност
АИ пристрасност односи се на тенденцију модела да чешће предвиђа одређена предвиђања од других. Пристрасност може бити узрокована подацима о обуци модела или његовим инхерентним претпоставкама.
6. Велики подаци
Велики подаци су термин који описује скупове података који су превелики или сувише сложени за обраду традиционалним методама. То укључује анализу огромног скупа информација како би се извукли вредни увиди и обрасци за побољшање доношења одлука.
ресетујте локалну администраторску лозинку за Виндовс 10
7. Цхатбот
Цхатбот је програм који може да симулира разговоре са људским корисницима путем текстуалних или гласовних команди. Чет-ботови могу да разумеју и генеришу људске одговоре, што их чини моћним алатом за апликације за корисничку подршку.
8. Когнитивно рачунарство
Когнитивно рачунарство је област вештачке интелигенције која се фокусира на развој система који имитирају људске когнитивне способности, као што су перцепција, учење, расуђивање и решавање проблема.
9. Рачунарска теорија учења
Грана вештачке интелигенције која проучава алгоритме и математичке моделе машинског учења. Фокусира се на теоријске основе учења да би се разумело како машине могу да стекну знање, да предвиђају и побољшају своје перформансе.
10. Компјутерски вид
Компјутерски вид односи се на способност машина да извлаче визуелне информације из дигиталних слика и видео записа. Алгоритми компјутерског вида се широко користе у апликацијама као што су детекција објеката, препознавање лица, медицинско снимање и аутономна возила.
11. Дата Мининг
Дата мининг је процес стицања вредног знања из великих скупова података. Користи статистичку анализу и технике машинског учења да идентификује обрасце, односе и трендове у подацима ради побољшања доношења одлука.
12. Наука о подацима
Наука о подацима укључује извлачење увида из података коришћењем научних метода, алгоритама и система. Свеобухватнији је од рударења података и обухвата широк спектар активности, укључујући прикупљање података, визуелизацију података и предиктивно моделирање за решавање сложених проблема.
13. Дубоко учење
Дубоко учење је грана вештачке интелигенције која користи вештачке неуронске мреже са више слојева (међусобно повезани чворови унутар неуронске мреже) за учење из огромних количина података. Омогућава машинама да обављају сложене задатке, као нпр обрада природног језика , слике и препознавање говора.
14. Генеративни АИ
Генеративна АИ описује системе и алгоритме вештачке интелигенције који могу да креирају текст, аудио, видео и симулације. Ови системи вештачке интелигенције уче обрасце и примере из постојећих података и користе то знање за креирање нових и оригиналних резултата.
15. Халуцинације
АИ халуцинације односи се на случајеве у којима модел даје чињенично нетачне, ирелевантне или бесмислене резултате. Ово се може догодити из неколико разлога, укључујући недостатак контекста, ограничења у подацима о обуци или архитектуру.
ипхоне 12 про вс про максимална величина
16. Хиперпараметри
Хиперпараметри су подешавања која дефинишу како алгоритам или модел машинског учења учи и понаша се. Хиперпараметри укључују брзину учења, снагу регуларизације и број скривених слојева у мрежи. Можете да се бавите овим параметрима да бисте фино подесили перформансе модела у складу са вашим потребама.
17. Модел великог језика (ЛЛМ)
ЛЛМ је модел машинског учења обучен на огромним количинама података и користи надгледано учење да би произвео следећи токен у датом контексту како би произвео смислене, контекстуалне одговоре на уносе корисника. Реч 'велики' указује на употребу опсежних параметара од стране језичког модела. На пример, ГПТ модели користе стотине милијарди параметара за обављање широког спектра НЛП задатака.
18. Машинско учење
Машинско учење је начин на који машине уче и праве предвиђања без експлицитног програмирања. То је као да храните рачунар подацима и да га оснажите да доноси одлуке или предвиђања идентификацијом образаца унутар података.
19. Неурална мрежа
Неуронска мрежа је рачунарски модел инспирисан људским мозгом. Састоји се од међусобно повезаних чворова, или неурона, организованих у слојевима. Сваки неурон прима податке од других неурона у мрежи, омогућавајући му да научи обрасце и доноси одлуке. Неуронске мреже су кључна компонента у моделима машинског учења који им омогућавају да се истичу у широком спектру задатака.
20. Генерисање природног језика (НЛГ)
Генерисање природног језика бави се креирањем текста читљивог за људе од структурираних података. НЛГ проналази апликације у креирању садржаја, цхатботовима и гласовним асистентима.
21. Обрада природног језика (НЛП)
Обрада природног језика је способност машина да тумаче, разумеју и одговоре на текст или говор читљив човеку. Користи се у разним апликацијама, укључујући анализу осећања, класификацију текста и одговарање на питања.
22. ОпенАИ
ОпенАИ је истраживачка лабораторија за вештачку интелигенцију, основана 2015. године са седиштем у Сан Франциску, САД. Компанија развија и примењује АИ алате који могу изгледати паметни као људи. Најпознатији ОпенАИ-јев производ, ЦхатГПТ, објављен је у новембру 2022. и најављен је као најнапреднији цхатбот због своје способности да пружи одговоре на широк спектар тема.
23. Препознавање узорака
Препознавање образаца је способност АИ система да идентификује и тумачи обрасце у подацима. Алгоритми за препознавање узорака налазе примену у препознавању лица, откривању превара и препознавању говора.
24. Рекурентна неуронска мрежа (РНН)
Врста неуронске мреже која може да обрађује секвенцијалне податке користећи повратне везе. РНН могу задржати меморију претходних улаза и погодни су за задатке као што су НЛП и машинско превођење.
25. Учење са појачањем
Учење са појачањем је техника машинског учења где АИ агент учи да доноси одлуке кроз интеракције покушајем и грешком. Агент прима награде или казне од алгоритма на основу његових радњи, усмеравајући га да побољша своје перформансе током времена.
26. Учење под надзором
Метода машинског учења где се модел обучава коришћењем означених података са жељеним излазом. Модел генерализује на основу означених података и даје тачна предвиђања нових података.
27. Токенизација
Токенизација је процес раздвајања текстуалног документа на мање јединице које се називају токени. Ови токени могу представљати речи, бројеве, фразе, симболе или било које елементе у тексту са којима програм може да ради. Сврха токенизације је да добије што више смисла из неструктурираних података без обраде целог текста као једног стринга, што је рачунарски неефикасно и тешко за моделирање.
28. Тјурингов тест
Овај тест који је увео Алан Туринг 1950. године, процењује способност машине да покаже интелигенцију која се не разликује од људске. Тһе Тјурингов тест укључује човека који је у интеракцији са човеком и машином, а да не зна шта је шта. Ако судија не разликује машину од човека, сматра се да је машина положила тест.
29. Учење без надзора
Метода машинског учења где модел изводи закључке из неозначених скупова података. Он открива обрасце у подацима да би направио предвиђања на основу невидљивих података.
Прихватање језика вештачке интелигенције
АИ је поље које се брзо развија и мења начин на који комуницирамо са технологијом. Међутим, с обзиром на то да се стално појављују многе нове фразе, може бити тешко држати корак са најновијим дешавањима у овој области.
Иако неки термини могу изгледати апстрактно без контекста, њихов значај постаје јасан када се комбинује са основним разумевањем машинског учења. Разумевање ових термина и концепата може поставити моћну основу која ће вас оснажити да доносите информисане одлуке у домену вештачке интелигенције.