Home-theater-designers
Å utforske kunstig intelligens (AI) kan føles som å gå inn i en labyrint av forvirrende tekniske termer og useriøs sjargong. Det er ikke rart at selv de som er kjent med AI kan finne på å klø seg i hodet i forvirring.
Med det i tankene har vi laget en omfattende AI-ordliste for å utstyre deg med nødvendig kunnskap. Fra kunstig intelligens i seg selv til maskinlæring og datautvinning, vil vi dekode alle de essensielle AI-begrepene på et enkelt og greit språk.
MAKEUSE AV DAGENS VIDEO RULL FOR Å FORTSETTE MED INNHOLD
Enten du er en nysgjerrig nybegynner eller en AI-entusiast, vil forståelsen av følgende AI-konsepter bringe deg nærmere å låse opp kraften til AI.
1. Algoritme
En algoritme er et sett med instruksjoner eller regler maskiner følger for å løse et problem eller utføre en oppgave.
2. Kunstig intelligens
AI er maskiners evne til å etterligne menneskelig intelligens og utføre oppgaver som vanligvis forbindes med intelligente vesener.
3. Kunstig generell intelligens (AGI)
AGI, også kalt sterk AI, er en type AI som har avanserte intelligensegenskaper som ligner på mennesker. Samtidig som kunstig generell intelligens en gang først og fremst var et teoretisk konsept og en rik lekeplass for forskning, tror mange AI-utviklere nå at menneskeheten vil nå AGI en gang i løpet av det neste tiåret.,
4. Backpropagation
Backpropagation er en algoritme som nevrale nettverk bruker for å forbedre nøyaktigheten og ytelsen. Den fungerer ved å beregne feil i utgangen, forplante den tilbake gjennom nettverket og justere vekten og skjevhetene til tilkoblinger for å få bedre resultater.
5. Bias
AI skjevhet refererer til tendensen til en modell til å gjøre visse spådommer oftere enn andre. Bias kan være forårsaket på grunn av treningsdataene til en modell eller dens iboende forutsetninger.
6. Big Data
Big data er et begrep som beskriver datasett som er for store eller for komplekse til å behandle med tradisjonelle metoder. Det innebærer å analysere enorme sett med informasjon for å trekke ut verdifull innsikt og mønstre for å forbedre beslutningstaking.
7. Chatbot
En chatbot er et program som kan simulere samtaler med menneskelige brukere gjennom tekst- eller talekommandoer. Chatbots kan forstå og generere menneskelignende svar, noe som gjør dem til et kraftig verktøy for kundeserviceapplikasjoner.
8. Kognitiv databehandling
Kognitiv databehandling er et AI-felt som fokuserer på å utvikle systemer som imiterer menneskelige kognitive evner, som persepsjon, læring, resonnement og problemløsning.
9. Beregningsbasert læringsteori
En gren av kunstig intelligens som studerer algoritmer og matematiske modeller for maskinlæring. Den fokuserer på det teoretiske grunnlaget for å lære å forstå hvordan maskiner kan tilegne seg kunnskap, lage spådommer og forbedre ytelsen.
10. Datasyn
Datamaskin syn refererer til maskinens evne til å trekke ut visuell informasjon fra digitale bilder og videoer. Datasynsalgoritmer er mye brukt i applikasjoner som gjenstandsgjenkjenning, ansiktsgjenkjenning, medisinsk bildebehandling og autonome kjøretøy.
11. Datautvinning
Data mining er prosessen med å tilegne seg verdifull kunnskap fra store datasett. Den bruker statistisk analyse og maskinlæringsteknikker for å identifisere mønstre, relasjoner og trender i data for å forbedre beslutningstaking.
12. Datavitenskap
Datavitenskap innebærer å trekke ut innsikt fra data ved hjelp av vitenskapelige metoder, algoritmer og systemer. Det er mer omfattende enn datautvinning og omfatter et bredt spekter av aktiviteter, inkludert datainnsamling, datavisualisering og prediktiv modellering for å løse komplekse problemer.
13. Deep Learning
Deep learning er en gren av AI som bruker kunstige nevrale nettverk med flere lag (sammenkoblede noder i det nevrale nettverket) for å lære av enorme mengder data. Det gjør maskiner i stand til å utføre komplekse oppgaver, som f.eks naturlig språkbehandling , bilde- og talegjenkjenning.
smerten i seg selv er smerten på Internett
14. Generativ AI
Generativ AI beskriver kunstig intelligens-systemer og algoritmer som kan lage tekst, lyd, video og simuleringer. Disse AI-systemene lærer mønstre og eksempler fra eksisterende data og bruker den kunnskapen til å skape nye og originale utdata.
15. Hallusinasjoner
AI hallusinasjon refererer til tilfellene der en modell produserer faktisk ukorrekte, irrelevante eller meningsløse resultater. Dette kan skje av flere årsaker, inkludert mangel på kontekst, begrensninger i treningsdata eller arkitektur.
16. Hyperparametre
Hyperparametere er innstillinger som definerer hvordan en algoritme eller en maskinlæringsmodell lærer og oppfører seg. Hyperparametere inkluderer læringshastighet, regulariseringsstyrke og antall skjulte lag i nettverket. Du kan tukle med disse parameterne for å finjustere modellens ytelse i henhold til dine behov.
17. Large Language Model (LLM)
En LLM er en maskinlæringsmodell trent på enorme mengder data og bruker overvåket læring for å produsere neste token i en gitt kontekst for å produsere meningsfulle, kontekstuelle svar på brukerinndata. Ordet 'stor' indikerer bruken av omfattende parametere av språkmodellen. For eksempel, GPT-modeller bruker hundrevis av milliarder av parametere å utføre et bredt spekter av NLP-oppgaver.
18. Maskinlæring
Maskinlæring er en måte for maskiner å lære og lage spådommer uten å være eksplisitt programmert. Det er som å mate en datamaskin med data og gi den mulighet til å ta avgjørelser eller spådommer ved å identifisere mønstre i dataene.
19. Nevralt nettverk
Et nevralt nettverk er en beregningsmodell inspirert av den menneskelige hjernen. Den består av sammenkoblede noder, eller nevroner, organisert i lag. Hvert nevron mottar input fra andre nevroner i nettverket, slik at det kan lære mønstre og ta beslutninger. Nevrale nettverk er en nøkkelkomponent i maskinlæringsmodeller som gjør dem i stand til å utmerke seg i et bredt spekter av oppgaver.
20. Natural Language Generation (NLG)
Generering av naturlig språk handler om å lage menneskelig lesbar tekst fra strukturerte data. NLG finner applikasjoner innen innholdsskaping, chatbots og taleassistenter.
21. Naturlig språkbehandling (NLP)
Naturlig språkbehandling er maskinens evne til å tolke, forstå og svare på tekst eller tale som kan leses av mennesker. Den brukes i ulike applikasjoner, inkludert sentimentanalyse, tekstklassifisering og spørsmålssvar.
22. ÅpenAI
OpenAI er et forskningslaboratorium for kunstig intelligens, grunnlagt i 2015 og basert i San Francisco, USA. Selskapet utvikler og distribuerer AI-verktøy som kan se ut til å være like smarte som mennesker. OpenAIs mest kjente produkt, ChatGPT, ble utgitt i november 2022 og er kunngjort som den mest avanserte chatboten for sin evne til å gi svar på et bredt spekter av emner.
23. Mønstergjenkjenning
Mønstergjenkjenning er evnen til et AI-system til å identifisere og tolke mønstre i data. Mønstergjenkjenningsalgoritmer finner applikasjoner innen ansiktsgjenkjenning, svindeldeteksjon og talegjenkjenning.
24. Tilbakevendende nevrale nettverk (RNN)
En type nevrale nettverk som kan behandle sekvensielle data ved hjelp av tilbakemeldingsforbindelser. RNN-er kan beholde minnet til tidligere innganger og er egnet for oppgaver som NLP og maskinoversettelse.
25. Forsterkende læring
Forsterkende læring er en maskinlæringsteknikk der en AI-agent lærer å ta beslutninger gjennom interaksjoner ved prøving og feiling. Agenten mottar belønninger eller straff fra en algoritme basert på handlingene dens, og veileder den til å forbedre ytelsen over tid.
26. Veiledet læring
En maskinlæringsmetode hvor modellen trenes ved hjelp av merkede data med ønsket utgang. Modellen generaliserer fra de merkede dataene og gir nøyaktige spådommer på nye data.
27. Tokenisering
Tokenisering er prosessen med å dele et tekstdokument i mindre enheter kalt tokens. Disse symbolene kan representere ord, tall, setninger, symboler eller alle elementer i tekst som et program kan jobbe med. Hensikten med tokenisering er å gi mest mulig mening ut av ustrukturerte data uten å behandle hele teksten som en enkelt streng, noe som er beregningsmessig ineffektivt og vanskelig å modellere.
28. Turing-test
Denne testen ble introdusert av Alan Turing i 1950, og evaluerer en maskins evne til å vise intelligens som ikke kan skilles fra et menneskes. De Turing test innebærer at en menneskelig dommer samhandler med et menneske og en maskin uten å vite hvilken som er hvilken. Hvis dommeren ikke klarer å skille maskinen fra mennesket, anses maskinen for å ha bestått testen.
29. Uovervåket læring
En maskinlæringsmetode der modellen gjør slutninger fra umerkede datasett. Den oppdager mønstre i dataene for å gi spådommer om usynlige data.
Omfavne språket for kunstig intelligens
AI er et felt i rask utvikling som endrer hvordan vi samhandler med teknologi. Men med så mange nye buzzwords som stadig dukker opp, kan det være vanskelig å holde tritt med den siste utviklingen på feltet.
Mens noen termer kan virke abstrakte uten kontekst, blir betydningen deres tydelig når de kombineres med en grunnleggende forståelse av maskinlæring. Å forstå disse begrepene og begrepene kan legge et kraftig grunnlag som vil gi deg mulighet til å ta informerte beslutninger innenfor kunstig intelligens.