Любопитни ли сте за AI? Тъй като областта продължава да се развива и разширява, може да бъде трудно да останете запознати с настоящите термини и концепции. Разглеждането на всички доклади и документи за AI може да бъде объркващо, тъй като има толкова много специализиран език, което затруднява разбирането на истинското значение.
И тъй като съм много запален по тази тема, направих AI речник, за да улесня вашето разбиране на по-новите термини и концепции. Надявам се, че ще оцените речника и ще можете да се възползвате от него.

Съперническа атака

Съперническа атака се опитва да подмами модел на машинно обучение да направи грешка. Това може да стане чрез създаване на модифицирана версия на вход, предназначен да заблуди модела да направи грешна прогноза.

Какво означава:противническите атаки могат да бъдат много трудни за защита и потенциално да подкопаят надеждността на моделите за машинно обучение в различни приложения. Важно е да сте наясно с рисковете, породени от противникови атаки, и да предприемете стъпки за защита срещу тях.

AI планиране

Подполе на AI, което създава поредици от действия за интелигентни агенти, роботи и безпилотни превозни средства.

Какво означава:ИИ планирането включва разработване на алгоритми и техники за оптимални планове за даден проблем или сценарий. Това обикновено включва анализиране и обработка на големи количества данни и идентифициране на най-добрия курс на действие в непредсказуема среда. Приложенията на AI планирането включват роботизиран контрол, логистична оптимизация и разпределение на ресурси в различни индустрии.

Изкуствен общ интелект (AGI)

Разработването на интелигентни машини, които проявяват общи когнитивни способности и могат да разбират света около тях от гледна точка на човек.

Какво означава:AGI позволява на машините да разбират, разсъждават и действат по същия начин, както хората. Тази форма на AI изисква разработването на технологии като обработка на естествен език, разпознаване на изображения, гласов контрол, възможности за вземане на решения и решаване на проблеми.

Изкуствена имунна система (AIS)

Това е категория базирани на правила системи за машинно обучение, които черпят вдъхновение от процесите и принципите на имунната система на гръбначните животни.

Какво означава:тези алгоритми са предназначени да имитират способностите за учене и памет на имунната система и обикновено се използват за решаване на проблеми.

Изкуствени невронни мрежи (ANN)

Всяка изчислителна система, която черпи вдъхновение от биологични невронни мрежи.

Какво означава:ANN или системите за свързване имат за цел да симулират как мозъкът обработва информация и се учи от опита чрез използване на взаимосвързани възли или „неврони“ за анализиране и класифициране на данни. Тези системи обикновено се използват в приложения като разпознаване на изображения и реч, обработка на естествен език и прогнозни анализи.

Модел на чанта с думи

Модел, използван в NLP (обработка на естествен език) и IR (извличане на информация), който представя текста като колекция от думи без оглед на граматиката или словореда.

Какво означава:моделът на торба с думи е често срещана техника за извличане на текстови характеристики за класификация, групиране и други NLP задачи. Това включва създаване на хистограма от срещания на думи в даден документ. Въпреки че моделът е прост, той може да бъде ефективен за задачи като анализ на настроението, моделиране на теми и филтриране на спам.

BERT
(Двупосочни представяния на енкодери от трансформатори)

BERT е фино настроен и предварително обучен за специфични за задача набори от данни NLP модел с определена архитектура и специфичен алгоритъм за обучение.

Какво означава:BERT е мощен езиков модел, който може да разбере контекста и значението на думите в изречения, абзаци и документи. Тази технология е широко възприета в общността на НЛП и е постигнала най-съвременна производителност при различни показатели.

Капсулна невронна мрежа, CapsNet

Това е вид изкуствена невронна мрежа (ANN), предназначена да моделира йерархични взаимоотношения, по-биологично вдъхновени. Този подход се основава на „капсули“, които са групи от неврони, колективно представляващи специфична характеристика или обект в изображение или други входни данни.

Какво означава:В CapsNet всяка капсула представлява конкретен входен аспект, като конкретен обект или функция. Подходът се основава на „динамично маршрутизиране“, което позволява предаването на информация между капсулите по начин, който наподобява повече биологичната невронна организация. Тази техника е показала обещание при различни задачи за разпознаване на изображения и видео и е била обект на текущи изследвания в общността на машинното обучение.

Когнитивно изчисление

Тип изкуствен интелект, който имитира човешки когнитивни процеси като възприятие, разсъждение и решаване на проблеми.

Какво означава:когнитивното изчисление е подгрупа от изкуствен интелект, който се фокусира върху създаването на машини, които мислят и разсъждават като хората. Когнитивното изчисление има за цел да създаде по-естествени и интуитивни взаимодействия между хора и машини, като например чрез обработка на естествен език и разговорни интерфейси. Приложенията на когнитивните компютри включват здравеопазване, финанси и обслужване на клиенти.

Компютърно зрение

Интердисциплинарна научна област, която се занимава с това как компютрите могат да придобият разбиране на високо ниво от цифрови изображения или видеоклипове.

Какво означава:компютърното зрение е област на обучение, която се фокусира върху създаването на алгоритми и системи, които могат да анализират, интерпретират и разбират цифрови изображения и видеоклипове. Това включва прилагане на компютърни науки, изкуствен интелект и техники на когнитивна психология за създаване на машини, които могат да „виждат“ и разбират визуалния свят. Приложенията за компютърно зрение включват разпознаване на обекти, лицево разпознаване и автономно шофиране.

Разговорен AI

Технология, използвана за създаване на чатботове и виртуални асистенти за различни случаи на употреба. Тези системи могат да бъдат интегрирани в платформи за съобщения, социални медии, SMS и уебсайтове, за да предоставят на потребителите интерфейс на естествен език за взаимодействие със софтуер и услуги.

Какво означава:разговорните AI системи могат да бъдат проектирани да разбират и отговарят на различни потребителски въведени данни, като текст, глас и жестове. Те обикновено са изградени с помощта на алгоритми за машинно обучение и могат да бъдат обучени на големи набори от данни на човешки език, за да подобрят ефективността си с течение на времето. Разговорните AI платформи често предоставят API за разработчици, позволяващи на трети страни да разширяват и персонализират системата за техните нужди.

Конволюционна невронна мрежа (CNN)

Клас дълбоки невронни мрежи, използвани най-вече за анализиране на визуални изображения.

Какво означава:конволюционната невронна мрежа е модел, който обикновено се използва за разпознаване и обработка на изображения. CNN могат да се научат да разпознават характеристики в изображения чрез свиване и обединяване. Архитектурата обикновено се състои от множество слоеве неврони, обучени да идентифицират и класифицират обекти в изображение.

Увеличаване на данните

Увеличаването на данни е техника, използвана в машинното обучение за изкуствено увеличаване на размера на набор от данни.

Какво означава:увеличаването на данни може да подобри ефективността на моделите за машинно обучение чрез намаляване на пренастройването и предоставяне на повече данни за обучение, от които моделът да се учи. Може да бъде мощен инструмент за подобряване на производителността на ML модели. Въпреки това е важно да го използвате внимателно, за да избегнете въвеждането на пристрастия в модела.

Дрейф на данни

Промяна на разпределението на входните данни във времето. Известно е също като ковариантно изместване.

Какво означава:дрейфът на данните включва промени в сезонността, потребителските предпочитания, добавяне на съществуващи продукти и т.н. Дрейфът на модела може да окаже значително влияние върху производителността на модела за машинно обучение. Точността, прецизността, припомнянето и общата ефективност на модела може да намалее, тъй като прогнозите на модела стават по-малко точни. Дрейфът на модела може да провали модел.

Извличане на данни

Процесът на събиране или извличане на различни видове данни от различни източници, много от които може да се нуждаят от по-добра организация или напълно неструктурирани.

Какво означава:инструментът за извличане на данни извлича информация от множество източници, като релационни бази данни, SaaS приложения, наследени системи, уеб страници и файлове с неструктурирани данни (като PDF файлове или текст), за да ги анализира, манипулира , или съхранява информация. Това може да включва уеб скрапинг, копаене на текст и други методи за извличане и трансформиране на данни в използваем формат за анализ.

Извличане на данни

Откриване на модели в големи набори от данни с помощта на методи от машинно обучение, статистика и системи за бази данни.

Какво означава:извличането на данни има за цел да открие полезна информация от големи количества данни, които биха били трудни или невъзможни за идентифициране чрез ръчен анализ. Може да помогне на бизнеса и организациите да вземат по-добри решения, като разкрие модели и тенденции, които биха останали незабелязани.

Наука за данни

Интердисциплинарна област, която използва научни методи, алгоритми и системи за извличане на знания и прозрения от структурирани и неструктурирани данни.

Какво означава:науката за данни има за цел да разкрие скрити модели, корелации и тенденции в големи набори от данни и да използва тази информация за вземане на ръководени от данни решения. Това включва събиране, почистване, обработка и анализ на данни с помощта на различни техники, включително статистически анализ, машинно обучение, извличане на данни и визуализация на данни.

Набор от данни

Колекция от данни съответства на единична таблица на база данни или матрица със статистически данни, където всяка колона представлява променлива, а всеки ред съответства на член на набор от данни.

Какво означава:наборите от данни се използват в много области, включително статистика, машинно обучение и компютърни науки. Те обикновено се използват за анализ, моделиране и прогнозиране и могат да бъдат получени от различни източници, като проучвания, експерименти, наблюдения или симулации.

Склад за данни

Система за докладване и анализ на данни, която съхранява текущи и исторически данни от различни източници в едно централно хранилище. Известен също като корпоративно хранилище за данни (EDW).

Какво означава:данните обикновено са исторически и обхващат дълги периоди, което позволява анализ на тенденции и идентифициране на модели и връзки. Складовете за данни се използват в различни индустрии и приложения, включително бизнес разузнаване, финансов анализ, здравеопазване и търговия на дребно. Те често са от решаващо значение за архитектурата на данните на компанията, като предоставят единствен източник на истина за важни бизнес показатели и KPI.

Дифузионни модели

Генеративни модели, които унищожават тренировъчните данни чрез добавяне на шум на Гаус, след което се научават да възстановяват данните чрез обръщане на шумовия процес. Те се използват за генериране на данни, подобни на обучените данни.

Какво означава:това може да бъде полезно за задачи като генериране на изображения и текст, където искаме да генерираме нови данни, подобни на данните, които сме виждали преди. Дифузионните модели придобиха популярност през последните години, особено заради способността им да създават висококачествени изображения и други типове данни.

Вграждане

Техника в машинното обучение, която картографира високомерни данни в нискомерно пространство, като същевременно запазва основната структура на данните.

Какво означава:вграждането трансформира данни, като например текст или изображения, във векторно представяне, което може да се използва като вход за модели за машинно обучение. Получените вектори имат по-ниска размерност от оригиналните данни и могат да уловят значими връзки между входните данни.

Емоция AI

Това е област на AI, която има за цел да разбере, реагира и симулира човешки емоции.

Какво означава:тази технология може да анализира изражението на лицето, гласовите тонове и други физиологични сигнали, за да изведе човешките емоции и да реагира по съответния начин – приложенията на емоционалния AI варират от подобряване на психичното здраве до подобряване на клиентите.

ETL (Извличане — Трансформиране — Зареждане)

Процес в управлението на данни, който включва извличане, трансформиране и зареждане на данни от един или повече източници в целева система.

Какво означава:ETL е процес за управление на данни, който включва извличане на данни от различни източници, преобразуването им, за да отговарят на целева схема, и зареждането им в целева система.

Малкократно обучение (FSL)

Тип машинно обучение, което може да се учи от малък брой примери.

Какво означава: Използва предишни знания за обобщаване на нови задачи, които могат да произтичат от предишен опит, данни за обучение или други източници. Това прави FSL много подходящ за задачи, при които данните са оскъдни или скъпи за събиране. Във финансите FSL може да се използва за прогнозиране на цените на акциите от няколко точки от исторически данни.

Фина настройка (машинно обучение)

Техника в трансферното обучение, при която предварително обучен модел се обучава допълнително върху нова задача или набор от данни. Фината настройка може да се извърши или на целия предварително обучен модел, или на подгрупа от неговите слоеве.

Какво означава:фината настройка е техника за машинно обучение, която включва вземане на предварително обучен модел и адаптирането му към нова задача или набор от данни чрез допълнително обучение на модела. Теглата на предварително обучения модел обикновено се замразяват и само теглата на допълнителните слоеве се обучават за новата задача. Фината настройка може да бъде полезен подход за задачи, при които количеството данни за обучение е ограничено или за подобряване на производителността на предварително обучен модел за конкретна задача.

Приятелски изкуствен интелект (FAI)

Изследванията на FAI се фокусират върху разработването и осигуряването на ограничения върху AGI, които ще го насочат към полезни резултати.

Какво означава:приятелският AI или FAI е концепция в изследванията на AI, която включва проектиране на AGI системи да се държат по начин, който е в съответствие с човешките ценности и цели. Изследванията на FAI имат за цел да създадат AGI, който ще повлияе положително на човечеството, като същевременно избягва потенциалните рискове и отрицателните последици от неконтролирани или лошо контролирани системи с изкуствен интелект. Изследванията на FAI са тясно свързани с машинната етика и други области, свързани с етичното развитие и регулиране на ИИ.

Теория на играта

Теорията на игрите е математическа рамка, използвана за анализиране на ситуации, при които множество лица, вземащи решения, взаимодействат помежду си.

Какво означава:теорията на игрите обикновено се използва в икономиката, политическите науки и други области за разбиране на вземането на стратегически решения и прогнозиране на резултатите от взаимодействията между индивиди или групи.

Генеративна състезателна мрежа (GAN)

Клас системи за машинно обучение се състои от две невронни мрежи, конкуриращи се в рамка на игра с нулева сума. Едната мрежа генерира проби от данни, докато другата оценява генерираните модели и предоставя обратна връзка за подобряване на генератора.

Какво означава:генераторът произвежда синтетични проби от данни, докато дискриминаторът оценява пробите и предоставя обратна връзка на генератора, за да подобри работата си. GAN се използват за различни приложения, включително генериране на изображения, генериране на текст и увеличаване на данни. GAN са ефективни при генерирането на реалистични проби, които е трудно да се разграничат от реалните данни.

Халюцинации

В изкуствения интелект „халюцинация“ е уверена реакция на ИИ, която не изглежда оправдана от неговите данни за обучение.

Какво означава:с други думи, AI моделът генерира резултати, които не са в съответствие с данните за обучение, които са му били подавани. Това може да се случи в различни AI приложения, включително обработка на естествен език, компютърно зрение и разпознаване на реч. Халюцинациите могат да бъдат проблем за AI моделите, тъй като могат да доведат до неправилни прогнози или решения. Изследователите работят върху разработването на техники за намаляване на появата на халюцинации и подобряване на точността и надеждността на AI моделите.

Интелигентен агент (IA)

Интелигентният агент е самонасочващо се нещо, което може да постига цели, като използва сензори за наблюдение на заобикалящата го среда и инструменти (наречени задвижващи механизми), за да взаимодейства с тях. Нарича се интелигентен, защото може да използва знания или да се учи от опита, за да постигне по-добре целите си.

Какво означава:интелигентните агенти се използват в различни приложения, включително роботика, автоматизация и системи за подпомагане на вземането на решения.

Голям езиков модел (LLM)

Тип модел на изкуствен интелект, който е способен да генерира човешки език чрез анализиране на огромно количество текстови данни.

Какво означава:LLM могат да генерират съгласувани изречения, абзаци и дори цели статии въз основа на подкана или вход. Те обикновено се използват при обработка на естествен език, генериране на текст и други приложения, свързани с езика. LLM като GPT-3 могат да изпълняват задачи за езиков превод, обобщаване и дори кодиране.

LangOps (езикови операции)

LangOps, съкратено от езикови операции, е работните потоци и практики, които поддържат обучението, създаването, тестването, производственото внедряване и текущото управление на езикови модели и решения на естествен език.

Какво означава:LangOps включва различни задачи като подготовка на данни, обучение и настройка на модела, внедряване и текуща поддръжка и оптимизация. Той е от решаващо значение при разработването и внедряването на приложения за обработка на естествен език, като чатботове, гласови асистенти и системи за машинен превод.

Лема

Основната форма на дума, която представлява всичките й склонени форми.

Какво означава:лемата е основната форма на дума. Например лемата на думата „бягане“ е „бягане“. Лематизацията е процес на свеждане на дума до нейната лема. Лематизацията обикновено се използва в НЛП за опростяване на текста и подобряване на точността. Той е полезен при задачи като класификация на текст и анализ на настроението.

Машинно обучение (ML)

Това е клонът на изкуствения интелект, който се фокусира върху създаването на компютърни системи, които могат автоматично да се учат и подобряват от опита.

Какво означава:ML позволява на системите да се учат и подобряват от опит, без да бъдат изрично програмирани: алгоритмите се обучават върху големи набори от данни и могат да правят прогнози или да предприемат действия въз основа на модели и връзки, открити в данните.

Маркова верига

Математически модел, използван за представяне на система, която преминава от едно състояние в друго въз основа на набор от вероятности.

Какво означава:вероятността за преминаване към следващото състояние зависи само от текущото състояние, а не от предишни състояния. Марковските вериги често се използват в ML и NLP приложения.

Метаданни

Данни, които предоставят информация за други данни.

Какво означава:метаданните могат да включват подробности като автора на документ, датата, на която е създаден, размера на файла или ключови думи, които описват съдържанието му. Използва се за подпомагане на организирането и класифицирането на данни и за улесняване на търсенето и извличането им.

Обработка на естествен език (NLP)

Област на компютърните науки и изкуствения интелект, която се фокусира върху взаимодействията между компютри и хора чрез естествен език.

Какво означава:това е област на машинното обучение, която позволява на машините да взаимодействат с хората на техния роден език. Включва класификация на текст, анализ на настроението и езиков превод.

Невронни мрежи

Тип ML алгоритъм, който се основава на структурата на начина, по който работи човешкият мозък, състоящ се от слоеве от взаимосвързани възли, които получават входни сигнали, обработват тези сигнали и предоставят изход.

Какво означава:невронните мрежи са подмножество от ML алгоритми, състоящи се от взаимосвързани възли (неврони), които обработват информация паралелно, като всеки възел извършва просто изчисление. Невронните мрежи могат да се използват за различни задачи, от класифициране на лица и изображения до разбиране на естествен език и разпознаване на образи.

Невронен машинен превод (NMT)

Това е подход към машинния превод, който използва изкуствена невронна мрежа за предсказване на вероятността от поредица от думи, като обикновено моделира цели изречения в един интегриран модел. NMT е начин за превод на текст от един език на друг с помощта на компютър.

Какво означава:NMT може да произвежда по-плавни преводи от традиционните методи за статистически машинен превод.

Неврокибернетика

Известен също като интерфейс мозък-компютър (BCI), е технология, която установява директен комуникационен път между подобрен или кабелен мозък и външно устройство.

Какво означава:накратко, неврокибернетиката има за цел да създаде пряка връзка между човешкия мозък и компютрите или други устройства за различни цели. BCI се използват за изследване, картографиране, подпомагане, увеличаване или възстановяване на човешки когнитивни или сензорно-моторни функции. Те се различават от невромодулацията по това, че позволяват двупосочен информационен поток.

Искате да подобрите своите SEO и стратегии за маркетинг на съдържание с инструменти, базирани на AI? Изпробвайте инструменти, базирани на Serpstat GPT, безплатно със 7-дневен пробен период! Нашите инструменти използват най-новите постижения в машинното обучение, за да ви предоставят най-добрите прозрения и решения за вашите цифрови нужди.

Прогностичен анализ

Предсказуемият анализ е техника, която анализира текущи и исторически данни, за да предвиди бъдещи събития.

Какво означава:такива техники означават използване на извличане на данни, статистически алгоритми и машинно обучение за идентифициране на модели и връзки в данните и след това прилагане на тези прозрения за правене на прогнози.

Обучение с подсилване (RL)

RL е вид машинно обучение, което позволява на агента да научи как да се държи в среда чрез проба и грешка. Агентът получава награди или наказания за своите действия и се научава да предприема действия, които максимизират възнагражденията му.

Какво означава:RL често се използва, когато е трудно или невъзможно предварително да се програмира агент с всички необходими знания. Например RL може да се използва за обучение на агент да играе шах, където има милиони възможни ходове. RL е мощен инструмент, който може да се използва за решаване на различни проблеми. Въпреки това може да бъде трудно да се проектират и обучат RL агенти и те могат да бъдат податливи на прекомерно оборудване.

Обучение за подсилване от човешка обратна връзка (RLHF)

RLHF е подход в областта на изкуствения интелект, при който AI агент се учи от обратната връзка, предоставена от хората, като предпочитания или класации, за да подобри своя процес на вземане на решения.

Какво означава:полезно е, когато може да е трудно да се определят точни правила за вземане на решения или когато човешката интуиция и предпочитания са важни фактори. Има приложения в системи за препоръки, персонализирана реклама и AI за игра на игри.

Повтарящи се невронни мрежи (RNN)

RNN е вид невронна мрежа, която може да обработва последователни данни, като използва информация от предишни стъпки като контекст.

Какво означава:това позволява на информацията да се запази във времето за прогнозите на мрежата. Обикновено се използва в НЛП и разпознаването на реч, където разбирането на контекста на изречение или фраза е важно за точни резултати. RNN се използват и в други области, като надписи на изображения, прогнозиране на акции и музикална композиция.

Отговорен AI

Отговорният AI се отнася до практиката за разработване и внедряване на AI системи по етичен и социално отговорен начин.

Какво означава:това включва осигуряване на прозрачност, справедливост, отчетност и поверителност при проектирането, разработването и използването на AI технологии.

Учене под наблюдение

Тип машинно обучение, при което алгоритъм се учи от етикетирани данни за обучение, за да прави прогнози или решения въз основа на нови и невиждани данни.

Какво означава:при контролирано обучение всеки пример за обучение се състои от вход и съответен изход или цел, които моделът се опитва да предвиди. Контролираното обучение има за цел да намери функция, която точно съпоставя входовете към изходите, позволявайки на модела да прави точни прогнози за нови данни.

Технологична уникалност

Хипотетично бъдеще, когато технологичният прогрес ще се ускори до такава степен, че ще предизвика необратима промяна в човешката цивилизация. Често се свързва със създаването на свръхинтелигентност.

Какво означава:някои експерти изразиха загриженост относно потенциалното му въздействие върху обществото и човечеството. Въпреки това, сингулярността все още е силно обсъждана тема и няма ясен консенсус дали и кога ще се случи.

Токени

Отделните думи или единици със значение, които се използват за конструиране на изречения на естествен език.

Какво означава:токените са основните единици със значение при обработката на естествен език, представляващи отделни думи или други единици със значение, използвани за изграждане на изречения и други езикови структури. Токенизацията разбива текст на токени, съществена стъпка в много задачи за обработка на естествен език.

Трансхуманизъм

Това е философско движение, което се застъпва за използването на напреднали технологии за трансформиране на човешкото състояние и подобряване на човешкия интелект и физиология.

Какво означава:това може да включва различни технологии, като генно инженерство, интерфейси мозък-компютър и AI. Крайната цел на трансхуманизма е да се създаде постчовешки вид, който е по-интелигентен, по-здрав и по-дълголетен от хората.

Учене без надзор

Тип машинно обучение, при което алгоритъмът се научава да намира модели в данните, без да бъде изрично обучен на етикетирани примери.

Какво означава:неконтролираното обучение е полезно за откриване на неизвестни досега модели или структури в данните. Често се използва при групиране на данни, намаляване на размерността и откриване на аномалии.

Слаб AI, тесен AI

Отнася се за изкуствен интелект, който е проектиран и обучен да изпълнява една задача или тесен набор от задачи.

Какво означава:слабият AI в момента е най-разпространената форма на изкуствен интелект и се използва в широк набор от приложения, като например гласови асистенти, разпознаване на изображения и системи за препоръки.

//

Ако ви хареса тази статия и я намирате за полезна, моля, не се колебайте да щракнете върху бутона 👏 и да оставите коментар по-долу.

Харесвам такава тема и ще се радвам да получа отзивите ви.

//