ШІ паўсюль, але часам можа быць складана зразумець тэрміналогію і жаргон. У гэтым паведамленні ў блогу мы тлумачым больш за 50 тэрмінаў і азначэнняў штучнага інтэлекту, каб вы маглі больш зразумець гэтую хутка развіваючуюся тэхналогію.
Незалежна ад таго, пачатковец вы ці эксперт, мы спрачаемся, што тут ёсць некалькі тэрмінаў, якія вы не ведаеце!
1. Штучны інтэлект
Штучны Інтэлект (AI) адносіцца да распрацоўкі камп'ютэрных сістэм, якія маюць здольнасць вучыцца і функцыянаваць незалежна, часта шляхам эмуляцыі чалавечага інтэлекту.
Гэтыя сістэмы аналізуюць дадзеныя, распазнаюць заканамернасці, прымаюць рашэнні і адаптуюць свае паводзіны на аснове вопыту. Выкарыстоўваючы алгарытмы і мадэлі, ІІ імкнецца ствараць інтэлектуальныя машыны, здольныя ўспрымаць і разумець наваколле.
Канчатковая мэта складаецца ў тым, каб дазволіць машынам эфектыўна выконваць задачы, вучыцца на дадзеных і дэманстраваць кагнітыўныя здольнасці, падобныя на чалавечыя.
2. Алгарытм
Алгарытм - гэта дакладны і сістэматычны набор інструкцый або правілаў, якія кіруюць працэсам рашэння задачы або выканання пэўнай задачы.
Ён служыць фундаментальнай канцэпцыяй у розных галінах і адыгрывае ключавую ролю ў інфарматыцы, матэматыцы і дысцыплінах, звязаных з рашэннем праблем. Разуменне алгарытмаў мае вырашальнае значэнне, паколькі яны забяспечваюць эфектыўныя і структураваныя падыходы да вырашэння праблем, рухаючы прагрэс у тэхналогіі і працэсах прыняцця рашэнняў.
3. Вялікія дадзеныя
Вялікія дадзеныя адносяцца да надзвычай вялікіх і складаных набораў даных, якія перавышаюць магчымасці традыцыйных метадаў аналізу. Гэтыя наборы даных звычайна характарызуюцца іх аб'ёмам, хуткасцю і разнастайнасцю.
Аб'ём адносіцца да велізарнай колькасці даных, атрыманых з розных крыніц, такіх як сацыяльныя медыя, датчыкі і транзакцыі.
Хуткасць адносіцца да высокай хуткасці, з якой даныя генеруюцца і павінны быць апрацаваны ў рэжыме рэальнага часу або амаль у рэжыме рэальнага часу. Разнастайнасць азначае розныя тыпы і фарматы даных, у тым ліку структураваныя, неструктураваныя і паўструктураваныя даныя.
4. Даследаванне дадзеных
Інтэлектуальны аналіз дадзеных - гэта ўсёабдымны працэс, накіраваны на выманне каштоўнай інфармацыі з шырокіх набораў даных.
Ён уключае ў сябе чатыры асноўныя этапы: збор даных, які прадугледжвае збор адпаведных даных; падрыхтоўка даных, забеспячэнне якасці і сумяшчальнасці даных; здабыча дадзеных, выкарыстанне алгарытмаў для выяўлення заканамернасцей і ўзаемасувязяў; і аналіз і інтэрпрэтацыя даных, дзе здабытыя веды разглядаюцца і разумеюцца.
5. Нейронная сетка
Камп'ютэрная сістэма прызначана для працы падобна чалавечы мозг, які складаецца з узаемазвязаных вузлоў або нейронаў. Давайце разбярэмся ў гэтым крыху больш падрабязна, бо большасць AI заснавана на нейронавыя сеткі.
На прыведзенай вышэй графіцы мы прагназуем вільготнасць і тэмпературу ў геаграфічным месцы, вучачыся па мадэлях мінулага. Уваходныя дадзеныя - гэта набор даных для мінулага запісу.
,en нейронавая сетка вучыцца узор, гуляючы з вагамі і прымяняючы значэнні зрушэння ў схаваных пластах. W1, W2….W7 - адпаведныя вагі. Ён трэніруецца на прадастаўленым наборы даных і выдае выхад у якасці прагнозу.
Вы можаце быць перагружаны гэтай складанай інфармацыяй. Калі гэта так, вы можаце пачаць з нашага простага кіраўніцтва тут.
6. Машыннае навучанне
Машыннае навучанне сканцэнтравана на распрацоўцы алгарытмаў і мадэляў, здольных аўтаматычна вучыцца з даных і паляпшаць іх прадукцыйнасць з часам.
Гэта ўключае ў сябе выкарыстанне статыстычных метадаў, якія дазваляюць кампутарам ідэнтыфікаваць заканамернасці, рабіць прагнозы і прымаць рашэнні на аснове даных без відавочнага праграмавання.
Алгарытмы машыннага навучання аналізаваць і вучыцца на вялікіх наборах даных, што дазваляе сістэмам адаптавацца і паляпшаць свае паводзіны на аснове інфармацыі, якую яны апрацоўваюць.
7. Глыбокае навучанне
глыбокае вывучэнне, падполе машыннага навучання і нейронавых сетак, выкарыстоўвае складаныя алгарытмы для атрымання ведаў з даных шляхам мадэлявання складаных працэсаў у чалавечым мозгу.
Выкарыстоўваючы нейронавыя сеткі са шматлікімі схаванымі слаямі, мадэлі глыбокага навучання могуць аўтаномна здабываць складаныя асаблівасці і шаблоны, дазваляючы ім вырашаць складаныя задачы з выключнай дакладнасцю і эфектыўнасцю.
8. Распазнаванне вобразаў
Распазнаванне шаблонаў, метад аналізу даных, выкарыстоўвае моц алгарытмаў машыннага навучання для аўтаномнага выяўлення і распазнання шаблонаў і заканамернасцей у наборах даных.
Выкарыстоўваючы вылічальныя мадэлі і статыстычныя метады, алгарытмы распазнавання вобразаў могуць ідэнтыфікаваць значныя структуры, карэляцыі і тэндэнцыі ў складаных і разнастайных дадзеных.
Гэты працэс дазваляе атрымаць каштоўную інфармацыю, класіфікаваць даныя па асобных катэгорыях і прагназаваць будучыя вынікі на аснове вядомых заканамернасцей. Распазнаванне вобразаў з'яўляецца жыццёва важным інструментам у розных галінах, пашыраючы магчымасці прыняцця рашэнняў, выяўлення анамалій і прагназуючага мадэлявання.
Біяметрыя - адзін з прыкладаў гэтага. Напрыклад, пры распазнаванні адбіткаў пальцаў алгарытм аналізуе выступы, крывыя і ўнікальныя асаблівасці адбітка пальца чалавека, каб стварыць лічбавае прадстаўленне, якое называецца шаблонам.
Калі вы спрабуеце разблакіраваць свой смартфон або атрымаць доступ да бяспечнага аб'екта, сістэма распазнавання вобразаў параўноўвае атрыманыя біяметрычныя даныя (напрыклад, адбітак пальца) з захаванымі шаблонамі ў сваёй базе дадзеных.
Шляхам супастаўлення шаблонаў і ацэнкі ўзроўню падабенства сістэма можа вызначыць, ці адпавядаюць прадастаўленыя біяметрычныя даныя захаванаму шаблону, і адпаведна прадаставіць доступ.
9. Кантраляванае навучанне
Кантраляванае навучанне - гэта падыход машыннага навучання, які прадугледжвае навучанне камп'ютэрнай сістэмы з выкарыстаннем пазначаных даных. У гэтым метадзе кампутар забяспечваецца наборам уваходных даных разам з адпаведнымі вядомымі пазнакамі або вынікамі.
Дапусцім, у вас ёсць куча фатаграфій, некаторыя з сабакамі, іншыя з катамі.
Вы кажаце камп'ютару, на якіх малюнках намаляваны сабакі, а на якіх - кошкі. Затым кампутар вучыцца распазнаваць адрозненні паміж сабакамі і катамі, знаходзячы заканамернасці на малюнках.
Пасля таго, як ён даведаецца, вы можаце даць камп'ютэру новыя выявы, і ён паспрабуе высветліць, ці ёсць у іх сабакі або кошкі, на аснове таго, што ён даведаўся з пазначаных прыкладаў. Гэта як навучыць кампутар рабіць прагнозы, выкарыстоўваючы вядомую інфармацыю.
10. Навучанне без кантролю
Навучанне без кантролю - гэта тып машыннага навучання, пры якім камп'ютар самастойна даследуе набор даных, каб знайсці заканамернасці або падабенства без якіх-небудзь спецыяльных інструкцый.
Ён не абапіраецца на пазначаныя прыклады, як пры навучанні пад наглядам. Замест гэтага ён шукае схаваныя структуры або групы ў дадзеных. Быццам камп'ютар адкрывае рэчы сам, без настаўніка, які кажа яму, што шукаць.
Гэты тып навучання дапамагае нам знаходзіць новыя ідэі, арганізоўваць даныя або ідэнтыфікаваць незвычайныя рэчы без неабходнасці папярэдніх ведаў або відавочных інструкцый.
11. Апрацоўка натуральнай мовы (NLP)
Апрацоўка натуральнай мовы сканцэнтравана на тым, як кампутары разумеюць чалавечую мову і ўзаемадзейнічаюць з ёй. Гэта дапамагае камп'ютэрам аналізаваць, інтэрпрэтаваць і рэагаваць на чалавечую мову такім чынам, што здаецца нам больш натуральным.
НЛП - гэта тое, што дазваляе нам мець зносіны з галасавымі асістэнтамі і чат-ботамі і нават аўтаматычна сартаваць электронныя лісты па папках.
Гэта ўключае ў сябе навучанне камп'ютараў разуменню сэнсу слоў, прапаноў і нават цэлых тэкстаў, каб яны маглі дапамагаць нам у розных задачах і рабіць наша ўзаемадзеянне з тэхналогіямі больш бесперашкодным.
12. Кампутарны зрок
Камп'ютэрнае бачанне гэта захапляльная тэхналогія, якая дазваляе кампутарам бачыць і разумець выявы і відэа, як мы, людзі, робім сваімі вачыма. Уся справа ў тым, каб навучыць кампутар аналізаваць візуальную інфармацыю і разумець тое, што яны бачаць.
Прасцей кажучы, кампутарны зрок дапамагае кампутарам распазнаваць і інтэрпрэтаваць візуальны свет. Гэта ўключае ў сябе такія задачы, як навучанне іх ідэнтыфікаваць пэўныя аб'екты на малюнках, класіфікаваць выявы па розных катэгорыях або нават дзяліць выявы на значныя часткі.
Уявіце сабе самакіравальны аўтамабіль, які выкарыстоўвае камп'ютэрны зрок, каб "бачыць" дарогу і ўсё вакол яе.
Ён можа выяўляць і адсочваць пешаходаў, дарожныя знакі і іншыя транспартныя сродкі, дапамагаючы ім бяспечна арыентавацца. Або падумайце аб тым, як тэхналогія распазнавання твараў выкарыстоўвае камп'ютэрны зрок, каб разблакіраваць нашы смартфоны або пацвердзіць нашу асобу, распазнаючы нашы унікальныя рысы твару.
Ён таксама выкарыстоўваецца ў сістэмах назірання для маніторынгу людных месцаў і выяўлення любых падазроных дзеянняў.
Камп'ютэрны зрок - гэта магутная тэхналогія, якая адкрывае цэлы свет магчымасцей. Дазваляючы кампутарам бачыць і разумець візуальную інфармацыю, мы можам распрацоўваць прыкладанні і сістэмы, якія могуць успрымаць і інтэрпрэтаваць свет вакол нас, што робіць наша жыццё прасцейшым, бяспечнейшым і больш эфектыўным.
13. Чат-бот
Чат-бот падобны на камп'ютарную праграму, якая можа размаўляць з людзьмі такім чынам, што здаецца сапраўднай чалавечай размовай.
Ён часта выкарыстоўваецца ў онлайн-абслугоўванні кліентаў, каб дапамагчы кліентам і прымусіць іх адчуваць сябе так, быццам яны размаўляюць з чалавекам, нават калі гэта праграма, запушчаная на кампутары.
Чат-бот можа разумець паведамленні або пытанні кліентаў і адказваць на іх, прадастаўляючы карысную інфармацыю і дапамогу гэтак жа, як і прадстаўнік службы падтрымкі кліентаў.
14. Распазнаванне галасы
Распазнаванне голасу адносіцца да здольнасці кампутарнай сістэмы разумець і інтэрпрэтаваць чалавечую гаворку. Гэта ўключае ў сябе тэхналогію, якая дазваляе камп'ютару або прыладзе «слухаць» вымаўленыя словы і пераўтвараць іх у тэкст або каманды, якія ён можа зразумець.
з распазнанне голасу, вы можаце ўзаемадзейнічаць з прыладамі або праграмамі, проста размаўляючы з імі замест набору тэксту або выкарыстання іншых метадаў уводу.
Сістэма аналізуе вымаўленыя словы, распазнае шаблоны і гукі, а затым перакладае іх у зразумелы тэкст або дзеянні. Гэта забяспечвае натуральную камунікацыю з тэхналогіямі без рук, робячы магчымымі такія задачы, як галасавыя каманды, дыктоўка або галасавое кіраванне. Самыя распаўсюджаныя прыклады - памочнікі AI, такія як Siri і Google Assistant.
15. Аналіз пачуццяў
Аналіз пачуццяў гэта метад, які выкарыстоўваецца для разумення і інтэрпрэтацыі эмоцый, меркаванняў і адносін, выражаных у тэксце або маўленні. Гэта ўключае ў сябе аналіз пісьмовай або вуснай мовы, каб вызначыць, ці з'яўляецца выказанае пачуццё станоўчым, адмоўным або нейтральным.
Выкарыстоўваючы алгарытмы машыннага навучання, алгарытмы аналізу настрояў могуць сканаваць і аналізаваць вялікія аб'ёмы тэкставых даных, такіх як водгукі кліентаў, паведамленні ў сацыяльных сетках або водгукі кліентаў, каб вызначыць, што ляжыць у аснове слоў.
Алгарытмы шукаюць пэўныя словы, фразы або шаблоны, якія паказваюць на эмоцыі або меркаванні.
Гэты аналіз дапамагае прадпрыемствам і прыватным асобам зразумець, як людзі ставяцца да прадукту, паслузе або тэме, і можа выкарыстоўвацца для прыняцця рашэнняў на аснове даных або атрымання інфармацыі аб перавагах кліентаў.
Напрыклад, кампанія можа выкарыстоўваць аналіз настрояў, каб адсочваць задаволенасць кліентаў, вызначаць вобласці для паляпшэння або кантраляваць грамадскае меркаванне аб сваім брэндзе.
16. Машынны пераклад
Машынны пераклад у кантэксце штучнага інтэлекту адносіцца да выкарыстання камп'ютэрных алгарытмаў і штучнага інтэлекту для аўтаматычнага перакладу тэксту або маўлення з адной мовы на іншую.
Гэта ўключае ў сябе навучанне кампутараў разуменню і апрацоўцы чалавечых моў, каб забяспечыць дакладныя пераклады. Самы распаўсюджаны прыклад Google Translate.
З машынным перакладам вы можаце ўвесці тэкст або маўленне на адной мове, а сістэма прааналізуе ўвод і згенеруе адпаведны пераклад на іншай мове. Гэта асабліва карысна пры зносінах або доступе да інфармацыі на розных мовах.
Сістэмы машыннага перакладу абапіраюцца на спалучэнне лінгвістычных правілаў, статыстычных мадэляў і алгарытмаў машыннага навучання. Яны вучацца на велізарных аб'ёмах моўных даных, каб з часам палепшыць дакладнасць перакладу. Некаторыя падыходы да машыннага перакладу таксама ўключаюць нейронавыя сеткі для павышэння якасці перакладаў.
17. Робататэхніка
Робататэхніка - гэта спалучэнне штучнага інтэлекту і машынабудавання для стварэння інтэлектуальных машын, якія называюцца робатамі. Гэтыя робаты прызначаны для выканання задач аўтаномна або з мінімальным умяшаннем чалавека.
Робаты - гэта фізічныя аб'екты, якія могуць адчуваць навакольнае асяроддзе, прымаць рашэнні на аснове гэтых сэнсарных дадзеных і выконваць пэўныя дзеянні або задачы.
Яны абсталяваны рознымі датчыкамі, такімі як камеры, мікрафоны або сэнсарныя датчыкі, якія дазваляюць ім збіраць інфармацыю з навакольнага свету. З дапамогай алгарытмаў штучнага інтэлекту і праграмавання робаты могуць аналізаваць гэтыя даныя, інтэрпрэтаваць іх і прымаць разумныя рашэнні для выканання сваіх задач.
AI адыгрывае вырашальную ролю ў робататэхніцы, дазваляючы робатам вучыцца на сваім вопыце і адаптавацца да розных сітуацый.
Алгарытмы машыннага навучання можна выкарыстоўваць, каб навучыць робатаў распазнаваць аб'екты, арыентавацца ў асяроддзі або нават узаемадзейнічаць з людзьмі. Гэта дазваляе робатам стаць больш універсальнымі, гнуткімі і здольнымі вырашаць складаныя задачы.
18. беспілотныя лятальныя апараты
Дроны - гэта тып робатаў, якія могуць лётаць або лунаць у паветры без чалавека-пілота на борце. Яны таксама вядомыя як беспілотныя лятальныя апараты (БПЛА). Дроны абсталяваны рознымі датчыкамі, такімі як камеры, GPS і гіраскопы, якія дазваляюць ім збіраць даныя і арыентавацца ў наваколлі.
Яны кіруюцца дыстанцыйна чалавекам-аператарам або могуць працаваць аўтаномна, выкарыстоўваючы загадзя запраграмаваныя інструкцыі.
Дроны служаць для шырокага спектру мэтаў, уключаючы аэрафота- і відэаздымку, геадэзію і картаграфаванне, паслугі дастаўкі, пошукава-выратавальныя місіі, маніторынг сельскай гаспадаркі і нават рэкрэацыйнае выкарыстанне. Яны могуць атрымаць доступ да аддаленых або небяспечных раёнаў, цяжкіх або небяспечных для людзей.
19. Дапоўненая рэальнасць (AR)
Дапоўненая рэальнасць (AR) - гэта тэхналогія, якая спалучае рэальны свет з віртуальнымі аб'ектамі або інфармацыяй для паляпшэння нашага ўспрымання і ўзаемадзеяння з навакольным асяроддзем. Ён накладвае створаныя камп'ютэрам выявы, гукі або іншыя сэнсарныя ўводы на рэальны свет, ствараючы захапляльны інтэрактыўны вопыт.
Прасцей кажучы, уявіце, што вы носіце спецыяльныя акуляры або выкарыстоўваеце смартфон, каб бачыць навакольны свет, але з дадатковымі віртуальнымі элементамі.
Напрыклад, вы можаце накіраваць свой смартфон на гарадскую вуліцу і ўбачыць віртуальныя ўказальнікі, якія паказваюць напрамкі, рэйтынгі і агляды бліжэйшых рэстаранаў або нават віртуальных персанажаў, якія ўзаемадзейнічаюць з рэальным асяроддзем.
Гэтыя віртуальныя элементы лёгка зліваюцца з рэальным светам, паляпшаючы ваша разуменне і адчуванне наваколля. Дапоўненую рэальнасць можна выкарыстоўваць у розных сферах, такіх як гульні, адукацыя, архітэктура, і нават для паўсядзённых задач, такіх як навігацыя або выпрабаванне новай мэблі ў вашым доме перад яе купляй.
20. Віртуальная рэальнасць (VR)
Віртуальная рэальнасць (VR) - гэта тэхналогія, якая выкарыстоўвае камп'ютэрнае мадэляванне для стварэння штучнага асяроддзя, якое чалавек можа даследаваць і ўзаемадзейнічаць з ім. Ён апускае карыстальніка ў віртуальны свет, закрываючы рэальны свет і замяняючы яго лічбавым светам.
Прасцей кажучы, уявіце, што вы надзяваеце спецыяльную гарнітуру, якая закрывае вашы вочы і вушы і пераносіць вас у зусім іншае месца. У гэтым віртуальным свеце ўсё, што вы бачыце і чуеце, здаецца неверагодна рэальным, нават калі ўсё гэта створана камп'ютарам.
Вы можаце рухацца, глядзець у любым кірунку і ўзаемадзейнічаць з аб'ектамі або персанажамі, як калі б яны фізічна прысутнічалі.
Напрыклад, у гульні віртуальнай рэальнасці вы можаце апынуцца ў сярэднявечным замку, дзе можаце хадзіць па яго калідорах, браць у рукі зброю і ўдзельнічаць у баях на мячах з віртуальнымі супернікамі. Асяроддзе віртуальнай рэальнасці рэагуе на вашыя рухі і дзеянні, прымушаючы вас адчуваць сябе цалкам пагружанымі і ўцягнутымі ў вопыт.
Віртуальная рэальнасць выкарыстоўваецца не толькі для гульняў, але і для розных іншых прыкладанняў, такіх як мадэляванне трэніровак для пілотаў, хірургаў або ваеннаслужачых, архітэктурныя інструкцыі, віртуальны турызм і нават тэрапія пэўных псіхалагічных захворванняў. Гэта стварае адчуванне прысутнасці і пераносіць карыстальнікаў у новыя і захапляльныя віртуальныя светы, робячы вопыт максімальна набліжаным да рэальнасці.
21. Навука аб даных
Навука дадзеных гэта вобласць, якая прадугледжвае выкарыстанне навуковых метадаў, інструментаў і алгарытмаў для атрымання каштоўных ведаў і разумення з даных. Ён спалучае ў сабе элементы матэматыкі, статыстыкі, праграмавання і даменных ведаў для аналізу вялікіх і складаных набораў даных.
Прасцей кажучы, навука аб дадзеных - гэта пошук значнай інфармацыі і шаблонаў, схаваных у кучы дадзеных. Гэта ўключае ў сябе збор, ачыстку і арганізацыю даных, а затым выкарыстанне розных метадаў для іх вывучэння і аналізу. Даследчыкі дадзеных выкарыстоўваць статыстычныя мадэлі і алгарытмы для выяўлення тэндэнцый, рабіць прагнозы і вырашаць праблемы.
Напрыклад, у сферы аховы здароўя навуку аб дадзеных можна выкарыстоўваць для аналізу запісаў пацыентаў і медыцынскіх даных, каб вызначыць фактары рызыкі захворванняў, прагназаваць вынікі пацыентаў або аптымізаваць планы лячэння. У бізнэсе навука аб дадзеных можа прымяняцца да дадзеных кліентаў, каб зразумець іх перавагі, рэкамендаваць прадукты або палепшыць маркетынгавыя стратэгіі.
22. Дадзеныя Wrangling
Спрэчка даных, таксама вядомая як перабор даных, - гэта працэс збору, ачысткі і пераўтварэння неапрацаваных даных у фармат, больш карысны і прыдатны для аналізу. Гэта ўключае апрацоўку і падрыхтоўку даных для забеспячэння іх якасці, паслядоўнасці і сумяшчальнасці з інструментамі або мадэлямі аналізу.
Прасцей кажучы, спрэчка дадзеных падобная на падрыхтоўку інгрэдыентаў для гатавання. Гэта ўключае ў сябе збор даных з розных крыніц, іх сартаванне і ачыстку, каб выдаліць усе памылкі, неадпаведнасці або неістотную інфармацыю.
Акрамя таго, даныя, магчыма, спатрэбіцца трансфармаваць, рэструктурызаваць або аб'ядноўваць, каб палегчыць працу з імі і атрымаць з іх інфармацыю.
Напрыклад, разбор дадзеных можа ўключаць у сябе выдаленне дублікатаў запісаў, выпраўленне памылак напісання або праблем з фарматаваннем, апрацоўку адсутных значэнняў і пераўтварэнне тыпаў даных. Гэта таксама можа ўключаць аб'яднанне або аб'яднанне розных набораў даных, разбіванне даных на падмноства або стварэнне новых зменных на аснове існуючых даных.
23. Апавяданне дадзеных
Дадзеныя апавяданні гэта мастацтва прадстаўлення даных пераканаўчым і прывабным спосабам для эфектыўнай перадачы апавядання або паведамлення. Гэта прадугледжвае выкарыстанне візуалізацыя дадзеных, апавяданні і кантэкст, каб перадаць ідэі і высновы такім чынам, каб яны былі зразумелымі і запамінальнымі для аўдыторыі.
Прасцей кажучы, апавяданне дадзеных - гэта выкарыстанне даных для расказвання гісторыі. Гэта выходзіць за рамкі простага прадстаўлення лічбаў і дыяграм. Гэта ўключае ў сябе стварэнне апавядання вакол даных, выкарыстанне візуальных элементаў і метадаў апавядання, каб ажывіць даныя і зрабіць іх даступнымі для аўдыторыі.
Напрыклад, замест таго, каб проста прадстаўляць табліцу лічбаў продажаў, апавяданне дадзеных можа ўключаць стварэнне інтэрактыўнай панэлі, якая дазваляе карыстальнікам візуальна даследаваць тэндэнцыі продажаў.
Ён можа ўключаць у сябе апавяданне, якое падкрэслівае ключавыя высновы, тлумачыць прычыны тэндэнцый і прапануе дзейсныя рэкамендацыі, заснаваныя на дадзеных.
24. Прыняцце рашэнняў на аснове дадзеных
Прыняцце рашэнняў на аснове даных - гэта працэс прыняцця рашэнняў або дзеянняў на аснове аналізу і інтэрпрэтацыі адпаведных даных. Гэта прадугледжвае выкарыстанне дадзеных у якасці асновы для кіраўніцтва і падтрымкі працэсаў прыняцця рашэнняў, а не спадзявацца выключна на інтуіцыю або асабістае меркаванне.
Прасцей кажучы, прыняцце рашэнняў на аснове дадзеных азначае выкарыстанне фактаў і доказаў з даных для інфармавання і кіраўніцтва выбарам, які мы робім. Гэта ўключае ў сябе збор і аналіз дадзеных для разумення заканамернасцяў, тэндэнцый і ўзаемасувязяў і выкарыстанне гэтых ведаў для прыняцця абгрунтаваных рашэнняў і вырашэння праблем.
Напрыклад, у бізнес-асяроддзі прыняцце рашэнняў на аснове дадзеных можа ўключаць у сябе аналіз даных аб продажах, водгукаў кліентаў і рынкавых тэндэнцый для вызначэння найбольш эфектыўнай стратэгіі цэнаўтварэння або вызначэння абласцей для паляпшэння ў распрацоўцы прадукту.
У ахове здароўя гэта можа ўключаць у сябе аналіз дадзеных пацыентаў для аптымізацыі планаў лячэння або прагназавання вынікаў захворвання.
25. Дадзенае возера
Возера даных - гэта цэнтралізаванае і маштабаванае сховішча даных, якое захоўвае велізарныя аб'ёмы даных у неапрацаванай і неапрацаванай форме. Ён прызначаны для захоўвання шырокага спектру тыпаў даных, фарматаў і структур, такіх як структураваныя, паўструктураваныя і неструктураваныя даныя, без неабходнасці загадзя вызначаных схем або пераўтварэнняў даных.
Напрыклад, кампанія можа збіраць і захоўваць даныя з розных крыніц, такіх як часопісы вэб-сайтаў, транзакцыі кліентаў, каналы сацыяльных сетак і прылады IoT, у возеры даных.
Затым гэтыя даныя можна выкарыстоўваць для розных мэтаў, такіх як правядзенне перадавой аналітыкі, выкананне алгарытмаў машыннага навучання або вывучэнне заканамернасцей і тэндэнцый у паводзінах кліентаў.
26. Сховішча даных
Сховішча даных - гэта спецыялізаваная сістэма баз дадзеных, спецыяльна распрацаваная для захоўвання, арганізацыі і аналізу вялікіх аб'ёмаў даных з розных крыніц. Ён пабудаваны такім чынам, каб падтрымліваць эфектыўны пошук даных і складаныя аналітычныя запыты.
Ён служыць цэнтральным сховішчам, якое аб'ядноўвае даныя з розных аперацыйных сістэм, такіх як транзакцыйныя базы даных, сістэмы CRM і іншыя крыніцы даных у арганізацыі.
Дадзеныя трансфармуюцца, ачышчаюцца і загружаюцца ў сховішча дадзеных у структураваным фармаце, аптымізаваным для аналітычных мэтаў.
27. Бізнес-аналітыка (BI)
Бізнес-аналітыка адносіцца да працэсу збору, аналізу і прадстаўлення даных такім чынам, каб дапамагчы прадпрыемствам прымаць абгрунтаваныя рашэнні і атрымліваць каштоўную інфармацыю. Гэта ўключае ў сябе выкарыстанне розных інструментаў, тэхналогій і метадаў для пераўтварэння неапрацаваных даных у змястоўную, дзейсную інфармацыю.
Напрыклад, сістэма бізнес-аналітыкі можа аналізаваць дадзеныя аб продажах, каб вызначыць найбольш прыбытковыя прадукты, кантраляваць узровень запасаў і адсочваць перавагі кліентаў.
Ён можа прадастаўляць інфармацыю аб ключавых паказчыках эфектыўнасці (KPI) у рэжыме рэальнага часу, такіх як даход, прыцягненне кліентаў або прадукцыйнасць прадукту, што дазваляе кампаніям прымаць рашэнні на аснове дадзеных і прымаць адпаведныя меры для паляпшэння сваёй дзейнасці.
Інструменты бізнес-аналітыкі часта ўключаюць такія функцыі, як візуалізацыя даных, спецыяльныя запыты і магчымасці вывучэння даных. Гэтыя інструменты дазваляюць карыстальнікам, напрыклад бізнес-аналітыкі або менеджэры, каб узаемадзейнічаць з дадзенымі, разразаць іх і ствараць справаздачы або візуальныя ўяўленні, якія асвятляюць важныя ідэі і тэндэнцыі.
28. Прагнастычная аналітыка
Прагнастычны аналіз - гэта практыка выкарыстання дадзеных і статыстычных метадаў для стварэння абгрунтаваных прагнозаў адносна будучых падзей або вынікаў. Ён уключае ў сябе аналіз гістарычных даных, выяўленне заканамернасцей і пабудову мадэляў для экстрапаляцыі і ацэнкі будучых тэндэнцый, паводзін або здарэнняў.
Ён накіраваны на выяўленне ўзаемасувязі паміж зменнымі і выкарыстанне гэтай інфармацыі для прагназавання. Гэта выходзіць за рамкі простага апісання мінулых падзей; замест гэтага ён выкарыстоўвае гістарычныя дадзеныя, каб зразумець і прадбачыць, што можа адбыцца ў будучыні.
Напрыклад, у сферы фінансаў для прагназавання можна выкарыстоўваць прагнастычны аналіз акцыі цэны, заснаваныя на гістарычных рынкавых дадзеных, эканамічных паказчыках і іншых адпаведных фактарах.
У маркетынгу яго можна выкарыстоўваць для прагназавання паводзін і пераваг кліентаў, дазваляючы мэтавую рэкламу і персаналізаваныя маркетынгавыя кампаніі.
У ахове здароўя прагнастычны аналіз можа дапамагчы вызначыць пацыентаў з высокім рызыкай пэўных захворванняў або прадказаць верагоднасць рэадмісіі на аснове гісторыі хваробы і іншых фактараў.
29. Прадпісальная аналітыка
Прадпісальная аналітыка - гэта прымяненне даных і аналітыкі для вызначэння найлепшых магчымых дзеянняў у канкрэтнай сітуацыі або сцэнарыі прыняцця рашэнняў.
Гэта выходзіць за рамкі апісальнага і прагнастычная аналітыка не толькі даючы разуменне таго, што можа адбыцца ў будучыні, але і рэкамендуючы найбольш аптымальны курс дзеянняў для дасягнення жаданага выніку.
Ён аб'ядноўвае гістарычныя дадзеныя, прагнастычныя мадэлі і метады аптымізацыі для мадэлявання розных сцэнарыяў і ацэнкі патэнцыйных вынікаў розных рашэнняў. Ён улічвае мноства абмежаванняў, мэтаў і фактараў для стварэння дзейсных рэкамендацый, якія максімізуюць жаданыя вынікі або мінімізуюць рызыкі.
Да прыкладу, у ланцуг паставак кіравання, рэкамендуючая аналітыка можа аналізаваць даныя аб узроўнях запасаў, вытворчых магутнасцях, транспартных выдатках і попытах кліентаў, каб вызначыць найбольш эфектыўны план размеркавання.
Ён можа рэкамендаваць ідэальнае размеркаванне рэсурсаў, такіх як месцы захоўвання запасаў або транспартныя маршруты, каб мінімізаваць выдаткі і забяспечыць своечасовую дастаўку.
30. Маркетынг, які кіруецца дадзенымі
Маркетынг, які кіруецца дадзенымі, адносіцца да практыкі выкарыстання дадзеных і аналітыкі для кіравання маркетынгавымі стратэгіямі, кампаніямі і працэсамі прыняцця рашэнняў.
Гэта ўключае ў сябе выкарыстанне розных крыніц даных, каб атрымаць уяўленне аб паводзінах, перавагах і тэндэнцыях кліентаў і выкарыстанне гэтай інфармацыі для аптымізацыі маркетынгавых намаганняў.
Ён сканцэнтраваны на зборы і аналізе даных з некалькіх кропак дотыку, такіх як узаемадзеянне з вэб-сайтамі, узаемадзеянне ў сацыяльных сетках, дэмаграфічныя дадзеныя аб кліентах, гісторыя пакупак і інш. Затым гэтыя даныя выкарыстоўваюцца для стварэння поўнага разумення мэтавай аўдыторыі, яе пераваг і патрэбаў.
Выкарыстоўваючы дадзеныя, маркетолагі могуць прымаць абгрунтаваныя рашэнні адносна сегментацыі кліентаў, таргетынгу і персаналізацыі.
Яны могуць вызначыць пэўныя сегменты кліентаў, якія з большай верагоднасцю станоўча адрэагуюць на маркетынгавыя кампаніі, і адаптаваць свае паведамленні і прапановы адпаведна.
Акрамя таго, маркетынг, які кіруецца дадзенымі, дапамагае аптымізаваць маркетынгавыя каналы, вызначыць найбольш эфектыўны маркетынгавы комплекс і вымераць поспех маркетынгавых ініцыятыў.
Напрыклад, маркетынгавы падыход, які кіруецца дадзенымі, можа ўключаць у сябе аналіз даных кліентаў для вызначэння мадэляў пакупніцкіх паводзін і пераваг. Грунтуючыся на гэтай інфармацыі, маркетолагі могуць ствараць мэтавыя кампаніі з персаналізаваным кантэнтам і прапановамі, якія рэзаніруюць з пэўнымі сегментамі кліентаў.
З дапамогай бесперапыннага аналізу і аптымізацыі яны могуць вымяраць эфектыўнасць сваіх маркетынгавых намаганняў і з часам удасканальваць стратэгіі.
31. Кіраванне дадзенымі
Кіраванне данымі - гэта аснова і набор практык, якія арганізацыі прымаюць для забеспячэння належнага кіравання, абароны і цэласнасці даных на працягу іх жыццёвага цыкла. Ён ахоплівае працэсы, палітыку і працэдуры, якія рэгулююць спосабы збору, захоўвання, доступу, выкарыстання і сумеснага выкарыстання даных у арганізацыі.
Яна накіравана на ўстанаўленне падсправаздачнасці, адказнасці і кантролю над данымі. Гэта гарантуе, што даныя дакладныя, поўныя, паслядоўныя і вартыя даверу, што дазваляе арганізацыям прымаць абгрунтаваныя рашэнні, падтрымліваць якасць даных і адпавядаць нарматыўным патрабаванням.
Кіраванне данымі ўключае ў сябе вызначэнне роляў і адказнасці за кіраванне данымі, усталяванне стандартаў і палітык даных, а таксама рэалізацыю працэсаў кантролю і захавання патрабаванняў. У ім разглядаюцца розныя аспекты кіравання данымі, уключаючы канфідэнцыяльнасць даных, бяспеку даных, якасць даных, класіфікацыю даных і кіраванне жыццёвым цыклам даных.
Напрыклад, кіраванне дадзенымі можа ўключаць у сябе ўкараненне працэдур, якія гарантуюць, што асабістыя або канфідэнцыяльныя даныя апрацоўваюцца ў адпаведнасці з дзеючымі правіламі прыватнасці, такімі як Агульны рэгламент аб абароне даных (GDPR).
Гэта таксама можа ўключаць у сябе ўстанаўленне стандартаў якасці даных і ўкараненне працэсаў праверкі даных, каб пераканацца, што даныя дакладныя і надзейныя.
32. Бяспека дадзеных
Бяспека даных - гэта захаванне нашай каштоўнай інфармацыі ад несанкцыянаванага доступу або крадзяжу. Гэта прадугледжвае прыняцце мер па абароне канфідэнцыяльнасці, цэласнасці і даступнасці даных.
Па сутнасці, гэта азначае забеспячэнне таго, каб толькі патрэбныя людзі маглі атрымаць доступ да нашых даных, каб яны заставаліся дакладнымі і нязменнымі і былі даступныя пры неабходнасці.
Для дасягнення бяспекі дадзеных выкарыстоўваюцца розныя стратэгіі і тэхналогіі. Напрыклад, сродкі кантролю доступу і метады шыфравання дапамагаюць абмежаваць доступ да ўпаўнаважаных асоб або сістэм, што ўскладняе доступ старонніх да нашых даных.
Сістэмы маніторынгу, брандмаўэры і сістэмы выяўлення ўварванняў дзейнічаюць як апекуны, папярэджваючы нас аб падазроных дзеяннях і прадухіляючы несанкцыянаваны доступ.
33. інтэрнэт рэчаў
Інтэрнэт рэчаў (IoT) адносіцца да сеткі фізічных аб'ектаў або «рэчаў», якія падключаны да Інтэрнэту і могуць мець зносіны адзін з адным. Гэта як вялікая сетка паўсядзённых прадметаў, прылад і машын, якія могуць абменьвацца інфармацыяй і выконваць задачы, узаемадзейнічаючы праз Інтэрнэт.
Кажучы простымі словамі, IoT прадугледжвае прадастаўленне «разумных» магчымасцяў розным аб'ектам або прыладам, якія традыцыйна не падключаліся да Інтэрнэту. Гэтыя аб'екты могуць ўключаць бытавую тэхніку, носныя прылады, тэрмастаты, аўтамабілі і нават прамысловае абсталяванне.
Падключыўшы гэтыя аб'екты да Інтэрнэту, яны могуць збіраць і абменьвацца дадзенымі, атрымліваць інструкцыі і выконваць задачы аўтаномна або ў адказ на каманды карыстальніка.
Напрыклад, разумны тэрмастат можа кантраляваць тэмпературу, наладжваць налады і адпраўляць справаздачы аб выкарыстанні энергіі ў праграму для смартфона. Носім фітнес-трэкер можа збіраць даныя аб вашай фізічнай актыўнасці і сінхранізаваць іх з воблачнай платформай для аналізу.
34. Дрэва рашэнняў
Дрэва рашэнняў - гэта візуальнае прадстаўленне або дыяграма, якая дапамагае нам прымаць рашэнні або вызначаць курс дзеянняў на аснове серыі выбараў або ўмоў.
Гэта падобна на блок-схему, якая вядзе нас праз працэс прыняцця рашэнняў, разглядаючы розныя варыянты і іх магчымыя вынікі.
Уявіце, што ў вас ёсць праблема або пытанне, і вам трэба зрабіць выбар.
Дрэва рашэнняў разбівае рашэнне на больш дробныя этапы, пачынаючы з першапачатковага пытання і разгаліноўваючыся на розныя магчымыя адказы або дзеянні ў залежнасці ад умоў або крытэрыяў на кожным этапе.
35. Кагнітыўныя вылічэнні
Кажучы простымі словамі, кагнітыўныя вылічэнні адносяцца да камп'ютэрных сістэм або тэхналогій, якія імітуюць кагнітыўныя здольнасці чалавека, такія як навучанне, разважанне, разуменне і рашэнне праблем.
Гэта ўключае ў сябе стварэнне камп'ютэрных сістэм, якія могуць апрацоўваць і інтэрпрэтаваць інфармацыю такім чынам, што нагадвае чалавечае мысленне.
Кагнітыўныя вылічэнні накіраваны на распрацоўку машын, якія могуць разумець людзей і ўзаемадзейнічаць з імі больш натуральным і разумным спосабам. Гэтыя сістэмы прызначаны для аналізу велізарных аб'ёмаў даных, распазнавання заканамернасцей, прагназавання і прадастаўлення значнай інфармацыі.
Думайце пра кагнітыўныя вылічэнні як пра спробу прымусіць кампутары думаць і дзейнічаць больш як людзі.
Гэта ўключае ў сябе выкарыстанне такіх тэхналогій, як штучны інтэлект, машыннае навучанне, апрацоўка натуральнай мовы і камп'ютэрнае зрок, каб дазволіць кампутарам выконваць задачы, якія традыцыйна асацыяваліся з чалавечым інтэлектам.
36. Тэорыя вылічальнага навучання
Вылічальная тэорыя навучання - гэта спецыялізаваная галіна ў галіне штучнага інтэлекту, якая круціцца вакол распрацоўкі і вывучэння алгарытмаў, спецыяльна распрацаваных для навучання з даных.
Гэта поле даследуе розныя метады і метадалогіі для пабудовы алгарытмаў, якія могуць аўтаномна палепшыць сваю прадукцыйнасць шляхам аналізу і апрацоўкі вялікіх аб'ёмаў інфармацыі.
Выкарыстоўваючы магутнасць даных, Тэорыя вылічальнага навучання накіравана на выяўленне заканамернасцей, узаемасувязяў і ідэй, якія дазваляюць машынам пашыраць магчымасці прыняцця рашэнняў і больш эфектыўна выконваць задачы.
Канчатковая мэта складаецца ў тым, каб стварыць алгарытмы, якія могуць адаптаваць, абагульняць і рабіць дакладныя прагнозы на аснове даных, з якімі яны азнаёміліся, што спрыяе развіццю штучнага інтэлекту і яго практычнага прымянення.
37. Тэст Цьюрынга
Тэст Цьюрынга, першапачаткова прапанаваны бліскучым матэматыкам і інфарматыкам Аланам Цьюрынгам, - гэта захапляльная канцэпцыя, якая выкарыстоўваецца для ацэнкі таго, ці можа машына дэманстраваць разумныя паводзіны, параўнальныя з паводзінамі чалавека або практычна неадрозныя ад яго.
У тэсце Цьюрынга чалавек-ацэншчык уступае ў размову на натуральнай мове як з машынай, так і з іншым чалавекам-удзельнікам, не ведаючы, які з іх з'яўляецца машынай.
Роля ацэншчыка заключаецца ў тым, каб вызначыць, якая сутнасць з'яўляецца машынай, выключна на падставе іх адказаў. Калі машына здольная пераканаць ацэншчыка, што яна з'яўляецца чалавекам, значыць, яна прайшла тэст Цьюрынга, дэманструючы тым самым узровень інтэлекту, які адлюстроўвае здольнасці чалавека.
Алан Цьюрынг прапанаваў гэты тэст як сродак вывучэння канцэпцыі машыннага інтэлекту і пастаноўкі пытання, ці могуць машыны дасягнуць пазнання на ўзроўні чалавека.
Сфармуляваўшы тэст з пункту гледжання неадрознасці чалавека, Цьюрынг падкрэсліў магчымасць дэманстрацыі паводзін машын, якія з'яўляюцца настолькі пераканаўча разумнымі, што іх становіцца складана адрозніць ад людзей.
Тэст Цьюрынга выклікаў шырокія дыскусіі і даследаванні ў галіне штучнага інтэлекту і кагнітыўнай навукі. Хоць праходжанне тэсту Цьюрынга застаецца важнай вяхой, яно не з'яўляецца адзінай мерай інтэлекту.
Тым не менш, тэст служыць эталонам для разважанняў, які стымулюе пастаянныя намаганні па распрацоўцы машын, здольных пераймаць чалавечы інтэлект і паводзіны і спрыяе больш шырокаму вывучэнню таго, што значыць быць разумным.
38. Навучанне з падмацаваннем
Падмацаванне навучання гэта тып навучання, які адбываецца шляхам спроб і памылак, калі «агент» (які можа быць камп'ютарнай праграмай або робатам) вучыцца выконваць задачы, атрымліваючы ўзнагароды за добрыя паводзіны і сутыкаючыся з наступствамі або пакараннямі за дрэнныя паводзіны.
Уявіце сабе сцэнар, калі агент спрабуе выканаць пэўную задачу, напрыклад, прайсці лабірынт. Спачатку агент не ведае правільны шлях, таму спрабуе розныя дзеянні і вывучае розныя маршруты.
Калі ён выбірае добрае дзеянне, якое набліжае яго да мэты, ён атрымлівае ўзнагароду, як віртуальнае «пагладжванне па спіне». Аднак, калі ён прымае няправільнае рашэнне, якое вядзе ў тупік або аддаляе яго ад мэты, ён атрымлівае пакаранне або адмоўны водгук.
З дапамогай гэтага працэсу спроб і памылак агент вучыцца звязваць пэўныя дзеянні са станоўчымі або адмоўнымі вынікамі. Ён паступова высвятляе найлепшую паслядоўнасць дзеянняў, каб максымізаваць свае ўзнагароды і мінімізаваць пакаранні, у канчатковым выніку становячыся больш дасведчаным у выкананні задачы.
Навучанне з падмацаваннем чэрпае натхненне ў тым, як людзі і жывёлы вучацца, атрымліваючы зваротную сувязь ад навакольнага асяроддзя.
Прымяняючы гэтую канцэпцыю да машын, даследчыкі імкнуцца распрацаваць інтэлектуальныя сістэмы, якія могуць вучыцца і адаптавацца да розных сітуацый, аўтаномна выяўляючы найбольш эфектыўныя паводзіны праз працэс станоўчага падмацавання і негатыўных наступстваў.
39. Выманне сутнасці
Выманне аб'ектаў адносіцца да працэсу, у якім мы ідэнтыфікуем і здабываем важныя фрагменты інфармацыі, вядомыя як аб'екты, з блока тэксту. Гэтыя сутнасці могуць быць рознымі рэчамі, такімі як імёны людзей, назвы месцаў, назвы арганізацый і гэтак далей.
Давайце ўявім, што ў вас ёсць абзац, які апісвае артыкул навін.
Выманне сутнасці будзе ўключаць у сябе аналіз тэксту і выбар пэўных бітаў, якія прадстаўляюць розныя сутнасці. Напрыклад, калі ў тэксце згадваецца імя чалавека накшталт «Джон Сміт», месцазнаходжанне «Нью-Ёрк» або арганізацыя «OpenAI», гэта будуць тыя аб'екты, якія мы імкнемся ідэнтыфікаваць і вылучыць.
Выконваючы выманне сутнасці, мы, па сутнасці, вучым камп'ютэрную праграму распазнаваць і вылучаць важныя элементы з тэксту. Гэты працэс дазваляе больш эфектыўна арганізоўваць і класіфікаваць інфармацыю, палягчаючы пошук, аналіз і атрыманне разумення з вялікіх аб'ёмаў тэкставых даных.
У цэлым выманне аб'ектаў дапамагае нам аўтаматызаваць задачу дакладнага вызначэння важных аб'ектаў, такіх як людзі, месцы і арганізацыі, у тэксце, аптымізуючы выманне каштоўнай інфармацыі і пашыраючы нашу здольнасць апрацоўваць і разумець тэкставыя даныя.
40. Лінгвістычная анатацыя
Лінгвістычная анатацыя прадугледжвае ўзбагачэнне тэксту дадатковай лінгвістычнай інфармацыяй для паляпшэння нашага разумення і аналізу выкарыстоўванай мовы. Гэта падобна да дадання карысных этыкетак або тэгаў да розных частак тэксту.
Калі мы выконваем лінгвістычную анатацыю, мы выходзім за межы асноўных слоў і прапаноў у тэксце і пачынаем пазначаць або пазначаць пэўныя элементы. Напрыклад, мы можам дадаць тэгі часціны мовы, якія паказваюць граматычную катэгорыю кожнага слова (напрыклад, назоўнік, дзеяслоў, прыметнік і г.д.). Гэта дапамагае нам зразумець ролю кожнага слова ў сказе.
Іншая форма лінгвістычнай анатацыі - гэта распазнаванне названых аб'ектаў, калі мы ідэнтыфікуем і пазначаем пэўныя найменныя аб'екты, такія як імёны людзей, месцаў, арганізацый або даты. Гэта дазваляе нам хутка знайсці і атрымаць важную інфармацыю з тэксту.
Анатаваўшы тэкст такім чынам, мы ствараем больш структураванае і арганізаванае ўяўленне пра мову. Гэта можа быць вельмі карысна ў розных сферах прымянення. Напрыклад, гэта дапамагае павысіць дакладнасць пошукавых сістэм, разумеючы намер запытаў карыстальнікаў. Ён таксама дапамагае ў машынным перакладзе, аналізе пачуццяў, здабычы інфармацыі і многіх іншых задачах апрацоўкі натуральнай мовы.
Лінгвістычная анатацыя служыць жыццёва важным інструментам для даследчыкаў, лінгвістаў і распрацоўшчыкаў, дазваляючы ім вывучаць моўныя шаблоны, будаваць моўныя мадэлі і распрацоўваць складаныя алгарытмы, якія могуць лепш аналізаваць і разумець тэкст.
41. Гіперпараметр
In навучанне з дапамогай машыны, гіперпараметр падобны на спецыяльную наладу або канфігурацыю, якую мы павінны прыняць да навучання мадэлі. Гэта не тое, што мадэль можа даведацца самастойна з дадзеных; замест гэтага мы павінны вызначыць гэта загадзя.
Успрымайце гэта як ручку або пераключальнік, які мы можам рэгуляваць, каб дакладна наладзіць, як мадэль навучаецца і робіць прагнозы. Гэтыя гіперпараметры рэгулююць розныя аспекты працэсу навучання, такія як складанасць мадэлі, хуткасць навучання і кампраміс паміж дакладнасцю і абагульненнем.
Да прыкладу, давайце разгледзім нейронавую сетку. Адным з важных гіперпараметраў з'яўляецца колькасць слаёў у сетцы. Мы павінны выбраць, наколькі глыбокай мы хочам, каб была сетка, і гэтае рашэнне ўплывае на яе здольнасць фіксаваць складаныя шаблоны ў дадзеных.
Іншыя распаўсюджаныя гіперпараметры ўключаюць у сябе хуткасць навучання, якая вызначае, наколькі хутка мадэль карэктуе свае ўнутраныя параметры на аснове даных навучання, і сілу рэгулярызацыі, якая кантралюе, наколькі мадэль штрафуе складаныя ўзоры, каб прадухіліць празмернае абсталяванне.
Правільная ўстаноўка гэтых гіперпараметраў вельмі важная, таму што яны могуць значна паўплываць на прадукцыйнасць і паводзіны мадэлі. Гэта часта ўключае спробы і памылкі, эксперыментаванне з рознымі значэннямі і назіранне за тым, як яны ўплываюць на прадукцыйнасць мадэлі ў наборы дадзеных праверкі.
42. Метададзеныя
Метададзеныя адносяцца да дадатковай інфармацыі, якая дае падрабязную інфармацыю аб іншых дадзеных. Гэта як набор тэгаў або этыкетак, якія даюць нам больш кантэксту або апісваюць характарыстыкі асноўных даных.
Калі ў нас ёсць даныя, няхай гэта будзе дакумент, фатаграфія, відэа ці любы іншы тып інфармацыі, метаданыя дапамагаюць нам зразумець важныя аспекты гэтых даных.
Напрыклад, у дакуменце метададзеныя могуць уключаць такія дэталі, як імя аўтара, дата стварэння або фармат файла. У выпадку фатаграфіі метаданыя могуць паведаміць нам месца, дзе яна была зроблена, выкарыстаныя налады камеры ці нават дату і час здымкі.
Метададзеныя дапамагаюць нам больш эфектыўна арганізоўваць, шукаць і інтэрпрэтаваць даныя. Дадаючы гэтыя апісальныя фрагменты інфармацыі, мы можам хутка знайсці пэўныя файлы або зразумець іх паходжанне, прызначэнне або кантэкст без неабходнасці праглядваць увесь змест.
43. Памяншэнне памернасці
Памяншэнне памернасці - гэта метад, які выкарыстоўваецца для спрашчэння набору даных шляхам памяншэння колькасці функцый або зменных, якія ўтрымліваюцца ў ім. Гэта як кандэнсацыя або абагульненне інфармацыі ў наборы даных, каб зрабіць яе больш кіраванай і прасцей працаваць.
Уявіце, што ў вас ёсць набор даных са шматлікімі слупкамі або атрыбутамі, якія прадстаўляюць розныя характарыстыкі пунктаў даных. Кожны слупок павялічвае складанасць і патрабаванні да вылічэнняў алгарытмаў машыннага навучання.
У некаторых выпадках наяўнасць вялікай колькасці вымярэнняў можа ўскладніць пошук значных заканамернасцей або сувязей у дадзеных.
Памяншэнне памернасці дапамагае вырашыць гэтую праблему, пераўтвараючы набор даных у прадстаўленне больш нізкай памернасці, захоўваючы пры гэтым як мага больш адпаведнай інфармацыі. Ён накіраваны на ахоп найбольш важных аспектаў або варыяцый у дадзеных, адкідаючы залішнія або менш інфарматыўныя памеры.
44. Класіфікацыя тэксту
Класіфікацыя тэксту - гэта працэс, які прадугледжвае прысваенне пэўных цэтлікаў або катэгорый блокам тэксту на аснове іх зместу або значэння. Гэта як сартаванне або арганізацыя тэкставай інфармацыі ў розныя групы або класы для палягчэння далейшага аналізу або прыняцця рашэнняў.
Давайце разгледзім прыклад класіфікацыі электроннай пошты. У гэтым сцэнары мы хочам вызначыць, ці з'яўляецца ўваходны ліст спамам ці не спамам (таксама вядомы як вяндліна). Класіфікацыя тэксту алгарытмы аналізуюць змесціва электроннага ліста і прысвойваюць яму адпаведную метку.
Калі алгарытм вызначае, што ліст мае характарыстыкі, якія звычайна асацыююцца са спамам, ён прысвойвае метку «спам». І наадварот, калі электронны ліст здаецца законным і не спамам, яму прысвойваецца пазнака «не спам» або «хам».
Класіфікацыя тэксту знаходзіць прымяненне ў розных сферах, акрамя фільтрацыі электроннай пошты. Ён выкарыстоўваецца ў аналізе настрояў для вызначэння настрояў, выражаных у водгуках кліентаў (станоўчых, адмоўных або нейтральных).
Артыкулы ў навінах можна класіфікаваць па розных тэмах або катэгорыях, такіх як спорт, палітыка, забавы і інш. Журналы чата службы падтрымкі кліентаў можна класіфікаваць у залежнасці ад намеру або праблемы, якая вырашаецца.
45. Слабы ІІ
Слабы ІІ, таксама вядомы як вузкі ІІ, адносіцца да сістэм штучнага інтэлекту, якія распрацаваны і запраграмаваны для выканання пэўных задач або функцый. У адрозненне ад чалавечага інтэлекту, які ахоплівае шырокі спектр кагнітыўных здольнасцей, слабы ІІ абмежаваны пэўнай сферай дзейнасці або задачай.
Думайце пра слабы ІІ як пра спецыялізаванае праграмнае забеспячэнне або машыны, якія выдатна выконваюць пэўныя задачы. Напрыклад, праграма штучнага інтэлекту для гульні ў шахматы можа быць створана для аналізу гульнявых сітуацый, распрацоўкі стратэгіі хадоў і спаборніцтваў з людзьмі-гульцамі.
Іншы прыклад - сістэма распазнавання малюнкаў, якая можа ідэнтыфікаваць аб'екты на фотаздымках або відэа.
Гэтыя сістэмы штучнага інтэлекту навучаны і аптымізаваны для дасягнення поспехаў у сваіх канкрэтных сферах ведаў. Яны абапіраюцца на алгарытмы, дадзеныя і загадзя вызначаныя правілы для эфектыўнага выканання сваіх задач.
Тым не менш, яны не валодаюць агульным інтэлектам, які дазваляе ім разумець або выконваць задачы па-за межамі прызначанай вобласці.
46. Моцны ІІ
Моцны AI, таксама вядомы як агульны AI або штучны агульны інтэлект (AGI), адносіцца да формы штучнага інтэлекту, які валодае здольнасцю разумець, вывучаць і выконваць любыя інтэлектуальныя задачы, якія можа зрабіць чалавек.
У адрозненне ад слабага штучнага інтэлекту, які прызначаны для выканання канкрэтных задач, моцны штучны інтэлект імкнецца паўтарыць чалавечы інтэлект і кагнітыўныя здольнасці. Ён імкнецца ствараць машыны або праграмнае забеспячэнне, якія не толькі выдатна спраўляюцца са спецыялізаванымі задачамі, але і валодаюць больш шырокім разуменнем і здольнасцю да адаптацыі для вырашэння шырокага спектру інтэлектуальных задач.
Мэтай моцнага штучнага інтэлекту з'яўляецца распрацоўка сістэм, якія могуць разважаць, разумець складаную інфармацыю, вучыцца на вопыце, удзельнічаць у размовах на натуральнай мове, праяўляць крэатыўнасць і іншыя якасці, звязаныя з чалавечым інтэлектам.
Па сутнасці, ён імкнецца стварыць сістэмы штучнага інтэлекту, якія могуць імітаваць або паўтараць мысленне і рашэнне праблем на ўзроўні чалавека ў розных сферах.
47. Наперад ланцужок
Прамое ланцужок - гэта метад развагі або логікі, які пачынаецца з даступных даных і выкарыстоўвае іх для высноў і новых высноў. Гэта падобна на тое, каб злучыць кропкі, выкарыстоўваючы наяўную інфармацыю, каб рухацца наперад і атрымліваць дадатковыя ідэі.
Уявіце, што ў вас ёсць набор правілаў або фактаў, і вы хочаце атрымаць новую інфармацыю або зрабіць на іх аснове пэўныя высновы. Папярэдняя ланцужок працуе шляхам вывучэння зыходных даных і прымянення лагічных правілаў для стварэння дадатковых фактаў або высноў.
Для спрашчэння давайце разгледзім просты сцэнар вызначэння таго, што апрануць, зыходзячы з умоў надвор'я. У вас ёсць правіла, якое абвяшчае: «Калі ідзе дождж, вазьміце з сабой парасон», і іншае правіла, якое абвяшчае: «Калі холадна, надзеньце куртку». Цяпер, калі вы заўважылі, што сапраўды ідзе дождж, вы можаце выкарыстоўваць ланцужок наперад, каб зрабіць выснову, што вам варта ўзяць з сабой парасон.
48. Зваротная ланцужок
Зваротная ланцужок - гэта метад развагі, які пачынаецца з жаданай высновы або мэты і працуе ў зваротным кірунку, каб вызначыць неабходныя даныя або факты, неабходныя для пацверджання гэтай высновы. Гэта як прасачыць вашы крокі ад жаданага выніку да першапачатковай інфармацыі, неабходнай для яго дасягнення.
Каб зразумець зваротную ланцужок, давайце разгледзім просты прыклад. Выкажам здагадку, вы хочаце вызначыць, ці можна пайсці паплаваць. Жаданая выснова заключаецца ў тым, ці падыходзіць плаванне ў пэўных умовах.
Замест таго, каб пачынаць з умоў, зваротная ланцужок пачынаецца з заключэння і працуе назад, каб знайсці дапаможныя даныя.
У гэтым выпадку зваротная ланцужок будзе ўключаць заданне пытанняў кшталту "Ці цёплае надвор'е?" Калі адказ станоўчы, вы спытаеце: «Ці ёсць басейн?» Калі адказ зноў "так", вы б задалі дадатковыя пытанні, такія як: "Ці дастаткова часу, каб пайсці паплаваць?"
Паўторна адказваючы на гэтыя пытанні і працуючы ў зваротным кірунку, вы можаце вызначыць неабходныя ўмовы, якія павінны быць выкананы, каб пацвердзіць выснову аб паходзе на плаванне.
49. Эўрыстычны
Эўрыстыка, кажучы простымі словамі, - гэта практычнае правіла або стратэгія, якія дапамагаюць нам прымаць рашэнні або вырашаць праблемы, звычайна на аснове нашага мінулага вопыту або інтуіцыі. Гэта як розумавы ярлык, які дазваляе нам хутка знайсці разумнае рашэнне, не праходзячы праз працяглы або вычарпальны працэс.
Калі сутыкаюцца са складанымі сітуацыямі або задачамі, эўрыстыкі служаць кіруючымі прынцыпамі або «эмпірычнымі правіламі», якія спрашчаюць прыняцце рашэнняў. Яны даюць нам агульныя рэкамендацыі або стратэгіі, якія часта эфектыўныя ў пэўных сітуацыях, нават калі яны не гарантуюць аптымальнага рашэння.
Напрыклад, давайце разгледзім эўрыстычны метад пошуку паркоўкі ў людным месцы. Замест таго, каб старанна аналізаваць кожнае даступнае месца, вы можаце спадзявацца на эўрыстычны пошук прыпаркаваных аўтамабіляў з запушчанымі рухавікамі.
Гэтая эўрыстыка мяркуе, што гэтыя машыны збіраюцца ад'ехаць, павялічваючы шанцы знайсці свабоднае месца.
50. Мадэляванне натуральнай мовы
Мадэляванне натуральнай мовы, простымі словамі, - гэта працэс навучання камп'ютэрных мадэляў разуменню і генерацыі чалавечай мовы спосабам, падобным да таго, як людзі камунікуюць. Гэта ўключае ў сябе навучанне кампутараў апрацоўваць, інтэрпрэтаваць і ствараць тэкст натуральным і значным чынам.
Мэта мадэлявання натуральнай мовы - даць магчымасць камп'ютэрам разумець і ствараць чалавечую мову плаўным, паслядоўным і адпаведным кантэксту.
Гэта ўключае ў сябе навучальныя мадэлі на велізарных аб'ёмах тэкставых даных, такіх як кнігі, артыкулы або гутаркі, каб вывучыць шаблоны, структуры і семантыку мовы.
Пасля навучання гэтыя мадэлі могуць выконваць розныя задачы, звязаныя з мовай, такія як моўны пераклад, рэзюмаванне тэксту, адказы на пытанні, узаемадзеянне з чат-ботамі і многае іншае.
Яны могуць разумець сэнс і кантэкст прапаноў, здабываць адпаведную інфармацыю і ствараць граматычна правільны і звязны тэкст.
Пакінуць каментар