La IA està a tot arreu, però de vegades pot ser difícil entendre la terminologia i l'argot. En aquesta publicació del bloc, expliquem més de 50 termes i definicions d'IA perquè pugueu donar més sentit a aquesta tecnologia en ràpid creixement.
Tant si ets un principiant com un expert, apostem que aquí hi ha alguns termes que no coneixes!
1. Intel · ligència artificial
Intel·ligència Artificial (AI) es refereix al desenvolupament de sistemes informàtics que tenen la capacitat d'aprendre i funcionar de manera independent, sovint emulant la intel·ligència humana.
Aquests sistemes analitzen dades, reconeixen patrons, prenen decisions i adapten el seu comportament en funció de l'experiència. Aprofitant algorismes i models, la IA pretén crear màquines intel·ligents capaços de percebre i entendre el seu entorn.
L'objectiu final és permetre a les màquines realitzar tasques de manera eficient, aprendre de les dades i mostrar habilitats cognitives similars a les humanes.
2. Algoritme
Un algorisme és un conjunt precís i sistemàtic d'instruccions o regles que guien el procés de resolució d'un problema o realització d'una tasca específica.
Serveix com a concepte fonamental en diversos àmbits i té un paper fonamental en les disciplines de la informàtica, les matemàtiques i la resolució de problemes. Entendre els algorismes és crucial, ja que permeten enfocaments eficients i estructurats de resolució de problemes, impulsant els avenços en la tecnologia i els processos de presa de decisions.
3. Big Data
Big data es refereix a conjunts de dades extremadament grans i complexos que superen les capacitats dels mètodes d'anàlisi tradicionals. Aquests conjunts de dades es caracteritzen normalment pel seu volum, velocitat i varietat.
El volum es refereix a la gran quantitat de dades generades a partir de diverses fonts, com ara mitjans de comunicació social, sensors i transaccions.
La velocitat es refereix a l'alta velocitat a la qual es generen les dades i s'han de processar en temps real o gairebé en temps real. La varietat significa els diversos tipus i formats de dades, incloses les dades estructurades, no estructurades i semiestructurades.
4. Mineria de dades
La mineria de dades és un procés complet que té com a objectiu extreure informació valuosa a partir de grans conjunts de dades.
Comprèn quatre etapes clau: recollida de dades, que implica la recollida de dades rellevants; preparació de dades, garantint la qualitat i la compatibilitat de les dades; minar les dades, emprant algorismes per descobrir patrons i relacions; i anàlisi i interpretació de dades, on s'examina i s'entén el coneixement extret.
5. Xarxa Neural
Un sistema informàtic està dissenyat per funcionar com el cervell humà, compost de nodes o neurones interconnectats. Entenem-ho una mica més, ja que es basa la majoria de la IA xarxes neuronals.
Als gràfics anteriors, estem predint la humitat i la temperatura d'una ubicació geogràfica aprenent del patró passat. Les entrades són el conjunt de dades del registre anterior.
El xarxa neuronal aprèn el patró jugant amb pesos i aplicant valors de biaix a les capes ocultes. W1, W2….W7 són els pesos respectius. S'entrena amb el conjunt de dades proporcionat i dóna resultats com a predicció.
És possible que us sentiu aclaparat per aquesta informació complexa. Si aquest és el cas, podeu començar amb la nostra senzilla guia aquí.
6. Aprenentatge automàtic
L'aprenentatge automàtic se centra a desenvolupar algorismes i models capaços d'aprendre automàticament de les dades i millorar-ne el rendiment al llarg del temps.
Implica l'ús de tècniques estadístiques per permetre als ordinadors identificar patrons, fer prediccions i prendre decisions basades en dades sense ser programats explícitament.
Algorismes d’aprenentatge automàtic analitzar i aprendre de grans conjunts de dades, permetent als sistemes adaptar i millorar el seu comportament en funció de la informació que processen.
7. Aprenentatge profund
Aprenentatge profund, un subcamp de l'aprenentatge automàtic i les xarxes neuronals, aprofita algorismes sofisticats per adquirir coneixement a partir de dades simulant els processos complexos del cervell humà.
Mitjançant l'ús de xarxes neuronals amb nombroses capes ocultes, els models d'aprenentatge profund poden extreure de manera autònoma característiques i patrons complexos, cosa que els permet fer front a tasques complexes amb una precisió i eficiència excepcionals.
8. Reconeixement de patrons
El reconeixement de patrons, una tècnica d'anàlisi de dades, aprofita el poder dels algorismes d'aprenentatge automàtic per detectar i discernir de manera autònoma patrons i regularitats dins dels conjunts de dades.
Mitjançant l'aprofitament de models computacionals i mètodes estadístics, els algorismes de reconeixement de patrons poden identificar estructures, correlacions i tendències significatives en dades complexes i diverses.
Aquest procés permet l'extracció d'informació valuosa, la classificació de les dades en categories diferents i la predicció de resultats futurs basant-se en patrons reconeguts. El reconeixement de patrons és una eina vital en diversos dominis, que potencia la presa de decisions, la detecció d'anomalies i el modelatge predictiu.
La biometria n'és un exemple. Per exemple, en el reconeixement d'empremtes digitals, l'algoritme analitza les crestes, les corbes i les característiques úniques de l'empremta digital d'una persona per crear una representació digital anomenada plantilla.
Quan intenteu desbloquejar el vostre telèfon intel·ligent o accedir a una instal·lació segura, el sistema de reconeixement de patrons compara les dades biomètriques capturades (per exemple, l'empremta digital) amb les plantilles emmagatzemades a la seva base de dades.
En combinar els patrons i avaluar el nivell de similitud, el sistema pot determinar si les dades biomètriques proporcionades coincideixen amb la plantilla emmagatzemada i concedir l'accés en conseqüència.
9. Aprenentatge supervisat
L'aprenentatge supervisat és un enfocament d'aprenentatge automàtic que implica entrenar un sistema informàtic mitjançant dades etiquetades. En aquest mètode, l'ordinador disposa d'un conjunt de dades d'entrada juntament amb les etiquetes o resultats coneguts corresponents.
Suposem que tens un munt de fotos, algunes amb gossos i altres amb gats.
Digues a l'ordinador quines imatges tenen gossos i quines tenen gats. Aleshores, l'ordinador aprèn a reconèixer les diferències entre gossos i gats trobant patrons a les imatges.
Després d'aprendre, podeu donar noves imatges a l'ordinador i intentarà esbrinar si tenen gossos o gats en funció del que ha après dels exemples etiquetats. És com entrenar un ordinador per fer prediccions utilitzant informació coneguda.
10. Aprenentatge no supervisat
L'aprenentatge no supervisat és un tipus d'aprenentatge automàtic en què l'ordinador explora un conjunt de dades per si mateix per trobar patrons o similituds sense instruccions específiques.
No es basa en exemples etiquetats com en l'aprenentatge supervisat. En canvi, busca estructures o grups ocults a les dades. És com si l'ordinador estigués descobrint coses per si mateix, sense que un professor li digui què ha de buscar.
Aquest tipus d'aprenentatge ens ajuda a trobar nous coneixements, organitzar dades o identificar coses inusuals sense necessitat de coneixements previs ni d'orientació explícita.
11. Processament del llenguatge natural (PNL)
El processament del llenguatge natural se centra en com els ordinadors entenen i interactuen amb el llenguatge humà. Ajuda els ordinadors a analitzar, interpretar i respondre al llenguatge humà d'una manera que ens sembla més natural.
NLP és el que ens permet comunicar-nos amb assistents de veu i chatbots, i fins i tot tenir els nostres correus electrònics automàticament ordenats en carpetes.
Implica ensenyar als ordinadors a entendre el significat de les paraules, frases i fins i tot textos sencers, de manera que ens puguin ajudar en diverses tasques i fer que les nostres interaccions amb la tecnologia siguin més fluides.
12. Visió per ordinador
Computer vision és una tecnologia fascinant que permet als ordinadors veure i entendre imatges i vídeos, tal com ho fem els humans amb els nostres ulls. Es tracta d'ensenyar als ordinadors a analitzar la informació visual i donar sentit al que veuen.
En termes més senzills, la visió per ordinador ajuda els ordinadors a reconèixer i interpretar el món visual. Implica tasques com ensenyar-los a identificar objectes específics en imatges, classificar imatges en diferents categories o fins i tot dividir imatges en parts significatives.
Imagineu-vos un cotxe autònom que utilitza la visió per ordinador per "veure" la carretera i tot el que l'envolta.
Pot detectar i fer un seguiment de vianants, senyals de trànsit i altres vehicles, ajudant-los a navegar amb seguretat. O penseu en com la tecnologia de reconeixement facial utilitza la visió per ordinador per desbloquejar els nostres telèfons intel·ligents o verificar les nostres identitats reconeixent els nostres trets facials únics.
També s'utilitza en sistemes de vigilància per controlar llocs plens de gent i detectar activitats sospitoses.
La visió per ordinador és una tecnologia poderosa que obre un món de possibilitats. En permetre que els ordinadors vegin i entenguin la informació visual, podem desenvolupar aplicacions i sistemes que puguin percebre i interpretar el món que ens envolta, fent-nos la vida més fàcil, més segura i més eficient.
13.Chatbot
Un chatbot és com un programa informàtic que pot parlar amb la gent d'una manera que sembla una conversa humana real.
Sovint s'utilitza al servei d'atenció al client en línia per ajudar els clients i fer-los sentir com si estiguessin parlant amb una persona, tot i que en realitat és un programa que s'executa en un ordinador.
El chatbot pot entendre i respondre als missatges o preguntes dels clients, proporcionant informació i assistència útils com ho faria un representant humà d'atenció al client.
14. Reconeixement de veu
El reconeixement de veu fa referència a la capacitat d'un sistema informàtic per comprendre i interpretar la parla humana. Implica la tecnologia que permet a un ordinador o dispositiu "escoltar" paraules parlades i convertir-les en text o ordres que pugui entendre.
Amb reconeixement de veu, podeu interactuar amb dispositius o aplicacions simplement parlant-hi en lloc d'escriure o utilitzar altres mètodes d'entrada.
El sistema analitza les paraules pronunciades, reconeix els patrons i els sons i després els tradueix a text o accions comprensibles. Permet una comunicació de mans lliures i natural amb la tecnologia, fent possibles tasques com les ordres de veu, el dictat o les interaccions controlades per veu. Els exemples més comuns són els assistents d'IA com Siri i Google Assistant.
15. Anàlisi de sentiments
Anàlisi de sentiments és una tècnica utilitzada per comprendre i interpretar les emocions, opinions i actituds expressades en un text o un discurs. Implica analitzar el llenguatge escrit o parlat per determinar si el sentiment expressat és positiu, negatiu o neutre.
Utilitzant algorismes d'aprenentatge automàtic, els algorismes d'anàlisi de sentiments poden escanejar i analitzar grans quantitats de dades de text, com ara ressenyes de clients, publicacions a les xarxes socials o comentaris dels clients, per identificar el sentiment subjacent darrere de les paraules.
Els algorismes busquen paraules, frases o patrons específics que indiquin emocions o opinions.
Aquesta anàlisi ajuda les empreses o les persones a entendre com se senten les persones sobre un producte, servei o tema i es pot utilitzar per prendre decisions basades en dades o obtenir informació sobre les preferències dels clients.
Per exemple, una empresa pot utilitzar l'anàlisi de sentiments per fer un seguiment de la satisfacció del client, identificar àrees de millora o controlar l'opinió pública sobre la seva marca.
16. Traducció automàtica
La traducció automàtica, en el context de la IA, fa referència a l'ús d'algoritmes informàtics i intel·ligència artificial per traduir automàticament text o veu d'un idioma a un altre.
Implica ensenyar als ordinadors a entendre i processar els idiomes humans per tal de proporcionar traduccions precises. L'exemple més comú és Traductor de Google.
Amb la traducció automàtica, podeu introduir text o veu en un idioma, i el sistema analitzarà l'entrada i generarà la traducció corresponent en un altre idioma. Això és especialment útil quan es comunica o s'accedeix a informació en diferents idiomes.
Els sistemes de traducció automàtica es basen en una combinació de regles lingüístiques, models estadístics i algorismes d'aprenentatge automàtic. Aprenen de grans quantitats de dades d'idiomes per millorar la precisió de la traducció al llarg del temps. Alguns enfocaments de traducció automàtica també incorporen xarxes neuronals per millorar la qualitat de les traduccions.
17. Robòtica
La robòtica és la combinació d'intel·ligència artificial i enginyeria mecànica per crear màquines intel·ligents anomenades robots. Aquests robots estan dissenyats per realitzar tasques de manera autònoma o amb la mínima intervenció humana.
Els robots són entitats físiques que poden detectar el seu entorn, prendre decisions basades en aquesta entrada sensorial i realitzar accions o tasques específiques.
Estan equipats amb diversos sensors, com ara càmeres, micròfons o sensors tàctils, que els permeten recollir informació del món que els envolta. Amb l'ajuda d'algorismes i programació d'IA, els robots poden analitzar aquestes dades, interpretar-les i prendre decisions intel·ligents per dur a terme les tasques designades.
La IA té un paper crucial en robòtica, ja que permet als robots aprendre de les seves experiències i adaptar-se a diferents situacions.
Els algorismes d'aprenentatge automàtic es poden utilitzar per entrenar robots per reconèixer objectes, navegar per entorns o fins i tot interactuar amb humans. Això permet que els robots siguin més versàtils, flexibles i capaços de gestionar tasques complexes.
18. drones
Els drons són un tipus de robot que pot volar o flotar en l'aire sense un pilot humà a bord. També es coneixen com a vehicles aeris no tripulats (UAV). Els drons estan equipats amb diversos sensors, com ara càmeres, GPS i giroscopis, que els permeten recollir dades i navegar pel seu entorn.
Són controlats a distància per un operador humà o poden funcionar de manera autònoma mitjançant instruccions preprogramades.
Els drons serveixen per a una àmplia gamma de propòsits, com ara fotografia i videografia aèria, topografia i cartografia, serveis de lliurament, missions de recerca i rescat, monitoratge agrícola i fins i tot ús recreatiu. Poden accedir a zones remotes o perilloses que són difícils o perilloses per als humans.
19. Realitat augmentada (RA)
La realitat augmentada (RA) és una tecnologia que combina el món real amb objectes virtuals o informació per millorar la nostra percepció i interacció amb l'entorn. Superposa imatges, sons o altres entrades sensorials generades per ordinador al món real, creant una experiència immersiva i interactiva.
En poques paraules, imagineu-vos portar ulleres especials o utilitzar el vostre telèfon intel·ligent per veure el món que us envolta, però amb elements virtuals addicionals afegits.
Per exemple, podeu apuntar el vostre telèfon intel·ligent cap a un carrer de la ciutat i veure rètols virtuals que mostren indicacions, puntuacions i comentaris de restaurants propers o fins i tot personatges virtuals que interactuen amb l'entorn real.
Aquests elements virtuals es combinen perfectament amb el món real, millorant la vostra comprensió i experiència de l'entorn. La realitat augmentada es pot utilitzar en diversos camps com els jocs, l'educació, l'arquitectura i fins i tot per a tasques quotidianes com la navegació o provar mobles nous a casa abans de comprar-los.
20. Realitat virtual (VR)
La realitat virtual (VR) és una tecnologia que utilitza simulacions generades per ordinador per crear un entorn artificial amb el qual una persona pot explorar i interactuar. Submergeix l'usuari en un món virtual, bloquejant el món real i substituint-lo per un regne digital.
En poques paraules, imagineu-vos posar-vos un auricular especial que us cobreixi els ulls i les orelles i us transporti a un lloc completament diferent. En aquest món virtual, tot el que veus i escoltes sembla increïblement real, tot i que tot està generat per un ordinador.
Pots moure't, mirar en qualsevol direcció i interactuar amb objectes o personatges com si estiguessin físicament presents.
Per exemple, en un joc de realitat virtual, és possible que et trobis dins d'un castell medieval, on pots caminar pels seus passadissos, agafar armes i participar en lluites d'espases amb oponents virtuals. L'entorn de realitat virtual respon als teus moviments i accions, fent-te sentir totalment immers i compromès en l'experiència.
La realitat virtual no només s'utilitza per a jocs, sinó també per a diverses altres aplicacions com ara simulacions d'entrenament per a pilots, cirurgians o personal militar, recorreguts arquitectònics, turisme virtual i fins i tot teràpia per a determinades condicions psicològiques. Crea una sensació de presència i transporta els usuaris a mons virtuals nous i emocionants, fent que l'experiència se senti el més propera possible a la realitat.
21. Ciència de dades
Ciència de dades és un camp que implica utilitzar mètodes, eines i algorismes científics per extreure coneixements i coneixements valuosos de les dades. Combina elements de matemàtiques, estadístiques, programació i coneixements de domini per analitzar conjunts de dades grans i complexos.
En termes més senzills, la ciència de dades consisteix a trobar informació i patrons significatius amagats dins d'un munt de dades. Implica recollir, netejar i organitzar dades, i després utilitzar diverses tècniques per explorar-les i analitzar-les. Científics de dades utilitzar models i algorismes estadístics per descobrir tendències, fer prediccions i resoldre problemes.
Per exemple, en l'àmbit de la salut, la ciència de dades es pot utilitzar per analitzar els registres dels pacients i les dades mèdiques per identificar factors de risc de malalties, predir els resultats dels pacients o optimitzar els plans de tractament. A les empreses, la ciència de dades es pot aplicar a les dades dels clients per entendre les seves preferències, recomanar productes o millorar les estratègies de màrqueting.
22. Discriminació de dades
La disputa de dades, també coneguda com a munging de dades, és el procés de recopilació, neteja i transformació de dades en brut en un format més útil i adequat per a l'anàlisi. Implica manipular i preparar les dades per garantir-ne la qualitat, la coherència i la compatibilitat amb eines o models d'anàlisi.
En termes més senzills, la disputa de dades és com preparar ingredients per cuinar. Implica recollir dades de diferents fonts, ordenar-les i netejar-les per eliminar qualsevol error, incoherència o informació irrellevant.
A més, és possible que les dades s'hagin de transformar, reestructurar o agregar per facilitar-ne el treball i l'extracció d'informació.
Per exemple, la disputa de dades pot implicar l'eliminació d'entrades duplicades, la correcció d'errors ortogràfics o problemes de format, la gestió dels valors que falten i la conversió de tipus de dades. També pot implicar combinar o unir diferents conjunts de dades, dividir les dades en subconjunts o crear noves variables basades en dades existents.
23. Narració de dades
Narració de dades és l'art de presentar dades d'una manera convincent i atractiva per comunicar eficaçment una narració o missatge. Implica utilitzar visualitzacions de dades, narracions i context per transmetre idees i troballes d'una manera que sigui comprensible i memorable per al públic.
En termes més senzills, la narració de dades consisteix a utilitzar dades per explicar una història. Va més enllà de presentar números i gràfics. Implica elaborar una narració al voltant de les dades, utilitzant elements visuals i tècniques de narració per donar vida a les dades i fer-les relacionar amb el públic.
Per exemple, en lloc de presentar simplement una taula de xifres de vendes, la narració de dades podria implicar la creació d'un tauler interactiu que permeti als usuaris explorar les tendències de vendes de manera visual.
Podria incloure una narració que destaqui les conclusions clau, expliqui els motius de les tendències i suggereixi recomanacions accionables basades en les dades.
24. Presa de decisions basada en dades
La presa de decisions basada en dades és un procés de presa de decisions o accions basades en l'anàlisi i la interpretació de dades rellevants. Implica utilitzar les dades com a base per guiar i donar suport als processos de presa de decisions en lloc de confiar únicament en la intuïció o el judici personal.
En termes més senzills, la presa de decisions basada en dades significa utilitzar fets i evidències a partir de dades per informar i guiar les eleccions que fem. Implica recollir i analitzar dades per entendre patrons, tendències i relacions i utilitzar aquest coneixement per prendre decisions informades i resoldre problemes.
Per exemple, en un entorn empresarial, la presa de decisions basada en dades pot implicar l'anàlisi de dades de vendes, comentaris dels clients i tendències del mercat per determinar l'estratègia de preus més eficaç o identificar àrees de millora en el desenvolupament del producte.
A l'assistència sanitària, pot implicar l'anàlisi de les dades dels pacients per optimitzar els plans de tractament o predir els resultats de la malaltia.
25. Data Lake
Un llac de dades és un dipòsit de dades centralitzat i escalable que emmagatzema grans quantitats de dades en la seva forma bruta i sense processar. Està dissenyat per contenir una gran varietat de tipus de dades, formats i estructures, com ara dades estructurades, semiestructurades i no estructurades, sense necessitat d'esquemes predefinits o transformacions de dades.
Per exemple, una empresa pot recopilar i emmagatzemar dades de diverses fonts, com ara registres de llocs web, transaccions de clients, fonts de xarxes socials i dispositius IoT, en un llac de dades.
Aquestes dades es poden utilitzar per a diversos propòsits, com ara realitzar anàlisis avançades, realitzar algorismes d'aprenentatge automàtic o explorar patrons i tendències en el comportament dels clients.
26. Magatzem de dades
Un magatzem de dades és un sistema de bases de dades especialitzat dissenyat específicament per emmagatzemar, organitzar i analitzar grans quantitats de dades de diverses fonts. Està estructurat de manera que admet una recuperació de dades eficient i consultes analítiques complexes.
Serveix com a dipòsit central que integra dades de diferents sistemes operatius, com ara bases de dades transaccionals, sistemes CRM i altres fonts de dades dins d'una organització.
Les dades es transformen, es netegen i es carreguen al magatzem de dades en un format estructurat optimitzat per a finalitats analítiques.
27. Intel·ligència empresarial (BI)
La intel·ligència empresarial fa referència al procés de recopilació, anàlisi i presentació de dades d'una manera que ajudi les empreses a prendre decisions informades i obtenir informació valuosa. Implica utilitzar diverses eines, tecnologies i tècniques per transformar les dades en brut en informació significativa i accionable.
Per exemple, un sistema d'intel·ligència empresarial pot analitzar les dades de vendes per identificar els productes més rendibles, controlar els nivells d'inventari i fer un seguiment de les preferències dels clients.
Pot proporcionar informació en temps real sobre els indicadors clau de rendiment (KPI) com els ingressos, l'adquisició de clients o el rendiment del producte, permetent a les empreses prendre decisions basades en dades i prendre les accions adequades per millorar les seves operacions.
Les eines d'intel·ligència empresarial sovint inclouen funcions com ara la visualització de dades, les consultes ad hoc i les capacitats d'exploració de dades. Aquestes eines permeten als usuaris, com ara analistes de negocis o gestors, per interactuar amb les dades, tallar-les i generar informes o representacions visuals que destaquin idees i tendències importants.
28. Anàlisi predictiva
L'anàlisi predictiva és la pràctica d'utilitzar dades i tècniques estadístiques per fer prediccions o previsions informades sobre esdeveniments o resultats futurs. Implica analitzar dades històriques, identificar patrons i construir models per extrapolar i estimar tendències, comportaments o esdeveniments futurs.
Té com a objectiu descobrir les relacions entre variables i utilitzar aquesta informació per fer prediccions. Va més enllà de la simple descripció d'esdeveniments passats; en canvi, aprofita les dades històriques per entendre i anticipar el que és probable que passi en el futur.
Per exemple, en l'àmbit de les finances, l'anàlisi predictiva es pot utilitzar per fer previsions valors preus basats en dades històriques del mercat, indicadors econòmics i altres factors rellevants.
En màrqueting, es pot utilitzar per predir el comportament i les preferències dels clients, permetent la publicitat dirigida i les campanyes de màrqueting personalitzades.
A l'assistència sanitària, l'anàlisi predictiva pot ajudar a identificar pacients amb un alt risc de patir determinades malalties o predir la probabilitat de reingrés basant-se en la història clínica i altres factors.
29. Analítica prescriptiva
L'anàlisi prescriptiva és l'aplicació de dades i anàlisis per determinar les millors accions possibles a prendre en una situació o escenari de presa de decisions particulars.
Va més enllà de la descripció i analítica predictiva no només proporcionant informació sobre què podria passar en el futur, sinó també recomanant el curs d'acció més òptim per aconseguir el resultat desitjat.
Combina dades històriques, models predictius i tècniques d'optimització per simular diferents escenaris i avaluar els resultats potencials de diverses decisions. Considera múltiples limitacions, objectius i factors per generar recomanacions accionables que maximitzin els resultats desitjats o minimitzin els riscos.
Per exemple, a cadena de subministrament gestió, l'anàlisi prescriptiva pot analitzar dades sobre nivells d'inventari, capacitats de producció, costos de transport i demanda dels clients per determinar el pla de distribució més eficient.
Pot recomanar l'assignació ideal de recursos, com ara ubicacions d'emmagatzematge d'inventari o rutes de transport, per minimitzar els costos i garantir el lliurament puntual.
30. Màrqueting basat en dades
El màrqueting basat en dades es refereix a la pràctica d'utilitzar dades i anàlisis per impulsar estratègies de màrqueting, campanyes i processos de presa de decisions.
Implica aprofitar diverses fonts de dades per obtenir informació sobre el comportament, les preferències i les tendències dels clients i utilitzar aquesta informació per optimitzar els esforços de màrqueting.
Se centra a recopilar i analitzar dades de diversos punts de contacte, com ara interaccions amb el lloc web, interacció amb les xarxes socials, dades demogràfiques dels clients, historial de compres i molt més. A continuació, aquestes dades s'utilitzen per crear una comprensió completa del públic objectiu, les seves preferències i les seves necessitats.
Mitjançant l'aprofitament de les dades, els venedors poden prendre decisions informades sobre la segmentació, l'orientació i la personalització dels clients.
Poden identificar segments de clients específics que tenen més probabilitats de respondre positivament a les campanyes de màrqueting i adaptar els seus missatges i ofertes en conseqüència.
A més, el màrqueting basat en dades ajuda a optimitzar els canals de màrqueting, a determinar la combinació de màrqueting més eficaç i a mesurar l'èxit de les iniciatives de màrqueting.
Per exemple, un enfocament de màrqueting basat en dades pot implicar l'anàlisi de les dades dels clients per identificar el comportament de compra i els patrons de preferències. A partir d'aquestes estadístiques, els professionals del màrqueting poden crear campanyes orientades amb contingut personalitzat i ofertes que ressonin amb segments de clients específics.
Mitjançant l'anàlisi i l'optimització contínues, poden mesurar l'eficàcia dels seus esforços de màrqueting i perfeccionar les estratègies al llarg del temps.
31. Govern de les dades
El govern de les dades és el marc i el conjunt de pràctiques que adopten les organitzacions per garantir la gestió, protecció i integritat adequades de les dades al llarg del seu cicle de vida. Engloba els processos, polítiques i procediments que regeixen com es recullen, emmagatzemen, s'accedeix, s'utilitzen i es comparteixen les dades dins d'una organització.
Té com a objectiu establir la responsabilitat, la responsabilitat i el control sobre els actius de dades. Assegura que les dades siguin precises, completes, coherents i fiables, cosa que permet a les organitzacions prendre decisions informades, mantenir la qualitat de les dades i complir els requisits reglamentaris.
El govern de les dades implica definir els rols i les responsabilitats per a la gestió de dades, establir estàndards i polítiques de dades i implementar processos per supervisar i fer complir el compliment. Aborda diversos aspectes de la gestió de dades, com ara la privadesa de les dades, la seguretat de les dades, la qualitat de les dades, la classificació de les dades i la gestió del cicle de vida de les dades.
Per exemple, el govern de les dades pot implicar la implementació de procediments per garantir que les dades personals o sensibles es tracten d'acord amb la normativa de privadesa aplicable, com ara el Reglament general de protecció de dades (GDPR).
També pot incloure l'establiment d'estàndards de qualitat de les dades i la implementació de processos de validació de dades per garantir que les dades siguin precises i fiables.
32. Seguretat de dades
La seguretat de les dades consisteix a protegir la nostra valuosa informació d'accés o robatori no autoritzat. Implica prendre mesures per protegir la confidencialitat, la integritat i la disponibilitat de les dades.
Essencialment, vol dir garantir que només les persones adequades puguin accedir a les nostres dades, que romanguin exactes i inalterables i que estiguin disponibles quan sigui necessari.
Per aconseguir la seguretat de les dades, s'utilitzen diverses estratègies i tecnologies. Per exemple, els controls d'accés i els mètodes d'encriptació ajuden a limitar l'accés a persones o sistemes autoritzats, cosa que dificulta l'accés de persones alienes a les nostres dades.
Els sistemes de monitorització, tallafocs i sistemes de detecció d'intrusions actuen com a guardians, alertant-nos d'activitats sospitoses i impedint l'accés no autoritzat.
33. Internet de les coses
Internet de les coses (IoT) es refereix a una xarxa d'objectes físics o "coses" que estan connectats a Internet i poden comunicar-se entre ells. És com una gran xarxa d'objectes, dispositius i màquines quotidianes que poden compartir informació i realitzar tasques interactuant a través d'Internet.
En termes senzills, IoT implica donar capacitats "intel·ligents" a diversos objectes o dispositius que tradicionalment no estaven connectats a Internet. Aquests objectes poden incloure electrodomèstics, dispositius portàtils, termòstats, cotxes i fins i tot maquinària industrial.
En connectar aquests objectes a Internet, poden recollir i compartir dades, rebre instruccions i realitzar tasques de manera autònoma o en resposta a les ordres de l'usuari.
Per exemple, un termòstat intel·ligent pot controlar la temperatura, ajustar la configuració i enviar informes de consum d'energia a una aplicació per a telèfons intel·ligents. Un rastrejador de fitness portàtil pot recopilar dades sobre les vostres activitats físiques i sincronitzar-les amb una plataforma basada en núvol per analitzar-les.
34. Arbre de decisions
Un arbre de decisions és una representació visual o diagrama que ens ajuda a prendre decisions o determinar un curs d'acció basat en una sèrie d'opcions o condicions.
És com un diagrama de flux que ens guia a través d'un procés de presa de decisions considerant diferents opcions i els seus resultats potencials.
Imagina que tens un problema o una pregunta i has de triar.
Un arbre de decisions divideix la decisió en passos més petits, començant amb una pregunta inicial i ramificant-se en diferents respostes o accions possibles en funció de les condicions o criteris de cada pas.
35. Informàtica cognitiva
La informàtica cognitiva, en termes senzills, es refereix a sistemes informàtics o tecnologies que imiten les habilitats cognitives humanes, com ara l'aprenentatge, el raonament, la comprensió i la resolució de problemes.
Implica crear sistemes informàtics que puguin processar i interpretar la informació d'una manera que s'assembla al pensament humà.
La informàtica cognitiva pretén desenvolupar màquines que puguin entendre i interactuar amb els humans d'una manera més natural i intel·ligent. Aquests sistemes estan dissenyats per analitzar grans quantitats de dades, reconèixer patrons, fer prediccions i proporcionar informació significativa.
Penseu en la informàtica cognitiva com un intent de fer que els ordinadors pensin i actuïn més com els humans.
Implica aprofitar tecnologies com la intel·ligència artificial, l'aprenentatge automàtic, el processament del llenguatge natural i la visió per computador per permetre als ordinadors realitzar tasques que tradicionalment estaven associades a la intel·ligència humana.
36. Teoria de l'aprenentatge computacional
La teoria de l'aprenentatge computacional és una branca especialitzada dins de l'àmbit de la intel·ligència artificial que gira al voltant del desenvolupament i l'examen d'algoritmes dissenyats específicament per aprendre de les dades.
Aquest camp explora diverses tècniques i metodologies per construir algorismes que poden millorar el seu rendiment de manera autònoma mitjançant l'anàlisi i el processament de grans quantitats d'informació.
Mitjançant l'aprofitament del poder de les dades, Computational Learning Theory pretén descobrir patrons, relacions i coneixements que permeten a les màquines millorar les seves capacitats de presa de decisions i realitzar tasques de manera més eficient.
L'objectiu final és crear algorismes que puguin adaptar-se, generalitzar i fer prediccions precises a partir de les dades a les quals han estat exposats, contribuint a l'avenç de la intel·ligència artificial i les seves aplicacions pràctiques.
37. Test de Turing
La prova de Turing, proposada originalment pel brillant matemàtic i informàtic Alan Turing, és un concepte captivador que s'utilitza per avaluar si una màquina pot mostrar un comportament intel·ligent comparable o pràcticament indistingible d'un ésser humà.
A la prova de Turing, un avaluador humà participa en una conversa de llenguatge natural tant amb una màquina com amb un altre participant humà sense saber quina és la màquina.
El paper de l'avaluador és discernir quina entitat és la màquina basant-se únicament en les seves respostes. Si la màquina és capaç de convèncer l'avaluador que és la contrapart humana, es diu que ha passat la prova de Turing, demostrant així un nivell d'intel·ligència que reflecteix capacitats semblants a les humanes.
Alan Turing va proposar aquesta prova com un mitjà per explorar el concepte d'intel·ligència de màquines i plantejar la pregunta de si les màquines poden assolir la cognició a nivell humà.
En emmarcar la prova en termes d'indistinció humana, Turing va destacar el potencial de les màquines per mostrar un comportament tan convincentment intel·ligent que esdevé un repte diferenciar-les dels humans.
La prova de Turing va provocar amplis debats i investigacions en els camps de la intel·ligència artificial i la ciència cognitiva. Tot i que la superació de la prova de Turing continua sent una fita significativa, no és l'única mesura de la intel·ligència.
No obstant això, la prova serveix com un punt de referència que estimula la reflexió, estimulant els esforços en curs per desenvolupar màquines capaços d'emular la intel·ligència i el comportament semblants als humans i contribuir a l'exploració més àmplia del que significa ser intel·ligent.
38. Aprenentatge de reforç
Aprenentatge de reforç és un tipus d'aprenentatge que passa per assaig i error, on un "agent" (que pot ser un programa informàtic o un robot) aprèn a realitzar tasques rebent recompenses per un bon comportament i enfrontant-se a les conseqüències o càstigs per un mal comportament.
Imagineu un escenari en què l'agent intenta completar una tasca específica, com ara navegar per un laberint. Al principi, l'agent no sap el camí correcte a seguir, així que prova diferents accions i explora diverses rutes.
Quan escull una bona acció que l'apropi a l'objectiu, rep una recompensa, com una "copetada a l'esquena" virtual. Tanmateix, si pren una mala decisió que porta a un carreró sense sortida o l'allunya de l'objectiu, rep un càstig o un feedback negatiu.
Mitjançant aquest procés d'assaig i error, l'agent aprèn a associar determinades accions amb resultats positius o negatius. A poc a poc va descobrint la millor seqüència d'accions per maximitzar les seves recompenses i minimitzar els càstigs, i en última instància, esdevenint més habilitat en la tasca.
L'aprenentatge de reforç s'inspira en com aprenen els humans i els animals rebent feedback de l'entorn.
Amb l'aplicació d'aquest concepte a les màquines, els investigadors pretenen desenvolupar sistemes intel·ligents que puguin aprendre i adaptar-se a diferents situacions descobrint de manera autònoma els comportaments més efectius mitjançant un procés de reforç positiu i conseqüències negatives.
39. Extracció d'entitats
L'extracció d'entitats es refereix a un procés en el qual identifiquem i extraïm peces importants d'informació, conegudes com a entitats, d'un bloc de text. Aquestes entitats poden ser diverses coses, com ara noms de persones, noms de llocs, noms d'organitzacions, etc.
Imaginem que teniu un paràgraf que descriu un article de notícies.
L'extracció d'entitats implicaria analitzar el text i escollir bits específics que representen entitats diferents. Per exemple, si el text menciona el nom d'una persona com "John Smith", la ubicació "Nova York" o l'organització "OpenAI", aquestes serien les entitats que volem identificar i extreure.
En realitzar l'extracció d'entitats, bàsicament estem ensenyant a un programa informàtic a reconèixer i aïllar elements significatius del text. Aquest procés ens permet organitzar i categoritzar la informació de manera més eficient, facilitant la cerca, l'anàlisi i l'obtenció de coneixements a partir de grans volums de dades textuals.
En general, l'extracció d'entitats ens ajuda a automatitzar la tasca d'identificar entitats importants, com ara persones, llocs i organitzacions, dins del text, agilitzant l'extracció d'informació valuosa i millorant la nostra capacitat de processar i entendre dades textuals.
40. Anotació lingüística
L'anotació lingüística implica enriquir el text amb informació lingüística addicional per millorar la nostra comprensió i anàlisi de la llengua utilitzada. És com afegir etiquetes o etiquetes útils a diferents parts d'un text.
Quan fem una anotació lingüística, anem més enllà de les paraules i frases bàsiques d'un text i comencem a etiquetar o etiquetar elements específics. Per exemple, podríem afegir etiquetes de part del discurs, que indiquen la categoria gramatical de cada paraula (com el nom, el verb, l'adjectiu, etc.). Això ens ajuda a entendre el paper que juga cada paraula en una frase.
Una altra forma d'anotació lingüística és el reconeixement d'entitats anomenades, on identifiquem i etiquetem entitats amb nom específiques, com ara noms de persones, llocs, organitzacions o dates. Això ens permet localitzar i extreure ràpidament informació important del text.
En anotar el text d'aquesta manera, creem una representació més estructurada i organitzada de la llengua. Això pot ser molt útil en una varietat d'aplicacions. Per exemple, ajuda a millorar la precisió dels motors de cerca entenent la intenció darrere de les consultes dels usuaris. També ajuda en la traducció automàtica, l'anàlisi de sentiments, l'extracció d'informació i moltes altres tasques de processament del llenguatge natural.
L'anotació lingüística serveix com una eina vital per als investigadors, lingüistes i desenvolupadors, que els permet estudiar patrons lingüístics, construir models lingüístics i desenvolupar algorismes sofisticats que poden analitzar i entendre millor el text.
41. Hiperparàmetre
In màquina d'aprenentatge, un hiperparàmetre és com un paràmetre o configuració especial que hem de decidir abans d'entrenar un model. No és una cosa que el model pugui aprendre per si mateix a partir de les dades; en canvi, hem de determinar-ho abans.
Penseu en això com un botó o interruptor que podem ajustar per afinar com el model aprèn i fa prediccions. Aquests hiperparàmetres regeixen diversos aspectes del procés d'aprenentatge, com ara la complexitat del model, la velocitat de l'entrenament i el compromís entre precisió i generalització.
Per exemple, considerem una xarxa neuronal. Un hiperparàmetre important és el nombre de capes a la xarxa. Hem de triar la profunditat que volem que sigui la xarxa, i aquesta decisió afecta la seva capacitat per capturar patrons complexos a les dades.
Altres hiperparàmetres comuns inclouen la taxa d'aprenentatge, que determina la rapidesa amb què el model ajusta els seus paràmetres interns en funció de les dades d'entrenament, i la força de regularització, que controla fins a quin punt el model penalitza els patrons complexos per evitar un sobreajust.
Configurar aquests hiperparàmetres correctament és crucial perquè poden afectar significativament el rendiment i el comportament del model. Sovint implica una mica d'assaig i error, experimentant amb diferents valors i observant com afecten el rendiment del model en un conjunt de dades de validació.
42. Metadades
Les metadades fan referència a informació addicional que proporciona detalls sobre altres dades. És com un conjunt d'etiquetes o etiquetes que ens donen més context o descriuen les característiques de les dades principals.
Quan tenim dades, ja siguin un document, una fotografia, un vídeo o qualsevol altre tipus d'informació, les metadades ens ajuden a entendre aspectes importants d'aquestes dades.
Per exemple, en un document, les metadades poden incloure detalls com el nom de l'autor, la data de creació o el format del fitxer. En el cas d'una fotografia, les metadades ens poden indicar la ubicació on es va fer, la configuració de la càmera utilitzada o fins i tot la data i l'hora en què es va capturar.
Les metadades ens ajuden a organitzar, cercar i interpretar dades de manera més eficaç. Afegint aquestes peces d'informació descriptives, podem trobar ràpidament fitxers específics o comprendre el seu origen, propòsit o context sense haver d'explorar tot el contingut.
43. Reducció de la dimensionalitat
La reducció de dimensionalitat és una tècnica utilitzada per simplificar un conjunt de dades reduint el nombre de característiques o variables que conté. És com condensar o resumir la informació en un conjunt de dades per fer-lo més manejable i més fàcil de treballar.
Imagineu que teniu un conjunt de dades amb nombroses columnes o atributs que representen diferents característiques dels punts de dades. Cada columna augmenta la complexitat i els requisits computacionals dels algorismes d'aprenentatge automàtic.
En alguns casos, tenir un nombre elevat de dimensions pot fer que sigui difícil trobar patrons o relacions significatives a les dades.
La reducció de la dimensionalitat ajuda a abordar aquest problema transformant el conjunt de dades en una representació de dimensions inferiors i conservant la màxima informació rellevant possible. Pretén captar els aspectes o variacions més importants de les dades alhora que descarta dimensions redundants o menys informatives.
44. Classificació de textos
La classificació de text és un procés que consisteix a assignar etiquetes o categories específiques a blocs de text en funció del seu contingut o significat. És com ordenar o organitzar la informació textual en diferents grups o classes per facilitar l'anàlisi posterior o la presa de decisions.
Considerem un exemple de classificació de correu electrònic. En aquest escenari, volem determinar si un correu electrònic entrant és correu brossa o no (també conegut com a pernil). Classificació de textos Els algorismes analitzen el contingut del correu electrònic i li assignen una etiqueta en conseqüència.
Si l'algoritme determina que el correu electrònic presenta característiques associades habitualment al correu brossa, assigna l'etiqueta "correu brossa". Per contra, si el correu electrònic sembla legítim i no és brossa, s'assigna l'etiqueta "no spam" o "pernil".
La classificació de text troba aplicacions en diversos dominis més enllà del filtratge de correu electrònic. S'utilitza en l'anàlisi de sentiments per determinar el sentiment expressat en les ressenyes dels clients (positius, negatius o neutres).
Els articles de notícies es poden classificar en diferents temes o categories, com ara esports, política, entreteniment i molt més. Els registres de xat d'atenció al client es poden categoritzar en funció de la intenció o el problema que s'està abordant.
45. IA feble
La IA feble, també coneguda com a IA estreta, fa referència a sistemes d'intel·ligència artificial dissenyats i programats per realitzar tasques o funcions específiques. A diferència de la intel·ligència humana, que engloba una àmplia gamma d'habilitats cognitives, la IA feble es limita a un domini o tasca en particular.
Penseu en la IA feble com a programari o màquines especialitzades que destaquen en la realització de feines específiques. Per exemple, es pot crear un programa d'IA per jugar als escacs per analitzar situacions de joc, elaborar estratègies de moviments i competir contra jugadors humans.
Un altre exemple és un sistema de reconeixement d'imatges que pot identificar objectes en fotografies o vídeos.
Aquests sistemes d'IA estan entrenats i optimitzats per sobresortir en les seves àrees específiques d'experiència. Es basen en algorismes, dades i regles predefinides per dur a terme les seves tasques de manera eficaç.
Tanmateix, no posseeixen una intel·ligència general que els permeti entendre o realitzar tasques fora del seu domini designat.
46. IA forta
La IA forta, també coneguda com a IA general o intel·ligència general artificial (AGI), es refereix a una forma d'intel·ligència artificial que posseeix la capacitat d'entendre, aprendre i realitzar qualsevol tasca intel·lectual que un ésser humà pugui.
A diferència de la IA feble, que està dissenyada per a tasques específiques, la IA forta té com a objectiu replicar la intel·ligència humana i les habilitats cognitives. S'esforça per crear màquines o programari que no només excel·lin en tasques especialitzades, sinó que també posseeixin una comprensió i una capacitat d'adaptació més àmplia per afrontar una àmplia gamma de reptes intel·lectuals.
L'objectiu d'una IA forta és desenvolupar sistemes que puguin raonar, comprendre informació complexa, aprendre de l'experiència, participar en converses en llenguatge natural, mostrar creativitat i mostrar altres qualitats associades a la intel·ligència humana.
En essència, aspira a crear sistemes d'IA que puguin simular o replicar el pensament i la resolució de problemes a nivell humà en diversos dominis.
47. Encadenat cap endavant
L'encadenament cap endavant és un mètode de raonament o lògica que parteix de les dades disponibles i les utilitza per fer inferències i extreure noves conclusions. És com connectar els punts utilitzant la informació disponible per avançar i obtenir informació addicional.
Imagineu que teniu un conjunt de regles o fets i voleu obtenir informació nova o arribar a conclusions específiques a partir d'elles. L'encadenament cap endavant funciona examinant les dades inicials i aplicant regles lògiques per generar fets o conclusions addicionals.
Per simplificar, considerem un escenari senzill per determinar què posar-se en funció de les condicions meteorològiques. Tens una regla que diu: "Si plou, porta un paraigua" i una altra que diu "Si fa fred, posa't una jaqueta". Ara, si observeu que realment està plovent, podeu utilitzar l'encadenament cap endavant per inferir que heu de portar un paraigua.
48. Encadenament cap enrere
L'encadenament cap enrere és un mètode de raonament que comença amb una conclusió o objectiu desitjat i funciona cap enrere per determinar les dades o els fets necessaris per donar suport a aquesta conclusió. És com seguir els vostres passos des del resultat desitjat fins a la informació inicial necessària per aconseguir-ho.
Per entendre l'encadenament cap enrere, considerem un exemple senzill. Suposem que voleu determinar si és adequat per anar a nedar. La conclusió desitjada és si la natació és adequada o no en funció de determinades condicions.
En lloc de començar amb les condicions, l'encadenament cap enrere comença amb la conclusió i funciona cap enrere per trobar les dades de suport.
En aquest cas, l'encadenament cap enrere implicaria fer preguntes com "El clima és càlid?" Si la resposta és afirmativa, preguntareu: "Hi ha piscina disponible?" Si la resposta torna a ser afirmativa, hauríeu de fer més preguntes com ara: "Hi ha prou temps per anar a nedar?"
Si responeu iterativament aquestes preguntes i treballeu al revés, podeu determinar les condicions necessàries que s'han de complir per donar suport a la conclusió d'anar a nedar.
49. Heurística
Una heurística, en termes senzills, és una regla o estratègia pràctica que ens ajuda a prendre decisions o resoldre problemes, normalment basant-nos en les nostres experiències o intuïció passades. És com una drecera mental que ens permet trobar ràpidament una solució raonable sense passar per un procés llarg o exhaustiu.
Quan s'enfronten a situacions o tasques complexes, les heurístiques serveixen com a principis rectors o "regles generals" que simplifiquen la presa de decisions. Ens proporcionen pautes o estratègies generals que sovint són efectives en determinades situacions, encara que no garanteixin la solució òptima.
Per exemple, considerem una heurística per trobar un lloc d'aparcament en una zona concorreguda. En lloc d'analitzar meticulosament tots els llocs disponibles, podeu confiar en l'heurística de buscar cotxes aparcats amb els motors en marxa.
Aquesta heurística suposa que aquests cotxes estan a punt de marxar, augmentant les possibilitats de trobar un lloc disponible.
50. Modelatge del llenguatge natural
El modelatge del llenguatge natural, en termes senzills, és el procés d'entrenament de models informàtics per entendre i generar llenguatge humà d'una manera similar a com es comuniquen els humans. Implica ensenyar als ordinadors a processar, interpretar i generar text d'una manera natural i significativa.
L'objectiu del modelatge del llenguatge natural és permetre als ordinadors comprendre i generar el llenguatge humà d'una manera fluida, coherent i contextualment rellevant.
Implica entrenar models sobre grans quantitats de dades textuals, com ara llibres, articles o converses, per aprendre els patrons, les estructures i la semàntica del llenguatge.
Un cop entrenats, aquests models poden realitzar diverses tasques relacionades amb l'idioma, com ara traducció d'idiomes, resum de text, resposta a preguntes, interaccions de chatbot i molt més.
Poden comprendre el significat i el context de les frases, extreure informació rellevant i generar un text gramaticalment correcte i coherent.
Deixa un comentari