Ang AI anaa bisan asa, apan usahay mahimong mahagiton ang pagsabut sa terminolohiya ug jargon. Sa kini nga post sa blog, gipatin-aw namon ang kapin sa 50 nga mga termino ug kahulugan sa AI aron mas masabtan nimo kining paspas nga nagtubo nga teknolohiya.
Bag-o ka man o eksperto, nanghinaut kami nga adunay pipila ka mga termino dinhi nga wala nimo nahibal-an!
1. Artipisyal nga Intelligence
Artipisyal nga Intelligence (AI) nagtumong sa pagpalambo sa mga sistema sa kompyuter nga adunay katakus sa pagkat-on ug pag-obra nga independente, kasagaran pinaagi sa pagsundog sa tawhanong salabutan.
Kini nga mga sistema mag-analisar sa datos, makaila sa mga sumbanan, maghimog mga desisyon, ug mopahiangay sa ilang kinaiya base sa kasinatian. Pinaagi sa paggamit sa mga algorithm ug modelo, ang AI nagtumong sa paghimo sa mga makina nga intelihenteng makahimo sa pagsabut ug pagsabut sa ilang palibot.
Ang katapusang tumong mao ang paghimo sa mga makina sa paghimo sa mga buluhaton nga epektibo, pagkat-on gikan sa datos, ug pagpakita sa mga abilidad sa panghunahuna nga susama sa mga tawo.
2. Algoritma
Ang algorithm usa ka tukma ug sistematikong hugpong sa mga instruksyon o mga lagda nga naggiya sa proseso sa pagsulbad sa usa ka problema o pagtuman sa usa ka piho nga buluhaton.
Nagsilbi kini nga sukaranan nga konsepto sa lainlaing mga dominyo ug adunay hinungdanon nga papel sa syensya sa kompyuter, matematika, ug mga disiplina sa pagsulbad sa problema. Ang pagsabut sa mga algorithm hinungdanon tungod kay mahimo nila ang episyente ug istruktura nga mga pamaagi sa pagsulbad sa problema, nagmaneho sa mga pag-uswag sa teknolohiya ug mga proseso sa paghimog desisyon.
3. Daghang Data
Ang dagkong datos nagtumong sa hilabihan ka dako ug komplikado nga mga dataset nga labaw sa kapabilidad sa tradisyonal nga mga pamaagi sa pagtuki. Kini nga mga dataset kasagarang gihulagway pinaagi sa ilang gidaghanon, katulin, ug lainlain.
Ang gidaghanon nagtumong sa daghang gidaghanon sa datos nga namugna gikan sa lainlaing mga tinubdan sama sa social media, mga sensor, ug mga transaksyon.
Ang velocity nagtumong sa taas nga tulin diin ang datos namugna ug kinahanglan nga iproseso sa tinuod nga panahon o duol sa tinuod nga panahon. Ang pagkalainlain nagpasabut sa lainlain nga mga tipo ug pormat sa datos, apil ang structured, unstructured, ug semi-structured data.
4. Pagmina sa Data
Ang pagmina sa datos usa ka komprehensibo nga proseso nga gitumong sa pagkuha sa mga bililhon nga panabut gikan sa daghang mga datos.
Naglangkob kini sa upat ka yawe nga mga yugto: pagkolekta sa datos, nga naglambigit sa pagkolekta sa may kalabutan nga datos; pag-andam sa datos, pagsiguro sa kalidad ug pagkaangay sa datos; pagmina sa datos, paggamit og mga algorithm aron madiskubre ang mga sumbanan ug mga relasyon; ug data analysis ug interpretasyon, diin ang nakuha nga kahibalo gisusi ug nasabtan.
5. Neural Network
Ang usa ka sistema sa kompyuter gidesinyo sa pagtrabaho sama sa utok sa tawo, nga gilangkuban sa nagkadugtong nga mga node o neuron. Atong sabton kini og gamay kay ang kadaghanan sa AI gibase sa neural networks.
Sa ibabaw nga mga graphic, atong gitagna ang humidity ug temperatura sa usa ka geograpikanhong lokasyon pinaagi sa pagkat-on gikan sa nangaging sumbanan. Ang mga input mao ang dataset alang sa nangaging rekord.
ang nakakat-on ang neural network ang sumbanan pinaagi sa pagdula sa mga gibug-aton ug pagpadapat sa mga bili sa bias sa tinago nga mga lut-od. W1, W2….W7 mao ang tagsa-tagsa nga gibug-aton. Gibansay niini ang kaugalingon sa gihatag nga dataset ug naghatag og output isip panagna.
Mahimong mabug-atan ka niining komplikado nga impormasyon. Kung mao kini ang kahimtang, mahimo ka magsugod sa among yano nga giya dinhi.
6. Pagkat-on sa Makina
Ang pagkat-on sa makina naka-focus sa pagpalambo sa mga algorithm ug mga modelo nga makahimo sa awtomatikong pagkat-on gikan sa datos ug pagpalambo sa ilang performance sa paglabay sa panahon.
Naglambigit kini sa paggamit sa mga pamaagi sa istatistika aron ang mga kompyuter makaila sa mga sumbanan, makahimog mga panagna, ug makahimog mga desisyon nga gipatuyok sa datos nga walay klarong programa.
Mga algorithm sa pagkat-on sa makina pag-analisar ug pagkat-on gikan sa dagkong mga dataset, nga nagtugot sa mga sistema sa pagpahiangay ug pagpalambo sa ilang kinaiya base sa impormasyon nga ilang giproseso.
7. Lawom nga Pagkat-on
Hilom nga pagkat-on, usa ka subfield sa machine learning ug neural networks, naggamit sa sopistikado nga mga algorithm aron makakuha og kahibalo gikan sa datos pinaagi sa pagsundog sa makuti nga mga proseso sa utok sa tawo.
Pinaagi sa paggamit sa mga neural network nga adunay daghang tinago nga mga lut-od, ang lawom nga mga modelo sa pagkat-on mahimo nga awtonomiya nga makakuha sa makuti nga mga bahin ug mga sumbanan, nga makapaarang kanila sa pag-atubang sa mga komplikado nga buluhaton nga adunay talagsaon nga katukma ug kahusayan.
8. Pag-ila sa Sumbanan
Ang pag-ila sa pattern, usa ka teknik sa pag-analisa sa datos, naggamit sa gahum sa mga algorithm sa pagkat-on sa makina aron awtonomiya nga makit-an ug mailhan ang mga pattern ug regularidad sa sulod sa mga dataset.
Pinaagi sa paggamit sa mga modelo sa pagkalkula ug mga pamaagi sa istatistika, ang mga algorithm sa pag-ila sa pattern makaila sa makahuluganon nga mga istruktura, mga correlation, ug mga uso sa komplikado ug lainlain nga datos.
Kini nga proseso makahimo sa pagkuha sa bililhon nga mga panabut, pagklasipikar sa datos ngadto sa lahi nga mga kategorya, ug pagtagna sa umaabot nga mga sangputanan base sa giila nga mga sumbanan. Ang pag-ila sa pattern usa ka hinungdanon nga himan sa lainlaing mga dominyo, paghatag gahum sa paghimog desisyon, pagtuki sa anomaliya, ug pagtagna nga modelo.
Ang biometrics usa ka pananglitan niini. Pananglitan, sa pag-ila sa fingerprint, ang algorithm nag-analisar sa mga tagaytay, kurba, ug talagsaon nga mga bahin sa fingerprint sa usa ka tawo aron makahimo og digital nga representasyon nga gitawag og template.
Kung mosulay ka sa pag-abli sa imong smartphone o pag-access sa usa ka luwas nga pasilidad, ang sistema sa pag-ila sa pattern nagtandi sa nakuha nga biometric data (pananglitan, fingerprint) sa gitipigan nga mga template sa database niini.
Pinaagi sa pagpares sa mga pattern ug pag-assess sa lebel sa pagkaparehas, ang sistema makadeterminar kung ang gihatag nga biometric data mohaum sa gitipigan nga template ug maghatag ug access sumala niana.
9. Gibantayan nga Pagkat-on
Ang gibantayan nga pagkat-on usa ka pamaagi sa pagkat-on sa makina nga naglambigit sa pagbansay sa usa ka sistema sa kompyuter gamit ang mga datos nga adunay label. Niini nga pamaagi, ang kompyuter gihatagan og usa ka set sa input data uban sa katugbang nga nailhan nga mga label o resulta.
Ingnon ta nga naa kay pundok sa mga hulagway, ang uban adunay mga iro ug ang uban adunay mga iring.
Gisultihan nimo ang kompyuter kung unsang mga litrato ang adunay mga iro ug kung kinsa ang adunay mga iring. Ang kompyuter dayon makakat-on sa pag-ila sa mga kalainan tali sa mga iro ug mga iring pinaagi sa pagpangita og mga pattern sa mga hulagway.
Human kini makakat-on, mahimo nimong hatagan ang kompyuter og bag-ong mga hulagway, ug kini mosulay sa pag-ila kon aduna ba silay mga iro o iring base sa unsay nakat-unan niini gikan sa gimarkahan nga mga pananglitan. Sama kini sa pagbansay sa usa ka kompyuter sa paghimo og mga panagna gamit ang nahibal-an nga impormasyon.
10. Wala Gibantayan nga Pagkat-on
Ang unsupervised nga pagkat-on usa ka klase sa machine learning diin ang computer mag-explore sa usa ka dataset sa iyang kaugalingon aron mangita og mga pattern o pagkaparehas nga walay bisan unsang piho nga instruksyon.
Wala kini nagsalig sa gimarkahan nga mga pananglitan sama sa gibantayan nga pagkat-on. Hinunoa, kini nangita alang sa mga tinago nga mga istruktura o grupo sa datos. Kini sama sa kompyuter nga nakadiskubre sa mga butang sa iyang kaugalingon, nga walay magtutudlo nga nagsulti niini kung unsa ang pangitaon.
Kini nga matang sa pagkat-on makatabang kanato sa pagpangita og bag-ong mga panabut, pag-organisar sa datos, o pag-ila sa dili kasagaran nga mga butang nga wala magkinahanglan og daan nga kahibalo o klaro nga giya.
11. Pagproseso sa natural nga Pinulongan (NLP)
Ang Natural Language Processing nagtutok sa kon sa unsang paagi ang mga kompyuter nakasabut ug nakig-interact sa pinulongan sa tawo. Nagtabang kini sa mga kompyuter sa pag-analisar, paghubad, ug pagtubag sa pinulongan sa tawo sa paagi nga mas natural alang kanato.
Ang NLP mao ang nagpaposible alang kanamo nga makigkomunikar sa mga katabang sa tingog, ug mga chatbot, ug bisan ang among mga email awtomatiko nga nahan-ay sa mga folder.
Naglakip kini sa pagtudlo sa mga kompyuter aron masabtan ang kahulogan sa luyo sa mga pulong, mga tudling-pulong, ug bisan sa tibuok nga mga teksto, aron kini makatabang kanato sa nagkalain-laing mga buluhaton ug makahimo sa atong mga interaksyon sa teknolohiya nga mas hapsay.
12. Panan-awon sa Kompyuter
Panan-awon sa kompyuter mao ang usa ka makaiikag nga teknolohiya nga nagtugot sa mga kompyuter nga makakita ug makasabut sa mga hulagway ug mga video, sama sa atong mga tawo sa pagbuhat sa atong mga mata. Kini tanan mahitungod sa pagtudlo sa mga kompyuter sa pag-analisar sa biswal nga impormasyon ug sa pagsabot sa ilang nakita.
Sa mas simple nga termino, ang computer vision makatabang sa mga kompyuter sa pag-ila ug paghubad sa biswal nga kalibutan. Naglakip kini sa mga buluhaton sama sa pagtudlo kanila sa pag-ila sa piho nga mga butang sa mga imahe, pagklasipikar sa mga imahe sa lainlaing mga kategorya, o bisan pagbahin sa mga imahe sa makahuluganon nga mga bahin.
Hunahunaa ang usa ka awto nga nagmaneho sa kaugalingon gamit ang panan-aw sa kompyuter aron "makita" ang dalan ug ang tanan sa palibot niini.
Kini makamatikod ug makasubay sa mga pedestrian, mga karatula sa trapiko, ug uban pang mga sakyanan, nga makatabang kanila sa paglawig nga luwas. O hunahunaa kung giunsa paggamit sa teknolohiya sa pag-ila sa nawong ang computer vision aron maablihan ang among mga smartphone o i-verify ang among mga identidad pinaagi sa pag-ila sa among talagsaon nga mga bahin sa nawong.
Gigamit usab kini sa mga surveillance system aron ma-monitor ang mga lugar nga daghang tawo ug makit-an ang bisan unsang mga kadudahang kalihokan.
Ang panan-awon sa kompyuter usa ka gamhanan nga teknolohiya nga nagbukas sa kalibutan sa mga posibilidad. Pinaagi sa pagpagana sa mga kompyuter nga makakita ug makasabut sa biswal nga impormasyon, makahimo kita og mga aplikasyon ug sistema nga makasabut ug makahubad sa kalibutan sa atong palibot, nga makapasayon sa atong kinabuhi, mas luwas, ug mas episyente.
13. Chatbot
Ang chatbot sama sa usa ka programa sa kompyuter nga makapakigsulti sa mga tawo sa paagi nga morag tinuod nga panag-istoryahanay sa tawo.
Kanunay kini nga gigamit sa online nga serbisyo sa kostumer aron matabangan ang mga kostumer ug ipabati nila nga sila nakigsulti sa usa ka tawo, bisan kung kini usa ka programa nga nagdagan sa usa ka kompyuter.
Ang chatbot makasabut ug makatubag sa mga mensahe o mga pangutana gikan sa mga kustomer, naghatag og makatabang nga impormasyon ug tabang sama sa usa ka representante sa serbisyo sa tawo sa customer.
14. Pag-ila sa Tingog
Ang pag-ila sa tingog nagtumong sa katakus sa sistema sa kompyuter sa pagsabot ug paghubad sa sinultihan sa tawo. Naglangkit kini sa teknolohiya nga makapaarang sa usa ka kompiyuter o device sa “pagpaminaw” sa gilitok nga mga pulong ug pag-convert niini ngadto sa teksto o mga sugo nga masabtan niini.
uban sa pag-ila sa tingog, mahimo kang makig-interact sa mga device o aplikasyon pinaagi lang sa pagpakigsulti kanila imbes nga mag-type o mogamit og ubang mga paagi sa pag-input.
Ang sistema nag-analisar sa gisulti nga mga pulong, nag-ila sa mga sumbanan ug mga tingog, ug dayon gihubad kini ngadto sa masabtan nga teksto o mga aksyon. Gitugotan niini ang mga hands-free ug natural nga komunikasyon sa teknolohiya, paghimo sa mga buluhaton sama sa voice commands, dictation, o voice-controlled nga interaksyon nga posible. Ang labing kasagaran nga mga pananglitan mao ang mga katabang sa AI sama sa Siri ug Google Assistant.
15. Pagtuki sa Pagbati
Pagtuki sa sentimento maoy usa ka teknik nga gigamit sa pagsabot ug paghubad sa mga emosyon, opinyon, ug mga kinaiya nga gipahayag sa teksto o sinultihan. Naglakip kini sa pag-analisar sa sinulat o gisulti nga pinulongan aron mahibal-an kung ang sentimento nga gipahayag positibo, negatibo, o neyutral.
Gamit ang mga algorithm sa pagkat-on sa makina, ang mga algorithm sa pag-analisa sa sentimento mahimong mag-scan ug mag-analisar sa daghang mga datos sa teksto, sama sa mga pagsusi sa kostumer, mga post sa social media, o feedback sa kustomer, aron mahibal-an ang nagpahiping sentimento sa luyo sa mga pulong.
Ang mga algorithm nangita alang sa piho nga mga pulong, hugpong sa mga pulong, o mga sumbanan nga nagpakita sa mga emosyon o opinyon.
Kini nga pag-analisa makatabang sa mga negosyo o indibidwal nga masabtan kung unsa ang gibati sa mga tawo bahin sa usa ka produkto, serbisyo, o hilisgutan ug magamit sa paghimo og mga desisyon nga gipatuyok sa datos o makakuha mga panabut sa mga gusto sa kustomer.
Pananglitan, ang usa ka kompanya mahimong mogamit sa pag-analisa sa sentimento aron masubay ang katagbawan sa kostumer, mahibal-an ang mga lugar alang sa pag-uswag, o pag-monitor sa opinyon sa publiko bahin sa ilang brand.
16. Paghubad sa Makina
Ang paghubad sa makina, sa konteksto sa AI, nagtumong sa paggamit sa mga algorithm sa kompyuter ug artipisyal nga paniktik aron awtomatiko nga mahubad ang teksto o sinultihan gikan sa usa ka lengguwahe ngadto sa lain.
Naglakip kini sa pagtudlo sa mga kompyuter sa pagsabot ug pagproseso sa mga pinulongan sa tawo aron makahatag ug tukmang mga hubad. Ang labing komon nga pananglitan mao ang Paghubad sa Google.
Uban sa paghubad sa makina, mahimo nimong i-input ang teksto o sinultihan sa usa ka lengguwahe, ug ang sistema mag-analisar sa input ug maghimo usa ka katumbas nga paghubad sa lain nga lengguwahe. Kini ilabinang mapuslanon kon makigkomunikar o mag-access sa impormasyon sa lain-laing mga pinulongan.
Ang mga sistema sa paghubad sa makina nagsalig sa kombinasyon sa mga lagda sa lingguwistika, mga modelo sa istatistika, ug mga algorithm sa pagkat-on sa makina. Nakakat-on sila gikan sa daghang mga datos sa lengguwahe aron mapaayo ang katukma sa paghubad sa paglabay sa panahon. Ang ubang mga pamaagi sa paghubad sa makina naglakip usab sa mga neural network aron mapalambo ang kalidad sa mga paghubad.
17. Mga Robotika
Ang robotics mao ang kombinasyon sa artificial intelligence ug mechanical engineering aron makamugna og intelihenteng mga makina nga gitawag og robots. Kini nga mga robot gilaraw aron mahimo ang mga buluhaton nga awtonomiya o adunay gamay nga interbensyon sa tawo.
Ang mga robot mao ang pisikal nga mga entidad nga makamatikod sa ilang palibot, makahimog mga desisyon base sa sensory input, ug makahimo og piho nga mga aksyon o buluhaton.
Nasangkapan sila sa lainlaing mga sensor, sama sa mga camera, mikropono, o mga sensor sa paghikap, nga nagtugot kanila sa pagkolekta sa kasayuran gikan sa kalibutan sa ilang palibot. Uban sa tabang sa mga algorithm ug programming sa AI, ang mga robot makahimo sa pag-analisar niini nga datos, paghubad niini, ug paghimo og intelihente nga mga desisyon aron mahimo ang ilang gitudlo nga mga buluhaton.
Ang AI adunay hinungdanon nga papel sa robotics pinaagi sa pagpaarang sa mga robot nga makakat-on gikan sa ilang mga kasinatian ug mopahiangay sa lainlaing mga sitwasyon.
Ang mga algorithm sa pagkat-on sa makina mahimong magamit sa pagbansay sa mga robot sa pag-ila sa mga butang, pag-navigate sa mga palibot, o bisan sa pagpakig-uban sa mga tawo. Kini nagtugot sa mga robot nga mahimong mas versatile, flexible, ug makahimo sa pagdumala sa komplikado nga mga buluhaton.
18 Mga drone
Ang mga drone kay usa ka klase sa robot nga makalupad o makalupad sa kahanginan nga walay piloto sa tawo. Nailhan usab sila nga unmanned aerial vehicles (UAVs). Ang mga drone nasangkapan sa lainlaing mga sensor, sama sa mga camera, GPS, ug gyroscope, nga nagtugot kanila sa pagkolekta sa datos ug pag-navigate sa ilang palibot.
Gikontrol sila sa layo sa usa ka tawhanon nga operator o mahimo nga mag-operate nga awtonomiya gamit ang mga pre-program nga mga panudlo.
Ang mga drone nagsilbi sa usa ka halapad nga katuyoan, lakip ang aerial photography ug videography, pagsurbi ug pagmapa, mga serbisyo sa paghatud, mga misyon sa pagpangita ug pagluwas, pagmonitor sa agrikultura, ug bisan ang paggamit sa kalingawan. Maka-access sila sa hilit o peligro nga mga lugar nga lisud o peligro alang sa mga tawo.
19. Gipadako nga Reality (AR)
Ang Augmented Reality (AR) usa ka teknolohiya nga naghiusa sa tinuod nga kalibutan sa mga virtual nga butang o impormasyon aron mapalambo ang atong panan-aw ug interaksyon sa palibot. Nag-overlay kini sa mga hulagway nga hinimo sa kompyuter, mga tingog, o uban pang mga sensory input ngadto sa tinuod nga kalibutan, nga nagmugna og usa ka immersive ug interactive nga kasinatian.
Sa yanong pagkasulti, hunahunaa ang pagsul-ob og espesyal nga baso o paggamit sa imong smartphone aron makita ang kalibutan sa imong palibot, apan adunay dugang nga virtual nga mga elemento nga gidugang.
Pananglitan, mahimo nimong itudlo ang imong smartphone sa usa ka dalan sa siyudad ug makita ang mga virtual signpost nga nagpakita sa mga direksyon, mga rating, ug mga review alang sa duol nga mga restawran o bisan mga virtual nga karakter nga nakig-interact sa tinuod nga palibot.
Kini nga mga virtual nga elemento hapsay nga nagsagol sa tinuod nga kalibutan, nagpauswag sa imong pagsabut ug kasinatian sa palibot. Ang gipadako nga realidad mahimong magamit sa lainlaing natad sama sa dula, edukasyon, arkitektura, ug bisan alang sa adlaw-adlaw nga buluhaton sama sa nabigasyon o pagsulay sa bag-ong muwebles sa imong balay sa wala pa kini paliton.
20. Virtual Reality (VR)
Ang virtual reality (VR) usa ka teknolohiya nga naggamit sa mga simulation nga hinimo sa kompyuter aron makahimo usa ka artipisyal nga palibot nga mahimo’g masusi ug makig-uban sa usa ka tawo. Gipaunlod niini ang tiggamit sa usa ka virtual nga kalibutan, gibabagan ang tinuod nga kalibutan ug gipulihan kini sa usa ka digital nga gingharian.
Sa yanong pagkasulti, hunahunaa ang pagbutang sa usa ka espesyal nga headset nga nagtabon sa imong mga mata ug dalunggan ug nagdala kanimo sa usa ka lahi nga lugar. Niining virtual nga kalibutan, ang tanan nga imong makita ug madungog gibati nga dili katuohan nga tinuod, bisan kung kini tanan gihimo sa usa ka kompyuter.
Mahimo ka nga maglihok-lihok, motan-aw sa bisan unsang direksyon, ug makig-uban sa mga butang o mga karakter ingon nga kini anaa sa pisikal.
Pananglitan, sa usa ka dula nga virtual reality, mahimo nimong makit-an ang imong kaugalingon sa sulod sa usa ka kastilyo sa Edad Medya, diin mahimo ka nga maglakaw sa mga koridor niini, magpunit og mga hinagiban, ug makig-away sa espada sa mga virtual nga kaatbang. Ang virtual reality nga palibot nagtubag sa imong mga lihok ug aksyon, nga nagpabati kanimo nga hingpit nga naunlod ug nakigbahin sa kasinatian.
Ang virtual nga realidad dili lamang gigamit alang sa pagdula apan alang usab sa lainlaing uban pang mga aplikasyon sama sa mga simulation sa pagbansay para sa mga piloto, siruhano, o mga personahe sa militar, mga walkthrough sa arkitektura, virtual nga turismo, ug bisan ang terapiya alang sa pipila nga mga kahimtang sa sikolohikal. Naghimo kini og pagbati sa presensya ug nagdala sa mga tiggamit ngadto sa bag-o ug kulbahinam nga mga virtual nga kalibutan, nga naghimo sa kasinatian nga mobati nga duol sa kamatuoran kutob sa mahimo.
21. Data Science
Siyensiya sa datos mao ang usa ka natad nga naglakip sa paggamit sa siyentipikanhong mga pamaagi, mga himan, ug mga algorithm sa pagkuha sa bililhon nga kahibalo ug mga panabut gikan sa datos. Gihiusa niini ang mga elemento sa matematika, estadistika, programming, ug kahanas sa domain aron ma-analisar ang dagko ug komplikado nga mga dataset.
Sa mas simple nga mga termino, ang siyensya sa datos mahitungod sa pagpangita og makahuluganon nga impormasyon ug mga sumbanan nga gitago sulod sa usa ka hugpong sa datos. Naglakip kini sa pagkolekta, paglimpyo, ug pag-organisar sa mga datos, dayon paggamit sa lainlaing mga teknik aron masusi ug analisa kini. Mga siyentista sa datos gamita ang mga modelo sa istatistika ug mga algorithm aron mahibal-an ang mga uso, paghimo mga panagna, ug pagsulbad sa mga problema.
Pananglitan, sa natad sa pag-atiman sa panglawas, ang data science mahimong magamit sa pag-analisar sa mga rekord sa pasyente ug medikal nga datos aron mahibal-an ang mga risgo nga hinungdan sa mga sakit, pagtagna sa resulta sa pasyente, o pag-optimize sa mga plano sa pagtambal. Sa negosyo, ang siyensya sa datos mahimong magamit sa datos sa kustomer aron masabtan ang ilang mga gusto, magrekomenda sa mga produkto, o mapaayo ang mga estratehiya sa pagpamaligya.
22. Data Wrangling
Ang data wrangling, nailhan usab nga data munging, mao ang proseso sa pagkolekta, paglimpyo, ug pagbag-o sa hilaw nga datos ngadto sa usa ka pormat nga mas mapuslanon ug angay alang sa pagtuki. Naglakip kini sa pagdumala ug pag-andam sa datos aron masiguro ang kalidad, pagkamakanunayon, ug pagkaangay sa mga himan o modelo sa pagtuki.
Sa mas simple nga termino, ang data wrangling sama sa pag-andam sa mga sangkap alang sa pagluto. Naglakip kini sa pagkolekta sa mga datos gikan sa lain-laing mga tinubdan, paghan-ay niini, ug paglimpyo niini aron matangtang ang bisan unsang mga sayup, dili managsama, o wala’y kalabutan nga kasayuran.
Dugang pa, ang mga datos mahimo’g kinahanglan nga usbon, i-istruktura pag-usab, o i-aggregate aron mas dali ang pagtrabaho ug pagkuha sa mga insight gikan sa.
Pananglitan, ang panagbingkil sa datos mahimong maglakip sa pagtangtang sa mga duplicate nga mga entry, pagtul-id sa mga sayop nga spelling o mga isyu sa pag-format, pagdumala sa nawala nga mga kantidad, ug pag-convert sa mga tipo sa datos. Mahimo usab nga maglakip kini sa paghiusa o paghiusa sa lainlaing mga dataset, pagbahin sa datos ngadto sa mga subset, o paghimo og bag-ong mga variable base sa kasamtangan nga datos.
23. Data Storytelling
Pagsaysay sa datos mao ang arte sa pagpresentar sa datos sa usa ka mapugsanon ug makapadani nga paagi aron epektibong makigsulti sa usa ka asoy o mensahe. Kini naglakip sa paggamit visualization sa datos, mga asoy, ug konteksto aron ipahayag ang mga panabut ug mga nahibal-an sa paagi nga masabtan ug dili makalimtan sa mamiminaw.
Sa mas simple nga termino, ang data storytelling kay mahitungod sa paggamit sa datos sa pagsaysay og istorya. Kini labaw pa sa pagpresentar sa mga numero ug mga tsart. Naglakip kini sa paghimo og usa ka asoy sa palibot sa datos, gamit ang mga visual nga elemento ug mga pamaagi sa pag-istorya aron madala ang datos sa kinabuhi ug mahimo kini nga relatable sa mamiminaw.
Pananglitan, imbes nga ipresentar lang ang usa ka talaan sa mga numero sa pagpamaligya, ang pag-istorya sa datos mahimong maglakip sa paghimo og usa ka interactive nga dashboard nga nagtugot sa mga tiggamit sa pagsuhid sa mga uso sa pagpamaligya sa biswal.
Mahimong maglakip kini sa usa ka asoy nga nagpasiugda sa mahinungdanong mga nahibal-an, nagpatin-aw sa mga hinungdan sa likod sa mga uso, ug nagsugyot sa mga aksyon nga rekomendasyon base sa datos.
24. Paghimog Desisyon nga gipatuyok sa datos
Ang paghimog desisyon nga gipatuyok sa datos maoy usa ka proseso sa paghimog mga pagpili o paghimog mga aksyon base sa pagtuki ug paghubad sa may kalabotan nga datos. Naglakip kini sa paggamit sa datos isip pundasyon sa paggiya ug pagsuporta sa mga proseso sa paghimog desisyon imbes nga magsalig lang sa intuition o personal nga paghukom.
Sa mas simple nga mga termino, ang data-driven decision-making nagpasabot sa paggamit sa mga kamatuoran ug ebidensya gikan sa datos aron sa pagpahibalo ug paggiya sa mga pagpili nga atong gihimo. Naglakip kini sa pagkolekta ug pag-analisar sa mga datos aron masabtan ang mga sumbanan, uso, ug mga relasyon ug gamiton kana nga kahibalo sa paghimo og nahibal-an nga mga desisyon ug pagsulbad sa mga problema.
Pananglitan, sa usa ka kahimtang sa negosyo, ang paghimog desisyon nga gipatuyok sa datos mahimong maglakip sa pag-analisar sa datos sa pagbaligya, feedback sa kostumer, ug mga uso sa merkado aron mahibal-an ang labing epektibo nga estratehiya sa pagpresyo o pag-ila sa mga lugar alang sa pag-uswag sa pagpalambo sa produkto.
Sa pag-atiman sa panglawas, mahimong maglakip kini sa pag-analisar sa datos sa pasyente aron ma-optimize ang mga plano sa pagtambal o matagna ang mga sangputanan sa sakit.
25. Lanaw sa Data
Ang usa ka data lake usa ka sentralisado ug scalable data repository nga nagtipig sa daghang mga datos sa hilaw ug wala maproseso nga porma. Gidisenyo kini nga magkupot ug lain-laing klase sa datos, pormat, ug istruktura, sama sa structured, semi-structured, ug unstructured nga datos, nga wala magkinahanglan og pre-defined schemas o data transformation.
Pananglitan, ang usa ka kompanya mahimong mangolekta ug magtipig sa datos gikan sa lainlaing mga gigikanan, sama sa mga log sa website, mga transaksyon sa kostumer, mga feed sa social media, ug mga aparato sa IoT, sa usa ka lawa sa datos.
Mahimong magamit kini nga datos alang sa lainlaing mga katuyoan, sama sa pagpahigayon sa mga advanced analytics, paghimo sa mga algorithm sa pagkat-on sa makina, o pagsuhid sa mga sumbanan ug uso sa pamatasan sa kustomer.
26. Data Warehouse
Ang bodega sa datos usa ka espesyal nga sistema sa database nga espesipikong gidisenyo alang sa pagtipig, pag-organisar, ug pag-analisar sa daghang mga datos gikan sa lainlaing mga gigikanan. Gitukod kini sa paagi nga nagsuporta sa episyente nga pagkuha sa datos ug komplikado nga mga pangutana sa analitikal.
Nagsilbi kini nga sentro nga tipiganan nga naghiusa sa mga datos gikan sa lainlaing mga sistema sa operasyon, sama sa mga database sa transaksyon, mga sistema sa CRM, ug uban pang mga gigikanan sa datos sa sulod sa usa ka organisasyon.
Ang datos gibag-o, gilimpyohan, ug gikarga sa bodega sa datos sa usa ka istruktura nga pormat nga gi-optimize alang sa mga katuyoan sa analitikal.
27. Business Intelligence (BI)
Ang paniktik sa negosyo nagtumong sa proseso sa pagkolekta, pag-analisar, ug pagpresentar sa datos sa paagi nga makatabang sa mga negosyo sa paghimo og mga desisyon nga nahibal-an ug makakuha og bililhon nga mga panabut. Naglakip kini sa paggamit sa lain-laing mga himan, teknolohiya, ug mga teknik aron mabag-o ang hilaw nga datos ngadto sa makahuluganon, maaksiyonan nga impormasyon.
Pananglitan, ang usa ka sistema sa paniktik sa negosyo mahimong mag-analisar sa mga datos sa pagbaligya aron mahibal-an ang labing mapuslanon nga mga produkto, pag-monitor sa lebel sa imbentaryo, ug pagsubay sa mga gusto sa kustomer.
Makahatag kini og real-time nga mga insight sa key performance indicators (KPIs) sama sa revenue, customer acquisition, o product performance, nga magtugot sa mga negosyo sa paghimo og data-driven nga mga desisyon ug paghimo og angay nga mga aksyon aron mapaayo ang ilang mga operasyon.
Ang mga galamiton sa paniktik sa negosyo kasagaran naglakip sa mga feature sama sa data visualization, ad hoc querying, ug data exploration nga kapabilidad. Kini nga mga himan makahimo sa mga tiggamit, sama sa analista sa negosyo o mga manedyer, aron makig-uban sa datos, hiwa-hiwaon kini, ug pagmugna og mga taho o biswal nga representasyon nga nagpasiugda sa importante nga mga panabut ug uso.
28. Matag-an nga Analytics
Ang panagna nga pagtuki mao ang praktis sa paggamit sa mga datos ug estadistika nga mga teknik aron makahimo og nahibal-an nga mga panagna o mga panagna mahitungod sa umaabot nga mga panghitabo o resulta. Naglakip kini sa pag-analisar sa makasaysayanong datos, pag-ila sa mga sumbanan, ug pagtukod og mga modelo aron i-extrapolate ug banabanaon ang umaabot nga mga uso, pamatasan, o mga panghitabo.
Kini nagtumong sa pagbutyag sa mga relasyon tali sa mga baryable ug gamiton kana nga impormasyon sa paghimog mga panagna. Kini labaw pa sa paghubit sa nangaging mga panghitabo; sa baylo, gigamit niini ang makasaysayanong datos aron masabtan ug mapaabot ang posibleng mahitabo sa umaabot.
Pananglitan, sa natad sa pinansya, ang predictive analysis mahimong magamit sa pagtagna stock mga presyo base sa makasaysayan nga datos sa merkado, mga indikasyon sa ekonomiya, ug uban pang mga hinungdan nga hinungdan.
Sa pagpamaligya, mahimo kini gamiton aron matagna ang pamatasan ug gusto sa kostumer, nga makapahimo sa gipunting nga advertising ug personal nga mga kampanya sa pagpamaligya.
Sa pag-atiman sa panglawas, ang predictive analysis makatabang sa pag-ila sa mga pasyente nga adunay taas nga risgo sa pipila ka mga sakit o pagtagna sa posibilidad sa readmission base sa medikal nga kasaysayan ug uban pang mga hinungdan.
29. Prescriptive Analytics
Ang prescriptive analytics mao ang aplikasyon sa datos ug analytics aron matino ang pinakamaayo nga mga aksyon nga mahimo sa usa ka partikular nga sitwasyon o senaryo sa paghimog desisyon.
Labaw pa sa deskriptibo ug predictive analytics pinaagi sa dili lamang paghatag ug mga panabut bahin sa kung unsa ang mahimong mahitabo sa umaabot apan nagrekomenda usab sa labing maayo nga kurso sa aksyon aron makab-ot ang gitinguha nga sangputanan.
Gikombinar niini ang makasaysayanong datos, predictive models, ug optimization techniques aron masundog ang lain-laing mga senaryo ug pagtimbang-timbang sa posibleng resulta sa lain-laing desisyon. Gikonsiderar niini ang daghang mga pagpugong, katuyoan, ug mga hinungdan aron makamugna ang mga aksyon nga rekomendasyon nga magpadako sa gitinguha nga mga sangputanan o makapamenos sa mga peligro.
Pananglitan, sa supply chain pagdumala, prescriptive analytics mahimong mag-analisa sa datos sa lebel sa imbentaryo, kapasidad sa produksiyon, gasto sa transportasyon, ug panginahanglan sa kustomer aron mahibal-an ang labing episyente nga plano sa pag-apod-apod.
Mahimong irekomendar niini ang maayo nga alokasyon sa mga kahinguhaan, sama sa mga lokasyon sa stocking sa imbentaryo o mga ruta sa transportasyon, aron maminusan ang mga gasto ug masiguro ang tukma sa panahon nga paghatud.
30. Data-driven nga Marketing
Ang pamaligya nga gipatuyok sa datos nagtumong sa praktis sa paggamit sa datos ug analitika aron sa pagduso sa mga estratehiya sa marketing, mga kampanya, ug mga proseso sa paghimog desisyon.
Naglakip kini sa paggamit sa lainlaing mga gigikanan sa datos aron makakuha mga panabut sa pamatasan, gusto, ug uso sa kostumer ug gamiton kana nga kasayuran aron ma-optimize ang mga paningkamot sa pagpamaligya.
Nagtutok kini sa pagkolekta ug pag-analisar sa datos gikan sa daghang mga touchpoint, sama sa mga interaksyon sa website, pakiglambigit sa social media, demograpiko sa kustomer, kasaysayan sa pagpalit, ug uban pa. Gigamit dayon kini nga datos aron makahimo usa ka komprehensibo nga pagsabut sa target nga mamiminaw, ilang gusto, ug ilang mga panginahanglanon.
Pinaagi sa paggamit sa datos, ang mga tigpamaligya makahimo og mga desisyon nga nahibal-an bahin sa pagbahinbahin sa kustomer, pag-target, ug pag-personalize.
Mahimo nilang mailhan ang piho nga mga bahin sa kustomer nga mas lagmit nga motubag nga positibo sa mga kampanya sa pagpamaligya ug ipahiangay ang ilang mga mensahe ug mga tanyag sumala niana.
Dugang pa, ang data-driven marketing makatabang sa pag-optimize sa mga channel sa marketing, pagtino sa labing epektibo nga marketing mix, ug pagsukod sa kalampusan sa mga inisyatibo sa marketing.
Pananglitan, ang usa ka pamaagi sa pagpamaligya nga gipadagan sa datos mahimong maglakip sa pag-analisar sa datos sa kustomer aron mahibal-an ang pamatasan sa pagpalit ug mga sumbanan sa gusto. Pinasukad sa kini nga mga panan-aw, ang mga tigpamaligya mahimo’g maghimo gipunting nga mga kampanya nga adunay personal nga sulud ug mga tanyag nga nahiuyon sa piho nga mga bahin sa kustomer.
Pinaagi sa padayon nga pagtuki ug pag-optimize, masukod nila ang pagkaepektibo sa ilang mga paningkamot sa pagpamaligya ug pagpino sa mga estratehiya sa paglabay sa panahon.
31. Pagdumala sa Data
Ang pagdumala sa datos mao ang balangkas ug hugpong sa mga praktis nga gisagop sa mga organisasyon aron masiguro ang hustong pagdumala, proteksyon, ug integridad sa datos sa tibuok kinabuhi niini. Naglangkob kini sa mga proseso, palisiya, ug mga pamaagi nga nagdumala kung giunsa pagkolekta, pagtipig, pag-access, paggamit, ug pagpaambit sa datos sa sulod sa usa ka organisasyon.
Kini nagtumong sa pag-establisar sa pagkamay-tulubagon, responsibilidad, ug pagkontrol sa mga kabtangan sa datos. Gipaneguro niini nga ang datos tukma, kompleto, makanunayon, ug kasaligan, nga makapahimo sa mga organisasyon sa paghimo og mga desisyon nga nahibal-an, pagpadayon sa kalidad sa datos, ug pagtagbo sa mga kinahanglanon sa regulasyon.
Ang pagdumala sa datos naglakip sa pagdeterminar sa mga tahas ug mga responsibilidad alang sa pagdumala sa datos, pag-establisar sa mga sumbanan ug mga polisiya sa datos, ug pagpatuman sa mga proseso sa pagmonitor ug pagpatuman sa pagsunod. Gitubag niini ang lainlaing mga aspeto sa pagdumala sa datos, lakip ang pagkapribado sa datos, seguridad sa datos, kalidad sa datos, klasipikasyon sa datos, ug pagdumala sa siklo sa kinabuhi sa datos.
Pananglitan, ang pagdumala sa datos mahimong maglakip sa pagpatuman sa mga pamaagi aron masiguro nga ang personal o sensitibo nga datos gidumala agig pagsunod sa angay nga mga regulasyon sa pagkapribado, sama sa General Data Protection Regulation (GDPR).
Mahimo usab nga maglakip kini sa pag-establisar sa mga sumbanan sa kalidad sa datos ug pagpatuman sa mga proseso sa validation sa datos aron masiguro nga ang datos tukma ug kasaligan.
32. Security sa Data
Ang seguridad sa datos mahitungod sa pagpabilin sa atong bililhong impormasyon nga luwas gikan sa dili awtorisado nga pag-access o pagpangawat. Naglakip kini sa paghimog mga lakang aron mapanalipdan ang kompidensyal, integridad, ug pagkaanaa sa datos.
Sa panguna, kini nagpasabut sa pagsiguro nga ang tama nga mga tawo lamang ang maka-access sa among datos, nga kini nagpabilin nga tukma ug wala mausab, ug nga kini magamit kung gikinahanglan.
Aron makab-ot ang seguridad sa datos, lain-laing mga estratehiya ug teknolohiya ang gigamit. Pananglitan, ang mga kontrol sa pag-access ug mga pamaagi sa pag-encrypt makatabang nga limitahan ang pag-access sa mga awtorisado nga indibidwal o sistema, nga nagpalisud sa mga tagagawas sa pag-access sa among datos.
Ang mga sistema sa pag-monitor, mga firewall, ug mga sistema sa pag-detect sa intrusion naglihok isip mga tigbantay, nagpahibalo kanamo sa mga kadudahang kalihokan ug nagpugong sa dili awtorisado nga pag-access.
33. Internet sa mga Butang
Ang Internet of Things (IoT) nagtumong sa usa ka network sa pisikal nga mga butang o "mga butang" nga konektado sa Internet ug makakomunikar sa usag usa. Kini sama sa usa ka dako nga web sa adlaw-adlaw nga mga butang, mga aparato, ug mga makina nga makahimo sa pagpaambit sa impormasyon ug paghimo sa mga buluhaton pinaagi sa pagpakig-uban pinaagi sa internet.
Sa yano nga mga termino, ang IoT naglakip sa paghatag og "smart" nga kapabilidad sa lainlaing mga butang o aparato nga tradisyonal nga wala konektado sa internet. Kini nga mga butang mahimong maglakip sa mga gamit sa balay, mga gamit nga magamit, mga thermostat, mga awto, ug bisan mga makinarya sa industriya.
Pinaagi sa pagkonektar niini nga mga butang ngadto sa internet, sila makatigom ug makapaambit sa datos, makadawat sa mga instruksyon, ug makahimo sa mga buluhaton nga awtonomiya o agig tubag sa mga sugo sa tiggamit.
Pananglitan, ang usa ka intelihenteng thermostat makamonitor sa temperatura, maka-adjust sa mga setting, ug makapadala og mga taho sa paggamit sa enerhiya ngadto sa usa ka smartphone app. Ang usa ka masul-ob nga fitness tracker mahimong mangolekta og datos sa imong pisikal nga mga kalihokan ug i-sync kini sa usa ka cloud-based nga plataporma alang sa pagtuki.
34. Desisyon nga Punoan
Ang decision tree usa ka biswal nga representasyon o diagram nga makatabang kanato sa paghimo og mga desisyon o pagtino sa usa ka lihok sa aksyon base sa sunod-sunod nga mga pagpili o kondisyon.
Kini sama sa usa ka flowchart nga naggiya kanato pinaagi sa usa ka proseso sa paghimog desisyon pinaagi sa pagkonsiderar sa lain-laing mga kapilian ug sa ilang mga potensyal nga resulta.
Hunahunaa nga naa kay problema o pangutana, ug kinahanglan kang mopili.
Ang decision tree nagbungkag sa desisyon ngadto sa mas gagmay nga mga lakang, nagsugod sa usa ka inisyal nga pangutana ug nagsabwag ngadto sa lain-laing posibleng mga tubag o aksyon base sa mga kondisyon o criteria sa matag lakang.
35. Cognitive Computing
Ang cognitive computing, sa yano nga termino, nagtumong sa mga sistema sa kompyuter o mga teknolohiya nga nagsundog sa mga abilidad sa panghunahuna sa tawo, sama sa pagkat-on, pangatarungan, pagsabot, ug pagsulbad sa problema.
Naglakip kini sa paghimo og mga sistema sa kompyuter nga makaproseso ug makahubad sa impormasyon sa paagi nga susama sa panghunahuna sa tawo.
Ang cognitive computing nagtumong sa pagpalambo sa mga makina nga makasabut ug makig-uban sa mga tawo sa mas natural ug intelihente nga paagi. Kini nga mga sistema gidesinyo sa pag-analisar sa daghang mga datos, pag-ila sa mga sumbanan, paghimo og mga panagna, ug paghatag og makahuluganon nga mga panabut.
Hunahunaa ang cognitive computing isip usa ka pagsulay sa paghimo sa mga kompyuter nga maghunahuna ug molihok nga mas sama sa mga tawo.
Naglakip kini sa paggamit sa mga teknolohiya sama sa artificial intelligence, machine learning, natural nga pagproseso sa pinulongan, ug computer vision aron makahimo ang mga kompyuter sa pagbuhat sa mga buluhaton nga tradisyonal nga nalangkit sa tawhanong paniktik.
36. Computational Learning Theory
Ang Teorya sa Pagkat-on sa Computational usa ka espesyal nga sanga sulod sa natad sa artipisyal nga paniktik nga nagtuyok sa pag-uswag ug pagsusi sa mga algorithm nga espesipikong gidesinyo aron makakat-on gikan sa datos.
Kini nga natad nagsuhid sa lain-laing mga teknik ug metodolohiya alang sa pagtukod sa mga algorithm nga awtonomiya nga makapauswag sa ilang pasundayag pinaagi sa pag-analisar ug pagproseso sa daghang impormasyon.
Pinaagi sa paggamit sa gahum sa datos, ang Computational Learning Theory nagtumong sa pagdiskubre sa mga sumbanan, mga relasyon, ug mga panabut nga makapahimo sa mga makina sa pagpauswag sa ilang mga kapabilidad sa paghimog desisyon ug paghimo sa mga buluhaton nga mas episyente.
Ang katapusang tumong mao ang paghimo og mga algorithm nga makapasibo, makapa-generalize, ug makahimo og tukma nga mga panagna base sa datos nga ilang na-expose, nga makatampo sa pag-uswag sa artificial intelligence ug sa praktikal nga mga aplikasyon niini.
37. Pagsulay sa Turing
Ang Turing test, nga orihinal nga gisugyot sa batid nga matematiko ug computer scientist nga si Alan Turing, usa ka makabibihag nga konsepto nga gigamit sa pagsuta kung ang usa ka makina makapakita ba sa intelihente nga pamatasan nga ikatandi sa, o halos dili mailhan sa, sa usa ka tawo.
Sa Turing test, ang usa ka tawo nga evaluator nakiglambigit sa usa ka natural nga sinultian nga panag-istoryahanay sa usa ka makina ug lain nga tawo nga partisipante nga wala nahibal-an kung kinsa ang makina.
Ang tahas sa evaluator mao ang pag-ila kung unsang entidad ang makina nga gibase lamang sa ilang mga tubag. Kung ang makina makahimo sa pagkombinsir sa evaluator nga kini ang katugbang sa tawo, nan kini giingon nga nakapasar sa Turing test, sa ingon nagpakita sa usa ka lebel sa paniktik nga nagsalamin sa mga kapabilidad nga sama sa tawo.
Gisugyot ni Alan Turing kini nga pagsulay ingon usa ka paagi aron mahibal-an ang konsepto sa paniktik sa makina ug aron ipangutana kung ang mga makina makakab-ot ba sa lebel sa tawo.
Pinaagi sa pag-frame sa pagsulay sa mga termino sa pagkadili mailhan sa tawo, gipasiugda ni Turing ang potensyal sa mga makina nga magpakita sa pamatasan nga makapakombinsir kaayo nga intelihente nga nahimo’g mahagit ang paglainlain sila sa mga tawo.
Ang pagsulay sa Turing nakapukaw sa daghang mga diskusyon ug panukiduki sa natad sa artificial intelligence ug siyensya sa panghunahuna. Samtang ang pagpasa sa pagsulay sa Turing nagpabilin nga usa ka hinungdanon nga milestone, dili kini ang bugtong sukod sa paniktik.
Bisan pa niana, ang pagsulay nagsilbi nga usa ka makapukaw-sa-hunahuna nga benchmark, nga makapadasig sa padayon nga mga paningkamot sa paghimo og mga makina nga makahimo sa pagsundog sa sama sa tawo nga salabutan ug pamatasan ug makatampo sa mas lapad nga pagsuhid sa kung unsa ang gipasabut sa pagka-intelihente.
38. Pagpalig-on sa Pagkat-on
Pagkat-on sa pagpalig-on usa ka matang sa pagkat-on nga mahitabo pinaagi sa pagsulay ug kasaypanan, diin ang usa ka "ahente" (nga mahimo nga usa ka programa sa kompyuter o usa ka robot) nakakat-on sa paghimo sa mga buluhaton pinaagi sa pagdawat mga ganti alang sa maayong pamatasan ug pag-atubang sa mga sangputanan o silot sa dili maayo nga pamatasan.
Hunahunaa ang usa ka senaryo diin ang ahente naningkamot sa pagkompleto sa usa ka piho nga buluhaton, sama sa pag-navigate sa usa ka maze. Sa sinugdan, ang ahente wala mahibalo sa husto nga dalan nga pagasundon, mao nga kini mosulay sa lain-laing mga aksyon ug nagsuhid sa lain-laing mga rota.
Kung mopili kini og maayong aksyon nga makapaduol niini sa tumong, makadawat kini og ganti, sama sa usa ka virtual nga “tap sa likod.” Bisan pa, kung kini naghimo sa usa ka dili maayo nga desisyon nga mosangpot sa usa ka patay nga katapusan o makuha kini gikan sa tumong, kini makadawat og silot o negatibo nga feedback.
Pinaagi niini nga proseso sa pagsulay ug kasaypanan, ang ahente nakakat-on sa pag-asoy sa pipila ka mga aksyon sa positibo o negatibo nga mga resulta. Hinay-hinay nga gihubit niini ang pinakamaayo nga han-ay sa mga aksyon aron mapadako ang mga ganti niini ug mamenosan ang mga silot, nga sa katapusan mahimong mas hanas sa buluhaton.
Ang pagkat-on sa pagpalig-on nagkuha ug inspirasyon gikan sa kung giunsa ang mga tawo ug mga hayop nakakat-on pinaagi sa pagdawat og feedback gikan sa kalikopan.
Pinaagi sa pagpadapat niini nga konsepto sa mga makina, ang mga tigdukiduki nagtinguha sa pagpalambo sa mga intelihente nga sistema nga makakat-on ug makapasibo sa lain-laing mga sitwasyon pinaagi sa awtonomiya nga pagdiskobre sa labing epektibo nga mga kinaiya pinaagi sa usa ka proseso sa positibo nga pagpalig-on ug negatibo nga mga sangputanan.
39. Pagkuha sa Entidad
Ang pagkuha sa entidad nagtumong sa usa ka proseso diin atong giila ug gikuha ang importante nga mga piraso sa impormasyon, nailhan nga mga entidad, gikan sa usa ka bloke sa teksto. Kini nga mga entidad mahimong lain-laing mga butang sama sa mga ngalan sa mga tawo, mga ngalan sa mga dapit, mga ngalan sa mga organisasyon, ug uban pa.
Hunahunaa nga ikaw adunay usa ka parapo nga naghulagway sa usa ka artikulo sa balita.
Ang pagkuha sa entidad maglakip sa pag-analisar sa teksto ug pagpili sa piho nga mga piraso nga nagrepresentar sa lahi nga mga entidad. Pananglitan, kung ang teksto naghisgot sa ngalan sa usa ka tawo sama sa "John Smith," ang lokasyon "New York City," o ang organisasyon nga "OpenAI," kini ang mga entidad nga gusto namon mailhan ug makuha.
Pinaagi sa pagpahigayon sa entity extraction, kami sa esensya nagtudlo sa usa ka computer program sa pag-ila ug paglain sa mga mahinungdanong elemento gikan sa teksto. Kini nga proseso makapahimo kanamo sa pag-organisar ug pagkategorya sa impormasyon nga mas episyente, nga makapasayon sa pagpangita, pag-analisa, ug pagkuha og mga panabut gikan sa dagkong mga volume sa textual data.
Sa kinatibuk-an, ang pagkuha sa entidad nagtabang kanamo nga ma-automate ang tahas sa pagpunting sa mga importanteng entidad, sama sa mga tawo, lugar, ug organisasyon, sulod sa teksto, pagpahapsay sa pagkuha sa bililhong impormasyon ug pagpausbaw sa among abilidad sa pagproseso ug pagsabot sa textual nga datos.
40. Linguistic Annotation
Ang linguistic annotation naglakip sa pagpauswag sa teksto nga adunay dugang nga linguistic nga impormasyon aron mapalambo ang atong pagsabot ug pagtuki sa pinulongan nga gigamit. Sama kini sa pagdugang ug makatabang nga mga label o tag sa lainlaing bahin sa usa ka teksto.
Kung maghimo kami og linguistic nga anotasyon, molapas kami sa sukaranan nga mga pulong ug mga tudling sa usa ka teksto ug magsugod sa pag-label o pag-tag sa piho nga mga elemento. Pananglitan, mahimo natong idugang ang part-of-speech tags, nga nagpaila sa gramatika nga kategorya sa matag pulong (sama sa nombre, verb, adjective, ug uban pa). Makatabang kini kanato nga masabtan ang papel sa matag pulong sa usa ka sentence.
Ang laing porma sa linguistic annotation ginganlan og entity recognition, diin atong giila ug gimarkahan ang piho nga ginganlan nga entidad, sama sa mga ngalan sa tawo, lugar, organisasyon, o petsa. Kini nagtugot kanato sa dali nga pagpangita ug pagkuha sa importante nga impormasyon gikan sa teksto.
Pinaagi sa pag-annotate sa teksto niining mga paagiha, makamugna kami og mas gambalay ug organisado nga representasyon sa pinulongan. Kini mahimong mapuslanon kaayo sa lainlaing mga aplikasyon. Pananglitan, kini makatabang sa pagpauswag sa katukma sa mga search engine pinaagi sa pagsabut sa katuyoan sa likod sa mga pangutana sa tiggamit. Nagtabang usab kini sa paghubad sa makina, pagtuki sa sentimento, pagkuha sa impormasyon, ug uban pang mga buluhaton sa pagproseso sa natural nga pinulongan.
Ang anotasyon sa lengguwahe nagsilbi nga usa ka hinungdanon nga himan alang sa mga tigdukiduki, linguist, ug mga developer, nga makapaarang kanila sa pagtuon sa mga pattern sa lengguwahe, paghimo og mga modelo sa lengguwahe, ug paghimo og sopistikado nga mga algorithm nga mas makaanalisar ug makasabut sa teksto.
41. Hyperparameter
In pagkat-on sa makina, ang usa ka hyperparameter sama sa usa ka espesyal nga setting o pag-configure nga kinahanglan naton desisyunan sa dili pa magbansay sa usa ka modelo. Kini dili usa ka butang nga ang modelo makakat-on sa iyang kaugalingon gikan sa data; hinunoa, kinahanglan natong determinahon kini daan.
Hunahunaa kini nga usa ka knob o switch nga mahimo natong i-adjust aron ma-fine-tune kung giunsa pagkat-on ug paghimo sa mga panagna ang modelo. Kini nga mga hyperparameter nagdumala sa lainlaing mga aspeto sa proseso sa pagkat-on, sama sa pagkakomplikado sa modelo, ang katulin sa pagbansay, ug ang trade-off tali sa katukma ug generalization.
Pananglitan, atong tagdon ang usa ka neural network. Usa ka importante nga hyperparameter mao ang gidaghanon sa mga layer sa network. Kinahanglan natong pilion kung unsa ka lawom ang gusto nato nga network, ug kini nga desisyon makaapekto sa abilidad niini sa pagkuha sa komplikadong mga sumbanan sa datos.
Ang ubang mga kasagarang hyperparameter naglakip sa rate sa pagkat-on, nga nagtino kung unsa kadali ang pag-adjust sa modelo sa mga internal nga parameter base sa datos sa pagbansay, ug ang kusog sa regularization, nga nagkontrol kung unsa ka dako ang silot sa modelo sa mga komplikado nga pattern aron malikayan ang overfitting.
Ang pagtakda niini nga mga hyperparameter sa husto hinungdanon tungod kay kini mahimong makaapekto sa pasundayag ug pamatasan sa modelo. Kanunay kini naglambigit og gamay nga pagsulay ug sayup, pag-eksperimento sa lainlaing mga kantidad ug pag-obserbar kung giunsa kini makaapekto sa pasundayag sa modelo sa usa ka dataset sa pag-validate.
42. Metadata
Ang metadata nagtumong sa dugang nga impormasyon nga naghatag mga detalye bahin sa ubang datos. Kini sama sa usa ka hugpong sa mga tag o label nga naghatag kanato og dugang nga konteksto o naghulagway sa mga kinaiya sa nag-unang datos.
Kung kami adunay data, bisan kini usa ka dokumento, usa ka litrato, usa ka video, o bisan unsang lain nga klase sa kasayuran, ang metadata makatabang kanamo nga masabtan ang hinungdanon nga mga aspeto sa kana nga datos.
Pananglitan, sa usa ka dokumento, ang metadata mahimong maglakip sa mga detalye sama sa ngalan sa tagsulat, ang petsa nga kini gibuhat, o ang format sa file. Sa kaso sa usa ka litrato, ang metadata mahimong isulti kanamo ang lokasyon kung diin kini gikuha, ang mga setting sa camera nga gigamit, o bisan ang petsa ug oras nga nakuha kini.
Ang metadata makatabang kanamo sa pag-organisar, pagpangita, ug paghubad sa datos nga mas epektibo. Pinaagi sa pagdugang niining mga deskriptibo nga mga piraso sa impormasyon, dali namong makit-an ang mga piho nga mga file o masabtan ang ilang gigikanan, katuyoan, o konteksto nga dili kinahanglan nga magkubkob sa tibuuk nga sulud.
43. Pagkunhod sa Dimensyon
Ang pagkunhod sa dimensionality usa ka teknik nga gigamit sa pagpasimple sa usa ka dataset pinaagi sa pagkunhod sa gidaghanon sa mga feature o mga variable nga anaa niini. Kini sama sa pag-condense o pag-summarize sa impormasyon sa usa ka dataset aron mahimo kini nga mas madumala ug mas sayon sa pagtrabaho.
Hunahunaa nga ikaw adunay usa ka dataset nga adunay daghang mga kolum o mga hiyas nga nagrepresentar sa lainlaing mga kinaiya sa mga punto sa datos. Ang matag kolum nagdugang sa pagkakomplikado ug mga kinahanglanon sa pagkalkula sa mga algorithm sa pagkat-on sa makina.
Sa pipila ka mga kaso, ang pagbaton og taas nga gidaghanon sa mga dimensyon mahimong makapahagit sa pagpangita og makahuluganon nga mga sumbanan o mga relasyon sa datos.
Ang pagkunhod sa dimensyon makatabang sa pagsulbad niini nga isyu pinaagi sa pagbag-o sa dataset ngadto sa usa ka mas ubos nga dimensyon nga representasyon samtang naghupot sa daghang may kalabutan nga impormasyon kutob sa mahimo. Kini nagtumong sa pagkuha sa labing importante nga mga aspeto o mga kalainan sa mga datos samtang nagsalikway sa sobra o dili kaayo impormasyon nga mga dimensyon.
44. Klasipikasyon sa Teksto
Ang klasipikasyon sa teksto usa ka proseso nga naglakip sa pag-assign sa piho nga mga label o mga kategorya sa mga bloke sa teksto base sa ilang sulud o kahulugan. Kini sama sa paghan-ay o pag-organisar sa teksto nga impormasyon ngadto sa lain-laing mga grupo o mga klase aron mapadali ang dugang nga pagtuki o pagdesisyon.
Atong tagdon ang usa ka pananglitan sa klasipikasyon sa email. Sa kini nga senaryo, gusto namon mahibal-an kung ang umaabot nga email spam o dili spam (nailhan usab nga ham). Klasipikasyon sa teksto Analisa sa mga algorithm ang sulud sa email ug hatagan kini usa ka label nga nahiuyon.
Kung ang algorithm nagtino nga ang email nagpakita sa mga kinaiya nga kasagarang nalangkit sa spam, kini naghatag sa label nga "spam." Sa laing bahin, kung ang email makita nga lehitimo ug dili spammy, kini naghatag sa label nga "non-spam" o "ham."
Ang klasipikasyon sa teksto nakakaplag mga aplikasyon sa lain-laing mga dominyo lapas sa pagsala sa email. Gigamit kini sa pagtuki sa sentimento aron mahibal-an ang sentimento nga gipahayag sa mga review sa kustomer (positibo, negatibo, o neyutral).
Ang mga artikulo sa balita mahimong maklasipikar sa lainlaing mga hilisgutan o kategorya sama sa isport, politika, kalingawan, ug uban pa. Ang mga log sa chat sa suporta sa kustomer mahimong ma-categorize base sa katuyoan o isyu nga gitumong.
45. Huyang AI
Ang huyang nga AI, nailhan usab nga makitid nga AI, nagtumong sa mga sistema sa artipisyal nga paniktik nga gidisenyo ug giprograma aron mahimo ang piho nga mga buluhaton o gimbuhaton. Dili sama sa tawhanong paniktik, nga naglangkob sa usa ka halapad nga mga abilidad sa panghunahuna, ang huyang nga AI limitado sa usa ka partikular nga domain o buluhaton.
Hunahunaa ang huyang nga AI isip espesyal nga software o mga makina nga maayo sa paghimo sa piho nga mga trabaho. Pananglitan, ang usa ka programa sa AI nga nagdula og chess mahimo nga himuon aron pag-analisar sa mga sitwasyon sa dula, pag-estratehiya sa mga paglihok, ug pag-indigay sa mga magdudula sa tawo.
Ang laing pananglitan mao ang sistema sa pag-ila sa imahe nga makaila sa mga butang sa mga litrato o video.
Kini nga mga sistema sa AI gibansay ug gi-optimize aron molampos sa ilang piho nga mga bahin sa kahanas. Nagsalig sila sa mga algorithm, datos, ug gitakda nang daan nga mga lagda aron epektibong matuman ang ilang mga buluhaton.
Bisan pa, wala silay kinatibuk-ang paniktik nga nagtugot kanila sa pagsabut o paghimo sa mga buluhaton gawas sa ilang gitudlo nga domain.
46. Kusog AI
Ang Strong AI, nailhan usab nga general AI o artificial general intelligence (AGI), nagtumong sa usa ka porma sa artificial intelligence nga adunay abilidad sa pagsabot, pagkat-on, ug paghimo sa bisan unsang intelektwal nga buluhaton nga mahimo sa usa ka tawo.
Dili sama sa huyang nga AI, nga gidisenyo alang sa piho nga mga buluhaton, ang lig-on nga AI nagtumong sa pagsundog sa sama sa tawo nga paniktik ug mga abilidad sa panghunahuna. Gipaningkamutan niini ang paghimo og mga makina o software nga dili lamang milabaw sa mga espesyal nga buluhaton apan nagbaton usab og mas lapad nga pagsabot ug pagpasibo sa pag-atubang sa usa ka halapad nga mga hagit sa intelektwal.
Ang tumong sa lig-on nga AI mao ang pagpalambo sa mga sistema nga makapangatarongan, makasabut sa komplikado nga impormasyon, makakat-on gikan sa kasinatian, makig-istorya sa natural nga pinulongan, magpakita sa pagkamamugnaon, ug magpakita sa ubang mga kalidad nga may kalabutan sa tawhanong salabutan.
Sa esensya, kini nagtinguha sa paghimo sa mga sistema sa AI nga mahimo’g masundog o makopya ang lebel sa panghunahuna sa tawo ug pagsulbad sa problema sa daghang mga dominyo.
47. Pasulong nga Kadena
Ang forward chaining usa ka pamaagi sa pagpangatarungan o lohika nga nagsugod sa anaa nga datos ug gigamit kini sa paghimo og mga inferences ug paghimo og bag-ong mga konklusyon. Kini sama sa pagkonektar sa mga tuldok pinaagi sa paggamit sa impormasyon nga anaa aron sa pagpadayon ug pagkab-ot sa dugang nga mga panabut.
Hunahunaa nga ikaw adunay usa ka hugpong sa mga lagda o kamatuoran, ug gusto nimo nga makakuha og bag-ong impormasyon o makab-ot ang piho nga mga konklusyon base niini. Ang forward chaining molihok pinaagi sa pagsusi sa inisyal nga datos ug paggamit sa lohikal nga mga lagda aron makamugna og dugang nga mga kamatuoran o konklusyon.
Aron mapasayon, atong tagdon ang usa ka yanong senaryo sa pagtino kon unsay isul-ob base sa kahimtang sa panahon. Naa kay lagda nga nag-ingon, “Kon mag-ulan, pagdala ug payong,” ug laing lagda nga nag-ingon “Kon tugnaw, pagsul-ob ug jacket.” Karon, kung naobserbahan nimo nga nag-ulan gyud, mahimo nimong gamiton ang forward chaining aron mahibal-an nga kinahanglan ka magdala og payong.
48. Backward Chaining
Ang backward chaining usa ka paagi sa pangatarungan nga nagsugod sa usa ka gitinguha nga konklusyon o katuyoan ug molihok paatras aron mahibal-an ang kinahanglan nga datos o mga kamatuoran nga gikinahanglan aron masuportahan kana nga konklusyon. Sama kini sa pagsubay sa imong mga lakang gikan sa gitinguha nga sangputanan hangtod sa pasiunang impormasyon nga gikinahanglan aron makab-ot kini.
Aron masabtan ang backwards chaining, atong tagdon ang usa ka yano nga pananglitan. Ibutang ta nga gusto nimong mahibal-an kung angay ba nga maglangoy. Ang gitinguha nga konklusyon mao kung angay ba o dili ang paglangoy base sa pipila nga mga kondisyon.
Imbis nga magsugod sa mga kondisyon, ang backward chaining magsugod sa konklusyon ug molihok paatras aron makit-an ang pagsuporta sa datos.
Niini nga kaso, ang backward chaining maglakip sa pagpangutana sama sa "Mainit ba ang panahon?" Kung oo ang tubag, mangutana ka dayon, "Aduna bay pool nga magamit?" Kon oo na usab ang tubag, mangutana ka ug dugang mga pangutana sama sa, “Aduna bay igong panahon sa paglangoy?”
Pinaagi sa balikbalik nga pagtubag niini nga mga pangutana ug pagtrabaho nga paatras, mahimo nimong mahibal-an ang mga kinahanglanon nga kondisyon nga kinahanglan matuman aron masuportahan ang pagtapos sa paglangoy.
49. Heuristiko
Ang heuristic, sa yano nga termino, usa ka praktikal nga lagda o estratehiya nga makatabang kanato sa paghimo og mga desisyon o pagsulbad sa mga problema, kasagaran base sa atong nangaging mga kasinatian o intuition. Sama kini sa usa ka laktod sa pangisip nga nagtugot kanato nga dali nga makahimo og usa ka makatarunganon nga solusyon nga dili moagi sa usa ka taas o kompleto nga proseso.
Kung mag-atubang sa komplikado nga mga sitwasyon o buluhaton, ang heuristics nagsilbi nga giya nga mga prinsipyo o "mga lagda sa kumagko" nga nagpasimple sa paghimog desisyon. Naghatag sila kanato og mga kinatibuk-ang giya o mga estratehiya nga kasagaran epektibo sa pipila ka mga sitwasyon, bisan kung dili kini makagarantiya sa labing maayo nga solusyon.
Pananglitan, atong tagdon ang usa ka heuristic alang sa pagpangita og parkinganan sa usa ka lugar nga daghang tawo. Imbis nga makutihon nga pag-analisar sa matag magamit nga lugar, mahimo ka magsalig sa heuristic sa pagpangita sa mga nakaparada nga mga awto nga nagdagan ang ilang mga makina.
Kini nga heuristic nagtuo nga kini nga mga sakyanan hapit na mobiya, nga nagdugang sa kahigayonan sa pagpangita sa usa ka magamit nga lugar.
50. Natural nga Pagmodelo sa Pinulongan
Ang natural nga pagmodelo sa pinulongan, sa yano nga termino, mao ang proseso sa pagbansay sa mga modelo sa kompyuter aron masabtan ug makamugna og pinulongan sa tawo sa paagi nga susama sa paagi sa pagpakigsulti sa mga tawo. Naglakip kini sa pagtudlo sa mga kompyuter sa pagproseso, paghubad, ug pagmugna og teksto sa natural ug makahuluganon nga paagi.
Ang tumong sa natural nga pagmodelo sa pinulongan mao ang paghimo sa mga kompyuter nga makasabut ug makamugna og tawhanong pinulongan sa paagi nga larino, magkauyon, ug may kalabutan sa konteksto.
Naglakip kini sa mga modelo sa pagbansay sa daghang mga datos sa teksto, sama sa mga libro, artikulo, o mga panag-istoryahanay, aron mahibal-an ang mga sumbanan, istruktura, ug semantiko sa pinulongan.
Kung nabansay na, kini nga mga modelo makahimo sa lainlaing mga buluhaton nga may kalabotan sa lengguwahe, sama sa paghubad sa sinultian, pagsumaryo sa teksto, pagtubag sa pangutana, mga interaksyon sa chatbot, ug uban pa.
Makasabot sila sa kahulogan ug konteksto sa mga tudling-pulong, makakuha og may kalabutan nga impormasyon, ug makamugna og teksto nga husto sa gramatika ug nagkauyon.
Leave sa usa ka Reply