Η τεχνητή νοημοσύνη είναι παντού, αλλά μερικές φορές μπορεί να είναι δύσκολο να κατανοήσουμε την ορολογία και την ορολογία. Σε αυτήν την ανάρτηση ιστολογίου, εξηγούμε πάνω από 50 όρους και ορισμούς τεχνητής νοημοσύνης, ώστε να μπορείτε να κατανοήσετε περισσότερο αυτήν την ταχέως αναπτυσσόμενη τεχνολογία.
Είτε είστε αρχάριος είτε ειδικός, στοιχηματίζουμε ότι υπάρχουν μερικοί όροι εδώ που δεν γνωρίζετε!
1. Τεχνητή νοημοσύνη
Τεχνητή νοημοσύνη Το (AI) αναφέρεται στην ανάπτυξη συστημάτων υπολογιστών που έχουν την ικανότητα να μαθαίνουν και να λειτουργούν ανεξάρτητα, συχνά μιμούμενοι την ανθρώπινη νοημοσύνη.
Αυτά τα συστήματα αναλύουν δεδομένα, αναγνωρίζουν πρότυπα, λαμβάνουν αποφάσεις και προσαρμόζουν τη συμπεριφορά τους με βάση την εμπειρία. Αξιοποιώντας αλγόριθμους και μοντέλα, η τεχνητή νοημοσύνη στοχεύει στη δημιουργία έξυπνων μηχανών ικανών να αντιλαμβάνονται και να κατανοούν το περιβάλλον τους.
Ο απώτερος στόχος είναι να επιτραπεί στις μηχανές να εκτελούν εργασίες αποτελεσματικά, να μαθαίνουν από δεδομένα και να επιδεικνύουν γνωστικές ικανότητες παρόμοιες με τους ανθρώπους.
2. Αλγόριθμος
Ένας αλγόριθμος είναι ένα ακριβές και συστηματικό σύνολο εντολών ή κανόνων που καθοδηγούν τη διαδικασία επίλυσης ενός προβλήματος ή ολοκλήρωσης μιας συγκεκριμένης εργασίας.
Λειτουργεί ως θεμελιώδης έννοια σε διάφορους τομείς και διαδραματίζει κεντρικό ρόλο στην επιστήμη των υπολογιστών, τα μαθηματικά και τους κλάδους επίλυσης προβλημάτων. Η κατανόηση των αλγορίθμων είναι ζωτικής σημασίας, καθώς επιτρέπουν αποτελεσματικές και δομημένες προσεγγίσεις επίλυσης προβλημάτων, οδηγώντας τις προόδους στην τεχνολογία και τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων.
3. Μεγάλα δεδομένα
Τα μεγάλα δεδομένα αναφέρονται σε εξαιρετικά μεγάλα και πολύπλοκα σύνολα δεδομένων που υπερβαίνουν τις δυνατότητες των παραδοσιακών μεθόδων ανάλυσης. Αυτά τα σύνολα δεδομένων τυπικά χαρακτηρίζονται από τον όγκο, την ταχύτητα και την ποικιλία τους.
Ο όγκος αναφέρεται στον τεράστιο όγκο δεδομένων που παράγονται από διάφορες πηγές, όπως π.χ social media, αισθητήρες και συναλλαγές.
Η ταχύτητα αναφέρεται στην υψηλή ταχύτητα με την οποία παράγονται τα δεδομένα και πρέπει να υποβληθούν σε επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο ή σχεδόν σε πραγματικό χρόνο. Η ποικιλία υποδηλώνει τους διαφορετικούς τύπους και μορφές δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των δομημένων, μη δομημένων και ημιδομημένων δεδομένων.
4. Εξόρυξη δεδομένων
Η εξόρυξη δεδομένων είναι μια ολοκληρωμένη διαδικασία που στοχεύει στην εξαγωγή πολύτιμων πληροφοριών από τεράστια σύνολα δεδομένων.
Περιλαμβάνει τέσσερα βασικά στάδια: συλλογή δεδομένων, που περιλαμβάνει τη συλλογή σχετικών δεδομένων. προετοιμασία δεδομένων, διασφάλιση ποιότητας και συμβατότητας δεδομένων· εξόρυξη δεδομένων, χρησιμοποιώντας αλγόριθμους για την ανακάλυψη μοτίβων και σχέσεων. και ανάλυση και ερμηνεία δεδομένων, όπου εξετάζεται και κατανοείται η εξαγόμενη γνώση.
5. Νευρωνικό Δίκτυο
Ένα σύστημα υπολογιστή έχει σχεδιαστεί για να λειτουργεί όπως το ανθρώπινος εγκέφαλος, που αποτελείται από διασυνδεδεμένους κόμβους ή νευρώνες. Ας το καταλάβουμε αυτό λίγο περισσότερο, καθώς το μεγαλύτερο μέρος της τεχνητής νοημοσύνης βασίζεται νευρωνικά δίκτυα.
Στα παραπάνω γραφικά, προβλέπουμε την υγρασία και τη θερμοκρασία μιας γεωγραφικής τοποθεσίας μαθαίνοντας από το παρελθόν. Οι είσοδοι είναι το σύνολο δεδομένων για την προηγούμενη εγγραφή.
Η το νευρωνικό δίκτυο μαθαίνει το μοτίβο παίζοντας με βάρη και εφαρμόζοντας τιμές μεροληψίας στα κρυφά επίπεδα. Ε1, Ε2….Ε7 είναι τα αντίστοιχα βάρη. Εκπαιδεύεται στο σύνολο δεδομένων που παρέχεται και δίνει έξοδο ως πρόβλεψη.
Μπορεί να σας συγκλονίσει αυτές οι περίπλοκες πληροφορίες. Εάν συμβαίνει αυτό, μπορείτε να ξεκινήσετε με τον απλό μας οδηγό εδώ.
6. Μηχανική εκμάθηση
Η μηχανική εκμάθηση εστιάζει στην ανάπτυξη αλγορίθμων και μοντέλων ικανών να μαθαίνουν αυτόματα από δεδομένα και να βελτιώνουν την απόδοσή τους με την πάροδο του χρόνου.
Περιλαμβάνει τη χρήση στατιστικών τεχνικών που επιτρέπουν στους υπολογιστές να αναγνωρίζουν μοτίβα, να κάνουν προβλέψεις και να λαμβάνουν αποφάσεις βάσει δεδομένων χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένοι.
Αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης αναλύουν και μαθαίνουν από μεγάλα σύνολα δεδομένων, επιτρέποντας στα συστήματα να προσαρμόζουν και να βελτιώνουν τη συμπεριφορά τους με βάση τις πληροφορίες που επεξεργάζονται.
7. Βαθιά μάθηση
Βαθιά μάθηση, ένα υποπεδίο της μηχανικής μάθησης και των νευρωνικών δικτύων, αξιοποιεί εξελιγμένους αλγόριθμους για την απόκτηση γνώσης από δεδομένα προσομοιώνοντας τις περίπλοκες διαδικασίες του ανθρώπινου εγκεφάλου.
Χρησιμοποιώντας νευρωνικά δίκτυα με πολλά κρυφά επίπεδα, τα μοντέλα βαθιάς μάθησης μπορούν να εξάγουν αυτόνομα περίπλοκα χαρακτηριστικά και μοτίβα, επιτρέποντάς τους να αντιμετωπίσουν σύνθετες εργασίες με εξαιρετική ακρίβεια και αποτελεσματικότητα.
8. Αναγνώριση προτύπων
Η αναγνώριση προτύπων, μια τεχνική ανάλυσης δεδομένων, αξιοποιεί τη δύναμη των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για να ανιχνεύει και να διακρίνει αυτόνομα μοτίβα και κανονικότητες μέσα σε σύνολα δεδομένων.
Αξιοποιώντας υπολογιστικά μοντέλα και στατιστικές μεθόδους, οι αλγόριθμοι αναγνώρισης προτύπων μπορούν να εντοπίσουν σημαντικές δομές, συσχετίσεις και τάσεις σε πολύπλοκα και διαφορετικά δεδομένα.
Αυτή η διαδικασία επιτρέπει την εξαγωγή πολύτιμων γνώσεων, την ταξινόμηση των δεδομένων σε διακριτές κατηγορίες και την πρόβλεψη μελλοντικών αποτελεσμάτων με βάση αναγνωρισμένα πρότυπα. Η αναγνώριση προτύπων είναι ένα ζωτικό εργαλείο σε διάφορους τομείς, ενδυναμώνοντας τη λήψη αποφάσεων, τον εντοπισμό ανωμαλιών και τη μοντελοποίηση πρόβλεψης.
Η βιομετρία είναι ένα παράδειγμα αυτού. Για παράδειγμα, στην αναγνώριση δακτυλικών αποτυπωμάτων, ο αλγόριθμος αναλύει τις ραβδώσεις, τις καμπύλες και τα μοναδικά χαρακτηριστικά του δακτυλικού αποτυπώματος ενός ατόμου για να δημιουργήσει μια ψηφιακή αναπαράσταση που ονομάζεται πρότυπο.
Όταν προσπαθείτε να ξεκλειδώσετε το smartphone σας ή να αποκτήσετε πρόσβαση σε μια ασφαλή εγκατάσταση, το σύστημα αναγνώρισης προτύπων συγκρίνει τα καταγεγραμμένα βιομετρικά δεδομένα (π.χ. δακτυλικό αποτύπωμα) με τα αποθηκευμένα πρότυπα στη βάση δεδομένων του.
Με την αντιστοίχιση των μοτίβων και την αξιολόγηση του επιπέδου ομοιότητας, το σύστημα μπορεί να καθορίσει εάν τα παρεχόμενα βιομετρικά δεδομένα ταιριάζουν με το αποθηκευμένο πρότυπο και να παραχωρήσει πρόσβαση ανάλογα.
9. Εποπτευόμενη Μάθηση
Η εποπτευόμενη μάθηση είναι μια προσέγγιση μηχανικής μάθησης που περιλαμβάνει εκπαίδευση ενός συστήματος υπολογιστή χρησιμοποιώντας δεδομένα με ετικέτα. Σε αυτή τη μέθοδο, παρέχεται στον υπολογιστή ένα σύνολο δεδομένων εισόδου μαζί με αντίστοιχες γνωστές ετικέτες ή αποτελέσματα.
Ας υποθέσουμε ότι έχετε ένα σωρό φωτογραφίες, μερικές με σκύλους και άλλες με γάτες.
Λέτε στον υπολογιστή ποιες φωτογραφίες έχουν σκύλους και ποιες γάτες. Στη συνέχεια, ο υπολογιστής μαθαίνει να αναγνωρίζει τις διαφορές μεταξύ σκύλων και γατών βρίσκοντας μοτίβα στις εικόνες.
Αφού μάθει, μπορείτε να δώσετε στον υπολογιστή νέες φωτογραφίες και θα προσπαθήσει να καταλάβει αν έχουν σκύλους ή γάτες με βάση αυτά που έμαθε από τα παραδείγματα που φέρουν ετικέτα. Είναι σαν να εκπαιδεύετε έναν υπολογιστή να κάνει προβλέψεις χρησιμοποιώντας γνωστές πληροφορίες.
10. Μάθηση χωρίς επίβλεψη
Η μάθηση χωρίς επίβλεψη είναι ένας τύπος μηχανικής μάθησης όπου ο υπολογιστής εξερευνά μόνος του ένα σύνολο δεδομένων για να βρει μοτίβα ή ομοιότητες χωρίς συγκεκριμένες οδηγίες.
Δεν βασίζεται σε επισημασμένα παραδείγματα όπως στην εποπτευόμενη μάθηση. Αντίθετα, αναζητά κρυφές δομές ή ομάδες στα δεδομένα. Είναι σαν ο υπολογιστής να ανακαλύπτει πράγματα από μόνος του, χωρίς ένας δάσκαλος να του λέει τι να ψάξει.
Αυτός ο τύπος μάθησης μας βοηθά να βρίσκουμε νέες ιδέες, να οργανώνουμε δεδομένα ή να αναγνωρίζουμε ασυνήθιστα πράγματα χωρίς να χρειαζόμαστε προηγούμενη γνώση ή ρητή καθοδήγηση.
11. Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP)
Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας εστιάζει στον τρόπο με τον οποίο οι υπολογιστές κατανοούν και αλληλεπιδρούν με την ανθρώπινη γλώσσα. Βοηθά τους υπολογιστές να αναλύουν, να ερμηνεύουν και να ανταποκρίνονται στην ανθρώπινη γλώσσα με τρόπο που μας φαίνεται πιο φυσικός.
Το NLP είναι αυτό που μας δίνει τη δυνατότητα να επικοινωνούμε με βοηθούς φωνής και chatbot, ακόμη και να ταξινομούμε αυτόματα τα email μας σε φακέλους.
Περιλαμβάνει τη διδασκαλία των υπολογιστών να κατανοούν το νόημα πίσω από λέξεις, προτάσεις, ακόμη και ολόκληρα κείμενα, ώστε να μπορούν να μας βοηθήσουν σε διάφορες εργασίες και να κάνουν την αλληλεπίδρασή μας με την τεχνολογία πιο απρόσκοπτη.
12. Οράμα υπολογιστή
Οραματισμός υπολογιστών είναι μια συναρπαστική τεχνολογία που επιτρέπει στους υπολογιστές να βλέπουν και να κατανοούν εικόνες και βίντεο, όπως ακριβώς εμείς οι άνθρωποι με τα μάτια μας. Έχει να κάνει με τη διδασκαλία των υπολογιστών να αναλύουν οπτικές πληροφορίες και να κατανοούν αυτό που βλέπουν.
Με πιο απλά λόγια, η όραση υπολογιστή βοηθά τους υπολογιστές να αναγνωρίζουν και να ερμηνεύουν τον οπτικό κόσμο. Περιλαμβάνει εργασίες όπως τη διδασκαλία τους να αναγνωρίζουν συγκεκριμένα αντικείμενα σε εικόνες, να ταξινομούν τις εικόνες σε διαφορετικές κατηγορίες ή ακόμα και να χωρίζουν τις εικόνες σε μέρη με νόημα.
Φανταστείτε ένα αυτο-οδηγούμενο αυτοκίνητο που χρησιμοποιεί όραση υπολογιστή για να «βλέπει» τον δρόμο και τα πάντα γύρω του.
Μπορεί να εντοπίσει και να παρακολουθεί πεζούς, σήματα κυκλοφορίας και άλλα οχήματα, βοηθώντας τους να πλοηγούνται με ασφάλεια. Ή σκεφτείτε πώς η τεχνολογία αναγνώρισης προσώπου χρησιμοποιεί την όραση υπολογιστή για να ξεκλειδώσει τα smartphone μας ή να επαληθεύσει την ταυτότητά μας αναγνωρίζοντας τα μοναδικά χαρακτηριστικά του προσώπου μας.
Χρησιμοποιείται επίσης σε συστήματα επιτήρησης για την παρακολούθηση θέσεων με συνωστισμό και τον εντοπισμό τυχόν ύποπτων δραστηριοτήτων.
Το Computer vision είναι μια ισχυρή τεχνολογία που ανοίγει έναν κόσμο δυνατοτήτων. Επιτρέποντας στους υπολογιστές να βλέπουν και να κατανοούν οπτικές πληροφορίες, μπορούμε να αναπτύξουμε εφαρμογές και συστήματα που μπορούν να αντιλαμβάνονται και να ερμηνεύουν τον κόσμο γύρω μας, κάνοντας τη ζωή μας ευκολότερη, ασφαλέστερη και αποτελεσματικότερη.
13.Chatbot
Ένα chatbot είναι σαν ένα πρόγραμμα υπολογιστή που μπορεί να μιλήσει στους ανθρώπους με τρόπο που φαίνεται σαν μια πραγματική ανθρώπινη συνομιλία.
Χρησιμοποιείται συχνά στην ηλεκτρονική εξυπηρέτηση πελατών για να βοηθήσει τους πελάτες και να τους κάνει να νιώθουν ότι μιλάνε με ένα άτομο, παρόλο που στην πραγματικότητα είναι ένα πρόγραμμα που εκτελείται σε υπολογιστή.
Το chatbot μπορεί να κατανοήσει και να απαντήσει σε μηνύματα ή ερωτήσεις από πελάτες, παρέχοντας χρήσιμες πληροφορίες και βοήθεια όπως θα έκανε ένας ανθρώπινος εκπρόσωπος εξυπηρέτησης πελατών.
14. Αναγνώριση φωνής
Η αναγνώριση φωνής αναφέρεται στην ικανότητα ενός συστήματος υπολογιστή να κατανοεί και να ερμηνεύει την ανθρώπινη ομιλία. Περιλαμβάνει την τεχνολογία που επιτρέπει σε έναν υπολογιστή ή μια συσκευή να «ακούει» προφορικές λέξεις και να τις μετατρέπει σε κείμενο ή εντολές που μπορεί να καταλάβει.
Με αναγνώριση φωνής, μπορείτε να αλληλεπιδράσετε με συσκευές ή εφαρμογές απλά μιλώντας τους αντί να πληκτρολογείτε ή χρησιμοποιώντας άλλες μεθόδους εισαγωγής.
Το σύστημα αναλύει τις προφορικές λέξεις, αναγνωρίζει τα μοτίβα και τους ήχους και στη συνέχεια τα μεταφράζει σε κατανοητό κείμενο ή ενέργειες. Επιτρέπει hands-free και φυσική επικοινωνία με την τεχνολογία, καθιστώντας δυνατές εργασίες όπως φωνητικές εντολές, υπαγόρευση ή φωνητικά ελεγχόμενες αλληλεπιδράσεις. Τα πιο συνηθισμένα παραδείγματα είναι οι βοηθοί τεχνητής νοημοσύνης όπως το Siri και το Google Assistant.
15. Ανάλυση συναισθημάτων
Ανάλυση συναισθημάτων είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται για την κατανόηση και την ερμηνεία των συναισθημάτων, των απόψεων και των στάσεων που εκφράζονται σε κείμενο ή ομιλία. Περιλαμβάνει την ανάλυση του γραπτού ή προφορικού λόγου για να καθοριστεί εάν το συναίσθημα που εκφράζεται είναι θετικό, αρνητικό ή ουδέτερο.
Χρησιμοποιώντας αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, οι αλγόριθμοι ανάλυσης συναισθήματος μπορούν να σαρώσουν και να αναλύσουν μεγάλες ποσότητες δεδομένων κειμένου, όπως κριτικές πελατών, αναρτήσεις μέσων κοινωνικής δικτύωσης ή σχόλια πελατών, για να εντοπίσουν το υποκείμενο συναίσθημα πίσω από τις λέξεις.
Οι αλγόριθμοι αναζητούν συγκεκριμένες λέξεις, φράσεις ή μοτίβα που υποδεικνύουν συναισθήματα ή απόψεις.
Αυτή η ανάλυση βοηθά τις επιχειρήσεις ή τα άτομα να κατανοήσουν πώς νιώθουν οι άνθρωποι για ένα προϊόν, μια υπηρεσία ή ένα θέμα και μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων ή για την απόκτηση πληροφοριών σχετικά με τις προτιμήσεις των πελατών.
Για παράδειγμα, μια εταιρεία μπορεί να χρησιμοποιήσει την ανάλυση συναισθήματος για να παρακολουθήσει την ικανοποίηση των πελατών, να εντοπίσει τομείς προς βελτίωση ή να παρακολουθήσει την κοινή γνώμη σχετικά με την επωνυμία της.
16. Μηχανική Μετάφραση
Η μηχανική μετάφραση, στο πλαίσιο της τεχνητής νοημοσύνης, αναφέρεται στη χρήση αλγορίθμων υπολογιστών και τεχνητής νοημοσύνης για την αυτόματη μετάφραση κειμένου ή ομιλίας από τη μια γλώσσα στην άλλη.
Περιλαμβάνει τη διδασκαλία των υπολογιστών να κατανοούν και να επεξεργάζονται ανθρώπινες γλώσσες προκειμένου να παρέχουν ακριβείς μεταφράσεις. Το πιο συνηθισμένο παράδειγμα είναι Μετάφραση Google.
Με την αυτόματη μετάφραση, μπορείτε να εισαγάγετε κείμενο ή ομιλία σε μία γλώσσα και το σύστημα θα αναλύσει την εισαγωγή και θα δημιουργήσει μια αντίστοιχη μετάφραση σε άλλη γλώσσα. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο κατά την επικοινωνία ή την πρόσβαση σε πληροφορίες σε διαφορετικές γλώσσες.
Τα συστήματα μηχανικής μετάφρασης βασίζονται σε έναν συνδυασμό γλωσσικών κανόνων, στατιστικών μοντέλων και αλγορίθμων μηχανικής μάθησης. Μαθαίνουν από τεράστιες ποσότητες γλωσσικών δεδομένων για να βελτιώνουν την ακρίβεια της μετάφρασης με την πάροδο του χρόνου. Ορισμένες προσεγγίσεις μηχανικής μετάφρασης ενσωματώνουν επίσης νευρωνικά δίκτυα για τη βελτίωση της ποιότητας των μεταφράσεων.
17. Ρομποτική
Η ρομποτική είναι ο συνδυασμός τεχνητής νοημοσύνης και μηχανολογίας για τη δημιουργία έξυπνων μηχανών που ονομάζονται ρομπότ. Αυτά τα ρομπότ έχουν σχεδιαστεί για να εκτελούν εργασίες αυτόνομα ή με ελάχιστη ανθρώπινη παρέμβαση.
Τα ρομπότ είναι φυσικές οντότητες που μπορούν να αισθανθούν το περιβάλλον τους, να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση αυτή την αισθητηριακή είσοδο και να εκτελούν συγκεκριμένες ενέργειες ή εργασίες.
Είναι εξοπλισμένα με διάφορους αισθητήρες, όπως κάμερες, μικρόφωνα ή αισθητήρες αφής, που τους επιτρέπουν να συλλέγουν πληροφορίες από τον κόσμο γύρω τους. Με τη βοήθεια αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης και προγραμματισμού, τα ρομπότ μπορούν να αναλύσουν αυτά τα δεδομένα, να τα ερμηνεύσουν και να λάβουν έξυπνες αποφάσεις για να εκτελέσουν τις καθορισμένες εργασίες τους.
Η τεχνητή νοημοσύνη διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στη ρομποτική, επιτρέποντας στα ρομπότ να μαθαίνουν από τις εμπειρίες τους και να προσαρμόζονται σε διαφορετικές καταστάσεις.
Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκπαίδευση ρομπότ ώστε να αναγνωρίζουν αντικείμενα, να πλοηγούνται σε περιβάλλοντα ή ακόμα και να αλληλεπιδρούν με ανθρώπους. Αυτό επιτρέπει στα ρομπότ να γίνουν πιο ευέλικτα, ευέλικτα και ικανά να χειρίζονται πολύπλοκες εργασίες.
18 Drones
Τα drones είναι ένας τύπος ρομπότ που μπορεί να πετάξει ή να αιωρείται στον αέρα χωρίς να υπάρχει άνθρωπος πιλότος. Είναι επίσης γνωστά ως μη επανδρωμένα εναέρια οχήματα (UAV). Τα drones είναι εξοπλισμένα με διάφορους αισθητήρες, όπως κάμερες, GPS και γυροσκόπια, που τους επιτρέπουν να συλλέγουν δεδομένα και να πλοηγούνται στο περιβάλλον τους.
Ελέγχονται εξ αποστάσεως από ανθρώπινο χειριστή ή μπορούν να λειτουργήσουν αυτόνομα χρησιμοποιώντας προ-προγραμματισμένες οδηγίες.
Τα drones εξυπηρετούν ένα ευρύ φάσμα σκοπών, συμπεριλαμβανομένων αεροφωτογράφησης και βιντεοσκόπησης, τοπογραφίας και χαρτογράφησης, υπηρεσιών παράδοσης, αποστολών έρευνας και διάσωσης, παρακολούθησης της γεωργίας, ακόμη και ψυχαγωγικής χρήσης. Μπορούν να έχουν πρόσβαση σε απομακρυσμένες ή επικίνδυνες περιοχές που είναι δύσκολες ή επικίνδυνες για τον άνθρωπο.
19. Επαυξημένη Πραγματικότητα (AR)
Η επαυξημένη πραγματικότητα (AR) είναι μια τεχνολογία που συνδυάζει τον πραγματικό κόσμο με εικονικά αντικείμενα ή πληροφορίες για να βελτιώσει την αντίληψη και την αλληλεπίδρασή μας με το περιβάλλον. Επικαλύπτει εικόνες, ήχους ή άλλες αισθητηριακές εισροές που δημιουργούνται από υπολογιστή στον πραγματικό κόσμο, δημιουργώντας μια καθηλωτική και διαδραστική εμπειρία.
Με απλά λόγια, φανταστείτε να φοράτε ειδικά γυαλιά ή να χρησιμοποιείτε το smartphone σας για να δείτε τον κόσμο γύρω σας, αλλά με πρόσθετα εικονικά στοιχεία.
Για παράδειγμα, μπορείτε να κατευθύνετε το smartphone σας σε έναν δρόμο της πόλης και να δείτε εικονικές πινακίδες που δείχνουν οδηγίες, βαθμολογίες και κριτικές για κοντινά εστιατόρια ή ακόμα και εικονικούς χαρακτήρες που αλληλεπιδρούν με το πραγματικό περιβάλλον.
Αυτά τα εικονικά στοιχεία συνδυάζονται άψογα με τον πραγματικό κόσμο, ενισχύοντας την κατανόηση και την εμπειρία σας από το περιβάλλον. Η επαυξημένη πραγματικότητα μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε διάφορους τομείς όπως το gaming, η εκπαίδευση, η αρχιτεκτονική, ακόμα και για καθημερινές εργασίες όπως η πλοήγηση ή η δοκιμή νέων επίπλων στο σπίτι σας πριν τα αγοράσετε.
20. Εικονική πραγματικότητα (VR)
Η εικονική πραγματικότητα (VR) είναι μια τεχνολογία που χρησιμοποιεί προσομοιώσεις που παράγονται από υπολογιστή για να δημιουργήσει ένα τεχνητό περιβάλλον το οποίο ένα άτομο μπορεί να εξερευνήσει και να αλληλεπιδράσει με αυτό. Βυθίζει τον χρήστη σε έναν εικονικό κόσμο, αποκλείοντας τον πραγματικό κόσμο και αντικαθιστώντας τον με ένα ψηφιακό βασίλειο.
Με απλά λόγια, φανταστείτε να φοράτε ένα ειδικό ακουστικό που καλύπτει τα μάτια και τα αυτιά σας και σας μεταφέρει σε ένα εντελώς διαφορετικό μέρος. Σε αυτόν τον εικονικό κόσμο, όλα όσα βλέπετε και ακούτε είναι απίστευτα αληθινά, παρόλο που όλα παράγονται από έναν υπολογιστή.
Μπορείτε να μετακινηθείτε, να κοιτάξετε προς οποιαδήποτε κατεύθυνση και να αλληλεπιδράσετε με αντικείμενα ή χαρακτήρες σαν να ήταν φυσικά παρόντες.
Για παράδειγμα, σε ένα παιχνίδι εικονικής πραγματικότητας, μπορεί να βρεθείτε μέσα σε ένα μεσαιωνικό κάστρο, όπου μπορείτε να περπατήσετε στους διαδρόμους του, να σηκώσετε όπλα και να συμμετάσχετε σε ξιφομαχίες με εικονικούς αντιπάλους. Το περιβάλλον εικονικής πραγματικότητας ανταποκρίνεται στις κινήσεις και τις ενέργειές σας, κάνοντάς σας να αισθάνεστε πλήρως βυθισμένοι και αφοσιωμένοι στην εμπειρία.
Η εικονική πραγματικότητα δεν χρησιμοποιείται μόνο για παιχνίδια αλλά και για διάφορες άλλες εφαρμογές, όπως προσομοιώσεις εκπαίδευσης για πιλότους, χειρουργούς ή στρατιωτικό προσωπικό, αρχιτεκτονικές περιηγήσεις, εικονικό τουρισμό, ακόμη και θεραπεία για ορισμένες ψυχολογικές καταστάσεις. Δημιουργεί μια αίσθηση παρουσίας και μεταφέρει τους χρήστες σε νέους και συναρπαστικούς εικονικούς κόσμους, κάνοντας την εμπειρία να αισθάνεται όσο το δυνατόν πιο κοντά στην πραγματικότητα.
21. Επιστήμη Δεδομένων
Επιστημονικά δεδομένα είναι ένα πεδίο που περιλαμβάνει τη χρήση επιστημονικών μεθόδων, εργαλείων και αλγορίθμων για την εξαγωγή πολύτιμων γνώσεων και γνώσεων από δεδομένα. Συνδυάζει στοιχεία μαθηματικών, στατιστικών, προγραμματισμού και τεχνογνωσίας στον τομέα για την ανάλυση μεγάλων και πολύπλοκων συνόλων δεδομένων.
Με απλούστερους όρους, η επιστήμη δεδομένων αφορά την εύρεση σημαντικών πληροφοριών και μοτίβων που κρύβονται μέσα σε μια δέσμη δεδομένων. Περιλαμβάνει τη συλλογή, τον καθαρισμό και την οργάνωση δεδομένων και στη συνέχεια τη χρήση διαφόρων τεχνικών για την εξερεύνηση και την ανάλυσή τους. Επιστήμονες δεδομένων χρησιμοποιήστε στατιστικά μοντέλα και αλγόριθμους για να αποκαλύψετε τάσεις, να κάνετε προβλέψεις και να λύσετε προβλήματα.
Για παράδειγμα, στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, η επιστήμη δεδομένων μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση αρχείων ασθενών και ιατρικών δεδομένων για τον εντοπισμό παραγόντων κινδύνου για ασθένειες, την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων των ασθενών ή τη βελτιστοποίηση των σχεδίων θεραπείας. Στις επιχειρήσεις, η επιστήμη δεδομένων μπορεί να εφαρμοστεί στα δεδομένα των πελατών για να κατανοήσει τις προτιμήσεις τους, να προτείνει προϊόντα ή να βελτιώσει τις στρατηγικές μάρκετινγκ.
22. Διαμάχη δεδομένων
Η διαμάχη δεδομένων, γνωστή και ως data munging, είναι η διαδικασία συλλογής, καθαρισμού και μετατροπής ακατέργαστων δεδομένων σε μορφή που είναι πιο χρήσιμη και κατάλληλη για ανάλυση. Περιλαμβάνει χειρισμό και προετοιμασία δεδομένων για να διασφαλιστεί η ποιότητα, η συνέπεια και η συμβατότητά τους με εργαλεία ή μοντέλα ανάλυσης.
Με πιο απλά λόγια, η διαμάχη δεδομένων είναι σαν να προετοιμάζετε υλικά για μαγείρεμα. Περιλαμβάνει τη συλλογή δεδομένων από διαφορετικές πηγές, την ταξινόμηση και τον καθαρισμό τους για την άρση τυχόν σφαλμάτων, ασυνεπειών ή άσχετων πληροφοριών.
Επιπλέον, τα δεδομένα μπορεί να χρειαστεί να μετασχηματιστούν, να αναδιαρθρωθούν ή να συγκεντρωθούν για να διευκολύνουν την εργασία και την εξαγωγή πληροφοριών από αυτά.
Για παράδειγμα, η διαμάχη δεδομένων μπορεί να περιλαμβάνει την αφαίρεση διπλών καταχωρήσεων, τη διόρθωση ορθογραφικών σφαλμάτων ή ζητημάτων μορφοποίησης, τον χειρισμό τιμών που λείπουν και τη μετατροπή τύπων δεδομένων. Μπορεί επίσης να περιλαμβάνει συγχώνευση ή ένωση διαφορετικών συνόλων δεδομένων, διαχωρισμό δεδομένων σε υποσύνολα ή δημιουργία νέων μεταβλητών με βάση τα υπάρχοντα δεδομένα.
23. Αφήγηση δεδομένων
Αφήγηση δεδομένων είναι η τέχνη της παρουσίασης δεδομένων με έναν συναρπαστικό και συναρπαστικό τρόπο για την αποτελεσματική επικοινωνία μιας αφήγησης ή ενός μηνύματος. Περιλαμβάνει τη χρήση οπτικοποίηση δεδομένων, αφηγήσεις και πλαίσιο για τη μετάδοση γνώσεων και ευρημάτων με τρόπο κατανοητό και αξέχαστο στο κοινό.
Με απλούστερους όρους, η αφήγηση δεδομένων αφορά τη χρήση δεδομένων για την αφήγηση μιας ιστορίας. Πηγαίνει πέρα από την απλή παρουσίαση αριθμών και διαγραμμάτων. Περιλαμβάνει τη δημιουργία μιας αφήγησης γύρω από τα δεδομένα, τη χρήση οπτικών στοιχείων και τεχνικών αφήγησης για να ζωντανέψει τα δεδομένα και να τα καταστήσει σχετικά με το κοινό.
Για παράδειγμα, αντί να παρουσιάζεται απλώς ένας πίνακας με στοιχεία πωλήσεων, η αφήγηση δεδομένων μπορεί να περιλαμβάνει τη δημιουργία ενός διαδραστικού πίνακα ελέγχου που επιτρέπει στους χρήστες να εξερευνούν τις τάσεις των πωλήσεων οπτικά.
Θα μπορούσε να περιλαμβάνει μια αφήγηση που υπογραμμίζει τα βασικά ευρήματα, εξηγεί τους λόγους πίσω από τις τάσεις και προτείνει συστάσεις που μπορούν να εφαρμοστούν με βάση τα δεδομένα.
24. Λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων
Η λήψη αποφάσεων με γνώμονα τα δεδομένα είναι μια διαδικασία λήψης επιλογών ή ενεργειών που βασίζονται στην ανάλυση και ερμηνεία των σχετικών δεδομένων. Περιλαμβάνει τη χρήση δεδομένων ως βάσης για την καθοδήγηση και υποστήριξη των διαδικασιών λήψης αποφάσεων αντί να βασίζεται αποκλειστικά στη διαίσθηση ή την προσωπική κρίση.
Με απλούστερους όρους, η λήψη αποφάσεων με γνώμονα τα δεδομένα σημαίνει τη χρήση γεγονότων και στοιχείων από δεδομένα για την ενημέρωση και την καθοδήγηση των επιλογών που κάνουμε. Περιλαμβάνει τη συλλογή και την ανάλυση δεδομένων για την κατανόηση προτύπων, τάσεων και σχέσεων και τη χρήση αυτής της γνώσης για τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων και την επίλυση προβλημάτων.
Για παράδειγμα, σε ένα επιχειρηματικό περιβάλλον, η λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων μπορεί να περιλαμβάνει ανάλυση δεδομένων πωλήσεων, σχολίων πελατών και τάσεων της αγοράς για τον προσδιορισμό της πιο αποτελεσματικής στρατηγικής τιμολόγησης ή τον εντοπισμό περιοχών για βελτίωση στην ανάπτυξη προϊόντων.
Στην υγειονομική περίθαλψη, μπορεί να περιλαμβάνει την ανάλυση δεδομένων ασθενών για τη βελτιστοποίηση των σχεδίων θεραπείας ή την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων της νόσου.
25. Λίμνη Δεδομένων
Μια λίμνη δεδομένων είναι μια κεντρική και επεκτάσιμη αποθήκη δεδομένων που αποθηκεύει τεράστιες ποσότητες δεδομένων σε ακατέργαστη και μη επεξεργασμένη μορφή. Έχει σχεδιαστεί για να διατηρεί μια μεγάλη ποικιλία τύπων δεδομένων, μορφών και δομών, όπως δομημένα, ημιδομημένα και μη δομημένα δεδομένα, χωρίς την ανάγκη προκαθορισμένων σχημάτων ή μετασχηματισμών δεδομένων.
Για παράδειγμα, μια εταιρεία μπορεί να συλλέγει και να αποθηκεύει δεδομένα από διάφορες πηγές, όπως αρχεία καταγραφής ιστότοπων, συναλλαγές πελατών, ροές μέσων κοινωνικής δικτύωσης και συσκευές IoT, σε μια λίμνη δεδομένων.
Αυτά τα δεδομένα μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για διάφορους σκοπούς, όπως η διεξαγωγή προηγμένων αναλύσεων, η εκτέλεση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης ή η διερεύνηση προτύπων και τάσεων στη συμπεριφορά των πελατών.
26. Αποθήκη δεδομένων
Η αποθήκη δεδομένων είναι ένα εξειδικευμένο σύστημα βάσης δεδομένων που έχει σχεδιαστεί ειδικά για την αποθήκευση, την οργάνωση και την ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων από διάφορες πηγές. Είναι δομημένο με τρόπο που υποστηρίζει αποτελεσματική ανάκτηση δεδομένων και πολύπλοκα αναλυτικά ερωτήματα.
Λειτουργεί ως κεντρικός χώρος αποθήκευσης που ενσωματώνει δεδομένα από διαφορετικά λειτουργικά συστήματα, όπως βάσεις δεδομένων συναλλαγών, συστήματα CRM και άλλες πηγές δεδομένων σε έναν οργανισμό.
Τα δεδομένα μετασχηματίζονται, καθαρίζονται και φορτώνονται στην αποθήκη δεδομένων σε δομημένη μορφή βελτιστοποιημένη για αναλυτικούς σκοπούς.
27. Επιχειρηματική ευφυΐα (BI)
Η επιχειρηματική ευφυΐα αναφέρεται στη διαδικασία συλλογής, ανάλυσης και παρουσίασης δεδομένων με τρόπο που βοηθά τις επιχειρήσεις να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις και να αποκτούν πολύτιμες γνώσεις. Περιλαμβάνει τη χρήση διαφόρων εργαλείων, τεχνολογιών και τεχνικών για τη μετατροπή των ακατέργαστων δεδομένων σε ουσιαστικές, αξιόπιστες πληροφορίες.
Για παράδειγμα, ένα σύστημα επιχειρηματικής ευφυΐας μπορεί να αναλύσει δεδομένα πωλήσεων για να εντοπίσει τα πιο κερδοφόρα προϊόντα, να παρακολουθεί τα επίπεδα αποθέματος και να παρακολουθεί τις προτιμήσεις των πελατών.
Μπορεί να παρέχει πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο για βασικούς δείκτες απόδοσης (KPI), όπως έσοδα, απόκτηση πελατών ή απόδοση προϊόντων, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις να λαμβάνουν αποφάσεις βάσει δεδομένων και να λαμβάνουν κατάλληλες ενέργειες για τη βελτίωση των λειτουργιών τους.
Τα εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας συχνά περιλαμβάνουν λειτουργίες όπως οπτικοποίηση δεδομένων, ad hoc ερωτήματα και δυνατότητες εξερεύνησης δεδομένων. Αυτά τα εργαλεία επιτρέπουν στους χρήστες, όπως π.χ επιχειρηματικοί αναλυτές ή διαχειριστές, για να αλληλεπιδράσουν με τα δεδομένα, να τα κόψουν σε φέτες και να τα δημιουργήσουν αναφορές ή οπτικές αναπαραστάσεις που τονίζουν σημαντικές πληροφορίες και τάσεις.
28. Προγνωστική ανάλυση
Η προγνωστική ανάλυση είναι η πρακτική της χρήσης δεδομένων και στατιστικών τεχνικών για την πραγματοποίηση τεκμηριωμένων προβλέψεων ή προβλέψεων σχετικά με μελλοντικά γεγονότα ή αποτελέσματα. Περιλαμβάνει την ανάλυση ιστορικών δεδομένων, τον εντοπισμό προτύπων και τη δημιουργία μοντέλων για την παρέκταση και εκτίμηση μελλοντικών τάσεων, συμπεριφορών ή περιστατικών.
Στόχος του είναι να αποκαλύψει σχέσεις μεταξύ μεταβλητών και να χρησιμοποιήσει αυτές τις πληροφορίες για να κάνει προβλέψεις. Πηγαίνει πέρα από την απλή περιγραφή γεγονότων του παρελθόντος. Αντίθετα, αξιοποιεί ιστορικά δεδομένα για να κατανοήσει και να προβλέψει τι είναι πιθανό να συμβεί στο μέλλον.
Για παράδειγμα, στον τομέα των οικονομικών, η προγνωστική ανάλυση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη στοκ τιμές που βασίζονται σε ιστορικά δεδομένα της αγοράς, οικονομικούς δείκτες και άλλους σχετικούς παράγοντες.
Στο μάρκετινγκ, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη της συμπεριφοράς και των προτιμήσεων των πελατών, επιτρέποντας στοχευμένη διαφήμιση και εξατομικευμένες καμπάνιες μάρκετινγκ.
Στην υγειονομική περίθαλψη, η προγνωστική ανάλυση μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό ασθενών υψηλού κινδύνου για ορισμένες ασθένειες ή στην πρόβλεψη της πιθανότητας επανεισδοχής με βάση το ιατρικό ιστορικό και άλλους παράγοντες.
29. Prescriptive Analytics
Η προδιαγραφική ανάλυση είναι η εφαρμογή δεδομένων και αναλυτικών στοιχείων για τον καθορισμό των καλύτερων δυνατών ενεργειών που πρέπει να γίνουν σε μια συγκεκριμένη κατάσταση ή σενάριο λήψης αποφάσεων.
Ξεπερνά τα περιγραφικά και αναλυτικές προβλέψεις όχι μόνο παρέχοντας πληροφορίες για το τι μπορεί να συμβεί στο μέλλον, αλλά και προτείνοντας τον βέλτιστο τρόπο δράσης για την επίτευξη του επιθυμητού αποτελέσματος.
Συνδυάζει ιστορικά δεδομένα, μοντέλα πρόβλεψης και τεχνικές βελτιστοποίησης για την προσομοίωση διαφορετικών σεναρίων και την αξιολόγηση των πιθανών αποτελεσμάτων διαφόρων αποφάσεων. Λαμβάνει υπόψη πολλαπλούς περιορισμούς, στόχους και παράγοντες για τη δημιουργία συστάσεων που μπορούν να γίνουν πράξη που μεγιστοποιούν τα επιθυμητά αποτελέσματα ή ελαχιστοποιούν τους κινδύνους.
Για παράδειγμα, στο αλυσίδας εφοδιασμού Η διαχείριση, η προκαθοριστική ανάλυση μπορεί να αναλύσει δεδομένα σχετικά με τα επίπεδα αποθέματος, τις δυνατότητες παραγωγής, το κόστος μεταφοράς και τη ζήτηση των πελατών για να καθορίσει το πιο αποτελεσματικό σχέδιο διανομής.
Μπορεί να προτείνει την ιδανική κατανομή πόρων, όπως τοποθεσίες αποθήκευσης αποθεμάτων ή διαδρομές μεταφοράς, για την ελαχιστοποίηση του κόστους και τη διασφάλιση της έγκαιρης παράδοσης.
30. Μάρκετινγκ με γνώμονα τα δεδομένα
Το μάρκετινγκ που βασίζεται στα δεδομένα αναφέρεται στην πρακτική της χρήσης δεδομένων και αναλυτικών στοιχείων για την προώθηση στρατηγικών μάρκετινγκ, καμπανιών και διαδικασιών λήψης αποφάσεων.
Περιλαμβάνει τη μόχλευση διαφόρων πηγών δεδομένων για την απόκτηση γνώσεων σχετικά με τη συμπεριφορά, τις προτιμήσεις και τις τάσεις των πελατών και τη χρήση αυτών των πληροφοριών για τη βελτιστοποίηση των προσπαθειών μάρκετινγκ.
Επικεντρώνεται στη συλλογή και ανάλυση δεδομένων από πολλαπλά σημεία επαφής, όπως αλληλεπιδράσεις με ιστότοπους, αφοσίωση στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, δημογραφικά στοιχεία πελατών, ιστορικό αγορών και πολλά άλλα. Αυτά τα δεδομένα χρησιμοποιούνται στη συνέχεια για να δημιουργηθεί μια ολοκληρωμένη κατανόηση του κοινού-στόχου, των προτιμήσεών του και των αναγκών του.
Αξιοποιώντας δεδομένα, οι έμποροι μπορούν να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με την τμηματοποίηση, τη στόχευση και την εξατομίκευση πελατών.
Μπορούν να εντοπίσουν συγκεκριμένα τμήματα πελατών που είναι πιο πιθανό να ανταποκριθούν θετικά στις καμπάνιες μάρκετινγκ και να προσαρμόσουν ανάλογα τα μηνύματα και τις προσφορές τους.
Επιπλέον, το μάρκετινγκ που βασίζεται σε δεδομένα βοηθά στη βελτιστοποίηση των καναλιών μάρκετινγκ, στον καθορισμό του πιο αποτελεσματικού μείγματος μάρκετινγκ και στη μέτρηση της επιτυχίας των πρωτοβουλιών μάρκετινγκ.
Για παράδειγμα, μια προσέγγιση μάρκετινγκ με γνώμονα τα δεδομένα μπορεί να περιλαμβάνει την ανάλυση δεδομένων πελατών για τον εντοπισμό προτύπων αγοραστικής συμπεριφοράς και προτιμήσεων. Με βάση αυτές τις πληροφορίες, οι επαγγελματίες του μάρκετινγκ μπορούν να δημιουργήσουν στοχευμένες καμπάνιες με εξατομικευμένο περιεχόμενο και προσφορές που έχουν απήχηση σε συγκεκριμένα τμήματα πελατών.
Μέσω της συνεχούς ανάλυσης και βελτιστοποίησης, μπορούν να μετρήσουν την αποτελεσματικότητα των προσπαθειών μάρκετινγκ και να βελτιώσουν τις στρατηγικές τους με την πάροδο του χρόνου.
31. Διακυβέρνηση δεδομένων
Η διακυβέρνηση δεδομένων είναι το πλαίσιο και το σύνολο πρακτικών που υιοθετούν οι οργανισμοί για να διασφαλίσουν τη σωστή διαχείριση, προστασία και ακεραιότητα των δεδομένων καθ' όλη τη διάρκεια του κύκλου ζωής τους. Περιλαμβάνει τις διαδικασίες, τις πολιτικές και τις διαδικασίες που διέπουν τον τρόπο συλλογής, αποθήκευσης, πρόσβασης, χρήσης και κοινής χρήσης δεδομένων σε έναν οργανισμό.
Στοχεύει στην καθιέρωση λογοδοσίας, υπευθυνότητας και ελέγχου επί των στοιχείων ενεργητικού. Διασφαλίζει ότι τα δεδομένα είναι ακριβή, πλήρη, συνεπή και αξιόπιστα, επιτρέποντας στους οργανισμούς να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις, να διατηρούν την ποιότητα των δεδομένων και να πληρούν τις κανονιστικές απαιτήσεις.
Η διακυβέρνηση δεδομένων περιλαμβάνει τον καθορισμό ρόλων και ευθυνών για τη διαχείριση δεδομένων, τη θέσπιση προτύπων και πολιτικών δεδομένων και την εφαρμογή διαδικασιών για την παρακολούθηση και την επιβολή της συμμόρφωσης. Αντιμετωπίζει διάφορες πτυχές της διαχείρισης δεδομένων, συμπεριλαμβανομένου του απορρήτου δεδομένων, της ασφάλειας δεδομένων, της ποιότητας δεδομένων, της ταξινόμησης δεδομένων και της διαχείρισης του κύκλου ζωής δεδομένων.
Για παράδειγμα, η διακυβέρνηση δεδομένων μπορεί να περιλαμβάνει την εφαρμογή διαδικασιών για να διασφαλιστεί ότι ο χειρισμός προσωπικών ή ευαίσθητων δεδομένων γίνεται σε συμμόρφωση με τους ισχύοντες κανονισμούς περί απορρήτου, όπως ο Γενικός Κανονισμός για την Προστασία Δεδομένων (GDPR).
Μπορεί επίσης να περιλαμβάνει τη θέσπιση προτύπων ποιότητας δεδομένων και την εφαρμογή διαδικασιών επικύρωσης δεδομένων για να διασφαλιστεί ότι τα δεδομένα είναι ακριβή και αξιόπιστα.
32. Ασφάλεια δεδομένων
Η ασφάλεια δεδομένων αφορά τη διατήρηση των πολύτιμων πληροφοριών μας από μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση ή κλοπή. Περιλαμβάνει τη λήψη μέτρων για την προστασία του απορρήτου, της ακεραιότητας και της διαθεσιμότητας των δεδομένων.
Ουσιαστικά, σημαίνει να διασφαλίζουμε ότι μόνο τα σωστά άτομα μπορούν να έχουν πρόσβαση στα δεδομένα μας, ότι παραμένουν ακριβή και αναλλοίωτα και ότι είναι διαθέσιμα όταν χρειάζεται.
Για την επίτευξη ασφάλειας δεδομένων, χρησιμοποιούνται διάφορες στρατηγικές και τεχνολογίες. Για παράδειγμα, οι έλεγχοι πρόσβασης και οι μέθοδοι κρυπτογράφησης συμβάλλουν στον περιορισμό της πρόσβασης σε εξουσιοδοτημένα άτομα ή συστήματα, καθιστώντας δυσκολότερη την πρόσβαση στα δεδομένα μας από τρίτους.
Τα συστήματα παρακολούθησης, τα τείχη προστασίας και τα συστήματα ανίχνευσης εισβολής λειτουργούν ως φύλακες, ειδοποιώντας μας για ύποπτες δραστηριότητες και αποτρέποντας τη μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση.
33. Διαδίκτυο των πραγμάτων
Το Διαδίκτυο των Πραγμάτων (IoT) αναφέρεται σε ένα δίκτυο φυσικών αντικειμένων ή «πράξεων» που είναι συνδεδεμένα στο Διαδίκτυο και μπορούν να επικοινωνούν μεταξύ τους. Είναι σαν ένας μεγάλος ιστός καθημερινών αντικειμένων, συσκευών και μηχανών που μπορούν να μοιράζονται πληροφορίες και να εκτελούν εργασίες αλληλεπιδρώντας μέσω του Διαδικτύου.
Με απλά λόγια, το IoT περιλαμβάνει την παροχή «έξυπνων» δυνατοτήτων σε διάφορα αντικείμενα ή συσκευές που παραδοσιακά δεν ήταν συνδεδεμένα στο διαδίκτυο. Αυτά τα αντικείμενα μπορεί να περιλαμβάνουν οικιακές συσκευές, φορητές συσκευές, θερμοστάτες, αυτοκίνητα, ακόμη και βιομηχανικά μηχανήματα.
Συνδέοντας αυτά τα αντικείμενα στο διαδίκτυο, μπορούν να συλλέγουν και να μοιράζονται δεδομένα, να λαμβάνουν οδηγίες και να εκτελούν εργασίες αυτόνομα ή ως απόκριση σε εντολές χρήστη.
Για παράδειγμα, ένας έξυπνος θερμοστάτης μπορεί να παρακολουθεί τη θερμοκρασία, να προσαρμόζει τις ρυθμίσεις και να στέλνει αναφορές χρήσης ενέργειας σε μια εφαρμογή smartphone. Ένα φορητό πρόγραμμα παρακολούθησης φυσικής κατάστασης μπορεί να συλλέξει δεδομένα για τις σωματικές σας δραστηριότητες και να τα συγχρονίσει σε μια πλατφόρμα που βασίζεται σε σύννεφο για ανάλυση.
34. Δέντρο απόφασης
Ένα δέντρο αποφάσεων είναι μια οπτική αναπαράσταση ή διάγραμμα που μας βοηθά να λάβουμε αποφάσεις ή να καθορίσουμε μια πορεία δράσης με βάση μια σειρά επιλογών ή συνθηκών.
Είναι σαν ένα διάγραμμα ροής που μας καθοδηγεί σε μια διαδικασία λήψης αποφάσεων εξετάζοντας διαφορετικές επιλογές και τα πιθανά αποτελέσματά τους.
Φανταστείτε ότι έχετε ένα πρόβλημα ή μια ερώτηση και πρέπει να κάνετε μια επιλογή.
Ένα δέντρο αποφάσεων αναλύει την απόφαση σε μικρότερα βήματα, ξεκινώντας με μια αρχική ερώτηση και διακλαδίζοντας σε διαφορετικές πιθανές απαντήσεις ή ενέργειες με βάση τις συνθήκες ή τα κριτήρια σε κάθε βήμα.
35. Γνωστική Υπολογιστική
Ο γνωστικός υπολογισμός, με απλά λόγια, αναφέρεται σε συστήματα υπολογιστών ή τεχνολογίες που μιμούνται τις ανθρώπινες γνωστικές ικανότητες, όπως η μάθηση, η λογική, η κατανόηση και η επίλυση προβλημάτων.
Περιλαμβάνει τη δημιουργία συστημάτων υπολογιστών που μπορούν να επεξεργάζονται και να ερμηνεύουν πληροφορίες με τρόπο που μοιάζει με την ανθρώπινη σκέψη.
Η γνωστική πληροφορική στοχεύει στην ανάπτυξη μηχανών που μπορούν να κατανοήσουν και να αλληλεπιδράσουν με τους ανθρώπους με πιο φυσικό και έξυπνο τρόπο. Αυτά τα συστήματα έχουν σχεδιαστεί για να αναλύουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων, να αναγνωρίζουν μοτίβα, να κάνουν προβλέψεις και να παρέχουν ουσιαστικές πληροφορίες.
Σκεφτείτε τη γνωστική πληροφορική ως μια προσπάθεια να κάνουμε τους υπολογιστές να σκέφτονται και να ενεργούν περισσότερο σαν άνθρωποι.
Περιλαμβάνει τη μόχλευση τεχνολογιών όπως η τεχνητή νοημοσύνη, η μηχανική μάθηση, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η όραση υπολογιστή για να επιτραπεί στους υπολογιστές να εκτελούν εργασίες που παραδοσιακά συνδέονταν με την ανθρώπινη νοημοσύνη.
36. Υπολογιστική Θεωρία Μάθησης
Η Υπολογιστική Θεωρία Μάθησης είναι ένας εξειδικευμένος κλάδος στη σφαίρα της τεχνητής νοημοσύνης που περιστρέφεται γύρω από την ανάπτυξη και την εξέταση αλγορίθμων ειδικά σχεδιασμένων να μαθαίνουν από δεδομένα.
Αυτό το πεδίο διερευνά διάφορες τεχνικές και μεθοδολογίες για την κατασκευή αλγορίθμων που μπορούν αυτόνομα να βελτιώσουν την απόδοσή τους με την ανάλυση και την επεξεργασία μεγάλων ποσοτήτων πληροφοριών.
Αξιοποιώντας τη δύναμη των δεδομένων, η Υπολογιστική Θεωρία Μάθησης στοχεύει να αποκαλύψει μοτίβα, σχέσεις και ιδέες που επιτρέπουν στις μηχανές να ενισχύσουν τις ικανότητές τους στη λήψη αποφάσεων και να εκτελούν εργασίες πιο αποτελεσματικά.
Ο απώτερος στόχος είναι η δημιουργία αλγορίθμων που μπορούν να προσαρμόσουν, να γενικεύσουν και να κάνουν ακριβείς προβλέψεις με βάση τα δεδομένα στα οποία έχουν εκτεθεί, συμβάλλοντας στην πρόοδο της τεχνητής νοημοσύνης και των πρακτικών εφαρμογών της.
37. Δοκιμή Turing
Το τεστ Turing, που προτάθηκε αρχικά από τον λαμπρό μαθηματικό και επιστήμονα υπολογιστών Άλαν Τούρινγκ, είναι μια συναρπαστική ιδέα που χρησιμοποιείται για να αξιολογήσει εάν μια μηχανή μπορεί να επιδείξει ευφυή συμπεριφορά συγκρίσιμη ή πρακτικά αδιάκριτη από αυτή ενός ανθρώπου.
Στο τεστ Turing, ένας ανθρώπινος αξιολογητής συμμετέχει σε μια συνομιλία φυσικής γλώσσας τόσο με μια μηχανή όσο και με έναν άλλο άνθρωπο συμμετέχοντα χωρίς να γνωρίζει ποια είναι η μηχανή.
Ο ρόλος του αξιολογητή είναι να διακρίνει ποια οντότητα είναι η μηχανή αποκλειστικά με βάση τις απαντήσεις του. Εάν το μηχάνημα είναι σε θέση να πείσει τον αξιολογητή ότι είναι το ανθρώπινο αντίστοιχο, τότε λέγεται ότι έχει περάσει το τεστ Turing, επιδεικνύοντας έτσι ένα επίπεδο νοημοσύνης που αντικατοπτρίζει τις ανθρώπινες ικανότητες.
Ο Άλαν Τούρινγκ πρότεινε αυτό το τεστ ως μέσο για να διερευνήσει την έννοια της νοημοσύνης των μηχανών και να θέσει το ερώτημα εάν οι μηχανές μπορούν να επιτύχουν τη γνώση σε ανθρώπινο επίπεδο.
Πλαισιώνοντας τη δοκιμή από την άποψη της ανθρώπινης δυσδιάκρισης, ο Turing τόνισε τη δυνατότητα των μηχανών να επιδεικνύουν συμπεριφορά που είναι τόσο πειστικά έξυπνη που καθίσταται πρόκληση να τις διαφοροποιήσουμε από τους ανθρώπους.
Το τεστ Turing πυροδότησε εκτενείς συζητήσεις και έρευνες στους τομείς της τεχνητής νοημοσύνης και της γνωστικής επιστήμης. Ενώ η επιτυχία του τεστ Turing παραμένει ένα σημαντικό ορόσημο, δεν είναι το μοναδικό μέτρο ευφυΐας.
Ωστόσο, το τεστ χρησιμεύει ως σημείο αναφοράς που προκαλεί σκέψη, υποκινώντας τις συνεχείς προσπάθειες για την ανάπτυξη μηχανών ικανών να μιμούνται την ανθρώπινη νοημοσύνη και συμπεριφορά και να συμβάλλουν στην ευρύτερη εξερεύνηση του τι σημαίνει να είσαι ευφυής.
38. Μάθηση Ενίσχυσης
Ενίσχυση μάθησης είναι ένας τύπος μάθησης που συμβαίνει μέσω δοκιμής και λάθους, όπου ένας «πράκτορας» (που μπορεί να είναι ένα πρόγραμμα υπολογιστή ή ένα ρομπότ) μαθαίνει να εκτελεί εργασίες λαμβάνοντας ανταμοιβές για καλή συμπεριφορά και αντιμετωπίζοντας τις συνέπειες ή τις τιμωρίες για κακή συμπεριφορά.
Φανταστείτε ένα σενάριο όπου ο πράκτορας προσπαθεί να ολοκληρώσει μια συγκεκριμένη εργασία, όπως η πλοήγηση σε έναν λαβύρινθο. Στην αρχή, ο πράκτορας δεν γνωρίζει τη σωστή διαδρομή που πρέπει να ακολουθήσει, επομένως δοκιμάζει διαφορετικές ενέργειες και εξερευνά διάφορες διαδρομές.
Όταν επιλέγει μια καλή ενέργεια που το φέρνει πιο κοντά στον στόχο, λαμβάνει μια ανταμοιβή, όπως ένα εικονικό «χτύπημα στην πλάτη». Ωστόσο, εάν πάρει μια κακή απόφαση που οδηγεί σε αδιέξοδο ή την απομακρύνει από τον στόχο, λαμβάνει τιμωρία ή αρνητική ανατροφοδότηση.
Μέσω αυτής της διαδικασίας δοκιμής και λάθους, ο πράκτορας μαθαίνει να συσχετίζει ορισμένες ενέργειες με θετικά ή αρνητικά αποτελέσματα. Σταδιακά ανακαλύπτει την καλύτερη σειρά ενεργειών για να μεγιστοποιήσει τις ανταμοιβές του και να ελαχιστοποιήσει τις τιμωρίες, και τελικά να γίνει πιο ικανός στην εργασία.
Η ενισχυτική μάθηση αντλεί έμπνευση από το πώς μαθαίνουν άνθρωποι και ζώα λαμβάνοντας ανατροφοδότηση από το περιβάλλον.
Εφαρμόζοντας αυτή την ιδέα σε μηχανές, οι ερευνητές στοχεύουν στην ανάπτυξη ευφυών συστημάτων που μπορούν να μάθουν και να προσαρμοστούν σε διαφορετικές καταστάσεις ανακαλύπτοντας αυτόνομα τις πιο αποτελεσματικές συμπεριφορές μέσω μιας διαδικασίας θετικής ενίσχυσης και αρνητικών συνεπειών.
39. Εξαγωγή οντοτήτων
Η εξαγωγή οντοτήτων αναφέρεται σε μια διαδικασία κατά την οποία προσδιορίζουμε και εξάγουμε σημαντικά κομμάτια πληροφοριών, γνωστά ως οντότητες, από ένα μπλοκ κειμένου. Αυτές οι οντότητες μπορεί να είναι διάφορα πράγματα όπως ονόματα ατόμων, ονόματα τοποθεσιών, ονόματα οργανισμών κ.λπ.
Ας φανταστούμε ότι έχετε μια παράγραφο που περιγράφει ένα άρθρο ειδήσεων.
Η εξαγωγή οντοτήτων θα περιλαμβάνει την ανάλυση του κειμένου και την επιλογή συγκεκριμένων bits που αντιπροσωπεύουν διακριτές οντότητες. Για παράδειγμα, αν το κείμενο αναφέρει το όνομα ενός ατόμου όπως ο "John Smith", η τοποθεσία "New York City" ή ο οργανισμός "OpenAI", αυτές θα είναι οι οντότητες που στοχεύουμε να εντοπίσουμε και να εξαγάγουμε.
Εκτελώντας εξαγωγή οντοτήτων, ουσιαστικά διδάσκουμε ένα πρόγραμμα υπολογιστή να αναγνωρίζει και να απομονώνει σημαντικά στοιχεία από το κείμενο. Αυτή η διαδικασία μας δίνει τη δυνατότητα να οργανώνουμε και να κατηγοριοποιούμε τις πληροφορίες πιο αποτελεσματικά, καθιστώντας ευκολότερη την αναζήτηση, την ανάλυση και την εξαγωγή πληροφοριών από μεγάλους όγκους δεδομένων κειμένου.
Συνολικά, η εξαγωγή οντοτήτων μας βοηθά να αυτοματοποιήσουμε το έργο του εντοπισμού σημαντικών οντοτήτων, όπως ανθρώπων, τοποθεσιών και οργανισμών, εντός του κειμένου, βελτιστοποιώντας την εξαγωγή πολύτιμων πληροφοριών και ενισχύοντας την ικανότητά μας να επεξεργαζόμαστε και να κατανοούμε δεδομένα κειμένου.
40. Γλωσσικός σχολιασμός
Ο γλωσσικός σχολιασμός περιλαμβάνει τον εμπλουτισμό του κειμένου με πρόσθετες γλωσσικές πληροφορίες για να βελτιώσουμε την κατανόησή μας και την ανάλυση της γλώσσας που χρησιμοποιούμε. Είναι σαν να προσθέτετε χρήσιμες ετικέτες ή ετικέτες σε διαφορετικά μέρη ενός κειμένου.
Όταν εκτελούμε γλωσσικό σχολιασμό, υπερβαίνουμε τις βασικές λέξεις και προτάσεις σε ένα κείμενο και αρχίζουμε να επισημαίνουμε ή να προσθέτουμε ετικέτες σε συγκεκριμένα στοιχεία. Για παράδειγμα, μπορούμε να προσθέσουμε ετικέτες μέρους του λόγου, οι οποίες υποδεικνύουν τη γραμματική κατηγορία κάθε λέξης (όπως ουσιαστικό, ρήμα, επίθετο κ.λπ.). Αυτό μας βοηθά να κατανοήσουμε τον ρόλο που παίζει κάθε λέξη σε μια πρόταση.
Μια άλλη μορφή γλωσσικού σχολιασμού είναι η αναγνώριση οντοτήτων, όπου προσδιορίζουμε και επισημαίνουμε συγκεκριμένες επώνυμες οντότητες, όπως ονόματα ανθρώπων, τοποθεσιών, οργανισμών ή ημερομηνίες. Αυτό μας επιτρέπει να εντοπίζουμε γρήγορα και να εξάγουμε σημαντικές πληροφορίες από το κείμενο.
Σχολιάζοντας κείμενο με αυτούς τους τρόπους, δημιουργούμε μια πιο δομημένη και οργανωμένη αναπαράσταση της γλώσσας. Αυτό μπορεί να είναι εξαιρετικά χρήσιμο σε μια ποικιλία εφαρμογών. Για παράδειγμα, βοηθά στη βελτίωση της ακρίβειας των μηχανών αναζήτησης με την κατανόηση της πρόθεσης πίσω από τα ερωτήματα των χρηστών. Βοηθά επίσης στη μηχανική μετάφραση, την ανάλυση συναισθημάτων, την εξαγωγή πληροφοριών και πολλές άλλες εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
Ο γλωσσικός σχολιασμός χρησιμεύει ως ζωτικό εργαλείο για ερευνητές, γλωσσολόγους και προγραμματιστές, δίνοντάς τους τη δυνατότητα να μελετούν γλωσσικά μοτίβα, να δημιουργούν γλωσσικά μοντέλα και να αναπτύσσουν εξελιγμένους αλγόριθμους που μπορούν να αναλύουν και να κατανοούν καλύτερα το κείμενο.
41. Υπερπαράμετρος
In μάθηση μηχανής, μια υπερπαράμετρος είναι σαν μια ειδική ρύθμιση ή διαμόρφωση που πρέπει να αποφασίσουμε πριν εκπαιδεύσουμε ένα μοντέλο. Δεν είναι κάτι που το μοντέλο μπορεί να μάθει από μόνο του από τα δεδομένα. Αντίθετα, πρέπει να το προσδιορίσουμε εκ των προτέρων.
Σκεφτείτε το ως ένα πόμολο ή διακόπτη που μπορούμε να προσαρμόσουμε για να τελειοποιήσουμε τον τρόπο με τον οποίο το μοντέλο μαθαίνει και κάνει προβλέψεις. Αυτές οι υπερπαράμετροι διέπουν διάφορες πτυχές της μαθησιακής διαδικασίας, όπως η πολυπλοκότητα του μοντέλου, η ταχύτητα εκπαίδευσης και η αντιστάθμιση μεταξύ ακρίβειας και γενίκευσης.
Για παράδειγμα, ας εξετάσουμε ένα νευρωνικό δίκτυο. Μια σημαντική υπερπαράμετρος είναι ο αριθμός των επιπέδων στο δίκτυο. Πρέπει να επιλέξουμε πόσο βαθύ θέλουμε να είναι το δίκτυο και αυτή η απόφαση επηρεάζει την ικανότητά του να καταγράφει πολύπλοκα μοτίβα στα δεδομένα.
Άλλες κοινές υπερπαράμετροι περιλαμβάνουν τον ρυθμό εκμάθησης, ο οποίος καθορίζει πόσο γρήγορα το μοντέλο προσαρμόζει τις εσωτερικές του παραμέτρους με βάση τα δεδομένα εκπαίδευσης και την ισχύ τακτοποίησης, η οποία ελέγχει πόσο τιμωρεί το μοντέλο περίπλοκα μοτίβα για να αποτρέψει την υπερβολική προσαρμογή.
Η σωστή ρύθμιση αυτών των υπερπαραμέτρων είναι ζωτικής σημασίας γιατί μπορούν να επηρεάσουν σημαντικά την απόδοση και τη συμπεριφορά του μοντέλου. Συχνά περιλαμβάνει λίγη δοκιμή και λάθος, πειραματισμό με διαφορετικές τιμές και παρατήρηση πώς επηρεάζουν την απόδοση του μοντέλου σε ένα σύνολο δεδομένων επικύρωσης.
42. Μεταδεδομένα
Τα μεταδεδομένα αναφέρονται σε πρόσθετες πληροφορίες που παρέχουν λεπτομέρειες σχετικά με άλλα δεδομένα. Είναι σαν ένα σύνολο ετικετών ή ετικετών που μας δίνουν περισσότερο πλαίσιο ή περιγράφουν τα χαρακτηριστικά των κύριων δεδομένων.
Όταν έχουμε δεδομένα, είτε πρόκειται για έγγραφο, φωτογραφία, βίντεο ή οποιοδήποτε άλλο είδος πληροφοριών, τα μεταδεδομένα μας βοηθούν να κατανοήσουμε σημαντικές πτυχές αυτών των δεδομένων.
Για παράδειγμα, σε ένα έγγραφο, τα μεταδεδομένα θα μπορούσαν να περιλαμβάνουν λεπτομέρειες όπως το όνομα του συγγραφέα, την ημερομηνία δημιουργίας ή τη μορφή αρχείου. Στην περίπτωση μιας φωτογραφίας, τα μεταδεδομένα μπορεί να μας πουν την τοποθεσία όπου τραβήχτηκε, τις ρυθμίσεις της κάμερας που χρησιμοποιήθηκαν ή ακόμα και την ημερομηνία και την ώρα λήψης.
Τα μεταδεδομένα μας βοηθούν να οργανώνουμε, να αναζητούμε και να ερμηνεύουμε τα δεδομένα πιο αποτελεσματικά. Προσθέτοντας αυτές τις περιγραφικές πληροφορίες, μπορούμε να βρούμε γρήγορα συγκεκριμένα αρχεία ή να κατανοήσουμε την προέλευση, τον σκοπό ή το πλαίσιό τους χωρίς να χρειάζεται να ανατρέξουμε σε ολόκληρο το περιεχόμενο.
43. Μείωση διαστάσεων
Η μείωση διαστάσεων είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται για την απλοποίηση ενός συνόλου δεδομένων μειώνοντας τον αριθμό των χαρακτηριστικών ή των μεταβλητών που περιέχει. Είναι σαν να συμπυκνώνετε ή να συνοψίζετε τις πληροφορίες σε ένα σύνολο δεδομένων για να το κάνετε πιο διαχειρίσιμο και ευκολότερο στην εργασία.
Φανταστείτε ότι έχετε ένα σύνολο δεδομένων με πολλές στήλες ή χαρακτηριστικά που αντιπροσωπεύουν διαφορετικά χαρακτηριστικά των σημείων δεδομένων. Κάθε στήλη προσθέτει στην πολυπλοκότητα και τις υπολογιστικές απαιτήσεις των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης.
Σε ορισμένες περιπτώσεις, η ύπαρξη μεγάλου αριθμού διαστάσεων μπορεί να κάνει δύσκολη την εύρεση ουσιαστικών μοτίβων ή σχέσεων στα δεδομένα.
Η μείωση διαστάσεων βοηθά στην αντιμετώπιση αυτού του ζητήματος μετατρέποντας το σύνολο δεδομένων σε αναπαράσταση χαμηλότερων διαστάσεων, διατηρώντας παράλληλα όσο το δυνατόν περισσότερες σχετικές πληροφορίες. Στόχος του είναι να συλλάβει τις πιο σημαντικές πτυχές ή παραλλαγές στα δεδομένα, ενώ απορρίπτει περιττές ή λιγότερο ενημερωτικές διαστάσεις.
44. Ταξινόμηση κειμένων
Η ταξινόμηση κειμένου είναι μια διαδικασία που περιλαμβάνει την αντιστοίχιση συγκεκριμένων ετικετών ή κατηγοριών σε τμήματα κειμένου με βάση το περιεχόμενο ή το νόημά τους. Είναι σαν να ταξινομείτε ή να οργανώνετε πληροφορίες κειμένου σε διαφορετικές ομάδες ή τάξεις για να διευκολύνετε την περαιτέρω ανάλυση ή τη λήψη αποφάσεων.
Ας εξετάσουμε ένα παράδειγμα ταξινόμησης email. Σε αυτό το σενάριο, θέλουμε να προσδιορίσουμε εάν ένα εισερχόμενο μήνυμα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου είναι ανεπιθύμητο ή μη ανεπιθύμητο (γνωστό και ως ham). Κείμενο ταξινόμησης Οι αλγόριθμοι αναλύουν το περιεχόμενο του email και του αποδίδουν μια ετικέτα ανάλογα.
Εάν ο αλγόριθμος καθορίσει ότι το μήνυμα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου παρουσιάζει χαρακτηριστικά που συνήθως σχετίζονται με ανεπιθύμητα μηνύματα, αποδίδει την ετικέτα "ανεπιθύμητα". Αντίθετα, εάν το μήνυμα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου φαίνεται νόμιμο και μη ανεπιθύμητο, αποδίδει την ετικέτα "μη ανεπιθύμητο" ή "ζαμπόν".
Η ταξινόμηση κειμένου βρίσκει εφαρμογές σε διάφορους τομείς πέρα από το φιλτράρισμα email. Χρησιμοποιείται στην ανάλυση συναισθήματος για να προσδιορίσει το συναίσθημα που εκφράζεται στις κριτικές πελατών (θετικές, αρνητικές ή ουδέτερες).
Τα άρθρα ειδήσεων μπορούν να ταξινομηθούν σε διαφορετικά θέματα ή κατηγορίες όπως αθλήματα, πολιτική, ψυχαγωγία και άλλα. Τα αρχεία καταγραφής συνομιλιών υποστήριξης πελατών μπορούν να κατηγοριοποιηθούν με βάση την πρόθεση ή το πρόβλημα που αντιμετωπίζεται.
45. Αδύναμη ΑΙ
Το αδύναμο AI, γνωστό και ως στενό AI, αναφέρεται σε συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που έχουν σχεδιαστεί και προγραμματιστεί για να εκτελούν συγκεκριμένες εργασίες ή λειτουργίες. Σε αντίθεση με την ανθρώπινη νοημοσύνη, η οποία περιλαμβάνει ένα ευρύ φάσμα γνωστικών ικανοτήτων, η αδύναμη τεχνητή νοημοσύνη περιορίζεται σε έναν συγκεκριμένο τομέα ή εργασία.
Σκεφτείτε την αδύναμη τεχνητή νοημοσύνη ως εξειδικευμένο λογισμικό ή μηχανήματα που διαπρέπουν στην εκτέλεση συγκεκριμένων εργασιών. Για παράδειγμα, μπορεί να δημιουργηθεί ένα πρόγραμμα τεχνητής νοημοσύνης που παίζει σκάκι για να αναλύει καταστάσεις παιχνιδιού, να σχεδιάζει κινήσεις στρατηγικής και να ανταγωνίζεται ανθρώπους παίκτες.
Ένα άλλο παράδειγμα είναι ένα σύστημα αναγνώρισης εικόνων που μπορεί να αναγνωρίσει αντικείμενα σε φωτογραφίες ή βίντεο.
Αυτά τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης είναι εκπαιδευμένα και βελτιστοποιημένα για να υπερέχουν στους συγκεκριμένους τομείς εξειδίκευσής τους. Βασίζονται σε αλγόριθμους, δεδομένα και προκαθορισμένους κανόνες για να ολοκληρώσουν αποτελεσματικά τις εργασίες τους.
Ωστόσο, δεν διαθέτουν γενική νοημοσύνη που τους επιτρέπει να κατανοούν ή να εκτελούν εργασίες εκτός του καθορισμένου τομέα τους.
46. Ισχυρή ΑΙ
Η ισχυρή τεχνητή νοημοσύνη, γνωστή και ως γενική τεχνητή νοημοσύνη ή τεχνητή γενική νοημοσύνη (AGI), αναφέρεται σε μια μορφή τεχνητής νοημοσύνης που έχει την ικανότητα να κατανοεί, να μαθαίνει και να εκτελεί οποιαδήποτε πνευματική εργασία μπορεί ένας άνθρωπος.
Σε αντίθεση με την αδύναμη τεχνητή νοημοσύνη, η οποία έχει σχεδιαστεί για συγκεκριμένες εργασίες, η ισχυρή τεχνητή νοημοσύνη στοχεύει στην αναπαραγωγή ανθρώπινων νοημοσύνης και γνωστικών ικανοτήτων. Προσπαθεί να δημιουργήσει μηχανές ή λογισμικό που όχι μόνο υπερέχουν σε εξειδικευμένες εργασίες, αλλά διαθέτουν επίσης ευρύτερη κατανόηση και προσαρμοστικότητα για να αντιμετωπίσουν ένα ευρύ φάσμα πνευματικών προκλήσεων.
Ο στόχος του ισχυρού AI είναι να αναπτύξει συστήματα που μπορούν να συλλογιστούν, να κατανοήσουν σύνθετες πληροφορίες, να μάθουν από την εμπειρία, να συμμετάσχουν σε συνομιλίες φυσικής γλώσσας, να επιδείξουν δημιουργικότητα και να επιδείξουν άλλες ιδιότητες που σχετίζονται με την ανθρώπινη νοημοσύνη.
Ουσιαστικά, φιλοδοξεί να δημιουργήσει συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να προσομοιώσουν ή να αναπαράγουν τη σκέψη σε ανθρώπινο επίπεδο και την επίλυση προβλημάτων σε πολλούς τομείς.
47. Μπροστινή Αλυσίδα
Η μπροστινή αλυσίδα είναι μια μέθοδος συλλογισμού ή λογικής που ξεκινά με τα διαθέσιμα δεδομένα και τα χρησιμοποιεί για να βγάλει συμπεράσματα και να εξάγει νέα συμπεράσματα. Είναι σαν να συνδέετε τις κουκκίδες χρησιμοποιώντας τις διαθέσιμες πληροφορίες για να προχωρήσετε και να φτάσετε σε πρόσθετες πληροφορίες.
Φανταστείτε ότι έχετε ένα σύνολο κανόνων ή γεγονότων και θέλετε να αντλήσετε νέες πληροφορίες ή να καταλήξετε σε συγκεκριμένα συμπεράσματα βάσει αυτών. Η προώθηση της αλυσίδας λειτουργεί με την εξέταση των αρχικών δεδομένων και την εφαρμογή λογικών κανόνων για τη δημιουργία πρόσθετων γεγονότων ή συμπερασμάτων.
Για να το απλοποιήσουμε, ας εξετάσουμε ένα απλό σενάριο καθορισμού του τι θα φορέσουμε με βάση τις καιρικές συνθήκες. Έχετε έναν κανόνα που λέει, «Αν βρέχει, φέρτε μια ομπρέλα» και έναν άλλο κανόνα που λέει «Αν κάνει κρύο, φορέστε ένα σακάκι». Τώρα, αν παρατηρήσετε ότι πράγματι βρέχει, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε την αλυσιδωτή προς τα εμπρός για να συμπεράνετε ότι πρέπει να φέρετε μια ομπρέλα.
48. Αλυσίδα προς τα πίσω
Η οπισθοδρόμηση είναι μια συλλογιστική μέθοδος που ξεκινά με ένα επιθυμητό συμπέρασμα ή στόχο και λειτουργεί αντίστροφα για να προσδιορίσει τα απαραίτητα δεδομένα ή γεγονότα που απαιτούνται για την υποστήριξη αυτού του συμπεράσματος. Είναι σαν να παρακολουθείτε τα βήματά σας από το επιθυμητό αποτέλεσμα στις αρχικές πληροφορίες που απαιτούνται για να το επιτύχετε.
Για να κατανοήσουμε την αντίστροφη αλυσίδα, ας εξετάσουμε ένα απλό παράδειγμα. Ας υποθέσουμε ότι θέλετε να προσδιορίσετε αν είναι κατάλληλο να πάτε για κολύμπι. Το επιθυμητό συμπέρασμα είναι αν η κολύμβηση ενδείκνυται ή όχι βάσει συγκεκριμένων συνθηκών.
Αντί να ξεκινάμε με τις συνθήκες, η αναδρομική αλυσίδα ξεκινά με το συμπέρασμα και λειτουργεί αντίστροφα για να βρει τα υποστηρικτικά δεδομένα.
Σε αυτήν την περίπτωση, η αλυσιδωτή προς τα πίσω θα συνεπαγόταν την υποβολή ερωτήσεων όπως "Είναι ζεστός ο καιρός;" Εάν η απάντηση είναι ναι, θα ρωτούσατε, "Υπάρχει διαθέσιμη πισίνα;" Εάν η απάντηση είναι και πάλι ναι, θα κάνατε περαιτέρω ερωτήσεις όπως, "Υπάρχει αρκετός χρόνος για να κολυμπήσετε;"
Απαντώντας επαναληπτικά σε αυτές τις ερωτήσεις και δουλεύοντας αντίστροφα, μπορείτε να προσδιορίσετε τις απαραίτητες προϋποθέσεις που πρέπει να πληρούνται για να υποστηρίξετε το συμπέρασμα του να πάτε για κολύμπι.
49. Ευρετική
Ένας ευρετικός, με απλά λόγια, είναι ένας πρακτικός κανόνας ή στρατηγική που μας βοηθά να λαμβάνουμε αποφάσεις ή να λύνουμε προβλήματα, συνήθως με βάση τις προηγούμενες εμπειρίες ή τη διαίσθησή μας. Είναι σαν μια νοητική συντόμευση που μας επιτρέπει να βρούμε γρήγορα μια λογική λύση χωρίς να περάσουμε από μια μακρά ή εξαντλητική διαδικασία.
Όταν αντιμετωπίζουμε περίπλοκες καταστάσεις ή εργασίες, οι ευρετικές μέθοδοι χρησιμεύουν ως κατευθυντήριες αρχές ή «εμπειρικοί κανόνες» που απλοποιούν τη λήψη αποφάσεων. Μας παρέχουν γενικές κατευθυντήριες γραμμές ή στρατηγικές που είναι συχνά αποτελεσματικές σε συγκεκριμένες καταστάσεις, παρόλο που μπορεί να μην εγγυώνται τη βέλτιστη λύση.
Για παράδειγμα, ας εξετάσουμε ένα ευρετικό για την εύρεση μιας θέσης στάθμευσης σε μια πολυσύχναστη περιοχή. Αντί να αναλύετε σχολαστικά κάθε διαθέσιμο σημείο, μπορείτε να βασιστείτε στην ευρετική αναζήτηση σταθμευμένων αυτοκινήτων με τους κινητήρες σε λειτουργία.
Αυτή η ευρετική προϋποθέτει ότι αυτά τα αυτοκίνητα πρόκειται να φύγουν, αυξάνοντας τις πιθανότητες εύρεσης μιας διαθέσιμης θέσης.
50. Μοντελοποίηση Φυσικής Γλώσσας
Η μοντελοποίηση φυσικής γλώσσας, με απλά λόγια, είναι η διαδικασία εκπαίδευσης μοντέλων υπολογιστών για την κατανόηση και τη δημιουργία ανθρώπινης γλώσσας με τρόπο παρόμοιο με τον τρόπο που επικοινωνούν οι άνθρωποι. Περιλαμβάνει τη διδασκαλία των υπολογιστών να επεξεργάζονται, να ερμηνεύουν και να δημιουργούν κείμενο με φυσικό και ουσιαστικό τρόπο.
Ο στόχος της μοντελοποίησης φυσικής γλώσσας είναι να επιτρέψει στους υπολογιστές να κατανοήσουν και να δημιουργήσουν την ανθρώπινη γλώσσα με τρόπο που να είναι άπταιστος, συνεκτικός και σχετικός με τα συμφραζόμενα.
Περιλαμβάνει μοντέλα εκπαίδευσης σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων κειμένου, όπως βιβλία, άρθρα ή συνομιλίες, για την εκμάθηση των μοτίβων, των δομών και της σημασιολογίας της γλώσσας.
Αφού εκπαιδευτούν, αυτά τα μοντέλα μπορούν να εκτελέσουν διάφορες εργασίες που σχετίζονται με τη γλώσσα, όπως μετάφραση γλώσσας, σύνοψη κειμένου, απαντήσεις σε ερωτήσεις, αλληλεπιδράσεις chatbot και πολλά άλλα.
Μπορούν να κατανοήσουν το νόημα και το πλαίσιο των προτάσεων, να εξάγουν σχετικές πληροφορίες και να δημιουργήσουν κείμενο που είναι γραμματικά σωστό και συνεκτικό.
Αφήστε μια απάντηση