AI je posvuda, ali ponekad može biti izazovno razumjeti terminologiju i žargon. U ovom postu na blogu objašnjavamo više od 50 pojmova i definicija umjetne inteligencije kako biste bolje shvatili ovu brzo rastuću tehnologiju.
Bilo da ste početnik ili stručnjak, kladimo se da ovdje postoji nekoliko pojmova koje ne znate!
1. Umjetna inteligencija
Umjetna inteligencija (AI) odnosi se na razvoj računalnih sustava koji imaju sposobnost učenja i funkcioniranja neovisno, često oponašanjem ljudske inteligencije.
Ovi sustavi analiziraju podatke, prepoznaju obrasce, donose odluke i prilagođavaju svoje ponašanje na temelju iskustva. Korištenjem algoritama i modela, AI ima za cilj stvoriti inteligentne strojeve sposobne percipirati i razumjeti svoju okolinu.
Konačni cilj je omogućiti strojevima da učinkovito obavljaju zadatke, uče iz podataka i pokazuju kognitivne sposobnosti slične ljudima.
2. algoritam
Algoritam je precizan i sustavan skup uputa ili pravila koji vode proces rješavanja problema ili izvršavanja određenog zadatka.
Služi kao temeljni koncept u raznim domenama i ima ključnu ulogu u informatici, matematici i disciplinama rješavanja problema. Razumijevanje algoritama ključno je jer omogućuju učinkovite i strukturirane pristupe rješavanju problema, pokrećući napredak u tehnologiji i procesima donošenja odluka.
3. Veliki podaci
Big data odnosi se na iznimno velike i složene skupove podataka koji nadilaze mogućnosti tradicionalnih metoda analize. Ove skupove podataka obično karakterizira njihov volumen, brzina i raznolikost.
Volumen se odnosi na golemu količinu podataka generiranih iz različitih izvora kao što su društvenih medija, senzori i transakcije.
Brzina se odnosi na veliku brzinu kojom se podaci generiraju i koje treba obraditi u stvarnom vremenu ili blizu stvarnog vremena. Raznolikost označava različite vrste i formate podataka, uključujući strukturirane, nestrukturirane i polustrukturirane podatke.
4. Data mining
Data mining je sveobuhvatan proces čiji je cilj izvlačenje vrijednih uvida iz ogromnih skupova podataka.
Obuhvaća četiri ključne faze: prikupljanje podataka, uključujući prikupljanje relevantnih podataka; priprema podataka, osiguranje kvalitete i kompatibilnosti podataka; rudarenje podataka, korištenje algoritama za otkrivanje uzoraka i odnosa; te analiza i interpretacija podataka, gdje se izvučeno znanje ispituje i razumije.
5. Neuronska mreža
Računalni sustav dizajniran je da radi kao ljudski mozak, sastavljen od međusobno povezanih čvorova ili neurona. Razumimo ovo malo bolje jer se većina AI-ja temelji na tome neuronske mreže.
U gornjoj grafiki predviđamo vlažnost i temperaturu zemljopisnog položaja učeći iz prošlih obrazaca. Ulazi su skup podataka za prošli zapis.
Korištenje električnih romobila ističe neuronska mreža uči uzorak igrajući se s težinama i primjenom vrijednosti pristranosti u skrivenim slojevima. W1, W2….W7 su odgovarajuće težine. Uvježbava se na dostavljenom skupu podataka i daje izlaz kao predviđanje.
Možda ćete biti preplavljeni ovom složenom informacijom. Ako je to slučaj, možete početi s našim jednostavnim vodičem ovdje.
6. Strojno učenje
Strojno učenje usmjereno je na razvoj algoritama i modela sposobnih za automatsko učenje iz podataka i poboljšanje njihove izvedbe tijekom vremena.
Uključuje korištenje statističkih tehnika kako bi se računalima omogućilo da identificiraju obrasce, daju predviđanja i donose odluke temeljene na podacima bez da su eksplicitno programirana.
Algoritmi strojnog učenja analizirati i učiti iz velikih skupova podataka, omogućujući sustavima da se prilagode i poboljšaju svoje ponašanje na temelju informacija koje obrađuju.
7. Duboko učenje
Duboko učenje, podpodručje strojnog učenja i neuronskih mreža, koristi sofisticirane algoritme za stjecanje znanja iz podataka simuliranjem zamršenih procesa ljudskog mozga.
Upotrebom neuronskih mreža s brojnim skrivenim slojevima, modeli dubokog učenja mogu autonomno izdvojiti zamršene značajke i obrasce, omogućujući im da se pozabave složenim zadacima s iznimnom točnošću i učinkovitošću.
8. Prepoznavanje uzorka
Prepoznavanje uzoraka, tehnika analize podataka, koristi snagu algoritama strojnog učenja za autonomno otkrivanje i razaznavanje obrazaca i pravilnosti unutar skupova podataka.
Korištenjem računalnih modela i statističkih metoda, algoritmi za prepoznavanje uzoraka mogu identificirati značajne strukture, korelacije i trendove u složenim i raznolikim podacima.
Ovaj proces omogućuje izvlačenje vrijednih uvida, klasifikaciju podataka u različite kategorije i predviđanje budućih ishoda na temelju prepoznatih obrazaca. Prepoznavanje uzoraka vitalan je alat u raznim domenama, osnažujući donošenje odluka, otkrivanje anomalija i prediktivno modeliranje.
Biometrija je jedan primjer za to. Na primjer, kod prepoznavanja otiska prsta, algoritam analizira izbočine, krivulje i jedinstvene značajke otiska prsta osobe kako bi stvorio digitalni prikaz koji se naziva predložak.
Kada pokušate otključati svoj pametni telefon ili pristupiti sigurnom objektu, sustav za prepoznavanje uzoraka uspoređuje snimljene biometrijske podatke (npr. otisak prsta) s pohranjenim predlošcima u svojoj bazi podataka.
Uspoređivanjem uzoraka i procjenom razine sličnosti, sustav može utvrditi podudaraju li se dani biometrijski podaci s pohranjenim predloškom i odobriti pristup u skladu s tim.
9. Nadzirano učenje
Nadzirano učenje pristup je strojnog učenja koji uključuje obuku računalnog sustava pomoću označenih podataka. U ovoj metodi računalo dobiva skup ulaznih podataka zajedno s odgovarajućim poznatim oznakama ili ishodima.
Recimo da imate hrpu slika, neke s psima, a neke s mačkama.
Vi kažete računalu na kojim slikama su psi, a na kojim mačke. Računalo zatim uči prepoznati razlike između pasa i mačaka pronalaženjem uzoraka na slikama.
Nakon što nauči, možete dati računalu nove slike, a ono će pokušati otkriti imaju li pse ili mačke na temelju onoga što je naučilo iz označenih primjera. To je kao da uvježbate računalo da predviđa pomoću poznatih informacija.
10. Učenje bez nadzora
Učenje bez nadzora je vrsta strojnog učenja gdje računalo samostalno istražuje skup podataka kako bi pronašlo uzorke ili sličnosti bez ikakvih posebnih uputa.
Ne oslanja se na označene primjere kao kod nadziranog učenja. Umjesto toga, traži skrivene strukture ili skupine u podacima. Kao da računalo samo otkriva stvari, a da mu učitelj ne govori što treba tražiti.
Ova vrsta učenja pomaže nam pronaći nove uvide, organizirati podatke ili identificirati neobične stvari bez potrebe za prethodnim znanjem ili eksplicitnim uputama.
11. Obrada prirodnog jezika (NLP)
Obrada prirodnog jezika fokusira se na to kako računala razumiju ljudski jezik i komuniciraju s njim. Pomaže računalima analizirati, tumačiti i reagirati na ljudski jezik na način koji se nama čini prirodnijim.
NLP je ono što nam omogućuje komunikaciju s glasovnim asistentima i chatbotovima, pa čak i automatsko sortiranje e-pošte u mape.
Uključuje učenje računala da razumiju značenje iza riječi, rečenica, pa čak i cijelih tekstova, tako da nam mogu pomoći u raznim zadacima i učiniti našu interakciju s tehnologijom besprijekornijom.
12. Računalni vid
Računalni vid je fascinantna tehnologija koja omogućuje računalima da vide i razumiju slike i video zapise, baš kao što mi ljudi radimo sa svojim očima. Sve je u podučavanju računala da analiziraju vizualne informacije i daju smisao onome što vide.
Jednostavnije rečeno, računalni vid pomaže računalima da prepoznaju i interpretiraju vizualni svijet. To uključuje zadatke kao što je podučavanje identificiranja određenih objekata na slikama, klasificiranje slika u različite kategorije ili čak dijeljenje slika na smislene dijelove.
Zamislite samovozeći automobil koji koristi računalni vid da "vidi" cestu i sve oko nje.
Može otkriti i pratiti pješake, prometne znakove i druga vozila, pomažući im u sigurnoj navigaciji. Ili razmislite o tome kako tehnologija prepoznavanja lica koristi računalni vid za otključavanje naših pametnih telefona ili provjeru našeg identiteta prepoznavanjem naših jedinstvenih crta lica.
Također se koristi u nadzornim sustavima za nadziranje prepunih mjesta i uočavanje bilo kakvih sumnjivih aktivnosti.
Računalni vid moćna je tehnologija koja otvara svijet mogućnosti. Omogućujući računalima da vide i razumiju vizualne informacije, možemo razviti aplikacije i sustave koji mogu percipirati i tumačiti svijet oko nas, čineći naše živote lakšim, sigurnijim i učinkovitijim.
13.Chatbot
Chatbot je poput računalnog programa koji može razgovarati s ljudima na način koji izgleda kao pravi ljudski razgovor.
Često se koristi u mrežnim službama za korisnike kako bi pomogao klijentima i stvorio im osjećaj da razgovaraju s nekom osobom, iako se zapravo radi o programu koji radi na računalu.
Chatbot može razumjeti i odgovoriti na poruke ili pitanja kupaca, pružajući korisne informacije i pomoć baš kao što bi to učinio ljudski predstavnik korisničke službe.
14. Prepoznavanje glasa
Prepoznavanje glasa odnosi se na sposobnost računalnog sustava da razumije i interpretira ljudski govor. Uključuje tehnologiju koja omogućuje računalu ili uređaju da "sluša" izgovorene riječi i pretvara ih u tekst ili naredbe koje može razumjeti.
S prepoznavanje glasa, možete komunicirati s uređajima ili aplikacijama tako da im jednostavno govorite umjesto da tipkate ili koristite druge metode unosa.
Sustav analizira izgovorene riječi, prepoznaje obrasce i zvukove, a zatim ih prevodi u razumljiv tekst ili radnje. Omogućuje prirodnu komunikaciju s tehnologijom bez ruku, čineći zadatke poput glasovnih naredbi, diktata ili glasovno kontroliranih interakcija mogućima. Najčešći primjeri su AI asistenti kao što su Siri i Google Assistant.
15. Analiza osjećaja
Analiza sentimenta je tehnika koja se koristi za razumijevanje i tumačenje emocija, mišljenja i stavova izraženih u tekstu ili govoru. Uključuje analizu pisanog ili govornog jezika kako bi se utvrdilo je li izraženi osjećaj pozitivan, negativan ili neutralan.
Koristeći algoritme strojnog učenja, algoritmi za analizu sentimenta mogu skenirati i analizirati velike količine tekstualnih podataka, kao što su recenzije kupaca, objave na društvenim mrežama ili povratne informacije korisnika, kako bi identificirali temeljni osjećaj iza riječi.
Algoritmi traže određene riječi, izraze ili uzorke koji ukazuju na emocije ili mišljenja.
Ova analiza pomaže tvrtkama ili pojedincima da razumiju što ljudi misle o proizvodu, usluzi ili temi i može se koristiti za donošenje odluka na temelju podataka ili dobivanje uvida u preferencije kupaca.
Na primjer, tvrtka može koristiti analizu raspoloženja za praćenje zadovoljstva kupaca, identificiranje područja za poboljšanje ili praćenje javnog mnijenja o njihovoj marki.
16. Strojno prevođenje
Strojno prevođenje, u kontekstu umjetne inteligencije, odnosi se na korištenje računalnih algoritama i umjetne inteligencije za automatsko prevođenje teksta ili govora s jednog jezika na drugi.
Uključuje učenje računala da razumiju i obrađuju ljudske jezike kako bi se osigurali točni prijevodi. Najčešći primjer je Google prevoditelj.
Uz strojno prevođenje možete unijeti tekst ili govor na jednom jeziku, a sustav će analizirati unos i generirati odgovarajući prijevod na drugom jeziku. Ovo je osobito korisno kada komunicirate ili pristupate informacijama na različitim jezicima.
Sustavi strojnog prevođenja oslanjaju se na kombinaciju lingvističkih pravila, statističkih modela i algoritama strojnog učenja. Uče iz golemih količina jezičnih podataka kako bi s vremenom poboljšali točnost prijevoda. Neki pristupi strojnog prevođenja također uključuju neuronske mreže za poboljšanje kvalitete prijevoda.
17. Robotika
Robotika je kombinacija umjetne inteligencije i strojarstva za stvaranje inteligentnih strojeva koji se nazivaju roboti. Ovi roboti su dizajnirani za obavljanje zadataka autonomno ili uz minimalnu ljudsku intervenciju.
Roboti su fizički entiteti koji mogu osjetiti svoje okruženje, donositi odluke na temelju tog senzorskog unosa i obavljati određene radnje ili zadatke.
Opremljeni su raznim senzorima, poput kamera, mikrofona ili senzora za dodir, koji im omogućuju prikupljanje informacija iz svijeta koji ih okružuje. Uz pomoć AI algoritama i programiranja, roboti mogu analizirati te podatke, interpretirati ih i donositi inteligentne odluke za obavljanje svojih određenih zadataka.
AI igra ključnu ulogu u robotici omogućujući robotima da uče iz svojih iskustava i prilagode se različitim situacijama.
Algoritmi strojnog učenja mogu se koristiti za treniranje robota da prepoznaju objekte, upravljaju okolinom ili čak komuniciraju s ljudima. To omogućuje robotima da postanu svestraniji, fleksibilniji i sposobniji za rješavanje složenih zadataka.
18. trutovi
Dronovi su vrsta robota koji mogu letjeti ili lebdjeti u zraku bez ljudskog pilota. Također su poznati kao bespilotne letjelice (UAV). Dronovi su opremljeni raznim senzorima, poput kamera, GPS-a i žiroskopa, koji im omogućuju prikupljanje podataka i snalaženje u okolini.
Njima daljinski upravlja ljudski operater ili mogu raditi samostalno pomoću unaprijed programiranih uputa.
Dronovi služe širokom rasponu namjena, uključujući fotografije i video snimke iz zraka, mjerenje i mapiranje, usluge dostave, misije potrage i spašavanja, praćenje poljoprivrede, pa čak i rekreacijsku upotrebu. Mogu pristupiti udaljenim ili opasnim područjima koja su teška ili opasna za ljude.
19. Proširena stvarnost (AR)
Proširena stvarnost (AR) je tehnologija koja kombinira stvarni svijet s virtualnim objektima ili informacijama kako bi se poboljšala naša percepcija i interakcija s okolinom. Prekriva računalno generirane slike, zvukove ili druge senzorske unose u stvarni svijet, stvarajući impresivno i interaktivno iskustvo.
Jednostavno rečeno, zamislite da nosite posebne naočale ili koristite svoj pametni telefon kako biste vidjeli svijet oko sebe, ali s dodanim dodatnim virtualnim elementima.
Na primjer, možete usmjeriti svoj pametni telefon prema gradskoj ulici i vidjeti virtualne putokaze koji pokazuju upute, ocjene i recenzije za obližnje restorane ili čak virtualne likove u interakciji sa stvarnim okruženjem.
Ti se virtualni elementi besprijekorno stapaju sa stvarnim svijetom, poboljšavajući vaše razumijevanje i doživljaj okoline. Proširena stvarnost može se koristiti u raznim područjima kao što su igranje igara, obrazovanje, arhitektura, pa čak i za svakodnevne zadatke poput navigacije ili isprobavanja novog namještaja u vašem domu prije kupnje.
20. Virtualna stvarnost (VR)
Virtualna stvarnost (VR) je tehnologija koja koristi računalno generirane simulacije za stvaranje umjetnog okruženja koje osoba može istraživati i komunicirati s njim. Uranja korisnika u virtualni svijet, blokirajući stvarni svijet i zamjenjujući ga digitalnim svijetom.
Jednostavno rečeno, zamislite da stavite posebne slušalice koje vam prekrivaju oči i uši i prenose vas na sasvim drugo mjesto. U ovom virtualnom svijetu sve što vidite i čujete čini se nevjerojatno stvarnim, iako je sve generirano računalom.
Možete se kretati, gledati u bilo kojem smjeru i komunicirati s objektima ili likovima kao da su fizički prisutni.
Na primjer, u igri virtualne stvarnosti možete se naći u srednjovjekovnom dvorcu, gdje možete šetati njegovim hodnicima, uzimati oružje i sudjelovati u borbama mačevima s virtualnim protivnicima. Okruženje virtualne stvarnosti reagira na vaše pokrete i radnje, čineći da se osjećate potpuno uronjenim i uključenim u iskustvo.
Virtualna stvarnost ne koristi se samo za igranje igara, već i za razne druge primjene poput simulacija obuke za pilote, kirurge ili vojno osoblje, arhitektonske šetnje, virtualni turizam, pa čak i terapiju za određena psihološka stanja. Stvara osjećaj prisutnosti i prenosi korisnike u nove i uzbudljive virtualne svjetove, čineći iskustvo što bližim stvarnosti.
21. Znanost o podacima
Podaci znanosti je polje koje uključuje korištenje znanstvenih metoda, alata i algoritama za izvlačenje vrijednog znanja i uvida iz podataka. Kombinira elemente matematike, statistike, programiranja i stručnosti u domeni za analizu velikih i složenih skupova podataka.
Jednostavnije rečeno, znanost o podacima je pronalaženje smislenih informacija i obrazaca skrivenih unutar hrpe podataka. Uključuje prikupljanje, čišćenje i organiziranje podataka, zatim korištenje različitih tehnika za njihovo istraživanje i analizu. Znanstvenici podataka koristiti statističke modele i algoritme za otkrivanje trendova, predviđanje i rješavanje problema.
Na primjer, u području zdravstvene zaštite, znanost o podacima može se koristiti za analizu kartona pacijenata i medicinskih podataka kako bi se identificirali čimbenici rizika za bolesti, predvidjeli ishodi pacijenata ili optimizirali planovi liječenja. U poslovanju se znanost o podacima može primijeniti na podatke o klijentima kako bi se razumjeli njihovi preferencijali, preporučili proizvodi ili poboljšale marketinške strategije.
22. Prepirka podataka
Raspravljanje podataka, također poznato kao mulčenje podataka, proces je prikupljanja, čišćenja i pretvaranja neobrađenih podataka u format koji je korisniji i prikladniji za analizu. Uključuje rukovanje i pripremu podataka kako bi se osigurala njihova kvaliteta, dosljednost i kompatibilnost s alatima za analizu ili modelima.
Jednostavnije rečeno, prepiranje podataka je poput pripreme sastojaka za kuhanje. Uključuje prikupljanje podataka iz različitih izvora, njihovo sortiranje i čišćenje kako bi se uklonile sve pogreške, nedosljednosti ili nevažne informacije.
Osim toga, podatke će možda trebati transformirati, restrukturirati ili agregirati kako bi se olakšao rad s njima i izvlačenje uvida.
Na primjer, svađa s podacima može uključivati uklanjanje dvostrukih unosa, ispravljanje grešaka u pisanju ili problema s formatiranjem, rukovanje nedostajućim vrijednostima i pretvaranje tipova podataka. Također može uključivati spajanje ili spajanje različitih skupova podataka, dijeljenje podataka u podskupove ili stvaranje novih varijabli na temelju postojećih podataka.
23. Pripovijedanje podataka
Pripovijedanje podataka je umjetnost predstavljanja podataka na uvjerljiv i privlačan način kako bi se učinkovito prenijela naracija ili poruka. To uključuje korištenje vizualizacije podataka, naracije i kontekst za prenošenje uvida i nalaza na način koji je razumljiv i pamtljiv publici.
Jednostavnije rečeno, pripovijedanje podataka je korištenje podataka za ispričavanje priče. Nadilazi samo predstavljanje brojeva i grafikona. Uključuje stvaranje naracije oko podataka, korištenje vizualnih elemenata i tehnika pripovijedanja kako bi se podaci oživjeli i učinili dostupnima publici.
Na primjer, umjesto jednostavnog predstavljanja tablice prodajnih brojki, pričanje podataka može uključivati stvaranje interaktivne nadzorne ploče koja korisnicima omogućuje vizualno istraživanje trendova prodaje.
Može uključivati priču koja ističe ključne nalaze, objašnjava razloge iza trendova i predlaže djelotvorne preporuke na temelju podataka.
24. Odlučivanje temeljeno na podacima
Odlučivanje temeljeno na podacima je proces donošenja izbora ili poduzimanja radnji na temelju analize i interpretacije relevantnih podataka. Uključuje korištenje podataka kao temelja za vođenje i podršku procesima donošenja odluka, a ne oslanjanje isključivo na intuiciju ili osobnu prosudbu.
Jednostavnije rečeno, donošenje odluka temeljeno na podacima znači korištenje činjenica i dokaza iz podataka za informiranje i usmjeravanje izbora koje donosimo. Uključuje prikupljanje i analizu podataka za razumijevanje obrazaca, trendova i odnosa te korištenje tog znanja za donošenje informiranih odluka i rješavanje problema.
Na primjer, u poslovnom okruženju, donošenje odluka na temelju podataka može uključivati analizu podataka o prodaji, povratnih informacija kupaca i tržišnih trendova kako bi se odredila najučinkovitija strategija određivanja cijena ili identificirala područja za poboljšanje u razvoju proizvoda.
U zdravstvu može uključivati analizu podataka o pacijentu kako bi se optimizirali planovi liječenja ili predvidjeli ishodi bolesti.
25. Podatkovno jezero
Podatkovno jezero je centralizirano i skalabilno skladište podataka koje pohranjuje goleme količine podataka u sirovom i neobrađenom obliku. Dizajniran je za držanje širokog spektra tipova podataka, formata i struktura, kao što su strukturirani, polustrukturirani i nestrukturirani podaci, bez potrebe za unaprijed definiranim shemama ili transformacijama podataka.
Na primjer, tvrtka može prikupljati i pohranjivati podatke iz različitih izvora, kao što su dnevnici web stranice, transakcije korisnika, feedovi društvenih medija i IoT uređaji, u podatkovnom jezeru.
Ti se podaci zatim mogu koristiti u različite svrhe, kao što je provođenje napredne analitike, izvođenje algoritama strojnog učenja ili istraživanje obrazaca i trendova u ponašanju kupaca.
26. Skladište podataka
Skladište podataka je specijalizirani sustav baze podataka koji je posebno dizajniran za pohranjivanje, organiziranje i analizu velikih količina podataka iz različitih izvora. Strukturiran je na način koji podržava učinkovito pronalaženje podataka i složene analitičke upite.
Služi kao središnji repozitorij koji integrira podatke iz različitih operativnih sustava, kao što su transakcijske baze podataka, CRM sustavi i drugi izvori podataka unutar organizacije.
Podaci se transformiraju, čiste i učitavaju u skladište podataka u strukturiranom formatu optimiziranom za analitičke svrhe.
27. Poslovna inteligencija (BI)
Poslovna inteligencija odnosi se na proces prikupljanja, analiziranja i predstavljanja podataka na način koji pomaže tvrtkama u donošenju informiranih odluka i dobivanju vrijednih uvida. Uključuje korištenje različitih alata, tehnologija i tehnika za pretvorbu sirovih podataka u smislene, djelotvorne informacije.
Na primjer, sustav poslovne inteligencije može analizirati podatke o prodaji kako bi identificirao najprofitabilnije proizvode, nadzirao razine zaliha i pratio preferencije kupaca.
Može pružiti uvid u ključne pokazatelje učinka (KPI) u stvarnom vremenu kao što su prihod, akvizicija kupaca ili izvedba proizvoda, omogućujući tvrtkama donošenje odluka temeljenih na podacima i poduzimanje odgovarajućih radnji za poboljšanje njihovog poslovanja.
Alati poslovne inteligencije često uključuju značajke poput vizualizacije podataka, ad hoc postavljanja upita i mogućnosti istraživanja podataka. Ovi alati omogućuju korisnicima, kao npr poslovni analitičari ili menadžerima, za interakciju s podacima, njihovo rezanje i generiranje izvješća ili vizualnih prikaza koji ističu važne uvide i trendove.
28. Prediktivna analitika
Prediktivna analiza je praksa korištenja podataka i statističkih tehnika za izradu informiranih predviđanja ili prognoza o budućim događajima ili ishodima. Uključuje analizu povijesnih podataka, prepoznavanje obrazaca i izgradnju modela za ekstrapolaciju i procjenu budućih trendova, ponašanja ili pojava.
Cilj mu je otkriti odnose između varijabli i koristiti te informacije za predviđanje. Nadilazi jednostavno opisivanje prošlih događaja; umjesto toga, koristi povijesne podatke kako bi razumio i predvidio što će se vjerojatno dogoditi u budućnosti.
Na primjer, u području financija, prediktivna analiza može se koristiti za predviđanje zaliha cijene temeljene na povijesnim tržišnim podacima, ekonomskim pokazateljima i drugim relevantnim čimbenicima.
U marketingu se može koristiti za predviđanje ponašanja i preferencija kupaca, omogućujući ciljano oglašavanje i personalizirane marketinške kampanje.
U zdravstvu, prediktivna analiza može pomoći identificirati pacijente s visokim rizikom za određene bolesti ili predvidjeti vjerojatnost ponovnog prijema na temelju povijesti bolesti i drugih čimbenika.
29. Preskriptivna analitika
Preskriptivna analitika je primjena podataka i analitike za određivanje najboljih mogućih radnji koje treba poduzeti u određenoj situaciji ili scenariju donošenja odluka.
Nadilazi deskriptivno i prediktivna analitika ne samo pružanjem uvida u ono što bi se moglo dogoditi u budućnosti, već i preporukom najoptimalnijeg načina djelovanja za postizanje željenog ishoda.
Kombinira povijesne podatke, prediktivne modele i tehnike optimizacije za simulaciju različitih scenarija i procjenu mogućih ishoda različitih odluka. Razmatra višestruka ograničenja, ciljeve i čimbenike za generiranje djelotvornih preporuka koje maksimiziraju željene rezultate ili minimiziraju rizike.
Na primjer, u opskrbnog lanca upravljanja, preskriptivna analitika može analizirati podatke o razinama zaliha, proizvodnim kapacitetima, troškovima prijevoza i potražnji kupaca kako bi odredila najučinkovitiji plan distribucije.
Može preporučiti idealnu raspodjelu resursa, kao što su lokacije skladištenja inventara ili transportne rute, kako bi se smanjili troškovi i osigurala pravovremena isporuka.
30. Marketing temeljen na podacima
Marketing vođen podacima odnosi se na praksu korištenja podataka i analitike za pokretanje marketinških strategija, kampanja i procesa donošenja odluka.
Uključuje korištenje različitih izvora podataka kako bi se dobio uvid u ponašanje kupaca, preferencije i trendove te korištenje tih informacija za optimizaciju marketinških napora.
Usredotočen je na prikupljanje i analizu podataka s više dodirnih točaka, kao što su interakcije na web-mjestu, angažman na društvenim mrežama, demografski podaci o kupcima, povijest kupovine i još mnogo toga. Ti se podaci zatim koriste za stvaranje sveobuhvatnog razumijevanja ciljane publike, njihovih preferencija i potreba.
Korištenjem podataka marketinški stručnjaci mogu donositi informirane odluke o segmentaciji kupaca, ciljanju i personalizaciji.
Oni mogu identificirati određene segmente kupaca za koje je vjerojatnije da će pozitivno reagirati na marketinške kampanje i prilagoditi svoje poruke i ponude u skladu s tim.
Osim toga, marketing temeljen na podacima pomaže u optimiziranju marketinških kanala, određivanju najučinkovitijeg marketinškog miksa i mjerenju uspjeha marketinških inicijativa.
Na primjer, marketinški pristup temeljen na podacima može uključivati analizu podataka o kupcima kako bi se identificirali obrasci kupovnog ponašanja i preferencija. Na temelju ovih uvida, trgovci mogu kreirati ciljane kampanje s personaliziranim sadržajem i ponudama koje odgovaraju određenim segmentima kupaca.
Kontinuiranom analizom i optimizacijom mogu mjeriti učinkovitost svojih marketinških napora i poboljšavati strategije tijekom vremena.
31. Upravljanje podacima
Upravljanje podacima je okvir i skup praksi koje organizacije usvajaju kako bi osigurale ispravno upravljanje, zaštitu i integritet podataka tijekom njihovog životnog ciklusa. Obuhvaća procese, pravila i postupke koji upravljaju načinom na koji se podaci prikupljaju, pohranjuju, pristupaju, koriste i dijele unutar organizacije.
Cilj mu je uspostaviti odgovornost, odgovornost i kontrolu nad podacima. Osigurava da su podaci točni, potpuni, dosljedni i pouzdani, omogućujući organizacijama donošenje informiranih odluka, održavanje kvalitete podataka i ispunjavanje regulatornih zahtjeva.
Upravljanje podacima uključuje definiranje uloga i odgovornosti za upravljanje podacima, uspostavljanje standarda podataka i politika te implementaciju procesa za praćenje i provođenje usklađenosti. Obrađuje različite aspekte upravljanja podacima, uključujući privatnost podataka, sigurnost podataka, kvalitetu podataka, klasifikaciju podataka i upravljanje životnim ciklusom podataka.
Na primjer, upravljanje podacima može uključivati provedbu postupaka kako bi se osiguralo da se osobnim ili osjetljivim podacima postupa u skladu s primjenjivim propisima o privatnosti, kao što je Opća uredba o zaštiti podataka (GDPR).
Također može uključivati uspostavljanje standarda kvalitete podataka i provedbu procesa provjere valjanosti podataka kako bi se osiguralo da su podaci točni i pouzdani.
32. Sigurnost podataka
Sigurnost podataka odnosi se na čuvanje naših vrijednih informacija od neovlaštenog pristupa ili krađe. To uključuje poduzimanje mjera za zaštitu povjerljivosti, cjelovitosti i dostupnosti podataka.
U biti, to znači osigurati da samo prave osobe mogu pristupiti našim podacima, da oni ostanu točni i nepromijenjeni te da budu dostupni kada je to potrebno.
Za postizanje sigurnosti podataka koriste se različite strategije i tehnologije. Na primjer, kontrole pristupa i metode šifriranja pomažu ograničiti pristup ovlaštenim pojedincima ili sustavima, otežavajući vanjskim osobama pristup našim podacima.
Sustavi nadzora, vatrozidi i sustavi za otkrivanje upada djeluju kao čuvari, upozoravajući nas na sumnjive aktivnosti i sprječavajući neovlašteni pristup.
33. Internet stvari
Internet stvari (IoT) odnosi se na mrežu fizičkih objekata ili "stvari" koje su povezane na Internet i mogu međusobno komunicirati. To je poput velike mreže svakodnevnih predmeta, uređaja i strojeva koji mogu dijeliti informacije i obavljati zadatke interakcijom putem interneta.
Jednostavno rečeno, IoT uključuje davanje "pametnih" mogućnosti različitim objektima ili uređajima koji tradicionalno nisu bili povezani s internetom. Ti objekti mogu uključivati kućanske aparate, nosive uređaje, termostate, automobile, pa čak i industrijske strojeve.
Spajanjem ovih objekata na internet, oni mogu prikupljati i dijeliti podatke, primati upute i obavljati zadatke samostalno ili kao odgovor na korisničke naredbe.
Na primjer, pametni termostat može pratiti temperaturu, podešavati postavke i slati izvješća o potrošnji energije aplikaciji za pametni telefon. Nosivi uređaj za praćenje fitnessa može prikupljati podatke o vašim fizičkim aktivnostima i sinkronizirati ih s platformom temeljenom na oblaku za analizu.
34. Stablo odluka
Stablo odluka vizualni je prikaz ili dijagram koji nam pomaže u donošenju odluka ili određivanju smjera djelovanja na temelju niza izbora ili uvjeta.
To je poput dijagrama toka koji nas vodi kroz proces donošenja odluka razmatrajući različite opcije i njihove moguće ishode.
Zamislite da imate problem ili pitanje i trebate napraviti izbor.
Stablo odlučivanja rastavlja odluku u manje korake, počevši s početnim pitanjem i grananjem na različite moguće odgovore ili radnje na temelju uvjeta ili kriterija u svakom koraku.
35. Kognitivno računalstvo
Kognitivno računalstvo, jednostavnim rječnikom, odnosi se na računalne sustave ili tehnologije koje oponašaju ljudske kognitivne sposobnosti, kao što su učenje, zaključivanje, razumijevanje i rješavanje problema.
Uključuje stvaranje računalnih sustava koji mogu obraditi i interpretirati informacije na način koji podsjeća na ljudsko razmišljanje.
Kognitivno računalstvo ima za cilj razviti strojeve koji mogu razumjeti ljude i komunicirati s ljudima na prirodniji i inteligentniji način. Ovi su sustavi dizajnirani za analizu golemih količina podataka, prepoznavanje obrazaca, predviđanja i pružanje smislenih uvida.
Zamislite kognitivno računalstvo kao pokušaj da se računala natjeraju da razmišljaju i djeluju više poput ljudi.
Uključuje korištenje tehnologija kao što su umjetna inteligencija, strojno učenje, obrada prirodnog jezika i računalni vid kako bi se računalima omogućilo obavljanje zadataka koji su tradicionalno povezani s ljudskom inteligencijom.
36. Teorija računalnog učenja
Teorija računalnog učenja specijalizirana je grana unutar područja umjetne inteligencije koja se vrti oko razvoja i ispitivanja algoritama posebno dizajniranih za učenje iz podataka.
Ovo polje istražuje različite tehnike i metodologije za konstruiranje algoritama koji mogu autonomno poboljšati svoje performanse analizom i obradom velikih količina informacija.
Korištenjem snage podataka, Teorija računalnog učenja ima za cilj otkriti obrasce, odnose i uvide koji omogućuju strojevima da poboljšaju svoje sposobnosti donošenja odluka i učinkovitije obavljaju zadatke.
Krajnji je cilj stvoriti algoritme koji se mogu prilagoditi, generalizirati i napraviti točna predviđanja na temelju podataka kojima su bili izloženi, pridonoseći napretku umjetne inteligencije i njezinoj praktičnoj primjeni.
37. Turingov test
Turingov test, koji je izvorno predložio briljantni matematičar i računalni znanstvenik Alan Turing, zadivljujući je koncept koji se koristi za procjenu može li stroj pokazati inteligentno ponašanje usporedivo ili praktički nerazlučivo od ljudskog bića.
U Turingovom testu, ljudski evaluator ulazi u razgovor prirodnim jezikom i sa strojem i sa drugim ljudskim sudionikom, ne znajući koji je stroj.
Uloga ocjenjivača je razlučiti koji je entitet stroj isključivo na temelju njihovih odgovora. Ako je stroj u stanju uvjeriti evaluatora da je ljudski pandan, tada se kaže da je prošao Turingov test, pokazujući tako razinu inteligencije koja odražava ljudske sposobnosti.
Alan Turing predložio je ovaj test kao sredstvo za istraživanje koncepta strojne inteligencije i postavljanje pitanja mogu li strojevi postići kogniciju na ljudskoj razini.
Uokvirujući test u smislu ljudske nerazlučivosti, Turing je istaknuo potencijal strojeva da pokažu ponašanje koje je toliko uvjerljivo inteligentno da postaje izazovno razlikovati ih od ljudi.
Turingov test potaknuo je opsežne rasprave i istraživanja u područjima umjetne inteligencije i kognitivne znanosti. Iako polaganje Turingovog testa ostaje značajna prekretnica, to nije jedino mjerilo inteligencije.
Bez obzira na to, test služi kao mjerilo koje potiče na razmišljanje, potičući stalne napore da se razviju strojevi sposobni oponašati inteligenciju i ponašanje poput ljudske i pridonosi širem istraživanju onoga što znači biti inteligentan.
38. Učenje s pojačanjem
Ojačavanje učenja je vrsta učenja koja se odvija putem pokušaja i pogrešaka, gdje "agent" (koji može biti računalni program ili robot) uči izvršavati zadatke primajući nagrade za dobro ponašanje i suočavajući se s posljedicama ili kaznama za loše ponašanje.
Zamislite scenarij u kojem agent pokušava izvršiti određeni zadatak, kao što je navigacija labirintom. U početku, agent ne zna ispravan put kojim bi krenuo, pa pokušava različite radnje i istražuje različite rute.
Kad odabere dobru radnju koja ga približava cilju, dobiva nagradu, poput virtualnog "tapšanja po ramenu". Međutim, ako donese lošu odluku koja vodi u slijepu ulicu ili ga udaljava od cilja, dobiva kaznu ili negativnu povratnu informaciju.
Kroz ovaj proces pokušaja i pogrešaka, agent uči povezivati određene radnje s pozitivnim ili negativnim ishodom. Postupno shvaća najbolji slijed radnji kako bi povećao svoje nagrade i smanjio kazne, u konačnici postajući vještiji u zadatku.
Učenje s pojačanjem crpi inspiraciju iz načina na koji ljudi i životinje uče primajući povratne informacije iz okoline.
Primjenom ovog koncepta na strojeve, istraživači imaju za cilj razviti inteligentne sustave koji mogu učiti i prilagođavati se različitim situacijama autonomnim otkrivanjem najučinkovitijih ponašanja kroz proces pozitivnog potkrepljenja i negativnih posljedica.
39. Ekstrakcija entiteta
Izdvajanje entiteta odnosi se na proces u kojem identificiramo i izdvajamo važne dijelove informacija, poznate kao entiteti, iz bloka teksta. Ti entiteti mogu biti različite stvari kao što su imena ljudi, imena mjesta, imena organizacija i tako dalje.
Zamislimo da imate odlomak koji opisuje novinski članak.
Izdvajanje entiteta uključivalo bi analizu teksta i odabir specifičnih bitova koji predstavljaju različite entitete. Na primjer, ako se u tekstu spominje ime osobe poput "John Smith", lokacija "New York City" ili organizacija "OpenAI", to bi bili entiteti koje želimo identificirati i izdvojiti.
Provodeći ekstrakciju entiteta, u biti učimo računalni program da prepozna i izolira značajne elemente iz teksta. Ovaj proces nam omogućuje učinkovitiju organizaciju i kategorizaciju informacija, što olakšava pretraživanje, analizu i izvlačenje uvida iz velikih količina tekstualnih podataka.
Općenito, izdvajanje entiteta pomaže nam automatizirati zadatak preciznog određivanja važnih entiteta, kao što su ljudi, mjesta i organizacije, unutar teksta, pojednostavljujući izdvajanje vrijednih informacija i poboljšavajući našu sposobnost obrade i razumijevanja tekstualnih podataka.
40. Jezična anotacija
Jezična anotacija uključuje obogaćivanje teksta dodatnim jezičnim informacijama kako bi se poboljšalo naše razumijevanje i analiza jezika koji se koristi. To je poput dodavanja korisnih oznaka ili oznaka različitim dijelovima teksta.
Kada izvodimo lingvističku anotaciju, idemo dalje od osnovnih riječi i rečenica u tekstu i počinjemo označavati ili označavati određene elemente. Na primjer, mogli bismo dodati oznake dijela govora, koje označavaju gramatičku kategoriju svake riječi (poput imenice, glagola, pridjeva itd.). To nam pomaže razumjeti ulogu koju svaka riječ ima u rečenici.
Još jedan oblik jezičnog označavanja je prepoznavanje imenovanih entiteta, gdje identificiramo i označavamo određene imenovane entitete, poput imena ljudi, mjesta, organizacija ili datuma. To nam omogućuje brzo lociranje i izdvajanje važnih informacija iz teksta.
Označavanjem teksta na ove načine stvaramo strukturiraniju i organiziraniju reprezentaciju jezika. Ovo može biti iznimno korisno u raznim primjenama. Na primjer, pomaže poboljšati točnost tražilica razumijevanjem namjere iza korisničkih upita. Također pomaže u strojnom prevođenju, analizi osjećaja, izdvajanju informacija i mnogim drugim zadacima obrade prirodnog jezika.
Lingvistička napomena služi kao vitalni alat za istraživače, lingviste i programere, omogućujući im proučavanje jezičnih obrazaca, izgradnju jezičnih modela i razvoj sofisticiranih algoritama koji mogu bolje analizirati i razumjeti tekst.
41. Hiperparametar
In stroj za učenje, hiperparametar je kao posebna postavka ili konfiguracija o kojoj se moramo odlučiti prije treniranja modela. To nije nešto što model može sam naučiti iz podataka; umjesto toga, moramo ga unaprijed odrediti.
Zamislite to kao gumb ili prekidač koji možemo prilagoditi kako bismo fino podesili kako model uči i daje predviđanja. Ti hiperparametri upravljaju različitim aspektima procesa učenja, kao što su složenost modela, brzina obuke i kompromis između točnosti i generalizacije.
Na primjer, razmotrimo neuronsku mrežu. Jedan važan hiperparametar je broj slojeva u mreži. Moramo odabrati koliko duboku želimo da mreža bude, a ova odluka utječe na njezinu sposobnost hvatanja složenih obrazaca u podacima.
Ostali uobičajeni hiperparametri uključuju stopu učenja, koja određuje koliko brzo model prilagođava svoje interne parametre na temelju podataka o obuci, i snagu regulacije, koja kontrolira koliko model kažnjava složene obrasce kako bi spriječio prekomjerno prilagođavanje.
Ispravno postavljanje ovih hiperparametara ključno je jer mogu značajno utjecati na performanse i ponašanje modela. To često uključuje pokušaje i pogreške, eksperimentiranje s različitim vrijednostima i promatranje kako one utječu na izvedbu modela na skupu podataka za provjeru valjanosti.
42. Metapodaci
Metapodaci se odnose na dodatne informacije koje pružaju pojedinosti o drugim podacima. To je poput skupa oznaka ili oznaka koje nam daju više konteksta ili opisuju karakteristike glavnih podataka.
Kada imamo podatke, bilo da se radi o dokumentu, fotografiji, videu ili bilo kojoj drugoj vrsti informacija, metapodaci nam pomažu razumjeti važne aspekte tih podataka.
Na primjer, u dokumentu metapodaci mogu uključivati pojedinosti kao što su ime autora, datum stvaranja ili format datoteke. U slučaju fotografije, metapodaci nam mogu reći mjesto na kojem je snimljena, korištene postavke fotoaparata ili čak datum i vrijeme snimanja.
Metapodaci nam pomažu organizirati, pretraživati i učinkovitije tumačiti podatke. Dodavanjem ovih opisnih informacija možemo brzo pronaći određene datoteke ili razumjeti njihovo podrijetlo, svrhu ili kontekst bez potrebe da kopamo po cijelom sadržaju.
43. Smanjenje dimenzionalnosti
Smanjenje dimenzionalnosti je tehnika koja se koristi za pojednostavljenje skupa podataka smanjenjem broja značajki ili varijabli koje sadrži. To je kao sažimanje ili sažimanje informacija u skupu podataka kako bi se njima lakše upravljalo i s njima lakše raditi.
Zamislite da imate skup podataka s brojnim stupcima ili atributima koji predstavljaju različite karakteristike podatkovnih točaka. Svaki stupac povećava složenost i računalne zahtjeve algoritama strojnog učenja.
U nekim slučajevima veliki broj dimenzija može otežati pronalaženje smislenih obrazaca ili odnosa u podacima.
Smanjenje dimenzionalnosti pomaže u rješavanju ovog problema pretvaranjem skupa podataka u nižedimenzionalni prikaz uz zadržavanje što je više moguće relevantnih informacija. Cilj mu je uhvatiti najvažnije aspekte ili varijacije u podacima dok odbacuje suvišne ili manje informativne dimenzije.
44. Klasifikacija teksta
Klasifikacija teksta je proces koji uključuje dodjeljivanje specifičnih oznaka ili kategorija blokovima teksta na temelju njihovog sadržaja ili značenja. To je poput sortiranja ili organiziranja tekstualnih informacija u različite grupe ili klase kako bi se olakšala daljnja analiza ili donošenje odluka.
Razmotrimo primjer klasifikacije e-pošte. U ovom scenariju želimo utvrditi je li dolazna e-pošta neželjena pošta ili nije neželjena pošta (poznata i kao šunka). Klasifikacija teksta algoritmi analiziraju sadržaj e-pošte i dodjeljuju mu odgovarajuću oznaku.
Ako algoritam utvrdi da e-pošta pokazuje karakteristike koje se obično povezuju s neželjenom poštom, dodjeljuje oznaku "neželjena pošta". Suprotno tome, ako se e-poruka čini legitimnom i nije spam, dodjeljuje oznaku "nije neželjena pošta" ili "šut".
Klasifikacija teksta nalazi primjenu u raznim domenama izvan filtriranja e-pošte. Koristi se u analizi raspoloženja za određivanje raspoloženja izraženog u recenzijama kupaca (pozitivno, negativno ili neutralno).
Vijesti se mogu klasificirati u različite teme ili kategorije kao što su sport, politika, zabava itd. Dnevnici razgovora korisničke podrške mogu se kategorizirati na temelju namjere ili problema koji se rješava.
45. Slab AI
Slaba umjetna inteligencija, također poznata kao uska umjetna inteligencija, odnosi se na sustave umjetne inteligencije koji su dizajnirani i programirani za obavljanje specifičnih zadataka ili funkcija. Za razliku od ljudske inteligencije, koja obuhvaća širok raspon kognitivnih sposobnosti, slaba umjetna inteligencija ograničena je na određenu domenu ili zadatak.
Zamislite slabu umjetnu inteligenciju kao specijalizirani softver ili strojeve koji se ističu u obavljanju određenih poslova. Na primjer, može se izraditi AI program za igranje šaha za analizu situacija u igri, izradu strategija poteza i natjecanje protiv ljudskih igrača.
Drugi primjer je sustav za prepoznavanje slika koji može identificirati objekte na fotografijama ili video zapisima.
Ovi sustavi umjetne inteligencije obučeni su i optimizirani kako bi se istaknuli u svojim specifičnim područjima stručnosti. Oni se oslanjaju na algoritme, podatke i unaprijed definirana pravila kako bi učinkovito izvršili svoje zadatke.
Međutim, oni ne posjeduju opću inteligenciju koja im omogućuje razumijevanje ili obavljanje zadataka izvan njihove određene domene.
46. Jaka AI
Snažna umjetna inteligencija, također poznata kao opća umjetna inteligencija ili umjetna opća inteligencija (AGI), odnosi se na oblik umjetne inteligencije koja posjeduje sposobnost razumijevanja, učenja i obavljanja bilo kojeg intelektualnog zadatka koji ljudsko biće može.
Za razliku od slabe umjetne inteligencije, koja je dizajnirana za specifične zadatke, jaka umjetna inteligencija ima za cilj replicirati inteligenciju i kognitivne sposobnosti poput ljudske. Teži stvaranju strojeva ili softvera koji ne samo da se ističu u specijaliziranim zadacima, već posjeduju i šire razumijevanje i prilagodljivost za rješavanje širokog spektra intelektualnih izazova.
Cilj snažne umjetne inteligencije je razviti sustave koji mogu zaključivati, razumjeti složene informacije, učiti iz iskustva, uključiti se u razgovore prirodnim jezikom, pokazati kreativnost i pokazati druge kvalitete povezane s ljudskom inteligencijom.
U biti, teži stvaranju AI sustava koji mogu simulirati ili replicirati razmišljanje na ljudskoj razini i rješavanje problema u više domena.
47. Lančano prosljeđivanje
Ulančavanje naprijed je metoda rezoniranja ili logike koja počinje s dostupnim podacima i koristi ih za donošenje zaključaka i novih zaključaka. To je poput povezivanja točkica korištenjem dostupnih informacija za napredovanje i postizanje dodatnih uvida.
Zamislite da imate skup pravila ili činjenica i želite izvući nove informacije ili doći do određenih zaključaka na temelju njih. Ulančavanje unaprijed funkcionira ispitivanjem početnih podataka i primjenom logičkih pravila za generiranje dodatnih činjenica ili zaključaka.
Da pojednostavimo, razmotrimo jednostavan scenarij određivanja što odjenuti na temelju vremenskih uvjeta. Imate pravilo koje kaže: "Ako pada kiša, ponesite kišobran" i drugo pravilo koje kaže "Ako je hladno, obucite jaknu". Sada, ako primijetite da doista pada kiša, možete upotrijebiti niz naprijed kako biste zaključili da biste trebali ponijeti kišobran.
48. Lančano povezivanje unatrag
Unatrag ulančavanje je metoda zaključivanja koja počinje sa željenim zaključkom ili ciljem i radi unatrag kako bi se utvrdili potrebni podaci ili činjenice potrebne za podupiranje tog zaključka. To je kao da pratite svoje korake od željenog ishoda do početnih informacija potrebnih za njegovo postizanje.
Da bismo razumjeli ulančavanje unatrag, razmotrimo jednostavan primjer. Pretpostavimo da želite utvrditi je li prikladno otići na plivanje. Željeni zaključak je je li plivanje prikladno na temelju određenih uvjeta.
Umjesto da započne s uvjetima, ulančavanje unatrag započinje zaključkom i radi unatrag kako bi pronašao popratne podatke.
U ovom bi slučaju lančano povezivanje unatrag uključivalo postavljanje pitanja poput "Je li vrijeme toplo?" Ako je odgovor potvrdan, tada biste pitali: "Ima li dostupan bazen?" Ako je odgovor ponovno potvrdan, postavili biste daljnja pitanja poput: "Ima li dovoljno vremena za plivanje?"
Iterativnim odgovaranjem na ova pitanja i radom unatrag možete odrediti potrebne uvjete koji moraju biti ispunjeni da bi se potvrdio zaključak o odlasku na plivanje.
49. Heuristička
Heuristika je, jednostavno rečeno, praktično pravilo ili strategija koja nam pomaže u donošenju odluka ili rješavanju problema, obično na temelju naših prošlih iskustava ili intuicije. To je poput mentalnog prečaca koji nam omogućuje da brzo dođemo do razumnog rješenja bez prolaska kroz dugotrajan ili iscrpan proces.
Kada se suočimo sa složenim situacijama ili zadacima, heuristika služi kao vodeća načela ili "optična pravila" koja pojednostavljuju donošenje odluka. Oni nam daju općenite smjernice ili strategije koje su često učinkovite u određenim situacijama, iako možda ne jamče optimalno rješenje.
Na primjer, razmotrimo heuristiku za pronalaženje parkirnog mjesta u prepunom području. Umjesto pedantne analize svakog dostupnog mjesta, možete se osloniti na heuristiku traženja parkiranih automobila s upaljenim motorima.
Ova heuristika pretpostavlja da će ti automobili otići, povećavajući šanse za pronalaženje slobodnog mjesta.
50. Modeliranje prirodnog jezika
Modeliranje prirodnog jezika, jednostavnim rječnikom rečeno, proces je osposobljavanja računalnih modela da razumiju i generiraju ljudski jezik na način koji je sličan načinu na koji ljudi komuniciraju. Uključuje učenje računala da obrađuju, tumače i generiraju tekst na prirodan i smislen način.
Cilj modeliranja prirodnog jezika je omogućiti računalima da shvate i generiraju ljudski jezik na način koji je tečan, koherentan i kontekstualno relevantan.
Uključuje modele obuke na golemim količinama tekstualnih podataka, kao što su knjige, članci ili razgovori, kako bi se naučili obrasci, strukture i semantika jezika.
Nakon što se osposobe, ovi modeli mogu obavljati različite zadatke vezane uz jezik, kao što su prijevod jezika, sažimanje teksta, odgovaranje na pitanja, interakcije chatbota i još mnogo toga.
Mogu razumjeti značenje i kontekst rečenica, izvući relevantne informacije i generirati tekst koji je gramatički točan i koherentan.
Ostavi odgovor