A mesterséges intelligencia mindenhol megtalálható, de néha nehéz lehet megérteni a terminológiát és a szakzsargont. Ebben a blogbejegyzésben több mint 50 mesterséges intelligencia kifejezést és definíciót magyarázunk el, hogy jobban megértse ezt a gyorsan növekvő technológiát.
Akár kezdő, akár szakértő, fogadunk, hogy van néhány olyan kifejezés, amelyet nem ismer!
1. Mesterséges intelligencia
Mesterséges Intelligencia (AI) olyan számítógépes rendszerek fejlesztésére utal, amelyek képesek önállóan tanulni és működni, gyakran az emberi intelligencia emulálásával.
Ezek a rendszerek elemzik az adatokat, felismerik a mintákat, döntéseket hoznak, és a tapasztalatok alapján hozzáigazítják viselkedésüket. Az algoritmusok és modellek kihasználásával az AI célja olyan intelligens gépek létrehozása, amelyek képesek érzékelni és megérteni a környezetüket.
A végső cél az, hogy a gépek hatékonyan hajtsanak végre feladatokat, tanuljanak az adatokból, és az emberekhez hasonló kognitív képességeket mutassanak.
2. algoritmus
Az algoritmus olyan precíz és szisztematikus utasítások vagy szabályok összessége, amelyek irányítják egy probléma megoldásának vagy egy adott feladat elvégzésének folyamatát.
Különféle területeken alapvető fogalomként szolgál, és kulcsfontosságú szerepet játszik a számítástechnikában, a matematikában és a problémamegoldó tudományokban. Az algoritmusok megértése kulcsfontosságú, mivel hatékony és strukturált problémamegoldó megközelítéseket tesznek lehetővé, elősegítve a technológiai és a döntéshozatali folyamatok fejlődését.
3. Nagy adat
A big data rendkívül nagy és összetett adathalmazokra utal, amelyek meghaladják a hagyományos elemzési módszerek lehetőségeit. Ezeket az adatkészleteket jellemzően mennyiségük, sebességük és változatosságuk jellemzi.
A kötet a különféle forrásokból előállított hatalmas mennyiségű adatra utal, mint pl Közösségi média, érzékelők és tranzakciók.
A sebesség az adatok generálásának nagy sebességére utal, és azokat valós időben vagy közel valós időben kell feldolgozni. A változatosság az adatok különféle típusait és formátumait jelenti, beleértve a strukturált, strukturálatlan és félig strukturált adatokat.
4. Adatbányászat
Az adatbányászat egy átfogó folyamat, amelynek célja értékes információk kinyerése hatalmas adatkészletekből.
Négy kulcsfontosságú szakaszt foglal magában: adatgyűjtés, amely magában foglalja a releváns adatok gyűjtését; adatok előkészítése, az adatok minőségének és kompatibilitásának biztosítása; az adatok bányászata, algoritmusok alkalmazása minták és kapcsolatok felfedezésére; illetve adatelemzés és értelmezés, ahol a kinyert tudást megvizsgálják és megértik.
5. Neurális hálózat
A számítógépes rendszert úgy tervezték, hogy a emberi agy, amely összekapcsolt csomópontokból vagy neuronokból áll. Értsük meg ezt egy kicsit jobban, mivel a legtöbb mesterséges intelligencia ezen alapul neurális hálózatok.
A fenti ábrán egy földrajzi hely páratartalmát és hőmérsékletét jósoljuk meg a múlt mintájából tanulva. A bemenetek a múltbeli rekord adatkészletei.
A neurális hálózat tanul a mintát súlyokkal való játékkal és torzítási értékek alkalmazásával a rejtett rétegekben. W1, W2….W7 a megfelelő súlyok. A megadott adatkészletre képezi magát, és előrejelzésként adja meg a kimenetet.
Lehet, hogy túlterheli Önt ez az összetett információ. Ha ez a helyzet, kezdheti egyszerű útmutatónkkal itt.
6. Gépi tanulás
A gépi tanulás olyan algoritmusok és modellek fejlesztésére összpontosít, amelyek képesek automatikusan tanulni az adatokból, és idővel javítani a teljesítményüket.
Ez magában foglalja a statisztikai technikák használatát, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy azonosítsák a mintákat, előrejelzéseket készítsenek és adatvezérelt döntéseket hozzanak anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket.
Gépi tanulási algoritmusok nagy adatkészletek elemzése és tanulása, lehetővé téve a rendszerek számára, hogy alkalmazkodjanak és javítsák viselkedésüket az általuk feldolgozott információk alapján.
7. Mély tanulás
Mély tanulás, amely a gépi tanulás és a neurális hálózatok egyik részterülete, kifinomult algoritmusokat használ az adatokból való tudás megszerzéséhez az emberi agy bonyolult folyamatainak szimulálásával.
A számos rejtett réteget tartalmazó neurális hálózatok alkalmazásával a mélytanulási modellek autonóm módon vonhatnak ki bonyolult jellemzőket és mintákat, lehetővé téve számukra, hogy rendkívüli pontossággal és hatékonysággal kezeljék az összetett feladatokat.
8. Mintafelismerés
A mintafelismerés, egy adatelemzési technika, a gépi tanulási algoritmusok erejét hasznosítja az adatkészleteken belüli minták és szabályszerűségek autonóm észlelésére és megkülönböztetésére.
A számítási modellek és statisztikai módszerek kiaknázásával a mintafelismerő algoritmusok értelmes struktúrákat, összefüggéseket és trendeket azonosíthatnak az összetett és változatos adatokban.
Ez a folyamat lehetővé teszi az értékes ismeretek kinyerését, az adatok külön kategóriákba sorolását, és a felismert minták alapján a jövőbeli eredmények előrejelzését. A mintafelismerés létfontosságú eszköz a különböző területeken, felhatalmazza a döntéshozatalt, az anomáliák észlelését és a prediktív modellezést.
A biometrikus adatok egy példa erre. Például az ujjlenyomat-felismerés során az algoritmus elemzi a személy ujjlenyomatának bordáit, görbéit és egyedi jellemzőit, hogy létrehozzon egy sablonnak nevezett digitális ábrázolást.
Amikor megpróbálja feloldani okostelefonját, vagy hozzáfér egy biztonságos eszközhöz, a mintafelismerő rendszer összehasonlítja a rögzített biometrikus adatokat (pl. ujjlenyomatot) az adatbázisában tárolt sablonokkal.
A minták egyeztetésével és a hasonlóság szintjének felmérésével a rendszer megállapíthatja, hogy a megadott biometrikus adatok egyeznek-e a tárolt sablonnal, és ennek megfelelően hozzáférést biztosít.
9. Felügyelt tanulás
A felügyelt tanulás egy gépi tanulási megközelítés, amely magában foglalja a számítógépes rendszer betanítását címkézett adatok felhasználásával. Ennél a módszernél a számítógépet bemeneti adatokkal látják el a megfelelő ismert címkékkel vagy eredményekkel együtt.
Tegyük fel, hogy van egy csomó képed, némelyiken kutyák, mások macskák.
Megmondod a számítógépnek, hogy mely képeken vannak kutyák és melyiken macskák. A számítógép ezután megtanulja felismerni a kutyák és macskák közötti különbségeket úgy, hogy mintákat talál a képeken.
Miután megtanulta, új képeket adhat a számítógépnek, és a felcímkézett példák alapján megpróbálja kideríteni, hogy van-e kutyája vagy macskája. Ez olyan, mintha egy számítógépet tanítanánk arra, hogy előrejelzéseket készítsen az ismert információk alapján.
10. Felügyelet nélküli tanulás
A felügyelet nélküli tanulás a gépi tanulás egy olyan fajtája, ahol a számítógép önállóan vizsgálja meg az adatkészletet, hogy konkrét utasítások nélkül találjon mintákat vagy hasonlóságokat.
Nem támaszkodik olyan felcímkézett példákra, mint a felügyelt tanulásnál. Ehelyett rejtett struktúrákat vagy csoportokat keres az adatokban. Mintha a számítógép magától felfedezné a dolgokat, anélkül, hogy egy tanár megmondaná, mit kell keresnie.
Ez a fajta tanulás segít új betekintést nyerni, adatokat rendszerezni vagy szokatlan dolgokat azonosítani anélkül, hogy előzetes tudásra vagy kifejezett útmutatásra lenne szükségünk.
11. Természetes nyelvi feldolgozás (NLP)
A Natural Language Processing arra összpontosít, hogy a számítógépek hogyan értik meg az emberi nyelvet és hogyan lépnek kapcsolatba vele. Segít a számítógépeknek az emberi nyelv elemzésében, értelmezésében és a számunkra természetesebbnek tűnő válaszadásban.
Az NLP lehetővé teszi számunkra, hogy kommunikáljunk hangasszisztensekkel és chatbotokkal, sőt az e-mailjeinket is automatikusan mappákba rendezzük.
Ez magában foglalja a számítógépek megtanítását arra, hogy megértsék a szavak, mondatok és akár teljes szövegek mögött rejlő jelentést, így segítséget nyújthatnak különböző feladatokban, és zökkenőmentessé tehetik a technológiával való interakciónkat.
12. Számítógépes látás
Számítógépes látás egy lenyűgöző technológia, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy lássák és megértsék a képeket és videókat, akárcsak mi, emberek a szemünkkel. Az egész arról szól, hogy megtanítsuk a számítógépeket a vizuális információk elemzésére és annak értelmezésére, amit látnak.
Egyszerűbben fogalmazva, a számítógépes látás segít a számítógépeknek felismerni és értelmezni a vizuális világot. Olyan feladatokat foglal magában, mint például megtanítani őket arra, hogy azonosítsanak bizonyos objektumokat a képeken, osztályozzák a képeket különböző kategóriákba, vagy akár a képeket értelmes részekre osztják fel.
Képzeljen el egy önvezető autót, amely számítógépes látást használ, hogy „látja” az utat és mindent körülötte.
Érzékelheti és követheti a gyalogosokat, a közlekedési táblákat és más járműveket, segítve őket a biztonságos navigálásban. Vagy gondoljon arra, hogy az arcfelismerő technológia hogyan használja fel a számítógépes látást okostelefonjaink zárolásának feloldására vagy személyazonosságának igazolására azáltal, hogy felismeri egyedi arcvonásainkat.
Felügyeleti rendszerekben is használják a zsúfolt helyek figyelésére és a gyanús tevékenységek észlelésére.
A számítógépes látás egy erőteljes technológia, amely a lehetőségek világát nyitja meg. Azáltal, hogy lehetővé tesszük a számítógépek számára a vizuális információk megtekintését és megértését, olyan alkalmazásokat és rendszereket fejleszthetünk, amelyek képesek érzékelni és értelmezni a minket körülvevő világot, ezáltal könnyebbé, biztonságosabbá és hatékonyabbá téve életünket.
13.Chatbot
A chatbot olyan, mint egy számítógépes program, amely valódi emberi beszélgetésnek tűnő módon képes beszélni az emberekkel.
Az online ügyfélszolgálaton gyakran használják, hogy segítsenek az ügyfeleknek, és úgy érezzék, mintha valakihez beszélnének, pedig valójában egy számítógépen futó programról van szó.
A chatbot képes megérteni és megválaszolni az ügyfelek üzeneteit vagy kérdéseit, hasznos információkat és segítséget nyújtva, akárcsak egy emberi ügyfélszolgálati képviselő.
14. Hangfelismerés
A hangfelismerés egy számítógépes rendszer azon képességére utal, hogy képes megérteni és értelmezni az emberi beszédet. Ez magában foglalja azt a technológiát, amely lehetővé teszi a számítógépnek vagy eszköznek, hogy „meghallgatja” a kimondott szavakat, és azokat szöveggé vagy parancsokká alakítsa, amelyeket megért.
A hangfelismerés, akkor interakcióba léphet eszközökkel vagy alkalmazásokkal, ha egyszerűen beszél hozzájuk ahelyett, hogy gépelne vagy más beviteli módot használna.
A rendszer elemzi a kimondott szavakat, felismeri a mintákat és hangokat, majd lefordítja azokat érthető szöveggé vagy cselekvésekké. Lehetővé teszi a kihangosított és természetes kommunikációt a technológiával, lehetővé téve az olyan feladatokat, mint a hangutasítások, a diktálás vagy a hangvezérlésű interakciók. A leggyakoribb példák az AI-asszisztensek, például a Siri és a Google Asszisztens.
15. Hangulatelemzés
Hangulatelemzés A szövegben vagy beszédben kifejezett érzelmek, vélemények és attitűdök megértésére és értelmezésére használt technika. Ez magában foglalja az írott vagy beszélt nyelv elemzését annak megállapítására, hogy a kifejezett érzés pozitív, negatív vagy semleges.
A gépi tanulási algoritmusok segítségével a hangulatelemző algoritmusok nagy mennyiségű szöveges adatot, például vásárlói véleményeket, közösségi média bejegyzéseket vagy vásárlói visszajelzéseket tudnak beolvasni és elemezni, hogy azonosítsák a szavak mögött meghúzódó érzelmeket.
Az algoritmusok olyan konkrét szavakat, kifejezéseket vagy mintákat keresnek, amelyek érzelmeket vagy véleményeket jeleznek.
Ez az elemzés segít a vállalkozásoknak vagy egyéneknek megérteni, hogyan vélekednek az emberek egy termékről, szolgáltatásról vagy témáról, és felhasználható adatvezérelt döntések meghozatalára vagy az ügyfelek preferenciáiba való betekintésre.
Például egy vállalat hangulatelemzéssel nyomon követheti az ügyfelek elégedettségét, azonosíthatja a fejlesztésre szoruló területeket, vagy figyelemmel kísérheti a márkájával kapcsolatos közvéleményt.
16. Gépi fordítás
A gépi fordítás az AI kontextusában számítógépes algoritmusok és mesterséges intelligencia használatát jelenti a szöveg vagy beszéd automatikus fordítására egyik nyelvről a másikra.
Ez magában foglalja a számítógépek megtanítását az emberi nyelvek megértésére és feldolgozására a pontos fordítások biztosítása érdekében. A leggyakoribb példa az Google Fordító.
A gépi fordítással szöveget vagy beszédet írhat be egy nyelven, a rendszer pedig elemzi a bemenetet, és egy másik nyelven generál egy megfelelő fordítást. Ez különösen akkor hasznos, ha különböző nyelveken kommunikál vagy információkat ér el.
A gépi fordítórendszerek nyelvi szabályok, statisztikai modellek és gépi tanulási algoritmusok kombinációjára támaszkodnak. Hatalmas mennyiségű nyelvi adatból tanulnak, hogy idővel javítsák a fordítási pontosságot. Egyes gépi fordítási megközelítések neurális hálózatokat is tartalmaznak a fordítások minőségének javítása érdekében.
17. Robotika
A robotika a mesterséges intelligencia és a gépészet kombinációja, amely intelligens gépeket, úgynevezett robotokat hoz létre. Ezeket a robotokat úgy tervezték, hogy önállóan vagy minimális emberi beavatkozással végezzenek feladatokat.
A robotok olyan fizikai entitások, amelyek képesek érzékelni környezetüket, döntéseket hozni ezen érzékszervi bemenet alapján, és konkrét műveleteket vagy feladatokat hajtanak végre.
Különféle érzékelőkkel vannak felszerelve, például kamerákkal, mikrofonokkal vagy érintésérzékelőkkel, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy információkat gyűjtsenek az őket körülvevő világból. Az AI algoritmusok és programozás segítségével a robotok elemezhetik ezeket az adatokat, értelmezhetik azokat, és intelligens döntéseket hozhatnak a kijelölt feladataik elvégzése érdekében.
Az AI döntő szerepet játszik a robotikában, mivel lehetővé teszi a robotok számára, hogy tanuljanak tapasztalataikból, és alkalmazkodjanak a különböző helyzetekhez.
A gépi tanulási algoritmusok segítségével megtaníthatják a robotokat tárgyak felismerésére, tájékozódásra, vagy akár emberekkel való interakcióra. Ez lehetővé teszi a robotok számára, hogy sokoldalúbbá, rugalmasabbá váljanak, és képesek legyenek összetett feladatok kezelésére.
18. herék
A drónok olyan robotok, amelyek emberi pilóta nélkül is képesek repülni vagy lebegni a levegőben. Pilóta nélküli légijárművek (UAV) néven is ismertek. A drónok különféle szenzorokkal vannak felszerelve, például kamerákkal, GPS-szel és giroszkópokkal, amelyek segítségével adatokat gyűjthetnek és navigálhatnak a környezetükben.
Ezeket egy emberi kezelő távolról vezérli, vagy előre programozott utasítások segítségével önállóan is működhetnek.
A drónok sokféle célt szolgálnak, beleértve a légi fényképezést és videózást, földmérést és térképezést, kézbesítési szolgáltatásokat, kutató-mentő küldetéseket, mezőgazdasági megfigyelést és még szabadidős felhasználást is. Eljuthatnak távoli vagy veszélyes területekre, amelyek nehéz vagy veszélyesek az emberek számára.
19. Kiterjesztett valóság (AR)
A kiterjesztett valóság (AR) egy olyan technológia, amely a valós világot virtuális tárgyakkal vagy információkkal kombinálja, hogy javítsa érzékelésünket és a környezettel való interakciónkat. A számítógép által generált képeket, hangokat vagy más érzékszervi bemeneteket a való világra fedi, magával ragadó és interaktív élményt teremtve.
Egyszerűen fogalmazva, képzelje el, hogy speciális szemüveget visel, vagy okostelefonját használja a körülötte lévő világ megtekintésére, de további virtuális elemekkel.
Például irányíthatja okostelefonját egy város utcájára, és virtuális útjelző táblákat láthat, amelyek útbaigazítást, értékeléseket és véleményeket mutatnak a közeli éttermekről, vagy akár a valós környezettel interakcióba lépő virtuális karakterekről.
Ezek a virtuális elemek zökkenőmentesen keverednek a valós világgal, javítva a környezet megértését és élményét. A kiterjesztett valóság különféle területeken használható, mint például a játékok, az oktatás, az építészet, és még olyan mindennapi feladatokra is, mint a navigáció vagy az új bútorok kipróbálása otthonában vásárlás előtt.
20. Virtuális valóság (VR)
A virtuális valóság (VR) egy olyan technológia, amely számítógép által generált szimulációk segítségével mesterséges környezetet hoz létre, amelyet az ember felfedezhet és interakcióba léphet vele. Elmeríti a felhasználót egy virtuális világban, kizárja a valós világot, és helyettesíti egy digitális birodalommal.
Egyszerűen fogalmazva, képzelje el, hogy felvesz egy speciális headsetet, amely eltakarja a szemét és a fülét, és egy teljesen más helyre szállít. Ebben a virtuális világban minden, amit látsz és hallasz, hihetetlenül valóságosnak tűnik, még akkor is, ha mindezt számítógép generálja.
Mozoghat, bármilyen irányba nézhet, és úgy léphet kapcsolatba tárgyakkal vagy karakterekkel, mintha fizikailag jelen lennének.
Például egy virtuális valóságos játékban egy középkori kastély belsejében találhatod magad, ahol végigsétálhatsz a folyosóin, fegyvereket vehetsz fel, és kardharcokat vívhatsz virtuális ellenfelekkel. A virtuális valóság környezet reagál az Ön mozdulataira és cselekedeteire, így úgy érzi, hogy teljesen elmerül és elkötelezi magát az élményben.
A virtuális valóságot nem csak játékra használják, hanem számos más alkalmazásra is, például pilóták, sebészek vagy katonai személyzet képzési szimulációira, építészeti végigjátszásokra, virtuális turizmusra, sőt bizonyos pszichológiai állapotok terápiájára is. A jelenlét érzetét kelti, és új és izgalmas virtuális világokba repíti a felhasználókat, így az élmény a lehető legközelebb a valósághoz.
21. Adattudomány
Adat-tudomány egy olyan terület, amely tudományos módszereket, eszközöket és algoritmusokat használ az adatokból értékes ismeretek és betekintések kinyerésére. A matematika, a statisztika, a programozás és a területi szakértelem elemeit ötvözi a nagy és összetett adatkészletek elemzéséhez.
Egyszerűbben fogalmazva, az adattudomány arról szól, hogy értelmes információkat és mintákat találjunk egy csomó adatban. Ez magában foglalja az adatok gyűjtését, tisztítását és rendszerezését, majd különféle technikák felhasználását a feltárás és elemzés során. Adattudósok statisztikai modellek és algoritmusok használata trendek feltárására, előrejelzések készítésére és problémák megoldására.
Például az egészségügy területén az adattudomány felhasználható a betegrekordok és orvosi adatok elemzésére a betegségek kockázati tényezőinek azonosítására, a betegek kimenetelének előrejelzésére vagy a kezelési tervek optimalizálására. Az üzleti életben az adattudomány alkalmazható az ügyfelek adataira, hogy megértsék preferenciáikat, termékeket ajánljanak, vagy javítsák marketingstratégiáikat.
22. Data Wrangling
Az adatviszály, más néven adatmunka a nyers adatok összegyűjtésének, megtisztításának és olyan formátumba való átalakításának folyamata, amely hasznosabb és alkalmasabb elemzésre. Ez magában foglalja az adatok kezelését és előkészítését annak érdekében, hogy biztosítsák azok minőségét, konzisztenciáját és kompatibilitását az elemző eszközökkel vagy modellekkel.
Egyszerűbben fogalmazva, az adatcsavarás olyan, mint az alapanyagok elkészítése a főzéshez. Ez magában foglalja a különböző forrásokból származó adatok összegyűjtését, kiválogatását és megtisztítását a hibák, következetlenségek vagy irreleváns információk eltávolítása érdekében.
Ezenkívül előfordulhat, hogy az adatokat átalakítani, átstrukturálni vagy összesíteni kell, hogy könnyebb legyen velük dolgozni és betekintést nyerni.
Az adatvívás például magában foglalhatja az ismétlődő bejegyzések eltávolítását, az elírások vagy a formázási hibák kijavítását, a hiányzó értékek kezelését és az adattípusok konvertálását. Ez magában foglalhatja a különböző adatkészletek egyesítését vagy összekapcsolását, az adatok részhalmazokra való felosztását vagy új változók létrehozását a meglévő adatok alapján.
23. Adattörténetmondás
Adattörténetmondás az adatok lenyűgöző és lebilincselő módon történő bemutatásának művészete a narratíva vagy üzenet hatékony kommunikálása érdekében. Használatával jár adatmegjelenítések, narratívák és kontextus, hogy a meglátásokat és megállapításokat a közönség számára érthető és emlékezetes módon közvetítse.
Egyszerűbben fogalmazva, az adattörténet arról szól, hogy adatokat használunk egy történet elmondására. Ez túlmutat a számok és diagramok bemutatásán. Ez magában foglalja egy narratíva kialakítását az adatok körül, vizuális elemek és történetmesélési technikák használatával az adatok életre keltésére és a közönség számára elérhetővé tételére.
Például ahelyett, hogy egyszerűen bemutatna egy értékesítési adatokat tartalmazó táblázatot, az adattörténet-mesélés magában foglalhatja egy interaktív irányítópult létrehozását, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy vizuálisan fedezzék fel az értékesítési trendeket.
Tartalmazhat egy narratívát, amely kiemeli a legfontosabb megállapításokat, elmagyarázza a trendek mögött meghúzódó okokat, és az adatok alapján végrehajtható ajánlásokat javasol.
24. Adatvezérelt döntéshozatal
Az adatvezérelt döntéshozatal a releváns adatok elemzésén és értelmezésén alapuló döntések vagy cselekvések folyamata. Ez magában foglalja az adatok alapként történő felhasználását a döntéshozatali folyamatok irányítására és támogatására, ahelyett, hogy kizárólag az intuícióra vagy a személyes ítéletre hagyatkoznánk.
Egyszerűbben fogalmazva, az adatvezérelt döntéshozatal azt jelenti, hogy az adatokból származó tényeket és bizonyítékokat használjuk fel, hogy tájékoztassuk és irányítsuk döntéseinket. Magában foglalja az adatok gyűjtését és elemzését a minták, trendek és kapcsolatok megértése érdekében, és ezen ismeretek felhasználását megalapozott döntések meghozatalára és problémák megoldására.
Például egy üzleti környezetben az adatvezérelt döntéshozatal magában foglalhatja az értékesítési adatok, a vásárlói visszajelzések és a piaci trendek elemzését a leghatékonyabb árazási stratégia meghatározása vagy a termékfejlesztés fejlesztési területeinek azonosítása érdekében.
Az egészségügyben ez magában foglalhatja a betegek adatainak elemzését a kezelési tervek optimalizálása vagy a betegség kimenetelének előrejelzése érdekében.
25. Data Lake
Az adattó egy központosított és méretezhető adattár, amely hatalmas mennyiségű adatot tárol nyers és feldolgozatlan formában. Úgy tervezték, hogy sokféle adattípust, formátumot és struktúrát tároljon, például strukturált, félig strukturált és strukturálatlan adatokat, anélkül, hogy előre meghatározott sémákra vagy adatátalakításokra lenne szükség.
Például egy vállalat különféle forrásokból gyűjthet és tárolhat adatokat, például webhelynaplókat, ügyféltranzakciókat, közösségimédia-hírcsatornákat és IoT-eszközöket egy adattóban.
Ezek az adatok aztán különféle célokra felhasználhatók, például fejlett elemzések elvégzésére, gépi tanulási algoritmusok végrehajtására vagy a vásárlói magatartás mintáinak és trendjeinek feltárására.
26. Adattárház
Az adattárház egy speciális adatbázisrendszer, amelyet kifejezetten különféle forrásokból származó nagy mennyiségű adat tárolására, rendszerezésére és elemzésére terveztek. Felépítése olyan, hogy támogatja a hatékony adatvisszakeresést és az összetett analitikai lekérdezéseket.
Központi adattárként szolgál, amely integrálja a különböző operációs rendszerek adatait, például tranzakciós adatbázisokat, CRM-rendszereket és más adatforrásokat a szervezeten belül.
Az adatok átalakítása, tisztítása és az adattárházba való betöltése analitikai célokra optimalizált strukturált formátumban történik.
27. Üzleti intelligencia (BI)
Az üzleti intelligencia az adatok gyűjtésének, elemzésének és bemutatásának folyamatát jelenti oly módon, hogy segítsen a vállalkozásoknak megalapozott döntéseket hozni és értékes betekintést nyerni. Ez magában foglalja a különböző eszközök, technológiák és technikák használatát a nyers adatok értelmes, használható információvá alakítására.
Például egy üzleti intelligencia rendszer elemzi az értékesítési adatokat, hogy azonosítsa a legjövedelmezőbb termékeket, figyelje a készletszinteket és nyomon kövesse az ügyfelek preferenciáit.
Valós idejű betekintést nyújthat az olyan kulcsfontosságú teljesítménymutatókba (KPI), mint a bevétel, az ügyfélszerzés vagy a termékteljesítmény, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy adatközpontú döntéseket hozzanak, és megfelelő lépéseket tegyenek működésük javítása érdekében.
Az üzleti intelligencia eszközök gyakran tartalmaznak olyan szolgáltatásokat, mint az adatvizualizáció, az ad hoc lekérdezés és az adatfeltárási képességek. Ezek az eszközök lehetővé teszik a felhasználóknak, mint pl üzleti elemzők vagy menedzserek, hogy interakcióba lépjenek az adatokkal, szeleteljék és feldarabolják azokat, és jelentéseket vagy vizuális reprezentációkat készítsenek, amelyek kiemelik a fontos meglátásokat és trendeket.
28. Prediktív elemzés
A prediktív elemzés az adatok és statisztikai technikák felhasználásának gyakorlata a jövőbeli eseményekre vagy kimenetelekre vonatkozó megalapozott előrejelzések vagy előrejelzések készítésére. Ez magában foglalja a múltbeli adatok elemzését, a minták azonosítását és modellek felépítését a jövőbeli trendek, viselkedések vagy események extrapolálására és becslésére.
Célja, hogy feltárja a változók közötti kapcsolatokat, és ezt az információt felhasználja előrejelzések készítésére. Ez túlmutat a múltbeli események egyszerű leírásán; ehelyett történelmi adatokat használja fel, hogy megértse és előre jelezze, mi fog történni a jövőben.
Például a pénzügyek területén a prediktív elemzés használható előrejelzésre készlet piaci adatokon, gazdasági mutatókon és egyéb releváns tényezőkön alapuló árak.
A marketingben felhasználható az ügyfelek viselkedésének és preferenciáinak előrejelzésére, lehetővé téve célzott reklámozást és személyre szabott marketingkampányokat.
Az egészségügyben a prediktív elemzés segíthet azonosítani a bizonyos betegségekre magas kockázatú betegeket, vagy megjósolni a visszafogadás valószínűségét a kórtörténet és egyéb tényezők alapján.
29. Előíró elemzés
Az előíró elemzés az adatok és az elemzések alkalmazása annak érdekében, hogy meghatározzák a lehető legjobb intézkedéseket egy adott helyzetben vagy döntéshozatali forgatókönyvben.
Ez túlmutat a leíró és prediktív elemzés azáltal, hogy nemcsak betekintést nyújt arra, hogy mi történhet a jövőben, hanem a kívánt eredmény elérése érdekében a legoptimálisabb cselekvési módot is javasolja.
Előzményadatokat, prediktív modelleket és optimalizálási technikákat egyesít a különböző forgatókönyvek szimulálására és a különböző döntések lehetséges kimenetelének értékelésére. Számos megkötést, célt és tényezőt figyelembe vesz, hogy megvalósítható ajánlásokat hozzon létre, amelyek maximalizálják a kívánt eredményeket vagy minimalizálják a kockázatokat.
Például a ellátási lánc A menedzsment, az előíró analitika képes elemezni a készletszintre, a termelési kapacitásokra, a szállítási költségekre és a vevői igényekre vonatkozó adatokat a leghatékonyabb elosztási terv meghatározásához.
Javasolhatja az erőforrások ideális elosztását, például a készletek tárolási helyeit vagy a szállítási útvonalakat a költségek minimalizálása és az időben történő szállítás biztosítása érdekében.
30. Adatvezérelt marketing
Az adatvezérelt marketing az adatok és az elemzések felhasználásának gyakorlatára utal a marketingstratégiák, kampányok és döntéshozatali folyamatok irányítására.
Ez magában foglalja a különböző adatforrások felhasználását, hogy betekintést nyerjen az ügyfelek viselkedésébe, preferenciáiba és trendjeibe, valamint ezen információk felhasználása a marketing erőfeszítések optimalizálására.
Több kapcsolati pontból származó adatok gyűjtésére és elemzésére összpontosít, mint például a webhelyekkel kapcsolatos interakciók, a közösségi média elköteleződése, az ügyfelek demográfiai adatai, a vásárlási előzmények stb. Ezeket az adatokat azután a célközönség, preferenciáik és igényeik átfogó megértéséhez használják fel.
Az adatok felhasználásával a marketingszakemberek megalapozott döntéseket hozhatnak az ügyfelek szegmentálásával, célzásával és személyre szabásával kapcsolatban.
Meg tudják határozni azokat az ügyfélszegmenseket, amelyek nagyobb valószínűséggel reagálnak pozitívan a marketingkampányokra, és ennek megfelelően testreszabhatják üzeneteiket és ajánlataikat.
Ezenkívül az adatvezérelt marketing segít a marketingcsatornák optimalizálásában, a leghatékonyabb marketingmix meghatározásában és a marketing kezdeményezések sikerének mérésében.
Például egy adatvezérelt marketing megközelítés magában foglalhatja az ügyfelek adatainak elemzését a vásárlási viselkedés és preferenciák mintáinak azonosítása érdekében. Ezen betekintések alapján a marketingszakemberek célzott kampányokat hozhatnak létre személyre szabott tartalommal és olyan ajánlatokkal, amelyek adott ügyfélszegmensekre rezonálnak.
Folyamatos elemzéssel és optimalizálással mérhetik marketingtevékenységeik hatékonyságát, és idővel finomíthatják stratégiáikat.
31. Adatkezelés
Az adatkezelés az a keretrendszer és gyakorlatkészlet, amelyet a szervezetek alkalmaznak az adatok megfelelő kezelésének, védelmének és integritásának biztosítására azok teljes életciklusa során. Magában foglalja azokat a folyamatokat, irányelveket és eljárásokat, amelyek szabályozzák az adatok gyűjtését, tárolását, elérését, felhasználását és megosztását a szervezeten belül.
Célja az elszámoltathatóság, a felelősség és az adatvagyon feletti ellenőrzés kialakítása. Biztosítja, hogy az adatok pontosak, teljesek, következetesek és megbízhatóak legyenek, lehetővé téve a szervezetek számára, hogy megalapozott döntéseket hozzanak, fenntartsák az adatok minőségét, és megfeleljenek a szabályozási követelményeknek.
Az adatkezelés magában foglalja az adatkezeléssel kapcsolatos szerepek és felelősségek meghatározását, adatszabványok és -politikák megállapítását, valamint a megfelelőség ellenőrzését és kikényszerítését szolgáló folyamatok végrehajtását. Az adatkezelés különféle szempontjaival foglalkozik, beleértve az adatvédelmet, az adatbiztonságot, az adatminőséget, az adatosztályozást és az adatok életciklus-kezelését.
Például az adatkezelés magában foglalhat olyan eljárások végrehajtását, amelyek biztosítják, hogy a személyes vagy érzékeny adatok kezelése a vonatkozó adatvédelmi előírásoknak, például az általános adatvédelmi rendeletnek (GDPR) megfelelően történjen.
Ez magában foglalhatja az adatminőségi szabványok megállapítását és az adatellenőrzési folyamatok végrehajtását az adatok pontosságának és megbízhatóságának biztosítása érdekében.
32. Adatbiztonság
Az adatbiztonság arról szól, hogy értékes adatainkat megóvjuk az illetéktelen hozzáféréstől vagy ellopástól. Ez magában foglalja az adatok titkosságának, integritásának és elérhetőségének védelmét szolgáló intézkedések meghozatalát.
Lényegében azt jelenti, hogy csak a megfelelő személyek férhetnek hozzá adatainkhoz, azok pontosak és változatlanok maradnak, és szükség esetén elérhetőek.
Az adatbiztonság elérése érdekében különféle stratégiákat és technológiákat alkalmaznak. Például a hozzáférés-szabályozás és a titkosítási módszerek segítenek korlátozni a hozzáférést az arra jogosult személyekre vagy rendszerekre, megnehezítve a kívülállók hozzáférését az adatainkhoz.
A felügyeleti rendszerek, tűzfalak és behatolásjelző rendszerek őrzőként működnek, figyelmeztetve minket a gyanús tevékenységekre, és megakadályozva az illetéktelen hozzáférést.
33. A tárgyak internete
Az Internet of Things (IoT) fizikai objektumok vagy „dolgok” hálózatára utal, amelyek az internethez csatlakoznak, és képesek kommunikálni egymással. Olyan, mint a mindennapi tárgyak, eszközök és gépek nagy hálója, amelyek képesek információkat megosztani és feladatokat végrehajtani az interneten keresztüli interakció révén.
Egyszerűen fogalmazva, az IoT magában foglalja az „okos” képességek biztosítását különféle objektumok vagy eszközök számára, amelyek hagyományosan nem csatlakoztak az internethez. Ezek a tárgyak lehetnek háztartási gépek, hordható eszközök, termosztátok, autók, sőt ipari gépek is.
Ezeket az objektumokat az internethez csatlakoztatva adatokat gyűjthetnek és megoszthatnak, utasításokat kaphatnak, és feladatokat hajthatnak végre önállóan vagy felhasználói parancsokra válaszul.
Például egy intelligens termosztát képes figyelni a hőmérsékletet, módosítani a beállításokat, és energiahasználati jelentéseket küldeni egy okostelefon-alkalmazásnak. A hordható fitneszkövető adatokat gyűjthet a fizikai aktivitásairól, és szinkronizálhatja azokat egy felhő alapú platformmal elemzés céljából.
34. Döntési fa
A döntési fa egy vizuális ábrázolás vagy diagram, amely segít döntéseket hozni vagy cselekvési irányt meghatározni egy sor választás vagy feltétel alapján.
Olyan ez, mint egy folyamatábra, amely végigvezet minket egy döntéshozatali folyamaton, figyelembe véve a különböző lehetőségeket és azok lehetséges kimenetelét.
Képzelje el, hogy problémája vagy kérdése van, és választania kell.
A döntési fa a döntést kisebb lépésekre bontja, kezdve egy kezdeti kérdéssel, majd az egyes lépések feltételei vagy kritériumai alapján különböző lehetséges válaszokra vagy cselekvésekre ágazik.
35. Kognitív számítástechnika
A kognitív számítástechnika leegyszerűsítve olyan számítógépes rendszereket vagy technológiákat jelent, amelyek utánozzák az emberi kognitív képességeket, például tanulást, érvelést, megértést és problémamegoldást.
Olyan számítógépes rendszerek létrehozását jelenti, amelyek képesek feldolgozni és értelmezni az információkat az emberi gondolkodáshoz hasonló módon.
A kognitív számítástechnika célja olyan gépek kifejlesztése, amelyek természetesebb és intelligensebb módon képesek megérteni az embereket, és kölcsönhatásba lépni velük. Ezeket a rendszereket hatalmas mennyiségű adat elemzésére, minták felismerésére, előrejelzések készítésére és értelmes betekintések biztosítására tervezték.
Tekintsd a kognitív számítástechnikát úgy, mint arra irányuló kísérletet, hogy a számítógépek jobban gondolkodjanak és úgy viselkedjenek, mint az emberek.
Olyan technológiákat foglal magában, mint például a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás, a természetes nyelvi feldolgozás és a számítógépes látás, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy olyan feladatokat hajtsanak végre, amelyeket hagyományosan az emberi intelligenciával társítottak.
36. Számítógépes tanuláselmélet
A Computational Learning Theory a mesterséges intelligencia egy speciális ága, amely kifejezetten az adatokból való tanulásra tervezett algoritmusok fejlesztése és vizsgálata körül forog.
Ez a terület különféle technikákat és módszereket tár fel olyan algoritmusok létrehozására, amelyek nagy mennyiségű információ elemzésével és feldolgozásával önállóan javíthatják teljesítményüket.
Az adatok erejének hasznosításával a Computational Learning Theory célja olyan minták, kapcsolatok és betekintések feltárása, amelyek lehetővé teszik a gépek számára, hogy javítsák döntéshozatali képességeiket és hatékonyabban hajtsanak végre feladatokat.
A végső cél olyan algoritmusok létrehozása, amelyek a megismert adatok alapján képesek adaptálni, általánosítani és pontos előrejelzéseket adni, hozzájárulva a mesterséges intelligencia és gyakorlati alkalmazásai fejlődéséhez.
37. Turing-teszt
A Turing-teszt, amelyet eredetileg a briliáns matematikus és informatikus, Alan Turing javasolt, egy lebilincselő koncepció, amelyet annak felmérésére használnak, hogy egy gép képes-e olyan intelligens viselkedést felmutatni, mint az emberi lény, vagy gyakorlatilag megkülönböztethetetlen attól.
A Turing-tesztben egy emberi értékelő természetes nyelvi beszélgetést folytat mind egy géppel, mind egy másik emberi résztvevővel anélkül, hogy tudná, melyik a gép.
Az értékelő feladata, hogy kizárólag a válaszai alapján megállapítsa, melyik entitás a gép. Ha a gép képes meggyőzni az értékelőt arról, hogy ő az emberi megfelelője, akkor azt mondják, hogy megfelelt a Turing-teszten, és ezzel olyan intelligenciaszintet mutat be, amely az emberhez hasonló képességeket tükrözi.
Alan Turing javasolta ezt a tesztet a gépi intelligencia fogalmának feltárására és annak felvetésére, hogy a gépek képesek-e elérni az emberi szintű megismerést.
Azzal, hogy a tesztet az emberi megkülönböztethetetlenség szempontjai alapján fogalmazta meg, Turing rávilágított arra, hogy a gépek olyan meggyőzően intelligens viselkedést mutathatnak, hogy kihívást jelent megkülönböztetni őket az emberektől.
A Turing-teszt kiterjedt vitákat és kutatásokat váltott ki a mesterséges intelligencia és a kognitív tudomány területén. Bár a Turing-teszt sikeres teljesítése továbbra is jelentős mérföldkő, nem ez az intelligencia egyetlen mércéje.
Mindazonáltal a teszt elgondolkodtató viszonyítási alapként szolgál, ösztönözve a folyamatos erőfeszítéseket olyan gépek fejlesztésére, amelyek képesek az emberhez hasonló intelligenciát és viselkedést utánozni, és hozzájárulnak annak szélesebb körű feltárásához, hogy mit jelent intelligensnek lenni.
38. Erősítő tanulás
Erősítő tanulás A tanulás egy olyan típusa, amely próba-hibán keresztül történik, ahol egy „ügynök” (amely lehet egy számítógépes program vagy egy robot) úgy tanul meg feladatokat végrehajtani, hogy a jó viselkedésért jutalmat kap, és szembenéz a rossz viselkedés következményeivel vagy büntetésével.
Képzeljen el egy forgatókönyvet, amelyben az ügynök egy adott feladatot próbál végrehajtani, például egy labirintusban navigál. Eleinte az ügynök nem ismeri a helyes utat, ezért különböző műveleteket próbál meg, és különféle útvonalakat fedez fel.
Amikor egy jó akciót választ, amely közelebb viszi a célhoz, jutalmat kap, mint egy virtuális „hátulveregetést”. Ha azonban rossz döntést hoz, ami zsákutcába vezet, vagy elveszi a céltól, akkor büntetést vagy negatív visszajelzést kap.
A próbálkozás és tévedés ezen folyamatán keresztül az ügynök megtanulja, hogy bizonyos cselekvéseket pozitív vagy negatív eredménnyel társítson. Fokozatosan kitalálja a legjobb műveletsort, hogy maximalizálja a jutalmakat és minimalizálja a büntetéseket, és végül egyre jártasabb lesz a feladatban.
A tanulás megerősítése abból merít ihletet, hogy az emberek és az állatok hogyan tanulnak a környezettől kapott visszajelzések révén.
Ennek a koncepciónak a gépekre történő alkalmazásával a kutatók célja olyan intelligens rendszerek kifejlesztése, amelyek képesek tanulni és alkalmazkodni a különböző helyzetekhez azáltal, hogy autonóm módon fedezik fel a leghatékonyabb viselkedési formákat a pozitív megerősítés és a negatív következmények folyamatán keresztül.
39. Entitás kivonás
Az entitáskivonás olyan folyamatra utal, amelynek során egy szövegblokkból azonosítunk és kinyerünk fontos információkat, úgynevezett entitásokat. Ezek az entitások különféle dolgok lehetnek, például emberek nevei, helyek nevei, szervezetek nevei stb.
Tegyük fel, hogy van egy bekezdése, amely egy hírcikket ír le.
Az entitások kinyerése magában foglalja a szöveg elemzését és a különálló entitásokat képviselő bitek kiválasztását. Például, ha a szöveg megemlíti egy személy nevét, például „John Smith”, a helyszínt „New York City” vagy a szervezetet „OpenAI”, akkor ezek azok az entitások, amelyeket azonosítani és kinyerni szeretnénk.
Az entitáskivonat végrehajtásával lényegében megtanítunk egy számítógépes programot a jelentős elemek felismerésére és elkülönítésére a szövegből. Ez a folyamat lehetővé teszi az információk hatékonyabb rendszerezését és kategorizálását, megkönnyítve a keresést, elemzést és a nagy mennyiségű szöveges adatból való betekintést.
Összességében az entitások kinyerése segít abban, hogy automatizáljuk a fontos entitások, például személyek, helyek és szervezetek szövegen belüli meghatározását, ésszerűsítve az értékes információk kinyerését, és javítva a szöveges adatok feldolgozásának és megértésének képességét.
40. Nyelvi annotáció
A nyelvi megjegyzések azt jelentik, hogy a szöveget további nyelvi információkkal gazdagítjuk, hogy javítsuk a használt nyelv megértését és elemzését. Ez olyan, mintha hasznos címkéket vagy címkéket adna hozzá a szöveg különböző részeihez.
Amikor nyelvi annotációt végzünk, túllépünk a szövegben szereplő alapvető szavakon és mondatokon, és elkezdünk címkézni vagy címkézni bizonyos elemeket. Hozzáadhatunk például beszédrész-címkéket, amelyek az egyes szavak nyelvtani kategóriáját jelzik (például főnév, ige, melléknév stb.). Ez segít megérteni az egyes szavak szerepét a mondatban.
A nyelvi megjegyzések másik formája az elnevezett entitásfelismerés, ahol meghatározott elnevezett entitásokat azonosítunk és címkézünk, például személyek, helyek, szervezetek vagy dátumok nevét. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy gyorsan megtaláljuk és kivonjuk a fontos információkat a szövegből.
A szöveg ilyen módon történő megjegyzésével a nyelv strukturáltabb és szervezettebb ábrázolását hozzuk létre. Ez rendkívül hasznos lehet számos alkalmazásban. Segít például javítani a keresőmotorok pontosságát azáltal, hogy megérti a felhasználói lekérdezések mögött rejlő szándékot. Ezenkívül segít a gépi fordításban, a hangulatelemzésben, az információ kinyerésében és sok más természetes nyelvi feldolgozási feladatban.
A nyelvi megjegyzések létfontosságú eszközként szolgálnak a kutatók, nyelvészek és fejlesztők számára, lehetővé téve számukra a nyelvi minták tanulmányozását, a nyelvi modellek felépítését, valamint a szöveg jobb elemzésére és megértésére alkalmas kifinomult algoritmusok kidolgozását.
41. Hiperparaméter
In gépi tanulás, a hiperparaméter olyan, mint egy speciális beállítás vagy konfiguráció, amelyet a modell betanítása előtt el kell döntenünk. Ezt nem a modell képes önállóan megtanulni az adatokból; ehelyett előtte meg kell határoznunk.
Tekintsd úgy, mint egy forgatógombot vagy kapcsolót, amelyet beállíthatunk a modell tanulásának és előrejelzéseinek finomhangolásához. Ezek a hiperparaméterek a tanulási folyamat különböző aspektusait szabályozzák, mint például a modell összetettségét, a képzés sebességét, valamint a pontosság és az általánosítás közötti kompromisszumot.
Vegyünk például egy neurális hálózatot. Az egyik fontos hiperparaméter a rétegek száma a hálózatban. Ki kell választanunk, hogy milyen mélységű legyen a hálózat, és ez a döntés hatással van arra, hogy képes-e bonyolult mintákat rögzíteni az adatokban.
További gyakori hiperparaméterek közé tartozik a tanulási sebesség, amely meghatározza, hogy a modell milyen gyorsan állítja be a belső paramétereit a betanítási adatok alapján, valamint a regularizáció erőssége, amely azt szabályozza, hogy a modell mennyire bünteti az összetett mintákat a túlillesztés elkerülése érdekében.
Ezeknek a hiperparamétereknek a helyes beállítása kulcsfontosságú, mert jelentősen befolyásolhatják a modell teljesítményét és viselkedését. Ez gyakran jár egy kis próbálkozással és hibával, kísérletezéssel különböző értékekkel, és annak megfigyelésével, hogy ezek hogyan befolyásolják a modell teljesítményét egy érvényesítési adatkészleten.
42. Metaadatok
A metaadatok olyan kiegészítő információkra utalnak, amelyek további adatokkal kapcsolatosak. Olyan ez, mint egy címkék vagy címkék halmaza, amelyek több kontextust biztosítanak számunkra, vagy leírják a fő adatok jellemzőit.
Ha van adatunk, legyen szó dokumentumról, fényképről, videóról vagy bármilyen más információról, a metaadatok segítenek megérteni az adatok fontos aspektusait.
Például egy dokumentumban a metaadatok tartalmazhatnak olyan részleteket, mint a szerző neve, a létrehozás dátuma vagy a fájlformátum. Egy fénykép esetében a metaadatok közölhetik velünk a készítés helyét, a használt kamerabeállításokat, vagy akár a rögzítés dátumát és időpontját is.
A metaadatok segítenek az adatok hatékonyabb rendszerezésében, keresésében és értelmezésében. Ezen leíró jellegű információk hozzáadásával gyorsan megtalálhatjuk az adott fájlokat, vagy megérthetjük azok eredetét, célját vagy kontextusát anélkül, hogy a teljes tartalmat át kellene ásnunk.
43. Dimenziócsökkentés
A dimenziócsökkentés egy olyan technika, amelyet az adathalmaz leegyszerűsítésére használnak a benne lévő jellemzők vagy változók számának csökkentésével. Ez olyan, mintha az információkat egy adatkészletben sűrítené vagy összegezné, hogy kezelhetőbb legyen és könnyebben kezelhető legyen.
Képzelje el, hogy van egy adatkészlete, amely számos oszlopot vagy attribútumot tartalmaz, amelyek az adatpontok különböző jellemzőit képviselik. Minden oszlop növeli a gépi tanulási algoritmusok bonyolultságát és számítási követelményeit.
Egyes esetekben a nagyszámú dimenzió kihívást jelenthet értelmes minták vagy kapcsolatok megtalálását az adatokban.
A dimenziócsökkentés segít a probléma megoldásában azáltal, hogy az adatkészletet alacsonyabb dimenziós reprezentációvá alakítja, miközben a lehető legtöbb releváns információt megőrzi. Célja, hogy megragadja az adatok legfontosabb szempontjait vagy eltéréseit, miközben elveti a redundáns vagy kevésbé informatív dimenziókat.
44. Szövegbesorolás
A szövegosztályozás egy olyan folyamat, amelynek során meghatározott címkéket vagy kategóriákat rendelnek a szövegblokkokhoz azok tartalma vagy jelentése alapján. Ez olyan, mint a szöveges információk rendezése vagy rendszerezése különböző csoportokba vagy osztályokba a további elemzés vagy döntéshozatal megkönnyítése érdekében.
Nézzünk egy példát az e-mailek besorolására. Ebben a forgatókönyvben azt szeretnénk meghatározni, hogy egy bejövő e-mail spam-e vagy nem levélszemét (más néven ham). Szöveges besorolás algoritmusok elemzik az e-mail tartalmát, és ennek megfelelően címkét rendelnek hozzá.
Ha az algoritmus megállapítja, hogy az e-mailben általában a spamhez kapcsolódó jellemzők vannak, akkor a „spam” címkét rendeli hozzá. Ezzel szemben, ha az e-mail jogosnak és nem spam jellegűnek tűnik, a „nem spam” vagy a „ham” címkét rendeli hozzá.
A szöveges besorolás az e-mailek szűrésén túl számos területen talál alkalmazásokat. A hangulatelemzésben használják a vásárlói vélemények (pozitív, negatív vagy semleges) véleményének meghatározására.
A hírcikkek különböző témákba vagy kategóriákba sorolhatók, például sport, politika, szórakozás stb. Az ügyfélszolgálati csevegési naplók a kezelendő szándék vagy probléma alapján kategorizálhatók.
45. Gyenge AI
A gyenge AI, más néven szűk mesterséges intelligencia olyan mesterséges intelligencia-rendszerekre utal, amelyeket meghatározott feladatok vagy funkciók végrehajtására terveztek és programoztak. Ellentétben az emberi intelligenciával, amely a kognitív képességek széles skáláját öleli fel, a gyenge AI egy adott területre vagy feladatra korlátozódik.
Gondoljon a gyenge AI-ra úgy, mint speciális szoftverekre vagy gépekre, amelyek kiválóak bizonyos feladatok elvégzésében. Például létrehozható egy sakkjátékos mesterséges intelligencia program a játékhelyzetek elemzésére, a lépések stratégiájának meghatározására és az emberi játékosok elleni versenyre.
Egy másik példa egy képfelismerő rendszer, amely képes azonosítani a tárgyakat a fényképeken vagy videókon.
Ezeket az AI-rendszereket úgy képezték ki és optimalizálták, hogy sajátos szakterületükön kitűnjenek. Algoritmusokra, adatokra és előre meghatározott szabályokra támaszkodnak feladataik hatékony végrehajtása érdekében.
Azonban nem rendelkeznek olyan általános intelligenciával, amely lehetővé tenné számukra, hogy megértsék vagy végrehajtsák a kijelölt tartományukon kívüli feladatokat.
46. Erős mesterséges intelligencia
Az erős mesterséges intelligencia, más néven általános mesterséges intelligencia vagy mesterséges általános intelligencia (AGI), a mesterséges intelligencia egy olyan formájára utal, amely képes megérteni, tanulni és elvégezni minden olyan intellektuális feladatot, amelyre az ember képes.
Ellentétben a gyenge mesterséges intelligenciával, amelyet meghatározott feladatokra terveztek, az erős AI célja az emberhez hasonló intelligencia és kognitív képességek megismétlése. Arra törekszik, hogy olyan gépeket vagy szoftvereket hozzon létre, amelyek nem csak a speciális feladatokban jeleskednek, hanem szélesebb körű megértéssel és alkalmazkodóképességgel is rendelkeznek, hogy megbirkózzanak a szellemi kihívások széles skálájával.
Az erős mesterséges intelligencia célja olyan rendszerek kifejlesztése, amelyek képesek okoskodni, felfogni az összetett információkat, tanulni a tapasztalatokból, természetes nyelvi beszélgetéseket folytatni, kreativitást tanúsítani, és az emberi intelligenciához kapcsolódó egyéb tulajdonságokat is felmutatnak.
Lényegében olyan mesterséges intelligencia rendszerek létrehozására törekszik, amelyek képesek szimulálni vagy lemásolni az emberi szintű gondolkodást és problémamegoldást több területen.
47. Előre láncolás
Az előre láncolás egy érvelési vagy logikai módszer, amely a rendelkezésre álló adatokból indul ki, és arra használja fel, hogy következtetéseket vonjon le és új következtetéseket vonjon le. Ez olyan, mint a pontok összekapcsolása a rendelkezésre álló információk felhasználásával az előrelépés és a további betekintések elérése érdekében.
Képzelje el, hogy van egy sor szabálya vagy ténye, és ezek alapján szeretne új információkat levonni, vagy konkrét következtetéseket levonni. A továbbítási láncolás a kezdeti adatok megvizsgálásával és logikai szabályok alkalmazásával további tények vagy következtetések generálásával működik.
Az egyszerűsítés kedvéért vegyünk egy egyszerű forgatókönyvet a viselet meghatározására az időjárási körülmények alapján. Van egy szabálya, amely így szól: „Ha esik, vigyen magával esernyőt”, és van egy másik szabálya, amely szerint „Ha hideg van, viseljen kabátot”. Ha most azt látja, hogy valóban esik, az előre láncolással arra következtethet, hogy hozzon magával esernyőt.
48. Hátraláncolás
A visszafelé láncolás egy érvelési módszer, amely egy kívánt következtetéssel vagy céllal kezdődik, és visszafelé haladva határozza meg a következtetés alátámasztásához szükséges adatokat vagy tényeket. Ez olyan, mintha nyomon követné a lépéseket a kívánt eredménytől az eléréséhez szükséges kezdeti információkig.
A visszafelé láncolás megértéséhez vegyünk egy egyszerű példát. Tegyük fel, hogy meg akarja határozni, hogy alkalmas-e úszni. A kívánt következtetés az, hogy bizonyos feltételek alapján megfelelő-e az úszás.
Ahelyett, hogy a feltételekkel kezdenénk, a visszafelé láncolás a következtetéssel kezdődik, és visszafelé haladva keresi az alátámasztó adatokat.
Ebben az esetben a visszafelé láncolás olyan kérdéseket jelentene, mint például: „Meleg az idő?” Ha a válasz igen, akkor azt kérdezi: „Van-e medence?” Ha a válasz ismét igen, további kérdéseket tesz fel, például: „Van elég idő úszni?”
E kérdések iteratív megválaszolásával és visszafelé haladva meghatározhatja azokat a feltételeket, amelyeknek teljesülniük kell ahhoz, hogy alátámasszák az úszás következtetését.
49. Heurisztikus
A heurisztika leegyszerűsítve egy gyakorlati szabály vagy stratégia, amely segít döntéseket hozni vagy problémákat megoldani, általában múltbeli tapasztalataink vagy megérzéseink alapján. Olyan, mint egy mentális parancsikon, amely lehetővé teszi számunkra, hogy gyorsan ésszerű megoldást találjunk anélkül, hogy hosszadalmas vagy kimerítő folyamaton mennénk keresztül.
Ha összetett helyzetekkel vagy feladatokkal szembesül, a heurisztika vezérelvként vagy „ökölszabályként” szolgál, amelyek leegyszerűsítik a döntéshozatalt. Olyan általános irányelveket vagy stratégiákat adnak számunkra, amelyek bizonyos helyzetekben gyakran hatékonyak, még akkor is, ha nem biztos, hogy garantálják az optimális megoldást.
Például vegyünk egy heurisztikus módszert parkolóhely keresésére egy zsúfolt területen. Ahelyett, hogy minden elérhető helyet aprólékosan elemezne, hagyatkozhat arra a heurisztikusra, hogy járó motorral parkoló autókat keres.
Ez a heurisztika azt feltételezi, hogy ezek az autók hamarosan indulnak, ami növeli annak esélyét, hogy szabad helyet találjanak.
50. Természetes nyelvi modellezés
A természetes nyelv modellezése, leegyszerűsítve, a számítógépes modellek betanításának folyamata az emberi nyelv megértésére és létrehozására, az emberek kommunikációjához hasonló módon. Ez magában foglalja a számítógépek megtanítását a szöveg természetes és értelmes feldolgozására, értelmezésére és generálására.
A természetes nyelv modellezésének célja, hogy lehetővé tegye a számítógépek számára az emberi nyelv folyékony, koherens és kontextuálisan releváns megértését és generálását.
Ez magában foglalja a hatalmas mennyiségű szöveges adatra, például könyvekre, cikkekre vagy beszélgetésekre vonatkozó modellek képzését, hogy megtanulják a nyelv mintáit, struktúráit és szemantikáját.
A betanított modellek különféle nyelvi feladatokat hajthatnak végre, például nyelvi fordítást, szövegösszegzést, kérdések megválaszolását, chatbot interakciókat stb.
Meg tudják érteni a mondatok jelentését és kontextusát, kivonják a releváns információkat, és nyelvtanilag helyes és koherens szöveget generálnak.
Hagy egy Válaszol