AI ყველგან არის, მაგრამ ზოგჯერ რთულია ტერმინოლოგიისა და ჟარგონის გაგება. ამ ბლოგ პოსტში ჩვენ განვმარტავთ 50-ზე მეტ AI ტერმინს და განმარტებას, რათა უფრო მეტი გაგება შეძლოთ ამ სწრაფად მზარდი ტექნოლოგიის შესახებ.
ხართ თუ არა დამწყები თუ ექსპერტი, ჩვენ ფსონს ვდებთ, რომ აქ არის რამდენიმე ტერმინი, რომელიც თქვენ არ იცით!
1. Ხელოვნური ინტელექტი
ხელოვნური ინტელექტი (AI) გულისხმობს კომპიუტერული სისტემების განვითარებას, რომლებსაც აქვთ დამოუკიდებლად სწავლისა და ფუნქციონირების უნარი, ხშირად ადამიანის ინტელექტის მიბაძვით.
ეს სისტემები აანალიზებენ მონაცემებს, ცნობენ შაბლონებს, იღებენ გადაწყვეტილებებს და ადაპტირებენ თავიანთ ქცევას გამოცდილებიდან გამომდინარე. ალგორითმებისა და მოდელების გამოყენებით, AI მიზნად ისახავს შექმნას ინტელექტუალური მანქანები, რომლებსაც შეუძლიათ თავიანთი გარემოს აღქმა და გაგება.
საბოლოო მიზანია მანქანებს საშუალება მისცეს ეფექტურად შეასრულონ დავალებები, ისწავლონ მონაცემებიდან და გამოავლინონ ადამიანების მსგავსი შემეცნებითი შესაძლებლობები.
2. ალგორითმი
ალგორითმი არის ინსტრუქციების ან წესების ზუსტი და სისტემატური ნაკრები, რომელიც წარმართავს პრობლემის გადაჭრის ან კონკრეტული ამოცანის შესრულების პროცესს.
ის ემსახურება როგორც ფუნდამენტურ კონცეფციას სხვადასხვა დომენებში და მნიშვნელოვან როლს ასრულებს კომპიუტერულ მეცნიერებაში, მათემატიკაში და პრობლემის გადაჭრის დისციპლინებში. ალგორითმების გაგება გადამწყვეტია, რადგან ისინი იძლევიან პრობლემის გადაჭრის ეფექტურ და სტრუქტურირებულ მიდგომებს, ხელს უწყობენ წინსვლას ტექნოლოგიასა და გადაწყვეტილების მიღების პროცესებში.
3. დიდი მონაცემები
დიდი მონაცემები ეხება ძალიან დიდ და რთულ მონაცემთა ნაკრებებს, რომლებიც აღემატება ტრადიციული ანალიზის მეთოდების შესაძლებლობებს. ეს მონაცემთა ნაკრები, როგორც წესი, ხასიათდება მათი მოცულობით, სიჩქარით და მრავალფეროვნებით.
მოცულობა ეხება მონაცემთა უზარმაზარ რაოდენობას, რომელიც გენერირებულია სხვადასხვა წყაროდან, როგორიცაა სოციალური მედია, სენსორები და ტრანზაქციები.
სიჩქარე ეხება მაღალ სიჩქარეს, რომლითაც ხდება მონაცემების გენერირება და საჭიროებს დამუშავებას რეალურ დროში ან თითქმის რეალურ დროში. მრავალფეროვნება აღნიშნავს მონაცემთა მრავალფეროვან ტიპებსა და ფორმატებს, მათ შორის სტრუქტურირებულ, არასტრუქტურირებულ და ნახევრად სტრუქტურირებულ მონაცემებს.
4. მონაცემთა მოპოვება
მონაცემთა მოპოვება არის ყოვლისმომცველი პროცესი, რომელიც მიზნად ისახავს ღირებული ინფორმაციის ამოღებას მონაცემთა დიდი ნაკრებიდან.
იგი მოიცავს ოთხ ძირითად ეტაპს: მონაცემთა შეგროვება, შესაბამისი მონაცემების შეგროვება; მონაცემთა მომზადება, მონაცემთა ხარისხისა და თავსებადობის უზრუნველყოფა; მონაცემთა მოპოვება, ალგორითმების გამოყენება შაბლონებისა და ურთიერთობების აღმოსაჩენად; და მონაცემთა ანალიზი და ინტერპრეტაცია, სადაც ხდება მოპოვებული ცოდნის შესწავლა და გაგება.
5. ნერვული ქსელი
კომპიუტერული სისტემა შექმნილია ისე, რომ იმუშაოს ადამიანის ტვინი, რომელიც შედგება ურთიერთდაკავშირებული კვანძებისგან ან ნეირონებისგან. მოდით გავიგოთ ეს ცოტა უფრო მეტად, რადგან AI-ს უმეტესობა ეფუძნება ნეირონული ქსელები.
ზემოხსენებულ გრაფიკაში, ჩვენ ვიწინასწარმეტყველებთ გეოგრაფიული მდებარეობის ტენიანობას და ტემპერატურას წარსული ნიმუშის შესწავლით. შეყვანები არის მონაცემთა ნაკრები წარსული ჩანაწერისთვის.
ის ნერვული ქსელი სწავლობს ნიმუში წონებთან თამაშით და მიკერძოებული მნიშვნელობების გამოყენებით ფარულ ფენებში. W1, W2….W7 არის შესაბამისი წონა. ის თავად ვარჯიშობს მოწოდებულ მონაცემთა ბაზაზე და იძლევა გამომავალს, როგორც პროგნოზს.
თქვენ შეიძლება გადატვირთული ხართ ამ რთული ინფორმაციით. თუ ეს ასეა, შეგიძლიათ დაიწყოთ ჩვენი მარტივი სახელმძღვანელო აქ დაწკაპუნებით.
6. მანქანური სწავლება
მანქანური სწავლება ფოკუსირებულია ალგორითმებისა და მოდელების შემუშავებაზე, რომლებსაც შეუძლიათ ავტომატურად ისწავლონ მონაცემებიდან და გააუმჯობესონ მათი შესრულება დროთა განმავლობაში.
იგი მოიცავს სტატისტიკური ტექნიკის გამოყენებას, რათა კომპიუტერებმა შეძლონ შაბლონების იდენტიფიცირება, პროგნოზების გაკეთება და მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილებების მიღება მკაფიოდ დაპროგრამების გარეშე.
მანქანათმშენებლობის ალგორითმები გაანალიზეთ და ისწავლეთ მონაცემთა დიდი ნაკრებიდან, რაც საშუალებას აძლევს სისტემებს ადაპტირდნენ და გააუმჯობესონ თავიანთი ქცევა მათ მიერ დამუშავებული ინფორმაციის საფუძველზე.
7. ღრმა სწავლა
ღრმა სწავლება, მანქანათმცოდნეობის და ნერვული ქსელების ქვედარგი, იყენებს დახვეწილ ალგორითმებს მონაცემებიდან ცოდნის მისაღებად ადამიანის ტვინის რთული პროცესების სიმულაციის გზით.
მრავალი ფარული ფენით ნერვული ქსელების გამოყენებით, ღრმა სწავლის მოდელებს შეუძლიათ დამოუკიდებლად ამოიღონ რთული მახასიათებლები და შაბლონები, რაც მათ საშუალებას აძლევს გაუმკლავდნენ რთულ ამოცანებს განსაკუთრებული სიზუსტით და ეფექტურობით.
8. ნიმუშის ამოცნობა
შაბლონის ამოცნობა, მონაცემთა ანალიზის ტექნიკა, იყენებს მანქანური სწავლების ალგორითმების ძალას, რათა დამოუკიდებლად აღმოაჩინოს და გაარკვიოს შაბლონები და კანონზომიერებები მონაცემთა ნაკრებებში.
გამოთვლითი მოდელებისა და სტატისტიკური მეთოდების გამოყენებით, შაბლონის ამოცნობის ალგორითმებს შეუძლიათ ამოიცნონ მნიშვნელოვანი სტრუქტურები, კორელაციები და ტენდენციები კომპლექსურ და მრავალფეროვან მონაცემებში.
ეს პროცესი იძლევა ღირებული შეხედულებების მოპოვებას, მონაცემთა კლასიფიკაციას ცალკეულ კატეგორიებად და სამომავლო შედეგების პროგნოზირებას აღიარებულ შაბლონებზე დაყრდნობით. შაბლონის ამოცნობა სასიცოცხლო მნიშვნელობის ინსტრუმენტია სხვადასხვა დომენებში, რომელიც აძლიერებს გადაწყვეტილების მიღების, ანომალიების გამოვლენას და პროგნოზირებად მოდელირებას.
ბიომეტრია ამის ერთ-ერთი მაგალითია. მაგალითად, თითის ანაბეჭდის ამოცნობისას, ალგორითმი აანალიზებს პირის თითის ანაბეჭდის ქედებს, მოსახვევებსა და უნიკალურ მახასიათებლებს, რათა შექმნას ციფრული წარმოდგენა, რომელსაც შაბლონი ეწოდება.
როდესაც თქვენ ცდილობთ განბლოკოთ თქვენი სმარტფონი ან შეხვიდეთ უსაფრთხო ობიექტზე, ნიმუშის ამოცნობის სისტემა ადარებს დაფიქსირებულ ბიომეტრიულ მონაცემებს (მაგ., თითის ანაბეჭდს) მის მონაცემთა ბაზაში შენახულ შაბლონებს.
შაბლონების დამთხვევით და მსგავსების დონის შეფასებით, სისტემას შეუძლია განსაზღვროს, ემთხვევა თუ არა მოწოდებული ბიომეტრიული მონაცემები შენახულ შაბლონს და შესაბამისად მიანიჭოს წვდომა.
9. ზედამხედველობითი სწავლება
ზედამხედველობითი სწავლება არის მანქანათმცოდნეობის მიდგომა, რომელიც მოიცავს კომპიუტერული სისტემის მომზადებას ეტიკეტირებული მონაცემების გამოყენებით. ამ მეთოდით, კომპიუტერს მიეწოდება შეყვანის მონაცემების ნაკრები, შესაბამის ცნობილ ეტიკეტებთან ან შედეგებთან ერთად.
დავუშვათ, რომ თქვენ გაქვთ სურათების თაიგული, ზოგი ძაღლებით და ზოგიც კატებით.
თქვენ უთხარით კომპიუტერს რომელ სურათებზეა ძაღლები და რომელ სურათებზეა კატები. შემდეგ კომპიუტერი სწავლობს ძაღლებსა და კატებს შორის განსხვავებების ამოცნობას ნახატებში შაბლონების მოძიებით.
მას შემდეგ რაც ის გაიგებს, შეგიძლიათ კომპიუტერს მიაწოდოთ ახალი სურათები და ის შეეცდება გაარკვიოს, ჰყავთ თუ არა მათ ძაღლები ან კატები, იმის მიხედვით, რაც მან გაიგო ეტიკეტირებული მაგალითებიდან. ეს ჰგავს კომპიუტერის სწავლებას ცნობილი ინფორმაციის გამოყენებით პროგნოზების გასაკეთებლად.
10. უკონტროლო სწავლა
ზედამხედველობის გარეშე სწავლა არის მანქანათმცოდნეობის სახეობა, სადაც კომპიუტერი დამოუკიდებლად იკვლევს მონაცემთა ბაზას, რათა იპოვოს შაბლონები ან მსგავსება რაიმე კონკრეტული ინსტრუქციის გარეშე.
ის არ ეყრდნობა ეტიკეტირებულ მაგალითებს, როგორიცაა ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლა. ამის ნაცვლად, ის ეძებს დამალულ სტრუქტურებს ან ჯგუფებს მონაცემებში. ეს თითქოს კომპიუტერი თავისთავად აღმოაჩენს ნივთებს, მასწავლებელმა არ უთხრას, რა უნდა მოძებნოს.
ამ ტიპის სწავლა გვეხმარება ვიპოვოთ ახალი შეხედულებები, მოვაწესრიგოთ მონაცემები ან ამოვიცნოთ უჩვეულო საგნები წინასწარი ცოდნისა და აშკარა ხელმძღვანელობის გარეშე.
11. ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP)
ბუნებრივი ენის დამუშავება ფოკუსირებულია იმაზე, თუ როგორ ესმით კომპიუტერები და ურთიერთქმედებენ ადამიანის ენასთან. ის ეხმარება კომპიუტერებს გააანალიზონ, ინტერპრეტაციონ და უპასუხონ ადამიანის ენას ისე, რომ ჩვენთვის უფრო ბუნებრივია.
NLP არის ის, რაც შესაძლებელს ხდის ხმოვან ასისტენტებთან და ჩატბოტებთან კომუნიკაციას და ჩვენი ელფოსტის წერილების ავტომატურად დახარისხებას საქაღალდეებშიც კი.
ის გულისხმობს კომპიუტერების სწავლებას, გაიგონ სიტყვების, წინადადებების და მთელი ტექსტების მიღმა არსებული მნიშვნელობის გაგება, რათა მათ დაგვეხმარონ სხვადასხვა ამოცანებში და გახადონ ჩვენი ურთიერთქმედება ტექნოლოგიასთან უფრო შეუფერხებლად.
12. კომპიუტერული ხედვა
კომპიუტერული ხედვა ეს არის მომხიბლავი ტექნოლოგია, რომელიც კომპიუტერებს საშუალებას აძლევს ნახონ და გაიგონ სურათები და ვიდეო, ისევე როგორც ჩვენ ადამიანები ვაკეთებთ თვალებს. ეს ყველაფერი ეხება კომპიუტერების სწავლებას ვიზუალური ინფორმაციის გაანალიზებისა და მათი დანახვის გაგების შესახებ.
უფრო მარტივი სიტყვებით რომ ვთქვათ, კომპიუტერული ხედვა ეხმარება კომპიუტერებს ვიზუალური სამყაროს ამოცნობასა და ინტერპრეტაციაში. ის მოიცავს ამოცანებს, როგორიცაა ასწავლოს მათ სურათებში კონკრეტული ობიექტების იდენტიფიცირება, სურათების კლასიფიკაცია სხვადასხვა კატეგორიებად, ან თუნდაც სურათების დაყოფა მნიშვნელოვან ნაწილებად.
წარმოიდგინეთ თვითმართვადი მანქანა, რომელიც იყენებს კომპიუტერულ ხედვას გზის და მის ირგვლივ ყველაფრის „დასანახად“.
მას შეუძლია გამოავლინოს და თვალყური ადევნოს ფეხით მოსიარულეებს, საგზაო ნიშნებს და სხვა სატრანსპორტო საშუალებებს, ეხმარება მათ უსაფრთხო ნავიგაციაში. ან იფიქრეთ იმაზე, თუ როგორ იყენებს სახის ამოცნობის ტექნოლოგია კომპიუტერულ ხედვას ჩვენი სმარტფონების განბლოკვისთვის ან ჩვენი ვინაობის დასადასტურებლად ჩვენი სახის უნიკალური თვისებების ამოცნობით.
ის ასევე გამოიყენება სათვალთვალო სისტემებში ხალხმრავალ ადგილების დასაკვირვებლად და ნებისმიერი საეჭვო აქტივობის დასადგენად.
კომპიუტერული ხედვა არის ძლიერი ტექნოლოგია, რომელიც ხსნის შესაძლებლობების სამყაროს. კომპიუტერებს ვიზუალური ინფორმაციის დანახვისა და გაგების მინიჭებით, ჩვენ შეგვიძლია განვავითაროთ აპლიკაციები და სისტემები, რომლებსაც შეუძლიათ ჩვენს გარშემო სამყაროს აღქმა და ინტერპრეტაცია, რაც ჩვენს ცხოვრებას უფრო მარტივს, უსაფრთხოს და ეფექტურს გახდის.
13. ჩატბოტი
ჩატბოტი ჰგავს კომპიუტერულ პროგრამას, რომელსაც შეუძლია ადამიანებთან საუბარი ისე, როგორც ჩანს, როგორც ნამდვილი ადამიანური საუბარი.
ის ხშირად გამოიყენება მომხმარებელთა ონლაინ სერვისში, რათა დაეხმაროს მომხმარებლებს და იგრძნონ, რომ ისინი ესაუბრებიან ადამიანს, მიუხედავად იმისა, რომ ეს რეალურად არის პროგრამა, რომელიც მუშაობს კომპიუტერზე.
ჩატბოტს შეუძლია გაიგოს და უპასუხოს კლიენტების შეტყობინებებს ან კითხვებს, რაც უზრუნველყოფს სასარგებლო ინფორმაციას და დახმარებას, ისევე როგორც ამას აკეთებს ადამიანთა მომსახურების წარმომადგენელი.
14. ხმის ამოცნობა
ხმის ამოცნობა გულისხმობს კომპიუტერული სისტემის უნარს, გაიგოს და განმარტოს ადამიანის მეტყველება. იგი მოიცავს ტექნოლოგიას, რომელიც საშუალებას აძლევს კომპიუტერს ან მოწყობილობას „მოუსმინოს“ სალაპარაკო სიტყვებს და გადააკეთოს ისინი ტექსტად ან ბრძანებად, რომელიც მას ესმის.
ერთად ხმის ამოცნობა, შეგიძლიათ მოწყობილობებთან ან აპლიკაციებთან ურთიერთობა უბრალოდ მათთან საუბრით, აკრეფის ან სხვა შეყვანის მეთოდების გამოყენების ნაცვლად.
სისტემა აანალიზებს წარმოთქმულ სიტყვებს, ამოიცნობს შაბლონებსა და ბგერებს და შემდეგ თარგმნის მათ გასაგებ ტექსტად ან მოქმედებებად. ეს საშუალებას აძლევს ტექნოლოგიას უკონტაქტო და ბუნებრივ კომუნიკაციას, რაც შესაძლებელს ხდის ამოცანებს, როგორიცაა ხმოვანი ბრძანებები, კარნახი ან ხმით კონტროლირებადი ურთიერთქმედება. ყველაზე გავრცელებული მაგალითებია AI ასისტენტები, როგორიცაა Siri და Google Assistant.
15. განწყობის ანალიზი
სენტიმენტის ანალიზი არის ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება ტექსტში ან მეტყველებაში გამოხატული ემოციების, მოსაზრებებისა და დამოკიდებულების გასაგებად და ინტერპრეტაციისთვის. იგი მოიცავს წერილობითი ან სალაპარაკო ენის ანალიზს, რათა დადგინდეს გამოხატული სენტიმენტი დადებითია, უარყოფითი ან ნეიტრალური.
მანქანური სწავლის ალგორითმების გამოყენებით, სენტიმენტის ანალიზის ალგორითმებს შეუძლიათ სკანირება და ანალიზი დიდი რაოდენობით ტექსტური მონაცემების, როგორიცაა მომხმარებელთა მიმოხილვები, სოციალური მედიის პოსტები ან მომხმარებელთა გამოხმაურება, რათა დაადგინონ სიტყვების მიღმა არსებული გრძნობები.
ალგორითმები ეძებენ კონკრეტულ სიტყვებს, ფრაზებს ან შაბლონებს, რომლებიც მიუთითებენ ემოციებზე ან მოსაზრებებზე.
ეს ანალიზი ეხმარება ბიზნესს ან ინდივიდებს გაიგონ, თუ როგორ გრძნობენ ადამიანები პროდუქტს, სერვისს ან თემას და შეიძლება გამოყენებულ იქნას მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილებების მისაღებად ან მომხმარებლის პრეფერენციების შესახებ ინფორმაციის მისაღებად.
მაგალითად, კომპანიას შეუძლია გამოიყენოს განწყობის ანალიზი, რათა თვალყური ადევნოს მომხმარებელთა კმაყოფილებას, განსაზღვროს გაუმჯობესების სფეროები ან გააკონტროლოს საზოგადოებრივი აზრი მათი ბრენდის შესახებ.
16. მანქანური თარგმანი
ავტომატური თარგმანი, ხელოვნური ინტელექტის კონტექსტში, გულისხმობს კომპიუტერული ალგორითმების და ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებას ტექსტის ან მეტყველების ავტომატურად თარგმნისთვის ერთი ენიდან მეორეზე.
ის გულისხმობს კომპიუტერების სწავლებას ადამიანის ენების გაგებისა და დამუშავების მიზნით, რათა უზრუნველყოს ზუსტი თარგმანი. ყველაზე გავრცელებული მაგალითია Გუგლის თარგმანი.
მანქანური თარგმანით შეგიძლიათ შეიყვანოთ ტექსტი ან მეტყველება ერთ ენაზე და სისტემა გააანალიზებს შეყვანილს და გამოიმუშავებს შესაბამის თარგმანს სხვა ენაზე. ეს განსაკუთრებით სასარგებლოა სხვადასხვა ენაზე კომუნიკაციის ან ინფორმაციის წვდომისას.
მანქანური თარგმანის სისტემები ეყრდნობა ლინგვისტური წესების, სტატისტიკური მოდელების და მანქანათმცოდნეობის ალგორითმების ერთობლიობას. ისინი სწავლობენ ენობრივი მონაცემების დიდი რაოდენობით, რათა გააუმჯობესონ თარგმანის სიზუსტე დროთა განმავლობაში. მანქანური თარგმანის ზოგიერთი მიდგომა ასევე აერთიანებს ნერვულ ქსელებს თარგმანის ხარისხის გასაუმჯობესებლად.
17. რობოტიკა
რობოტიკა არის ხელოვნური ინტელექტისა და მექანიკური ინჟინერიის კომბინაცია, რათა შეიქმნას ინტელექტუალური მანქანები სახელწოდებით რობოტები. ეს რობოტები შექმნილია ამოცანების შესასრულებლად ავტონომიურად ან ადამიანის მინიმალური ჩარევით.
რობოტები არიან ფიზიკური პირები, რომლებსაც შეუძლიათ იგრძნონ თავიანთი გარემო, მიიღონ გადაწყვეტილებები ამ სენსორული მონაცემების საფუძველზე და შეასრულონ კონკრეტული მოქმედებები ან ამოცანები.
ისინი აღჭურვილია სხვადასხვა სენსორებით, როგორიცაა კამერები, მიკროფონები ან სენსორული სენსორები, რომლებიც საშუალებას აძლევს მათ შეაგროვონ ინფორმაცია გარშემო მყოფი სამყაროდან. ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებისა და პროგრამირების დახმარებით რობოტებს შეუძლიათ ამ მონაცემების ანალიზი, ინტერპრეტაცია და გონივრული გადაწყვეტილებების მიღება დანიშნულ დავალებების შესასრულებლად.
ხელოვნური ინტელექტი გადამწყვეტ როლს ასრულებს რობოტიკაში, რაც საშუალებას აძლევს რობოტებს ისწავლონ თავიანთი გამოცდილებიდან და მოერგონ სხვადასხვა სიტუაციებს.
მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები შეიძლება გამოყენებულ იქნას რობოტების მოსამზადებლად ობიექტების ამოცნობაში, გარემოში ნავიგაციაში ან თუნდაც ადამიანებთან ურთიერთობისთვის. ეს საშუალებას აძლევს რობოტებს გახდნენ უფრო მრავალმხრივი, მოქნილი და შეძლებენ რთული ამოცანების შესრულებას.
18 თვითმფრინავები
დრონი არის რობოტის ტიპი, რომელსაც შეუძლია ფრენა ან ჰაერში ფრენა ბორტზე ადამიანის პილოტის გარეშე. ისინი ასევე ცნობილია როგორც უპილოტო საჰაერო ხომალდები (UAVs). დრონები აღჭურვილია სხვადასხვა სენსორებით, როგორიცაა კამერები, GPS და გიროსკოპები, რაც მათ საშუალებას აძლევს შეაგროვონ მონაცემები და ნავიგაცია მოახდინოს გარშემო.
ისინი დისტანციურად კონტროლდება ადამიანის ოპერატორის მიერ ან შეუძლიათ ავტონომიურად იმუშაონ წინასწარ დაპროგრამებული ინსტრუქციების გამოყენებით.
დრონი ემსახურება მიზნების ფართო სპექტრს, მათ შორის აერო გადაღებას და ვიდეო გადაღებას, გამოკვლევებს და რუკებს, მიწოდების სერვისებს, საძიებო და სამაშველო მისიებს, სოფლის მეურნეობის მონიტორინგს და რეკრეაციულ გამოყენებასაც კი. მათ შეუძლიათ წვდომა დაშორებულ ან სახიფათო ადგილებში, რომლებიც რთული ან საშიშია ადამიანისთვის.
19. დამატებული რეალობა (AR)
გაძლიერებული რეალობა (AR) არის ტექნოლოგია, რომელიც აერთიანებს რეალურ სამყაროს ვირტუალურ ობიექტებთან ან ინფორმაციას, რათა გააუმჯობესოს ჩვენი აღქმა და ინტერაქცია გარემოსთან. ის გადაფარავს კომპიუტერის მიერ გენერირებულ სურათებს, ბგერებს ან სხვა სენსორულ მონაცემებს რეალურ სამყაროში, რაც ქმნის იმერსიულ და ინტერაქტიულ გამოცდილებას.
მარტივად რომ ვთქვათ, წარმოიდგინეთ, რომ ატარებთ სპეციალურ სათვალეებს ან იყენებთ სმარტფონს თქვენს გარშემო სამყაროს სანახავად, მაგრამ დამატებით ვირტუალურ ელემენტებთან ერთად.
მაგალითად, შეგიძლიათ მიუთითოთ თქვენი სმარტფონი ქალაქის ქუჩაზე და ნახოთ ვირტუალური ტრაფიკები, რომლებიც აჩვენებენ მიმართულებებს, რეიტინგებს და მიმოხილვებს ახლომდებარე რესტორნებისთვის ან თუნდაც ვირტუალური პერსონაჟებისთვის, რომლებიც ურთიერთობენ რეალურ გარემოსთან.
ეს ვირტუალური ელემენტები შეუფერხებლად ერწყმის რეალურ სამყაროს, აძლიერებს თქვენს გაგებას და გამოცდილებას გარემოს შესახებ. გაძლიერებული რეალობის გამოყენება შესაძლებელია სხვადასხვა სფეროში, როგორიცაა თამაშები, განათლება, არქიტექტურა და თუნდაც ყოველდღიური ამოცანებისთვის, როგორიცაა ნავიგაცია ან ახალი ავეჯის გამოცდა თქვენს სახლში მის შეძენამდე.
20. ვირტუალური რეალობა (VR)
ვირტუალური რეალობა (VR) არის ტექნოლოგია, რომელიც იყენებს კომპიუტერის მიერ წარმოქმნილ სიმულაციებს ხელოვნური გარემოს შესაქმნელად, რომელიც ადამიანს შეუძლია შეისწავლოს და დაუკავშირდეს. ის ჩაძირავს მომხმარებელს ვირტუალურ სამყაროში, ბლოკავს რეალურ სამყაროს და ანაცვლებს მას ციფრული სფეროთი.
მარტივად რომ ვთქვათ, წარმოიდგინეთ სპეციალური ყურსასმენის დაყენება, რომელიც დაფარავს თქვენს თვალებსა და ყურებს და გადაგიყვანთ სრულიად სხვა ადგილას. ამ ვირტუალურ სამყაროში ყველაფერი, რასაც ხედავთ და გესმით, წარმოუდგენლად რეალურია, მიუხედავად იმისა, რომ ეს ყველაფერი კომპიუტერის მიერ არის გენერირებული.
თქვენ შეგიძლიათ იმოძრაოთ, იყუროთ ნებისმიერი მიმართულებით და დაუკავშირდეთ ობიექტებს ან პერსონაჟებს, თითქოს ისინი ფიზიკურად იმყოფებოდნენ.
მაგალითად, ვირტუალური რეალობის თამაშში შეიძლება აღმოჩნდეთ შუა საუკუნეების ციხესიმაგრეში, სადაც შეგიძლიათ გაიაროთ მის დერეფნებში, აიღოთ იარაღი და ჩაერთოთ ხმლით ბრძოლაში ვირტუალურ მოწინააღმდეგეებთან. ვირტუალური რეალობის გარემო პასუხობს თქვენს მოძრაობებსა და ქმედებებს, რაც გაგრძნობინებთ სრულად ჩაძირულს და ჩართული გამოცდილებაში.
ვირტუალური რეალობა გამოიყენება არა მხოლოდ თამაშებისთვის, არამედ სხვადასხვა აპლიკაციებისთვისაც, როგორიცაა მფრინავების, ქირურგების ან სამხედრო პერსონალის ტრენინგის სიმულაციები, არქიტექტურული მიმოხილვები, ვირტუალური ტურიზმი და გარკვეული ფსიქოლოგიური მდგომარეობის თერაპიაც კი. ის ქმნის ყოფნის განცდას და მომხმარებლებს გადაჰყავს ახალ და საინტერესო ვირტუალურ სამყაროებში, რაც გამოცდილებას რაც შეიძლება ახლოს აგრძნობინებს რეალობას.
21. მონაცემთა მეცნიერება
მონაცემთა მეცნიერება არის სფერო, რომელიც მოიცავს მეცნიერული მეთოდების, ხელსაწყოების და ალგორითმების გამოყენებას მონაცემებიდან ღირებული ცოდნისა და შეხედულებების ამოსაღებად. ის აერთიანებს მათემატიკის, სტატისტიკის, პროგრამირების და დომენის ექსპერტიზის ელემენტებს დიდი და რთული მონაცემთა ნაკრების გასაანალიზებლად.
უფრო მარტივი სიტყვებით რომ ვთქვათ, მონაცემთა მეცნიერება გულისხმობს ინფორმაციისა და შაბლონების პოვნას, რომლებიც დამალულია მონაცემთა ერთობლიობაში. იგი მოიცავს მონაცემთა შეგროვებას, გაწმენდას და ორგანიზებას, შემდეგ კი სხვადასხვა ტექნიკის გამოყენებას მის შესასწავლად და ანალიზში. მონაცემთა მეცნიერები გამოიყენეთ სტატისტიკური მოდელები და ალგორითმები ტენდენციების გამოსავლენად, პროგნოზების გასაკეთებლად და პრობლემების გადასაჭრელად.
მაგალითად, ჯანდაცვის სფეროში, მონაცემთა მეცნიერება შეიძლება გამოყენებულ იქნას პაციენტის ჩანაწერებისა და სამედიცინო მონაცემების გასაანალიზებლად, დაავადების რისკის ფაქტორების დასადგენად, პაციენტის შედეგების პროგნოზირებისთვის ან მკურნალობის გეგმების ოპტიმიზაციისთვის. ბიზნესში მონაცემთა მეცნიერება შეიძლება გამოყენებულ იქნას მომხმარებელთა მონაცემებზე მათი პრეფერენციების გასაგებად, პროდუქტების რეკომენდაციით ან მარკეტინგული სტრატეგიების გასაუმჯობესებლად.
22. მონაცემთა ჩხუბი
მონაცემთა ჩხუბი, რომელიც ასევე ცნობილია როგორც მონაცემთა munging, არის ნედლი მონაცემების შეგროვების, გაწმენდისა და ტრანსფორმაციის პროცესი, რომელიც უფრო გამოსადეგი და ანალიზისთვის შესაფერისია. იგი მოიცავს მონაცემთა დამუშავებას და მომზადებას, რათა უზრუნველყოს მისი ხარისხი, თანმიმდევრულობა და ანალიზის ინსტრუმენტებთან ან მოდელებთან თავსებადობა.
უფრო მარტივი სიტყვებით რომ ვთქვათ, მონაცემთა ჩხუბი სამზარეულოსთვის ინგრედიენტების მომზადებას ჰგავს. იგი მოიცავს მონაცემთა შეგროვებას სხვადასხვა წყაროდან, დახარისხებას და გაწმენდას, რათა აღმოიფხვრას შეცდომები, შეუსაბამობები ან შეუსაბამო ინფორმაცია.
გარდა ამისა, შეიძლება საჭირო გახდეს მონაცემების ტრანსფორმაცია, რესტრუქტურიზაცია ან გაერთიანება, რათა გაადვილდეს მუშაობა და ინფორმაციის ამოღება.
მაგალითად, მონაცემთა ჩხუბი შეიძლება მოიცავდეს დუბლიკატი ჩანაწერების წაშლას, მართლწერის შეცდომის გამოსწორებას ან ფორმატირების პრობლემებს, დაკარგული მნიშვნელობების დამუშავებას და მონაცემთა ტიპების კონვერტაციას. ის ასევე შეიძლება მოიცავდეს სხვადასხვა მონაცემთა ნაკრების გაერთიანებას ან გაერთიანებას, მონაცემების ქვეჯგუფებად დაყოფას ან არსებული მონაცემების საფუძველზე ახალი ცვლადების შექმნას.
23. მონაცემთა თხრობა
მონაცემთა მოთხრობა ეს არის მონაცემების დამაჯერებელი და მიმზიდველი გზით წარდგენის ხელოვნება ნარატივის ან გზავნილის ეფექტური კომუნიკაციისთვის. ის გულისხმობს გამოყენებას მონაცემთა ვიზუალიზაცია, ნარატივები და კონტექსტი, რათა გადმოსცეს შეხედულებები და აღმოჩენები აუდიტორიისთვის გასაგები და დასამახსოვრებელი ფორმით.
უფრო მარტივი სიტყვებით რომ ვთქვათ, მონაცემთა თხრობა გულისხმობს მონაცემთა გამოყენებას ამბის სათქმელად. ეს სცილდება მხოლოდ ციფრებისა და სქემების წარმოდგენას. იგი გულისხმობს მონაცემების ირგვლივ ნარატივის შექმნას, ვიზუალური ელემენტებისა და მოთხრობის ტექნიკის გამოყენებას მონაცემების გასაცოცხლებლად და აუდიტორიისთვის მისაღებად.
მაგალითად, გაყიდვების ფიგურების ცხრილის უბრალოდ წარმოდგენის ნაცვლად, მონაცემთა მოთხრობა შეიძლება მოიცავდეს ინტერაქტიული დაფის შექმნას, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ვიზუალურად შეისწავლონ გაყიდვების ტენდენციები.
ის შეიძლება მოიცავდეს თხრობას, რომელიც ხაზს უსვამს ძირითად მიგნებებს, განმარტავს ტენდენციების მიზეზებს და შემოგვთავაზებს ქმედითუნარიან რეკომენდაციებს მონაცემებზე დაყრდნობით.
24. მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილების მიღება
მონაცემებზე ორიენტირებული გადაწყვეტილების მიღება არის არჩევანის გაკეთების ან ქმედებების განხორციელების პროცესი შესაბამისი მონაცემების ანალიზისა და ინტერპრეტაციის საფუძველზე. იგი მოიცავს მონაცემთა გამოყენებას, როგორც საფუძველს გადაწყვეტილების მიღების პროცესების წარმართვისა და მხარდაჭერისთვის, ვიდრე მხოლოდ ინტუიციაზე ან პირად განსჯაზე დაყრდნობით.
უფრო მარტივი სიტყვებით რომ ვთქვათ, მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილების მიღება ნიშნავს ფაქტებისა და მტკიცებულებების გამოყენებას მონაცემებიდან, რათა აცნობოთ და წარმართოთ ჩვენს მიერ გაკეთებული არჩევანი. იგი მოიცავს მონაცემთა შეგროვებას და ანალიზს, რათა გავიგოთ შაბლონები, ტენდენციები და ურთიერთობები და ამ ცოდნის გამოყენება ინფორმირებული გადაწყვეტილებების მისაღებად და პრობლემების გადასაჭრელად.
მაგალითად, ბიზნეს გარემოში, მონაცემებზე ორიენტირებული გადაწყვეტილების მიღება შეიძლება მოიცავდეს გაყიდვების მონაცემების, მომხმარებელთა უკუკავშირის და ბაზრის ტენდენციების ანალიზს, რათა დადგინდეს ყველაზე ეფექტური ფასების სტრატეგია ან გამოავლინოს პროდუქციის განვითარების გაუმჯობესების სფეროები.
ჯანდაცვის სფეროში, ეს შეიძლება მოიცავდეს პაციენტის მონაცემების ანალიზს, რათა მოხდეს მკურნალობის გეგმების ოპტიმიზაცია ან დაავადების შედეგების პროგნოზირება.
25. დათა ტბა
მონაცემთა ტბა არის ცენტრალიზებული და მასშტაბური მონაცემთა საცავი, რომელიც ინახავს უზარმაზარ რაოდენობას მის ნედლეულ და დაუმუშავებელ ფორმაში. იგი შექმნილია მონაცემთა მრავალფეროვნების ტიპების, ფორმატებისა და სტრუქტურების შესანახად, როგორიცაა სტრუქტურირებული, ნახევრად სტრუქტურირებული და არასტრუქტურირებული მონაცემები, წინასწარ განსაზღვრული სქემების ან მონაცემთა გარდაქმნების საჭიროების გარეშე.
მაგალითად, კომპანიამ შეიძლება შეაგროვოს და შეინახოს მონაცემები სხვადასხვა წყაროდან, როგორიცაა ვებსაიტების ჟურნალები, მომხმარებელთა ტრანზაქციები, სოციალური მედიის არხები და IoT მოწყობილობები, მონაცემთა ტბაში.
შემდეგ ეს მონაცემები შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა მიზნებისთვის, როგორიცაა მოწინავე ანალიტიკის ჩატარება, მანქანური სწავლების ალგორითმების შესრულება ან მომხმარებელთა ქცევის შაბლონებისა და ტენდენციების შესწავლა.
26. მონაცემთა საწყობი
მონაცემთა საწყობი არის მონაცემთა ბაზის სპეციალიზებული სისტემა, რომელიც სპეციალურად შექმნილია სხვადასხვა წყაროდან დიდი რაოდენობით მონაცემების შესანახად, ორგანიზებისა და ანალიზისთვის. ის სტრუქტურირებულია ისე, რომ მხარს უჭერს მონაცემთა ეფექტურ მოძიებას და კომპლექსურ ანალიტიკურ შეკითხვებს.
ის ემსახურება როგორც ცენტრალურ საცავს, რომელიც აერთიანებს მონაცემებს სხვადასხვა ოპერაციული სისტემებიდან, როგორიცაა ტრანზაქციების მონაცემთა ბაზები, CRM სისტემები და სხვა მონაცემთა წყაროები ორგანიზაციის შიგნით.
მონაცემები გარდაიქმნება, იწმინდება და იტვირთება მონაცემთა საწყობში ანალიტიკური მიზნებისთვის ოპტიმიზირებული სტრუქტურირებული ფორმატით.
27. ბიზნეს დაზვერვა (BI)
ბიზნეს ინტელექტი გულისხმობს მონაცემთა შეგროვების, ანალიზისა და წარდგენის პროცესს ისე, რომ ეხმარება ბიზნესს ინფორმირებული გადაწყვეტილებების მიღებაში და ღირებული ინფორმაციის მიღებაში. იგი მოიცავს სხვადასხვა ხელსაწყოების, ტექნოლოგიებისა და ტექნიკის გამოყენებას ნედლი მონაცემების მნიშვნელოვან, ქმედითუნარიან ინფორმაციად გადაქცევისთვის.
მაგალითად, ბიზნეს დაზვერვის სისტემამ შეიძლება გააანალიზოს გაყიდვების მონაცემები, რათა გამოავლინოს ყველაზე მომგებიანი პროდუქტები, აკონტროლოს ინვენტარის დონეები და თვალყური ადევნოს მომხმარებელთა პრეფერენციებს.
მას შეუძლია რეალურ დროში აჩვენოს ძირითადი შესრულების ინდიკატორები (KPI), როგორიცაა შემოსავალი, კლიენტების შეძენა ან პროდუქტის შესრულება, რაც საშუალებას აძლევს ბიზნესს მიიღონ მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილებები და მიიღონ შესაბამისი ქმედებები მათი ოპერაციების გასაუმჯობესებლად.
ბიზნეს დაზვერვის ინსტრუმენტები ხშირად მოიცავს ფუნქციებს, როგორიცაა მონაცემთა ვიზუალიზაცია, ad hoc მოთხოვნა და მონაცემთა ძიების შესაძლებლობები. ეს ინსტრუმენტები საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს, როგორიცაა ბიზნესის ანალიტიკოსები ან მენეჯერები, რომ დაუკავშირდნენ მონაცემებს, აჭრიან და აჭრიან მას და წარმოქმნიან მოხსენებებს ან ვიზუალურ წარმოდგენებს, რომლებიც ხაზს უსვამენ მნიშვნელოვან შეხედულებებსა და ტენდენციებს.
28. პროგნოზირების ანალიზი
პროგნოზული ანალიზი არის მონაცემთა და სტატისტიკური ტექნიკის გამოყენების პრაქტიკა მომავალი მოვლენებისა თუ შედეგების შესახებ ინფორმირებული პროგნოზების ან პროგნოზების გასაკეთებლად. იგი მოიცავს ისტორიული მონაცემების ანალიზს, ნიმუშების იდენტიფიცირებას და მოდელების შექმნას მომავალი ტენდენციების, ქცევების ან მოვლენების ექსტრაპოლაციისა და შესაფასებლად.
ის მიზნად ისახავს ცვლადებს შორის ურთიერთობების გამოვლენას და ამ ინფორმაციის გამოყენებას პროგნოზების გასაკეთებლად. ის სცილდება წარსული მოვლენების უბრალოდ აღწერას; სამაგიეროდ, ის იყენებს ისტორიულ მონაცემებს იმის გასაგებად და მოსალოდნელია, თუ რა მოხდება მომავალში.
მაგალითად, ფინანსების სფეროში, პროგნოზირებადი ანალიზის გამოყენება შესაძლებელია სააქციო ფასები ეფუძნება ისტორიულ ბაზრის მონაცემებს, ეკონომიკურ მაჩვენებლებს და სხვა შესაბამის ფაქტორებს.
მარკეტინგში ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას მომხმარებელთა ქცევისა და პრეფერენციების პროგნოზირებისთვის, რაც საშუალებას აძლევს მიზანმიმართულ რეკლამას და პერსონალიზებულ მარკეტინგულ კამპანიებს.
ჯანდაცვის სფეროში, პროგნოზირების ანალიზს შეუძლია დაეხმაროს გარკვეული დაავადებების მაღალი რისკის მქონე პაციენტების იდენტიფიცირებას ან რეადმისიის ალბათობის პროგნოზირებას სამედიცინო ისტორიისა და სხვა ფაქტორების საფუძველზე.
29. რეცეპტური ანალიტიკა
პრესკრიპტიული ანალიტიკა არის მონაცემთა და ანალიტიკის გამოყენება კონკრეტულ სიტუაციაში ან გადაწყვეტილების მიღების სცენარში საუკეთესო შესაძლო მოქმედებების დასადგენად.
იგი სცილდება აღწერილობას და პროგნოზირებადი ანალიტიკა არა მხოლოდ იმის თაობაზე, თუ რა შეიძლება მოხდეს მომავალში, არამედ რეკომენდაციას უწევს მოქმედების ყველაზე ოპტიმალურ გზას სასურველი შედეგის მისაღწევად.
იგი აერთიანებს ისტორიულ მონაცემებს, პროგნოზირებულ მოდელებს და ოპტიმიზაციის ტექნიკას სხვადასხვა სცენარის სიმულაციისთვის და სხვადასხვა გადაწყვეტილების პოტენციური შედეგების შესაფასებლად. იგი ითვალისწინებს მრავალ შეზღუდვას, მიზნებსა და ფაქტორებს, რათა გამოიმუშაოს ქმედითი რეკომენდაციები, რომლებიც მაქსიმალურად გაზრდის სასურველ შედეგებს ან მინიმუმამდე აყენებს რისკებს.
მაგალითად, მიწოდებასა მენეჯმენტს, რეცეპტურ ანალიტიკას შეუძლია გააანალიზოს მონაცემები მარაგის დონეების, წარმოების სიმძლავრეების, ტრანსპორტირების ხარჯებისა და მომხმარებლის მოთხოვნის შესახებ, რათა დადგინდეს ყველაზე ეფექტური განაწილების გეგმა.
მას შეუძლია რეკომენდაცია გაუწიოს რესურსების იდეალურ განაწილებას, როგორიცაა ინვენტარის შენახვის ადგილები ან სატრანსპორტო მარშრუტები, რათა შეამციროს ხარჯები და უზრუნველყოს დროული მიწოდება.
30. მონაცემებზე ორიენტირებული მარკეტინგი
მონაცემებზე ორიენტირებული მარკეტინგი გულისხმობს მონაცემთა და ანალიტიკის გამოყენების პრაქტიკას მარკეტინგული სტრატეგიების, კამპანიების და გადაწყვეტილების მიღების პროცესების გასატარებლად.
ის გულისხმობს მონაცემთა სხვადასხვა წყაროების გამოყენებას მომხმარებელთა ქცევის, პრეფერენციებისა და ტენდენციების შესახებ ინფორმაციის მოსაპოვებლად და ამ ინფორმაციის გამოყენებას მარკეტინგული ძალისხმევის ოპტიმიზაციისთვის.
ის ყურადღებას ამახვილებს მონაცემთა შეგროვებასა და ანალიზზე მრავალი შეხების წერტილიდან, როგორიცაა ვებსაიტების ურთიერთქმედება, სოციალური მედიის ჩართულობა, მომხმარებელთა დემოგრაფია, შესყიდვების ისტორია და სხვა. შემდეგ ეს მონაცემები გამოიყენება სამიზნე აუდიტორიის, მათი პრეფერენციებისა და საჭიროებების ყოვლისმომცველი გაგების შესაქმნელად.
მონაცემების გამოყენებით, მარკეტოლოგებს შეუძლიათ მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები მომხმარებელთა სეგმენტაციის, მიზნობრივი და პერსონალიზაციის შესახებ.
მათ შეუძლიათ განსაზღვრონ მომხმარებელთა კონკრეტული სეგმენტები, რომლებიც უფრო დადებითად უპასუხებენ მარკეტინგულ კამპანიებს და შესაბამისად მოარგონ თავიანთი შეტყობინებები და შეთავაზებები.
გარდა ამისა, მონაცემებზე ორიენტირებული მარკეტინგი ხელს უწყობს მარკეტინგული არხების ოპტიმიზაციას, ყველაზე ეფექტური მარკეტინგული მიქსის დადგენას და მარკეტინგული ინიციატივების წარმატების გაზომვას.
მაგალითად, მონაცემებზე ორიენტირებული მარკეტინგული მიდგომა შეიძლება მოიცავდეს მომხმარებელთა მონაცემების ანალიზს, რათა დადგინდეს შესყიდვის ქცევისა და პრეფერენციების შაბლონები. ამ შეხედულებებზე დაყრდნობით, მარკეტერებს შეუძლიათ შექმნან მიზნობრივი კამპანიები პერსონალიზებული კონტენტით და შეთავაზებებით, რომლებიც რეზონანსდება მომხმარებელთა კონკრეტულ სეგმენტებთან.
უწყვეტი ანალიზისა და ოპტიმიზაციის საშუალებით მათ შეუძლიათ შეაფასონ თავიანთი მარკეტინგული ძალისხმევის ეფექტურობა და დახვეწონ სტრატეგიები დროთა განმავლობაში.
31. მონაცემთა მართვა
მონაცემთა მართვა არის ჩარჩო და პრაქტიკის ერთობლიობა, რომელსაც ორგანიზაციები იღებენ, რათა უზრუნველყონ მონაცემთა სათანადო მართვა, დაცვა და მთლიანობა მისი სიცოცხლის ციკლის განმავლობაში. ის მოიცავს პროცესებს, პოლიტიკას და პროცედურებს, რომლებიც არეგულირებს, თუ როგორ ხდება მონაცემების შეგროვება, შენახვა, წვდომა, გამოყენება და გაზიარება ორგანიზაციაში.
ის მიზნად ისახავს მონაცემთა აქტივებზე ანგარიშვალდებულების, პასუხისმგებლობისა და კონტროლის დამყარებას. ის უზრუნველყოფს, რომ მონაცემები იყოს ზუსტი, სრული, თანმიმდევრული და სანდო, რაც საშუალებას აძლევს ორგანიზაციებს მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები, შეინარჩუნონ მონაცემთა ხარისხი და დააკმაყოფილონ მარეგულირებელი მოთხოვნები.
მონაცემთა მართვა გულისხმობს როლებისა და პასუხისმგებლობების განსაზღვრას მონაცემთა მართვისთვის, მონაცემთა სტანდარტებისა და პოლიტიკის ჩამოყალიბებასა და შესაბამისობის მონიტორინგისა და აღსრულების პროცესების განხორციელებას. ის ეხება მონაცემთა მართვის სხვადასხვა ასპექტს, მათ შორის მონაცემთა კონფიდენციალურობას, მონაცემთა უსაფრთხოებას, მონაცემთა ხარისხს, მონაცემთა კლასიფიკაციას და მონაცემთა სასიცოცხლო ციკლის მართვას.
მაგალითად, მონაცემთა მართვა შეიძლება მოიცავდეს პროცედურების განხორციელებას იმის უზრუნველსაყოფად, რომ პერსონალური ან სენსიტიური მონაცემების დამუშავება ხდება კონფიდენციალურობის შესახებ მოქმედი რეგულაციების შესაბამისად, როგორიცაა მონაცემთა დაცვის ზოგადი რეგულაცია (GDPR).
ის ასევე შეიძლება მოიცავდეს მონაცემთა ხარისხის სტანდარტების დადგენას და მონაცემთა ვალიდაციის პროცესების განხორციელებას, რათა უზრუნველყოს მონაცემები ზუსტი და სანდო.
32. მონაცემთა უსაფრთხოება
მონაცემთა უსაფრთხოება არის ჩვენი ღირებული ინფორმაციის დაცვა არაავტორიზებული წვდომისგან ან ქურდობისაგან. იგი მოიცავს ზომების მიღებას მონაცემთა კონფიდენციალურობის, მთლიანობისა და ხელმისაწვდომობის დასაცავად.
არსებითად, ეს ნიშნავს იმის უზრუნველყოფას, რომ მხოლოდ სწორ ადამიანებს შეუძლიათ ჩვენს მონაცემებზე წვდომა, რომ ის ზუსტი და უცვლელი დარჩეს და საჭიროების შემთხვევაში ხელმისაწვდომი იყოს.
მონაცემთა უსაფრთხოების მისაღწევად გამოიყენება სხვადასხვა სტრატეგიები და ტექნოლოგიები. მაგალითად, წვდომის კონტროლი და დაშიფვრის მეთოდები ხელს უწყობს ავტორიზებული პირების ან სისტემების წვდომის შეზღუდვას, რაც ართულებს აუტსაიდერებს ჩვენს მონაცემებზე წვდომას.
მონიტორინგის სისტემები, ბუხარი და შეჭრის აღმოჩენის სისტემები მოქმედებენ როგორც მეურვეები, გვაფრთხილებენ საეჭვო მოქმედებების შესახებ და ხელს უშლიან არაავტორიზებული წვდომას.
33. ინტერნეტი რამ
ნივთების ინტერნეტი (IoT) ეხება ფიზიკური ობიექტების ან „ნივთების“ ქსელს, რომლებიც დაკავშირებულია ინტერნეტთან და შეუძლიათ ერთმანეთთან კომუნიკაცია. ეს ჰგავს ყოველდღიური ობიექტების, მოწყობილობებისა და მანქანების დიდ ქსელს, რომლებსაც შეუძლიათ ინფორმაციის გაზიარება და დავალებების შესრულება ინტერნეტის საშუალებით.
მარტივი სიტყვებით, IoT გულისხმობს „ჭკვიანი“ შესაძლებლობების მიცემას სხვადასხვა ობიექტებსა თუ მოწყობილობებზე, რომლებიც ტრადიციულად არ იყო დაკავშირებული ინტერნეტთან. ეს ობიექტები შეიძლება შეიცავდეს საყოფაცხოვრებო ტექნიკას, ჩასაცმელ მოწყობილობებს, თერმოსტატებს, მანქანებს და სამრეწველო ტექნიკასაც კი.
ამ ობიექტების ინტერნეტთან დაკავშირებით მათ შეუძლიათ შეაგროვონ და გაუზიარონ მონაცემები, მიიღონ ინსტრუქციები და შეასრულონ დავალებები დამოუკიდებლად ან მომხმარებლის ბრძანებების საპასუხოდ.
მაგალითად, ჭკვიან თერმოსტატს შეუძლია ტემპერატურის მონიტორინგი, პარამეტრების კორექტირება და ენერგიის მოხმარების მოხსენებების გაგზავნა სმარტფონის აპლიკაციაში. აცვიათ ფიტნეს ტრეკერს შეუძლია შეაგროვოს მონაცემები თქვენი ფიზიკური აქტივობების შესახებ და სინქრონიზაცია მოახდინოს ღრუბელზე დაფუძნებულ პლატფორმაზე ანალიზისთვის.
34. გადაწყვეტილების ხე
გადაწყვეტილების ხე არის ვიზუალური წარმოდგენა ან დიაგრამა, რომელიც გვეხმარება გადაწყვეტილების მიღებაში ან მოქმედების კურსის განსაზღვრაში, არჩევანის ან პირობების სერიის საფუძველზე.
ეს ჰგავს დიაგრამას, რომელიც გვიხელმძღვანელებს გადაწყვეტილების მიღების პროცესში სხვადასხვა ვარიანტებისა და მათი პოტენციური შედეგების გათვალისწინებით.
წარმოიდგინეთ, რომ გაქვთ პრობლემა ან შეკითხვა და არჩევანის გაკეთება გჭირდებათ.
გადაწყვეტილების ხე ანაწილებს გადაწყვეტილებას მცირე ნაბიჯებად, დაწყებული საწყისი კითხვით და განშტოება სხვადასხვა შესაძლო პასუხებად ან ქმედებებად, რომლებიც დაფუძნებულია თითოეულ საფეხურზე არსებულ პირობებზე ან კრიტერიუმებზე.
35. კოგნიტური გამოთვლები
კოგნიტური გამოთვლა, მარტივი სიტყვებით, ეხება კომპიუტერულ სისტემებს ან ტექნოლოგიებს, რომლებიც ბაძავენ ადამიანის შემეცნებით შესაძლებლობებს, როგორიცაა სწავლა, მსჯელობა, გაგება და პრობლემის გადაჭრა.
ის გულისხმობს კომპიუტერული სისტემების შექმნას, რომლებსაც შეუძლიათ ინფორმაციის დამუშავება და ინტერპრეტაცია ისე, როგორც ადამიანის აზროვნებას წააგავს.
კოგნიტური გამოთვლები მიზნად ისახავს ისეთი მანქანების შექმნას, რომლებსაც შეუძლიათ ადამიანებთან ურთიერთობის გააზრება და ურთიერთქმედება უფრო ბუნებრივი და ინტელექტუალური გზით. ეს სისტემები შექმნილია დიდი რაოდენობით მონაცემების გასაანალიზებლად, შაბლონების ამოცნობისთვის, პროგნოზების გასაკეთებლად და მნიშვნელოვანი ინფორმაციის მისაღებად.
იფიქრეთ კოგნიტურ გამოთვლებზე, როგორც მცდელობაზე, რომ კომპიუტერები უფრო მეტად იფიქრონ და იმოქმედონ როგორც ადამიანები.
ის მოიცავს ისეთი ტექნოლოგიების გამოყენებას, როგორიცაა ხელოვნური ინტელექტი, მანქანათმცოდნეობა, ბუნებრივი ენის დამუშავება და კომპიუტერული ხედვა, რათა კომპიუტერებმა შეძლონ ისეთი ამოცანების შესრულება, რომლებიც ტრადიციულად ასოცირდება ადამიანის ინტელექტთან.
36. გამოთვლითი სწავლის თეორია
გამოთვლითი სწავლის თეორია არის სპეციალიზებული ფილიალი ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, რომელიც ტრიალებს ალგორითმების შემუშავებასა და გამოკვლევას, რომლებიც სპეციალურად შექმნილია მონაცემებიდან სწავლისთვის.
ეს ველი იკვლევს სხვადასხვა ტექნიკას და მეთოდოლოგიას ალგორითმების შესაქმნელად, რომლებსაც შეუძლიათ ავტონომიურად გააუმჯობესონ მათი შესრულება დიდი რაოდენობით ინფორმაციის ანალიზით და დამუშავებით.
მონაცემთა ძალის გამოყენებით, გამოთვლითი სწავლის თეორია მიზნად ისახავს გამოავლინოს შაბლონები, ურთიერთობები და შეხედულებები, რომლებიც საშუალებას აძლევს მანქანებს გააძლიერონ გადაწყვეტილების მიღების შესაძლებლობები და შეასრულონ დავალებები უფრო ეფექტურად.
საბოლოო მიზანია შექმნას ალგორითმები, რომლებსაც შეუძლიათ ადაპტირება, განზოგადება და ზუსტი პროგნოზების გაკეთება იმ მონაცემების საფუძველზე, რომლებსაც ისინი ექვემდებარებიან, რაც ხელს შეუწყობს ხელოვნური ინტელექტის წინსვლას და მის პრაქტიკულ გამოყენებას.
37. ტურინგის ტესტი
ტურინგის ტესტი, რომელიც თავდაპირველად შემოთავაზებული იყო ბრწყინვალე მათემატიკოსისა და კომპიუტერული მეცნიერის ალან ტურინგის მიერ, არის მომხიბვლელი კონცეფცია, რომელიც გამოიყენება იმის შესაფასებლად, შეუძლია თუ არა მანქანას გამოავლინოს ინტელექტუალური ქცევა, რომელიც შედარებულია ან პრაქტიკულად არ განსხვავდება ადამიანის ქცევისგან.
ტურინგის ტესტში, ადამიანის შემფასებელი ეწევა ბუნებრივ ენაზე საუბარს როგორც მანქანასთან, ასევე სხვა ადამიანთან, არ იცის რომელია მანქანა.
შემფასებლის როლი არის იმის გარკვევა, თუ რომელი ერთეულია მანქანა მხოლოდ მათი პასუხების საფუძველზე. თუ მანქანას შეუძლია დაარწმუნოს შემფასებელი, რომ ის არის ადამიანის ანალოგი, მაშინ ამბობენ, რომ მან გაიარა ტურინგის ტესტი, რითაც აჩვენებს ინტელექტის დონეს, რომელიც ასახავს ადამიანის მსგავს შესაძლებლობებს.
ალან ტურინგმა შემოგვთავაზა ეს ტესტი, როგორც საშუალება მანქანური ინტელექტის კონცეფციის შესასწავლად და დასვამს კითხვას, შეუძლიათ თუ არა მანქანებს მიაღწიონ ადამიანის დონის შემეცნებას.
ტესტის ადამიანის განსხვავებულობის კუთხით ჩამოყალიბებით, ტურინგმა ხაზი გაუსვა მანქანების პოტენციალს, გამოავლინონ ქცევა, რომელიც იმდენად დამაჯერებლად ინტელექტუალურია, რომ რთული ხდება მათი დიფერენცირება ადამიანებისგან.
ტურინგის ტესტმა გამოიწვია ფართო დისკუსიები და კვლევები ხელოვნური ინტელექტისა და კოგნიტური მეცნიერების სფეროებში. მიუხედავად იმისა, რომ ტურინგის ტესტის ჩაბარება მნიშვნელოვან ეტაპად რჩება, ეს არ არის ინტელექტის ერთადერთი საზომი.
მიუხედავად ამისა, ტესტი ემსახურება როგორც დამაფიქრებელ ეტალონს, ასტიმულირებს მუდმივ ძალისხმევას, რათა შეიქმნას მანქანები, რომლებსაც შეუძლიათ ადამიანის მსგავსი ინტელექტისა და ქცევის მიბაძვა და წვლილი შეიტანონ უფრო ფართო შესწავლაში, თუ რას ნიშნავს იყო ინტელექტუალური.
38. განმტკიცების სწავლა
გამაგრების სწავლა არის სწავლის სახეობა, რომელიც ხდება საცდელისა და შეცდომის გზით, სადაც „აგენტი“ (რომელიც შეიძლება იყოს კომპიუტერული პროგრამა ან რობოტი) სწავლობს დავალებების შესრულებას კარგი საქციელისთვის ჯილდოს მიღებით და ცუდი საქციელის შედეგების ან სასჯელის წინაშე.
წარმოიდგინეთ სცენარი, როდესაც აგენტი ცდილობს დაასრულოს კონკრეტული დავალება, როგორიცაა ლაბირინთში ნავიგაცია. თავდაპირველად, აგენტმა არ იცის სწორი გზა, ამიტომ ის ცდილობს სხვადასხვა ქმედებებს და იკვლევს სხვადასხვა მარშრუტებს.
როდესაც ის ირჩევს კარგ მოქმედებას, რომელიც აახლოებს მიზანს, ის იღებს ჯილდოს, როგორიცაა ვირტუალური „ზურგზე დარტყმა“. თუმცა, თუ ის იღებს ცუდ გადაწყვეტილებას, რომელსაც მიჰყავს ჩიხი ან აშორებს მას მიზანს, ის იღებს დასჯას ან უარყოფით გამოხმაურებას.
ცდისა და შეცდომის ამ პროცესის მეშვეობით აგენტი სწავლობს გარკვეული მოქმედებების დადებით ან უარყოფით შედეგებთან ასოცირებას. ის თანდათან ადგენს მოქმედებების საუკეთესო თანმიმდევრობას, რათა მაქსიმალურად გაზარდოს თავისი ჯილდოები და მინიმუმამდე დაიყვანოს სასჯელები, საბოლოოდ კი უფრო დახვეწილი ხდება ამოცანის შესრულებაში.
განმტკიცების სწავლა შთაგონებას იღებს იმისგან, თუ როგორ სწავლობენ ადამიანები და ცხოველები გარემოდან უკუკავშირის მიღებით.
ამ კონცეფციის მანქანებზე გამოყენებით, მკვლევარები მიზნად ისახავს ინტელექტუალური სისტემების შემუშავებას, რომლებსაც შეუძლიათ ისწავლონ და მოერგოს სხვადასხვა სიტუაციებს, ავტონომიურად აღმოაჩინონ ყველაზე ეფექტური ქცევები პოზიტიური გაძლიერებისა და უარყოფითი შედეგების პროცესის მეშვეობით.
39. სუბიექტის ექსტრაქცია
ერთეულის ამოღება ეხება პროცესს, რომლის დროსაც ჩვენ ამოვიცნობთ და ვიღებთ მნიშვნელოვან ინფორმაციას, რომელიც ცნობილია როგორც ერთეულები, ტექსტის ბლოკიდან. ეს ერთეულები შეიძლება იყოს სხვადასხვა რამ, როგორიცაა ადამიანების სახელები, ადგილების სახელები, ორგანიზაციების სახელები და ა.შ.
წარმოვიდგინოთ, რომ გაქვთ აბზაცი, რომელიც აღწერს ახალი ამბების სტატიას.
ერთეულის მოპოვება მოიცავს ტექსტის ანალიზს და კონკრეტული ბიტების არჩევას, რომლებიც წარმოადგენენ განსხვავებულ ერთეულებს. მაგალითად, თუ ტექსტში ნახსენებია ისეთი ადამიანის სახელი, როგორიცაა „ჯონ სმიტი“, მდებარეობა „ნიუ-იორკ სიტი“ ან ორგანიზაცია „OpenAI“, ეს იქნება ის პირები, რომელთა ამოცნობა და ამოღება გვინდა.
ერთეულების ამოღების შესრულებით, ჩვენ არსებითად ვასწავლით კომპიუტერულ პროგრამას ტექსტიდან მნიშვნელოვანი ელემენტების ამოცნობას და გამოყოფას. ეს პროცესი საშუალებას გვაძლევს მოვახდინოთ ინფორმაციის უფრო ეფექტურად ორგანიზება და კატეგორიზაცია, რაც აადვილებს მოძიებას, ანალიზს და დიდი მოცულობის ტექსტური მონაცემებიდან ინფორმაციის მიღებას.
მთლიანობაში, ერთეულის ამოღება გვეხმარება ავტომატიზირებაში მნიშვნელოვანი ერთეულების, როგორიცაა ადამიანები, ადგილები და ორგანიზაციები, ტექსტში ამოცნობა, ღირებული ინფორმაციის მოპოვების გამარტივება და ტექსტური მონაცემების დამუშავებისა და გაგების ჩვენი უნარი.
40. ენობრივი ანოტაცია
ლინგვისტური ანოტაცია გულისხმობს ტექსტის გამდიდრებას დამატებითი ენობრივი ინფორმაციით, რათა გავაუმჯობესოთ გამოყენებული ენის გაგება და ანალიზი. ეს ჰგავს ტექსტის სხვადასხვა ნაწილს სასარგებლო ეტიკეტების ან ტეგების დამატებას.
როდესაც ვასრულებთ ენობრივ ანოტაციას, ჩვენ სცილდებით ტექსტის ძირითად სიტყვებსა და წინადადებებს და ვიწყებთ კონკრეტული ელემენტების მარკირებას ან მონიშვნას. მაგალითად, შეიძლება დავამატოთ მეტყველების ნაწილის ტეგები, რომლებიც მიუთითებენ თითოეული სიტყვის გრამატიკულ კატეგორიას (როგორიცაა არსებითი სახელი, ზმნა, ზედსართავი სახელი და ა.შ.). ეს გვეხმარება იმის გაგებაში, თუ რა როლს ასრულებს თითოეული სიტყვა წინადადებაში.
ენობრივი ანოტაციის კიდევ ერთი ფორმაა სახელწოდება ერთეულების ამოცნობა, სადაც ჩვენ ვახდენთ და ვასახელებთ კონკრეტულ დასახელებულ ერთეულებს, როგორიცაა ადამიანების, ადგილების, ორგანიზაციების ან თარიღების სახელები. ეს საშუალებას გვაძლევს სწრაფად მოვძებნოთ და ამოვიტანოთ მნიშვნელოვანი ინფორმაცია ტექსტიდან.
ამ გზით ტექსტის ანოტაციით ჩვენ ვქმნით ენის უფრო სტრუქტურირებულ და ორგანიზებულ წარმოდგენას. ეს შეიძლება იყოს ძალიან სასარგებლო სხვადასხვა აპლიკაციებში. მაგალითად, ის ეხმარება გააუმჯობესოს საძიებო სისტემების სიზუსტე მომხმარებლის მოთხოვნების მიღმა განზრახვის გაგებით. ის ასევე ეხმარება მანქანურ თარგმანში, განწყობის ანალიზს, ინფორმაციის მოპოვებას და სხვა ბუნებრივი ენის დამუშავების ამოცანებს.
ლინგვისტური ანოტაცია ემსახურება როგორც სასიცოცხლო ინსტრუმენტს მკვლევარებისთვის, ლინგვისტებისა და დეველოპერებისთვის, რაც მათ საშუალებას აძლევს შეისწავლონ ენის შაბლონები, შექმნან ენის მოდელები და განავითარონ დახვეწილი ალგორითმები, რომლებსაც შეუძლიათ უკეთ გაანალიზონ და გაიგონ ტექსტი.
41. ჰიპერპარამეტრი
In მანქანა სწავლის, ჰიპერპარამეტრი ჰგავს სპეციალურ პარამეტრს ან კონფიგურაციას, რომელიც უნდა გადავწყვიტოთ მოდელის მომზადებამდე. ეს არ არის ის, რაც მოდელს შეუძლია დამოუკიდებლად ისწავლოს მონაცემებიდან; სამაგიეროდ, წინასწარ უნდა განვსაზღვროთ.
იფიქრეთ მასზე, როგორც ღილაკზე ან გადამრთველზე, რომელიც შეგვიძლია დავაზუსტოთ, როგორ სწავლობს მოდელი და აკეთებს პროგნოზებს. ეს ჰიპერპარამეტრები არეგულირებს სწავლის პროცესის სხვადასხვა ასპექტს, როგორიცაა მოდელის სირთულე, ტრენინგის სიჩქარე და სიზუსტესა და განზოგადებას შორის გარიგება.
მაგალითად, განვიხილოთ ნერვული ქსელი. ერთ-ერთი მნიშვნელოვანი ჰიპერპარამეტრი არის ქსელის ფენების რაოდენობა. ჩვენ უნდა ავირჩიოთ, რამდენად ღრმა გვინდა იყოს ქსელი და ეს გადაწყვეტილება გავლენას ახდენს მის უნარზე, აღწეროს რთული ნიმუშები მონაცემებში.
სხვა საერთო ჰიპერპარამეტრებს მიეკუთვნება სწავლის სიჩქარე, რომელიც განსაზღვრავს რამდენად სწრაფად არეგულირებს მოდელი თავის შიდა პარამეტრებს სავარჯიშო მონაცემებზე დაყრდნობით და რეგულარიზაციის სიძლიერე, რომელიც აკონტროლებს რამდენად აჯარიმებს მოდელი კომპლექსურ შაბლონებს გადაჭარბების თავიდან ასაცილებლად.
ამ ჰიპერპარამეტრების სწორად დაყენება გადამწყვეტია, რადგან მათ შეუძლიათ მნიშვნელოვნად იმოქმედონ მოდელის მუშაობასა და ქცევაზე. ის ხშირად მოიცავს მცირე ცდას და შეცდომას, ექსპერიმენტებს სხვადასხვა მნიშვნელობებზე და დაკვირვებას, თუ როგორ იმოქმედებს ისინი მოდელის შესრულებაზე ვალიდაციის მონაცემთა ბაზაზე.
42. მეტამონაცემები
მეტამონაცემები ეხება დამატებით ინფორმაციას, რომელიც გვაწვდის დეტალებს სხვა მონაცემების შესახებ. ეს ჰგავს ტეგების ან ეტიკეტების ერთობლიობას, რომელიც გვაძლევს მეტ კონტექსტს ან აღწერს ძირითადი მონაცემების მახასიათებლებს.
როდესაც გვაქვს მონაცემები, იქნება ეს დოკუმენტი, ფოტოსურათი, ვიდეო თუ სხვა სახის ინფორმაცია, მეტამონაცემები გვეხმარება გავიგოთ ამ მონაცემების მნიშვნელოვანი ასპექტები.
მაგალითად, დოკუმენტში მეტამონაცემები შეიძლება შეიცავდეს დეტალებს, როგორიცაა ავტორის სახელი, მისი შექმნის თარიღი ან ფაილის ფორმატი. ფოტოს შემთხვევაში, მეტამონაცემებმა შეიძლება გვითხრას მისი გადაღების ადგილი, გამოყენებული კამერის პარამეტრები ან თუნდაც მისი გადაღების თარიღი და დრო.
მეტამონაცემები გვეხმარება მონაცემთა უფრო ეფექტურად ორგანიზებაში, ძიებაში და ინტერპრეტაციაში. ამ აღწერილობითი ინფორმაციის დამატებით, ჩვენ შეგვიძლია სწრაფად ვიპოვოთ კონკრეტული ფაილები ან გავიგოთ მათი წარმოშობა, მიზანი ან კონტექსტი მთელი შინაარსის გათხრების გარეშე.
43. განზომილების შემცირება
განზომილების შემცირება არის ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება მონაცემთა ნაკრების გასამარტივებლად მასში შემავალი ფუნქციების ან ცვლადების რაოდენობის შემცირებით. ეს ჰგავს მონაცემთა ნაკრების ინფორმაციის კონდენსაციას ან შეჯამებას, რათა უფრო მართვადი და ადვილი იყოს მასთან მუშაობა.
წარმოიდგინეთ, რომ გაქვთ მონაცემთა ნაკრები მრავალი სვეტით ან ატრიბუტით, რომლებიც წარმოადგენს მონაცემთა წერტილების სხვადასხვა მახასიათებლებს. თითოეული სვეტი მატებს მანქანათმცოდნეობის ალგორითმების სირთულეს და გამოთვლით მოთხოვნებს.
ზოგიერთ შემთხვევაში, განზომილებების დიდი რაოდენობის არსებობამ შეიძლება რთული გახადოს მონაცემებში მნიშვნელოვანი შაბლონების ან ურთიერთობების პოვნა.
განზომილების შემცირება ხელს უწყობს ამ საკითხის მოგვარებას მონაცემთა ნაკრების უფრო დაბალ განზომილებაში გადაქცევით, რაც შეიძლება მეტი შესაბამისი ინფორმაციის შენარჩუნებით. ის მიზნად ისახავს მონაცემების ყველაზე მნიშვნელოვანი ასპექტების ან ვარიაციების აღქმას ზედმეტი ან ნაკლებად ინფორმაციული განზომილებების გაუქმებისას.
44. ტექსტის კლასიფიკაცია
ტექსტის კლასიფიკაცია არის პროცესი, რომელიც გულისხმობს კონკრეტული ეტიკეტების ან კატეგორიების მინიჭებას ტექსტის ბლოკებზე მათი შინაარსისა და მნიშვნელობის მიხედვით. ეს ჰგავს ტექსტური ინფორმაციის სხვადასხვა ჯგუფებად ან კლასებად დახარისხებას ან ორგანიზებას შემდგომი ანალიზის ან გადაწყვეტილების მიღების გასაადვილებლად.
მოდით განვიხილოთ ელექტრონული ფოსტის კლასიფიკაციის მაგალითი. ამ სცენარში, ჩვენ გვინდა განვსაზღვროთ შემომავალი ელფოსტა არის სპამი თუ არა სპამი (ასევე ცნობილია როგორც ლომი). ტექსტის კლასიფიკაცია ალგორითმები აანალიზებენ ელ.ფოსტის შინაარსს და შესაბამისად ანიჭებენ მას ეტიკეტს.
თუ ალგორითმი განსაზღვრავს, რომ ელფოსტა ასახავს მახასიათებლებს, რომლებიც ჩვეულებრივ ასოცირდება სპამთან, ის ანიჭებს იარლიყს „სპამი“. პირიქით, თუ ელფოსტა ლეგიტიმური და არასპამური ჩანს, ის ანიჭებს იარლიყს „არა-სპამი“ ან „ჰამ“.
ტექსტის კლასიფიკაცია პოულობს აპლიკაციებს ელ.ფოსტის ფილტრაციის მიღმა სხვადასხვა დომენში. იგი გამოიყენება სენტიმენტის ანალიზში, რათა დადგინდეს მომხმარებელთა მიმოხილვებში გამოხატული განწყობა (დადებითი, უარყოფითი ან ნეიტრალური).
ახალი ამბების სტატიები შეიძლება დაიყოს სხვადასხვა თემებად ან კატეგორიებად, როგორიცაა სპორტი, პოლიტიკა, გართობა და სხვა. მომხმარებელთა მხარდაჭერის ჩატის ჟურნალები შეიძლება დაიყოს განზრახვის ან პრობლემის მიხედვით.
45. სუსტი AI
სუსტი AI, ასევე ცნობილი როგორც ვიწრო AI, ეხება ხელოვნურ ინტელექტის სისტემებს, რომლებიც შექმნილია და დაპროგრამებულია კონკრეტული ამოცანების ან ფუნქციების შესასრულებლად. განსხვავებით ადამიანის ინტელექტისგან, რომელიც მოიცავს კოგნიტური შესაძლებლობების ფართო სპექტრს, სუსტი AI შემოიფარგლება კონკრეტული დომენით ან ამოცანებით.
წარმოიდგინეთ სუსტი AI, როგორც სპეციალიზებული პროგრამული უზრუნველყოფა ან მანქანები, რომლებიც გამოირჩევიან კონკრეტული სამუშაოების შესრულებაში. მაგალითად, ჭადრაკის სათამაშო ხელოვნური ინტელექტის პროგრამა შეიძლება შეიქმნას თამაშის სიტუაციების გასაანალიზებლად, სვლების სტრატეგიისა და ადამიანის მოთამაშეებთან შეჯიბრებისთვის.
კიდევ ერთი მაგალითია გამოსახულების ამოცნობის სისტემა, რომელსაც შეუძლია ობიექტების იდენტიფიცირება ფოტოებსა და ვიდეოებში.
ეს AI სისტემები გაწვრთნილი და ოპტიმიზებულია, რათა გამოირჩეოდნენ თავიანთ სპეციფიურ სფეროებში. ისინი ეყრდნობიან ალგორითმებს, მონაცემებს და წინასწარ განსაზღვრულ წესებს თავიანთი ამოცანების ეფექტურად შესასრულებლად.
თუმცა, მათ არ გააჩნიათ ზოგადი ინტელექტი, რომელიც საშუალებას აძლევს მათ გაიგონ ან შეასრულონ ამოცანები თავიანთი დანიშნულების სფეროს მიღმა.
46. ძლიერი AI
ძლიერი AI, ასევე ცნობილი როგორც ზოგადი AI ან ხელოვნური ზოგადი ინტელექტი (AGI), ეხება ხელოვნური ინტელექტის ფორმას, რომელსაც აქვს უნარი გაიგოს, ისწავლოს და შეასრულოს ნებისმიერი ინტელექტუალური დავალება, რაც ადამიანს შეუძლია.
სუსტი ხელოვნური ინტელექტისგან განსხვავებით, რომელიც შექმნილია კონკრეტული ამოცანებისთვის, ძლიერი AI მიზნად ისახავს ადამიანის მსგავსი ინტელექტისა და კოგნიტური შესაძლებლობების გამეორებას. ის ცდილობს შექმნას მანქანები ან პროგრამული უზრუნველყოფა, რომლებიც არა მხოლოდ გამოირჩევიან სპეციალიზებულ ამოცანებში, არამედ გააჩნიათ უფრო ფართო გაგება და ადაპტირება ინტელექტუალური გამოწვევების ფართო სპექტრის დასაძლევად.
ძლიერი ხელოვნური ინტელექტის მიზანია განავითაროს სისტემები, რომლებსაც შეუძლიათ მსჯელობა, კომპლექსური ინფორმაციის გაგება, გამოცდილებიდან სწავლა, ბუნებრივ ენებზე ჩართვა, კრეატიულობის გამოვლენა და ადამიანის ინტელექტთან დაკავშირებული სხვა თვისებების გამოვლენა.
არსებითად, ის მიისწრაფვის შექმნას ხელოვნური ინტელექტის სისტემები, რომლებსაც შეუძლიათ ადამიანის დონეზე აზროვნების სიმულაცია ან რეპლიკაცია და პრობლემების გადაჭრა მრავალ დომენში.
47. Forward Chaining
Forward chaining არის მსჯელობის ან ლოგიკის მეთოდი, რომელიც იწყება არსებული მონაცემებით და იყენებს მას დასკვნების გასაკეთებლად და ახალი დასკვნების გამოსატანად. ეს ჰგავს წერტილების დაკავშირებას ხელთ არსებული ინფორმაციის გამოყენებით წინსვლისა და დამატებითი ინფორმაციის მისაღებად.
წარმოიდგინეთ, რომ თქვენ გაქვთ წესები ან ფაქტები და გსურთ მიიღოთ ახალი ინფორმაცია ან მიაღწიოთ კონკრეტულ დასკვნებს მათზე დაყრდნობით. Forward chaining მუშაობს საწყისი მონაცემების შესწავლით და ლოგიკური წესების გამოყენებით დამატებითი ფაქტების ან დასკვნების შესაქმნელად.
გასამარტივებლად, მოდით განვიხილოთ მარტივი სცენარი ამინდის პირობების მიხედვით იმის განსაზღვრის, თუ რა ჩავიცვათ. თქვენ გაქვთ წესი, რომელიც ამბობს: „თუ წვიმს, მოიტანე ქოლგა“ და სხვა წესი, რომელიც ამბობს: „თუ ცივა, ჩაიცვი ქურთუკი“. ახლა, თუ დააკვირდებით, რომ ნამდვილად წვიმს, შეგიძლიათ გამოიყენოთ წინ მიჯაჭვული დასკვნა, რომ ქოლგა უნდა მოიყვანოთ.
48. უკუღმა მიჯაჭვულობა
უკანდახევა არის მსჯელობის მეთოდი, რომელიც იწყება სასურველი დასკვნის ან მიზნით და მუშაობს უკან, რათა დადგინდეს საჭირო მონაცემები ან ფაქტები, რომლებიც საჭიროა ამ დასკვნის გასამყარებლად. ეს ჰგავს თქვენი ნაბიჯების მიკვლევას სასურველი შედეგიდან მის მისაღწევად საჭირო საწყის ინფორმაციამდე.
უკუღმა ჯაჭვის გასაგებად, მოდით განვიხილოთ მარტივი მაგალითი. დავუშვათ, გსურთ განსაზღვროთ, არის თუ არა ცურვა შესაფერისი. სასურველი დასკვნა არის მიზანშეწონილი თუ არა ცურვა გარკვეული პირობებიდან გამომდინარე.
პირობებით დაწყების ნაცვლად, უკან დაბრუნების ჯაჭვობა იწყება დასკვნით და მუშაობს უკან, დამხმარე მონაცემების მოსაძებნად.
ამ შემთხვევაში, უკან მიჯაჭვულობა მოიცავს კითხვების დასმას, როგორიცაა "თბილა ამინდი?" თუ პასუხი დადებითია, მაშინ იკითხავთ: "არის თუ არა აუზი ხელმისაწვდომი?" თუ პასუხი კვლავ დადებითია, თქვენ დაუსვამთ დამატებით კითხვებს, როგორიცაა: "საკმარისია დრო ცურვაზე?"
ამ კითხვებზე განმეორებითი პასუხის გაცემით და უკუღმა მუშაობით, შეგიძლიათ განსაზღვროთ აუცილებელი პირობები, რომლებიც უნდა დაკმაყოფილდეს ცურვაზე წასვლის დასკვნის დასადასტურებლად.
49. ევრისტიკული
ევრისტიკა, მარტივი სიტყვებით, არის პრაქტიკული წესი ან სტრატეგია, რომელიც გვეხმარება გადაწყვეტილების მიღებაში ან პრობლემების გადაჭრაში, ჩვეულებრივ, წარსულ გამოცდილებაზე ან ინტუიციაზე დაყრდნობით. ეს ჰგავს გონებრივ მალსახმობას, რომელიც საშუალებას გვაძლევს სწრაფად მივიღოთ გონივრული გადაწყვეტა ხანგრძლივი ან ამომწურავი პროცესის გარეშე.
რთული სიტუაციების ან ამოცანების წინაშე, ევრისტიკა ემსახურება როგორც სახელმძღვანელო პრინციპებს ან „ცერის წესებს“, რომლებიც ამარტივებს გადაწყვეტილების მიღებას. ისინი გვაწვდიან ზოგად სახელმძღვანელო მითითებებს ან სტრატეგიებს, რომლებიც ხშირად ეფექტურია გარკვეულ სიტუაციებში, მიუხედავად იმისა, რომ ისინი შეიძლება არ იყოს გარანტირებული ოპტიმალური გადაწყვეტის შესახებ.
მაგალითად, განვიხილოთ ევრისტიკა ხალხმრავალ ადგილას პარკირების ადგილის მოსაძებნად. იმის ნაცვლად, რომ ზედმიწევნით გააანალიზოთ ყველა ხელმისაწვდომი ადგილი, შეგიძლიათ დაეყრდნოთ გაჩერებული მანქანების მოძებნის ევრისტიკას მათი ძრავებით.
ეს ევრისტიკა ვარაუდობს, რომ ეს მანქანები აპირებენ წასვლას, რაც ზრდის ხელმისაწვდომი ადგილის პოვნის შანსებს.
50. ბუნებრივი ენის მოდელირება
ბუნებრივი ენის მოდელირება, მარტივი სიტყვებით, არის კომპიუტერული მოდელების სწავლების პროცესი, რათა გაიგონ და გამოიმუშაოს ადამიანის ენა ისე, როგორც ადამიანების კომუნიკაციის მსგავსი. ის გულისხმობს კომპიუტერების სწავლებას ტექსტის დამუშავების, ინტერპრეტაციისა და გენერირების ბუნებრივი და შინაარსიანი გზით.
ბუნებრივი ენის მოდელირების მიზანია კომპიუტერებს საშუალება მისცეს გაიგონ და გამოიმუშაონ ადამიანის ენა ისე, რომ იყოს თავისუფლად, თანმიმდევრული და კონტექსტუალურად შესაბამისი.
ის მოიცავს ტრენინგის მოდელებს უზარმაზარ ტექსტურ მონაცემებზე, როგორიცაა წიგნები, სტატიები ან საუბრები, ენის შაბლონების, სტრუქტურებისა და სემანტიკის შესასწავლად.
ტრენინგის შემდეგ, ამ მოდელებს შეუძლიათ შეასრულონ ენასთან დაკავშირებული სხვადასხვა ამოცანები, როგორიცაა ენის თარგმნა, ტექსტის შეჯამება, კითხვებზე პასუხის გაცემა, ჩეთბოტების ურთიერთქმედება და სხვა.
მათ შეუძლიათ გაიგონ წინადადებების მნიშვნელობა და კონტექსტი, ამოიღონ შესაბამისი ინფორმაცია და შექმნან ტექსტი, რომელიც გრამატიკულად სწორი და თანმიმდევრულია.
დატოვე პასუხი