AI li her derê ye, lê carinan dibe ku meriv têgihîştina termînolojî û jargonê dijwar be. Di vê posta blogê de, em zêdetirî 50 şert û pênaseyên AI-ê rave dikin da ku hûn vê teknolojiya ku bi lez mezin dibe bêtir fêm bikin.
Hûn destpêkek an pispor bin, em bet dikin ku li vir çend şert hene ku hûn nizanin!
1. Intelligence
Îstîxbaratê ya sûnî (AI) behsa pêşkeftina pergalên komputerê yên ku xwedan şiyana fêrbûn û fonksiyona serbixwe ne, bi gelemperî ji hêla îstîxbarata mirovî ve dişibîne, vedibêje.
Van pergal daneyan analîz dikin, qalibên nas dikin, biryaran digirin, û tevgerên xwe li gorî ezmûnê diguncînin. Bi karanîna algorîtmayan û modelan, AI armanc dike ku makîneyên biaqil biafirîne ku karibin derdora xwe fam bikin û fam bikin.
Armanca dawîn ev e ku makîneyan kar bikin ku peywiran bi bandor pêk bînin, ji daneyan fêr bibin, û jêhatîbûnên cognitive yên mîna mirovan nîşan bidin.
2. Algorithm
Algorîtm komek rênîşandan an qaîdeyên rastîn û birêkûpêk e ku rêberiya pêvajoya çareserkirina pirsgirêkek an pêkanîna karek taybetî dike.
Ew di warên cihêreng de wekî têgehek bingehîn xizmet dike û di zanistiya computer, matematîk û dîsîplînên çareserkirina pirsgirêkê de rolek bingehîn dilîze. Fêmkirina algorîtmayan pir girîng e ji ber ku ew rêgezên çareserkirina pirsgirêkê bikêr û birêkûpêk dikin, di teknolojî û pêvajoyên biryardanê de pêşkeftinan dimeşînin.
3. Daneyên Mezin
Daneyên mezin ji danehevên pir mezin û tevlihev ên ku ji kapasîteyên rêbazên analîzên kevneşopî derbas dibin vedibêje. Van danûstendinan bi gelemperî ji hêla hecm, lez û cûrbecûr ve têne destnîşan kirin.
Volume behsa hejmareke mezin a daneyên ku ji çavkaniyên cihêreng têne hilberandin, wekî medyaya civakî, sensors, û danûstandinan.
Velocity leza bilind a ku dane têne hilberandin vedibêje û pêdivî ye ku di wextê rast an nêzîkê rast de were hilberandin. Cûrwazî celeb û formên daneyan ên cihêreng, di nav de daneyên birêkûpêk, nesazkirî, û nîv-sazkirî, nîşan dide.
4. Danîna Daneyê
Kêmkirina daneyan pêvajoyek berfireh e ku armanc jê derxistina têgihîştinên hêja ji berhevokên berfireh e.
Ew çar qonaxên sereke dihewîne: berhevkirina daneyan, tevhevkirina berhevkirina daneyên têkildar; amadekirina daneyan, misogerkirina kalîteya daneyê û lihevhatina; derxistina daneyan, bikaranîna algorîtmayan ji bo kifşkirina qalib û têkiliyan; û vekolîn û şirovekirina daneyan, li cihê ku zanîna hatî derxistin tê vekolîn û têgihiştin.
5. Tora Neuralî
Pergalek komputerê hatî çêkirin ku mîna wê bixebite mejiyê mirov, ji girêk an neuronên bi hev ve girêdayî pêk tê. Werin em vê yekê hinekî din fam bikin ji ber ku piraniya AI-ê li ser bingehê ye torên neural.
Di grafikên jorîn de, em bi fêrbûna ji şêwaza berê, nembûn û germahiya cîhek erdnîgarî pêşbînî dikin. Têketin daneheva ji bo qeyda borî ne.
Ew tora neuralî fêr dibe nimûne bi lîstina bi giranan û sepandina nirxên biasê di qatên veşartî de. W1, W2….W7 giraniyên têkildar in. Ew xwe li ser danûstendina peydakirî perwerde dike û wekî pêşbîniyekê encam dide.
Hûn dikarin ji hêla vê agahdariya tevlihev ve girêdayî bibin. Ger wusa be, hûn dikarin bi rêberê meya hêsan dest pê bikin vir.
6. Fêrbûna Machine
Fêrbûna makîneyê balê dikişîne ser pêşxistina algorîtma û modelên ku dikarin bixweber ji daneyan fêr bibin û performansa xwe bi demê re baştir bikin.
Ew karanîna teknîkên îstatîstîkî vedihewîne da ku komputeran bikar bîne ku qalibên nas bikin, pêşbîniyan bikin û biryarên dane-rêvebirinê bêyî ku bi eşkere têne bernamekirin bidin.
Algorîtmayên fêrbûna makîneyê analîz bikin û ji danûstendinên mezin fêr bibin, rê dide pergalên ku li gorî agahdariya ku ew pêvajo dikin reftara xwe biguncînin û baştir bikin.
7. Hînbûna Kûr
Hînbûna dûr, jêrzemîna fêrbûna makîneyê û torên neuralî, algorîtmayên sofîstîke bi kar tîne da ku zanyariyê ji daneyan werbigire bi simulkirina pêvajoyên tevlihev ên mêjiyê mirovan.
Bi karanîna torên neuralî yên bi gelek qatên veşartî ve, modelên fêrbûna kûr dikarin bi rengek xweser taybetmendî û qalibên tevlihev derxînin, ku wan bihêle ku bi rastbûn û bikêrhatîbûnek awarte bi karên tevlihev re mijûl bibin.
8. Naskirina Pattern
Naskirina şêweyê, teknolojiyek analîzkirina daneyê, hêza algorîtmayên fêrbûna makîneyê dixebitîne da ku bi xweber qalib û rêkûpêk di nav daneyan de kifş bike û nas bike.
Bi karanîna modelên hesabkerî û rêbazên statîstîkî ve, algorîtmayên nasîna nimûneyê dikarin di daneyên tevlihev û cihêreng de strukturên watedar, têkilî û meylên xwe nas bikin.
Ev pêvajo derxistina têgihiştinên hêja, dabeşkirina daneyan li kategoriyên cihêreng, û pêşbînkirina encamên pêşerojê li ser bingeha qalibên naskirî dihêle. Naskirina nimûneyê di nav deverên cûrbecûr de amûrek girîng e, biryargirtinê, tespîtkirina anomalî, û modela pêşbînîker hêzdar dike.
Biyometrîk mînakek vê yekê ye. Mînakî, di naskirina şopa tiliyê de, algorîtma xêzik, kêş û taybetmendiyên bêhempa yên şopa tiliya kesek analîz dike da ku nûnertiyek dîjîtal bi navê şablon biafirîne.
Dema ku hûn hewl didin ku kilîtkirina smartphone xwe vekin an bigihîjin cîhek ewledar, pergala nasîna nimûneyê daneyên biyometrîk ên hatine girtin (mînak, şopa tiliyê) bi şablonên hilandî yên di databasa xwe de berhev dike.
Bi berhevkirina şêweyan û nirxandina asta wekheviyê, pergal dikare diyar bike ka daneyên biyometrîk ên peydakirî bi şablonê hilanîn re li hev dikin û li gorî wê destûr bide.
9. Fêrbûna Çavdêrî
Fêrbûna çavdêrî nêzîkatiyek fêrbûna makîneyê ye ku bi karanîna daneyên nîşankirî perwerdehiya pergalek komputerê digire. Di vê rêbazê de, ji kompîturê re komek daneya têketinê digel etîket an encamên naskirî yên têkildar tê peyda kirin.
Em bibêjin komek wêneyên we hene, hin bi kûçikan û hin jî bi pisîkan.
Tu ji kompîturê re dibêjî ku di kîjan wêneyan de kûçik û li kîjan pisîkan hene. Dûv re komputer bi dîtina qalibên di wêneyan de fêr dibe ku cûdahiyên di navbera kûçik û pisîkan de nas bike.
Piştî ku ew fêr bû, hûn dikarin wêneyên nû bidin kompîturê, û ew ê hewl bide ku li ser bingeha tiştê ku ji mînakên binavkirî fêr bûye fêr bibe ka kûçik an pisîkên wan hene. Ew mîna perwerdekirina komputerek e ku bi karanîna agahdariya naskirî pêşbîniyan bike.
10. Fêrbûna Bêserûber
Fêrbûna bêserûber celebek fêrbûna makîneyê ye ku tê de komputer bi serê xwe danegehek dikole da ku nimûne an wekheviyan bêyî rêwerzên taybetî bibîne.
Ew xwe dispêre mînakên binavkirî mîna di fêrbûna çavdêrîkirî de. Di şûna wê de, ew di daneyan de li avahî an komên veşartî digere. Mîna ku kompîtur bi serê xwe tiştan keşf dike, bêyî ku mamoste jê re bêje ka li çi bigere.
Ev celeb fêrbûnê ji me re dibe alîkar ku em têgihiştinên nû bibînin, daneyan birêxistin bikin, an tiştên neasayî nas bikin bêyî ku hewcedariya zanîna pêşîn an rêbernameyek eşkere hebe.
11. Pêvajoya Zimanê Xwezayî (NLP)
Pêvajoya Zimanê Xwezayî balê dikişîne ser ka komputer çawa zimanê mirovan fam dike û pê re têkilî dike. Ew ji komputeran re dibe alîkar ku bi rengek ku ji me re xwezayîtir xuya dike, zimanê mirovan analîz bikin, şîrove bikin û bersiv bidin.
NLP ew e ku ji me re gengaz dike ku em bi arîkarên deng, û chatbots re têkilî daynin, û tewra e-nameyên me bixweber di peldankan de werin rêz kirin.
Ew hînkirina komputeran vedihewîne ku wateya li pişt peyvan, hevokan, û tewra hemî nivîsan fam bikin, da ku ew di karên cihêreng de alîkariya me bikin û danûstendinên me bi teknolojiyê re bêkêmasîtir bikin.
12. Computer Vision
Vîzyona Computer teknolojiyek balkêş e ku dihêle komputer wêne û vîdyoyan bibînin û fam bikin, mîna ku em mirov bi çavên xwe dikin. Ew hemî li ser hînkirina komputeran e ku agahdariya dîtbar analîz bikin û tiştên ku ew dibînin fêm bikin.
Bi gotinên hêsan, dîtina komputerê ji komputeran re dibe alîkar ku cîhana dîtbar nas bikin û şîrove bikin. Ew peywirên mîna hînkirina wan ji bo naskirina tiştên taybetî yên di wêneyan de, dabeşkirina wêneyan li kategoriyên cihêreng, an jî tewra parvekirina wêneyan li beşên watedar vedigire.
Xeyal bikin ku otomobîlek xwe-ajotinê bi vîzyona komputerê bikar tîne da ku rê û her tiştê li dora wê "bibîne".
Ew dikare peyayan, nîşanên trafîkê, û wesayîtên din bişopîne û bişopîne, ji wan re dibe alîkar ku bi ewlehî rêve bibin. An jî bifikirin ka teknolojiya naskirina rû çawa vîzyona komputerê bikar tîne da ku têlefonên me veke an jî nasnameya me bi naskirina taybetmendiyên rûyê me yên bêhempa verast bike.
Di heman demê de ew di pergalên çavdêriyê de jî tê bikar anîn da ku cîhên qelebalix bişopîne û her çalakiyên gumanbar bibîne.
Dîtina komputerê teknolojiyek hêzdar e ku cîhanek derfetan vedike. Bi îmkankirina komputeran ku agahdariya dîtbarî bibînin û fêm bikin, em dikarin serîlêdan û pergalên ku dikarin cîhana li dora me fam bikin û şîrove bikin pêşve bibin, jiyana me hêsantir, ewledar û bikêrtir bikin.
13 Chatbot
Chatbotek mîna bernameyek komputerê ye ku dikare bi mirovan re bi rengekî ku mîna danûstendinek mirovî ya rastîn xuya dike biaxive.
Ew pir caran di karûbarê xerîdar a serhêl de tê bikar anîn da ku alîkariya xerîdar bike û wan hîs bike ku ew bi kesek re diaxivin, her çend ew bi rastî bernameyek li ser komputerê ye.
Chatbot dikare peyam an pirsên xerîdar fêm bike û bersivê bide, wekî nûnerek karûbarê xerîdar a mirovî agahdarî û arîkar peyda bike.
14. Naskirina Deng
Naskirina deng ji şiyana pergalek komputerê ya têgihîştin û şîrovekirina axaftina mirovan vedibêje. Ew teknolojiyek ku dihêle komputerek an amûrek bikar bîne ku "guh bide" peyvên axaftinê û wan veguherîne nivîs an fermanên ku ew fêm dike.
Bi naskirina deng, hûn dikarin bi cîhazan an serîlêdanan re bi tenê bi wan re biaxivin li şûna nivîsandinê an jî awayên din ên têketinê bikar bînin.
Pergal peyvên gotinê analîz dike, qalib û dengan nas dike û dûv re wan vedigerîne metn an kirinên têgihîştî. Ew rê dide danûstendina bêdestûr û xwezayî bi teknolojiyê re, pêkanîna peywirên mîna fermanên deng, dîktasyon, an danûstendinên bi deng-kontrolkirî mimkun dike. Mînakên herî gelemperî arîkarên AI-ê yên mîna Siri û Google Assistant in.
15. Analîza Hestê
Analîzasyona hestyariyê teknîkek e ku ji bo têgihiştin û şîrovekirina hest, raman û helwestên ku di nivîs an axaftinê de têne diyar kirin tê bikar anîn. Ew analîzkirina zimanê nivîskî an axaftinê vedihewîne da ku diyar bike ka hestiya ku hatî diyar kirin erênî, neyînî, an bêalî ye.
Bi karanîna algorîtmayên fêrbûna makîneyê, algorîtmayên analîzkirina hestê dikarin mîqdarên mezin ên daneya nivîsê, wek nirxandinên xerîdar, postên medyaya civakî, an bertekên xerîdar bişopînin û analîz bikin, da ku hesta bingehîn a li pişt peyvan nas bikin.
Algorîtma li peyvên taybetî, biwêj, an qalibên ku hest an ramanan destnîşan dikin digerin.
Ev analîz ji karsazî an kesan re dibe alîkar ku fêm bikin ka mirov li ser hilberek, karûbar, an mijarek çawa hîs dikin û dikare were bikar anîn da ku biryarên dane-rêveber bidin an jî di bijarteyên xerîdar de têgihiştinan bistînin.
Mînakî, pargîdaniyek dikare analîza hestê bikar bîne da ku dilxweşiya xerîdar bişopîne, deverên ji bo başbûnê nas bike, an çavdêriya raya giştî ya di derbarê marqeya xwe de bike.
16. Wergera Makîne
Wergera makîneyê, di çarçoweya AI-ê de, karanîna algorîtmayên komputerê û îstîxbarata çêkirî vedibêje da ku bixweber nivîs an axaftinê ji zimanek ji zimanek din wergerîne.
Ew hînkirina komputeran vedihewîne ku zimanên mirovî fêm bikin û pêvajoyê bikin da ku wergerên rast peyda bikin. Mînaka herî gelemperî ye Google wergêr.
Bi wergera makîneyê, hûn dikarin nivîs an axaftinê bi zimanekî têkevin, û pergal dê têketinê analîz bike û wergerek têkildar bi zimanek din çêbike. Ev yek bi taybetî dema ku bi zimanên cihê danûstandin an jî gihîştina agahdariyan bikêr e.
Pergalên wergerandina makîneyê xwe dispêrin berhevokek qaîdeyên zimanî, modelên statîstîkî, û algorîtmayên fêrbûna makîneyê. Ew ji gelek daneyên ziman fêr dibin da ku rastbûna wergerê bi demê re baştir bikin. Hin nêzîkatiyên wergera makîneyê di heman demê de torên neuralî jî vedigirin da ku kalîteya wergeran zêde bikin.
17. Robotîk
Robotîk berhevoka îstîxbarata sûnî û endezyariya mekanîkî ye ku makîneyên biaqil bi navê robotan diafirîne. Van robotan têne sêwirandin ku peywiran bi xweserî an bi destwerdana mirovî ya hindiktirîn pêk bînin.
Robot hebûnên laşî ne ku dikarin hawîrdora xwe hîs bikin, li ser bingeha wê têketina hestî biryaran bidin, û kiryar an peywirên taybetî pêk bînin.
Ew bi senzorên cihêreng, wek kamera, mîkrofon, an senzorên destikê ve hatine stend, ku rê didin wan ku agahdariya ji cîhana li dora xwe berhev bikin. Bi alîkariya algorîtmayên AI û bernamekirinê, robot dikarin van daneyan analîz bikin, şîrove bikin, û biryarên biaqil bidin ku karên xwe yên destnîşankirî pêk bînin.
AI di robotîkê de rolek girîng dilîze bi rê dide robotan ku ji ezmûnên xwe fêr bibin û xwe bi rewşên cihêreng re biguncînin.
Algorîtmayên fêrbûna makîneyê dikarin werin bikar anîn da ku robotan perwerde bikin da ku tiştan nas bikin, hawîrdoran rêve bibin, an jî bi mirovan re têkilî daynin. Ev rê dide robotan ku bibin pirrengtir, maqûltir, û jêhatîbûn ku karên tevlihev bikin.
18. Drones
Dron celebek robotek e ku bêyî pîlotek mirovî li hewayê dikare bifire an bifire. Ew wekî balafirên bêmirov (UAV) jî têne zanîn. Dron bi senzorên cihêreng, wek kamera, GPS, û gyroscope, ku rê didin wan ku daneyan berhev bikin û li derdora xwe bigerin, hatine stendine.
Ew ji dûr ve ji hêla operatorek mirovî ve têne kontrol kirin an jî dikarin xweser bi karanîna rêwerzên pêş-bernamekirî bixebitin.
Drone ji gelek armancan re xizmet dike, di nav de wênekêşiya hewayî û vîdyografî, lêkolîn û nexşe, karûbarên radestkirinê, mîsyonên lêgerîn û rizgarkirinê, çavdêriya çandiniyê, û tewra karanîna rekreasyonê. Ew dikarin xwe bigihînin deverên dûr an xeternak ên ku ji bo mirovan dijwar an xeternak in.
19 Reality Augmented (AR)
Rastiya zêdekirî (AR) teknolojiyek e ku cîhana rastîn bi tiştên virtual an agahdarî re berhev dike da ku têgihiştin û danûstendina me bi jîngehê re zêde bike. Ew wêne, deng, an têketinên hestiyar ên ku ji hêla komputerê ve hatî hilberandin li cîhana rastîn vedihewîne, ezmûnek berbiçav û înteraktîf diafirîne.
Bi tenê, xeyal bikin ku şûşeyên taybetî li xwe bikin an jî smartphone xwe bikar bînin da ku cîhana li dora xwe bibînin, lê bi hêmanên virtual yên din ên lê zêdekirî.
Mînakî, hûn dikarin smartphone xwe nîşanî kolanek bajêr bikin û îşaretên virtual ku rêwerz, nirx û nirxandinên ji bo xwaringehên nêzîk an jî karakterên virtual ku bi hawîrdora rastîn re têkildar in nîşan didin bibînin.
Van hêmanên virtual bi cîhana rastîn re bêkêmasî tevdigerin, têgihiştin û ezmûna we ya derdorê zêde dikin. Rastiya zêdekirî dikare di warên cûrbecûr de wekî lîstik, perwerdehî, mîmarî, û tewra ji bo karên rojane yên wekî navîgasyon an ceribandina mobîlyayên nû li mala we berî kirîna wê were bikar anîn.
20 Rastiya Rastîn (VR)
Rastiya Virtual (VR) teknolojiyek e ku simulasyonên komputer-çêkirî bikar tîne da ku hawîrdorek çêkirî biafirîne ku mirov dikare lê bikole û pê re têkilî daynin. Ew bikarhêner di cîhanek virtual de vedişêre, cîhana rastîn asteng dike û li şûna wê cîhanek dîjîtal digire.
Bi hêsanî bêje, bifikire ku hûn serêşiyek taybetî li xwe bikin ku çav û guhên we vedigire û we vediguhezîne cîhek bi tevahî cûda. Di vê cîhana virtual de, her tiştê ku hûn dibînin û dibihîzin pir rast xuya dike, her çend ew hemî ji hêla komputerek ve hatî çêkirin.
Hûn dikarin li dora xwe bigerin, li her alî binihêrin, û bi tişt an karakteran re têkilî daynin mîna ku ew bi fizîkî ne.
Mînakî, di lîstikek rastiya virtual de, dibe ku hûn xwe di hundurê kelehek navîn de bibînin, ku hûn dikarin di korîdorên wê de bimeşin, çekan hildin, û bi dijberên virtual re beşdarî şerên şûr bibin. Hawirdora rastiya virtual bersivê dide tevger û kirinên we, dihêle hûn bi tevahî di ezmûnê de bin û tevbigerin.
Rastiya virtual ne tenê ji bo lîstikê lê di heman demê de ji bo serîlêdanên cihêreng ên din jî wekî simulasyonên perwerdehiyê ji bo pîlot, cerrah, an personelên leşkerî, rêwiyên mîmarî, tûrîzma virtual, û tewra dermankirina ji bo hin şert û mercên psîkolojîk tê bikar anîn. Ew hestek hebûnê diafirîne û bikarhêneran vediguhezîne cîhanên nû û balkêş ên virtual, ku ezmûn bi qasî ku pêkan nêzîkê rastiyê be.
21. Daneyên Zanistî
Zanistî qadek e ku bi karanîna metod, amûr û algorîtmayên zanistî vedihewîne da ku zanîn û têgihîştina hêja ji daneyan derxîne. Ew hêmanên matematîk, statîstîk, bername, û pisporiya domanê bi hev re tîne da ku daneyên mezin û tevlihev analîz bike.
Bi gotinên hêsan, zanistiya daneyê li ser dîtina agahdarî û şêwazên watedar ên di nav komek daneyan de veşartî ye. Ew berhevkirin, paqijkirin û birêxistinkirina daneyan vedihewîne, dûv re teknîkên cihêreng bikar tîne da ku wê keşif bike û analîz bike. Zanyarên daneyê model û algorîtmayên îstatîstîkî bikar bînin da ku meylên xwe derxînin, pêşbîniyan bikin û pirsgirêkan çareser bikin.
Mînakî, di warê lênihêrîna tenduristiyê de, zanistiya daneyê dikare were bikar anîn da ku tomarên nexweş û daneyên bijîjkî analîz bike da ku faktorên xetereyê ji bo nexweşiyan nas bike, encamên nexweşan pêşbîn bike, an plansaziyên dermankirinê xweşbîn bike. Di karsaziyê de, zanistiya daneyê dikare li ser daneyên xerîdar were sepandin da ku vebijarkên wan fam bikin, hilberan pêşniyar bikin, an stratejiyên kirrûbirrê baştir bikin.
22. Danûstandina daneyan
Têkoşîna daneyan, ku wekî berhevkirina daneyê jî tê zanîn, pêvajoyek komkirin, paqijkirin û veguheztina daneyên xav e ku ji bo analîzê bikêrtir û maqûltir e. Ew hilberandin û amadekirina daneyan vedihewîne da ku qalîteya wê, hevgirtin û lihevhatina wê bi amûr an modelên analîzê re misoger bike.
Bi gotinên hêsan, danûstandina daneyan mîna amadekirina malzemeyên ji bo çêkirina xwarinê ye. Ew berhevkirina daneyan ji çavkaniyên cihêreng, rêzkirina wê, û paqijkirina wê vedihewîne da ku xeletî, nakokî, an agahdariya negirêdayî jê bibe.
Wekî din, dibe ku pêdivî be ku dane bêne veguheztin, ji nû ve saz kirin, an berhev kirin da ku hêsantir bi wan re bixebitin û jêhatinan derxînin.
Mînakî, danûstandina daneyan dibe ku rakirina navnîşên dubare, rastkirina xeletiyên rastnivîsînê an pirsgirêkên formatkirinê, hilgirtina nirxên winda, û veguheztina celebên daneyê pêk bîne. Di heman demê de dibe ku ew tevhevkirin an tevlêbûna danehevên cihêreng bi hev re, dabeşkirina daneyan di binkompanan de, an afirandina guhêrbarên nû li ser bingeha daneyên heyî pêk bîne.
23. Çîroka Daneyan
Çîroknûsiya daneyan hunera pêşkêşkirina daneyan bi awayek balkêş û balkêş e ku ji bo ragihandina vegotinek an peyamek bi bandor e. Ew bi kar tîne xuyangkirinên daneyê, vegotin, û çarçoveyek ku têgihiştin û dîtinan bi rengekî ku ji temaşevanan re tê famkirin û bibîranîn re ragihîne.
Bi gotinên hêsan, çîrokbêjiya daneyê bi karanîna daneyan ji bo vegotina çîrokek e. Ew ji tenê pêşkêşkirina hejmar û nexşeyan wêdetir diçe. Ew tê de çêkirina vegotinek li dora daneyê, karanîna hêmanên dîtbar û teknîkên çîrokbêjiyê dike da ku daneyan zindî bike û bi temaşevanan re têkildar bike.
Mînakî, li şûna ku meriv tenê tabloyek hejmarên firotanê pêşkêşî bike, dibe ku çîrokbêjiya daneyê biafirîne tabloyek danûstendinê ya ku dihêle bikarhêner bi dîtbarî meylên firotanê bigerin.
Ew dikare vegotinek ku vedîtinên sereke ronî dike, sedemên li pişt meylan rave dike, û li ser bingeha daneyan pêşniyarên kirdar pêşniyar dike.
24. Danûstandin-Daneyên Biryargirtinê
Dane-biryargirtin pêvajoyek e ku li ser bingeha vekolîn û şîrovekirina daneyên têkildar têne hilbijartin an jî çalakiyan kirin. Ew bi karanîna daneyan wekî bingehek ji bo rêvekirin û piştgirîkirina pêvajoyên biryargirtinê vedihewîne ne ku tenê xwe bispêre intuition an dadweriya kesane.
Bi gotinên hêsan, biryar-biryara daneyan tê vê wateyê ku rastiyan û delîlên ji daneyan bikar tînin da ku bijartinên ku em dikin agahdar bikin û rêber bikin. Ew berhevkirin û analîzkirina daneyan ji bo famkirina qalib, meyl û têkiliyan û karanîna wê zanînê ji bo girtina biryarên agahdar û çareserkirina pirsgirêkan vedihewîne.
Mînakî, di mîhengek karsaziyê de, biryar-biryara daneyê dibe ku analîzkirina daneyên firotanê, nerînên xerîdar, û meylên bazarê pêk bîne da ku stratejiya nirxê herî bi bandor diyar bike an deverên ji bo çêtirkirina pêşkeftina hilberê nas bike.
Di lênihêrîna tenduristiyê de, dibe ku ew analîzkirina daneyên nexweşan bike da ku plansaziyên dermankirinê xweşbîn bike an encamên nexweşiyê pêşbîn bike.
25. Daneyên Gola
Gola daneyê depoyek daneya navendî û berbelav e ku mîqdarên mezin ên daneyê di forma xweya xav û nepêvajoyî de hilîne. Ew hatiye dîzaynkirin ku cûrbecûr cûrbecûr cûrbecûr daneyan, format, û strukturên mîna daneya birêkûpêk, nîv-sazkirî, û nesazkirî, bêyî ku hewcedariya şemayên pêşîn an veguheztinên daneyê hebe, digire.
Mînakî, dibe ku pargîdaniyek daneyan ji çavkaniyên cihêreng, wek têketinên malperê, danûstendinên xerîdar, fêkiyên medya civakî, û cîhazên IoT, di gola daneyê de berhev bike û hilîne.
Dûv re ev dane dikare ji bo mebestên cihêreng were bikar anîn, wek mînak meşandina analîtîkên pêşkeftî, pêkanîna algorîtmayên fêrbûna makîneyê, an vekolîna şêwaz û meylên di tevgera xerîdar de.
26. Warehouse Data
Depoya daneyê pergalek databasê ya pispor e ku bi taybetî ji bo hilanîn, organîzekirin û analîzkirina mîqdarên mezin ên daneyan ji çavkaniyên cihêreng hatî çêkirin. Ew bi rengekî ku piştgirî dide vegerandina daneya bikêr û pirsên analîtîk ên tevlihev piştgirî dike.
Ew wekî depoyek navendî kar dike ku daneyên ji pergalên xebitandinê yên cihêreng, wekî databasên danûstendinê, pergalên CRM, û çavkaniyên din ên daneyê di nav rêxistinek de yek dike.
Daneyên ku ji bo mebestên analîtîk xweşbînkirî têne veguheztin, paqijkirin, û di nav depoya daneyê de têne barkirin.
27. Intstixbarata Karsaziyê (BI)
Aqilê Karsaziyê pêvajoya berhevkirin, analîzkirin û pêşkêşkirina daneyan bi rengekî ku ji karsaziyan re dibe alîkar ku biryarên agahdar bistînin û têgihîştinên hêja bi dest bixin, vedibêje. Ew bi karanîna amûr, teknolojî û teknîkên cihêreng vedihewîne da ku daneyên xav veguherîne agahdariya watedar, çalak.
Mînakî, pergalek îstîxbarata karsaziyê dibe ku daneyên firotanê analîz bike da ku hilberên herî bikêr nas bike, astên envanterê bişopîne, û tercîhên xerîdar bişopîne.
Ew dikare di wextê rast de li ser nîşaneyên performansa sereke (KPI) yên wekî dahat, wergirtina xerîdar, an performansa hilberê de, bihêle karsazî biryarên dane-rêvebirinê bidin û çalakiyên guncan bavêjin da ku karûbarên xwe baştir bikin.
Amûrên îstîxbarata karsaziyê bi gelemperî taybetmendiyên wekî dîtbarkirina daneyê, lêpirsîna ad hoc, û kapasîteyên lêgerîna daneyê vedihewîne. Van amûran bikarhêneran, wekî analîstên karsaziyê an rêveberan, da ku bi daneyan re têkilî daynin, wê perçe bikin û perçe bikin, û rapor an nûnertiyên dîtbarî çêbikin ku têgihiştin û meylên girîng ronî dikin.
28. Analîzên Pêşbînî
Analîza pêşdîtinî pratîka karanîna dane û teknîkên îstatîstîkî ye ku di derheqê bûyer an encamên pêşerojê de pêşbîn an pêşbîniyên agahdar bikin. Ew analîzkirina daneyên dîrokî, naskirina qalibên, û avakirina modelan vedihewîne da ku meyl, tevger, an bûyeran paşerojê derxe û texmîn bike.
Ew armanc dike ku têkiliyên di navbera guhêrbaran de derxe û wê agahiyê bikar bîne da ku pêşbîniyan bike. Ew tenê ji vegotina bûyerên rabirdûyê wêdetir diçe; di şûna wê de, ew daneyên dîrokî bikar tîne da ku fêm bike û pêşbîn bike ka çi dibe ku di pêşerojê de bibe.
Mînakî, di warê darayî de, analîza pêşdîtinê dikare ji bo pêşbîniyê were bikar anîn embar bihayên li ser bingeha daneyên bazara dîrokî, nîşaneyên aborî, û faktorên din ên têkildar.
Di kirrûbirrê de, ew dikare were bikar anîn da ku tevger û bijareyên xerîdar pêşbîn bike, reklamên armanckirî û kampanyayên kirrûbirra kesane çalak bike.
Di lênihêrîna tenduristî de, analîzên pêşdîtinî dikarin bibin alîkar ku nexweşên di xetereya bilind de ji bo hin nexweşiyan nas bikin an jî li ser bingeha dîroka bijîjkî û faktorên din îhtîmala vegerê pêşbîn bikin.
29. Analysis Prescriptive
Analîtîka Pêşniyar serîlêdana dane û analîtîk e ku ji bo destnîşankirina kiryarên çêtirîn gengaz ên ku di rewşek taybetî an senaryoyek biryargirtinê de têne girtin.
Ew ji raveker û analytics analytics bi pêşkêşkirina ne tenê têgihiştinên li ser tiştên ku dibe ku di pêşerojê de biqewime lê di heman demê de rêça çalakiyê ya herî çêtirîn pêşniyar dike da ku bigihîje encamek xwestî.
Ew daneyên dîrokî, modelên pêşbînîker, û teknîkên xweşbîniyê berhev dike da ku senaryoyên cihêreng simul bike û encamên potansiyel ên biryarên cihêreng binirxîne. Ew gelek astengî, armanc û faktoran dihesibîne da ku pêşnîyarên kiryar biafirîne ku encamên xwestî herî zêde an xetereyan kêm bike.
Ji bo nimûne, di belê heme rêveberî, analîtîkên pêşniyarî dikarin daneyan li ser astên depoyê, kapasîteyên hilberînê, lêçûnên veguheztinê, û daxwaziya xerîdar analîz bikin da ku nexşeya belavkirina herî bikêr diyar bikin.
Ew dikare veqetandina îdeal a çavkaniyan, wek cîhên stokên envanterê an rêyên veguheztinê, pêşniyar bike da ku lêçûn kêm bike û radestkirina biwext misoger bike.
30. Bazirganî-Danûstandin
Kirrûbirra danûstendinê tê wateya pratîka karanîna dane û analîtîk ji bo ajotina stratejiyên kirrûbirrê, kampanyayan û pêvajoyên biryardanê.
Ew bi karanîna çavkaniyên cûrbecûr daneyê vedihewîne da ku di derheqê behre, vebijark û meylên xerîdar de têgihiştinê werbigire û wê agahiyê bikar bîne da ku hewildanên kirrûbirrê xweştir bike.
Ew balê dikişîne ser berhevkirin û analîzkirina daneyan ji gelek xalên pêwendiyê, mîna danûstendinên malperê, tevlêbûna medya civakî, demografya xerîdar, dîroka kirînê, û hêj bêtir. Dûv re ev dane têne bikar anîn da ku têgihiştinek berfireh a temaşevanên armanc, tercîhên wan û hewcedariyên wan çêbikin.
Bi berhevkirina daneyan, bazarvan dikarin di derbarê dabeşkirina xerîdar, armanckirin û kesanebûnê de biryarên agahdar bidin.
Ew dikarin beşên xerîdar ên taybetî yên ku îhtîmal e ku bi erênî bersivê bidin kampanyayên kirrûbirrê nas bikin û li gorî wê peyam û pêşniyarên xwe li dar bixin.
Digel vê yekê, kirrûbirra dane-rêvebir di xweşbînkirina kanalên kirrûbirrê de, destnîşankirina tevliheviya kirrûbirra herî bi bandor, û pîvandina serkeftina destpêşxeriyên kirrûbirrê dibe alîkar.
Mînakî, nêzîkatiyek kirrûbirra-danûstendiyê dibe ku analîzkirina daneyên xerîdar bike da ku behreya kirînê û şêwazên tercîhan nas bike. Li ser bingeha van têgihiştinan, bazarvan dikarin bi naverok û pêşniyarên kesane yên ku bi beşên xerîdar ên taybetî re têkildar in kampanyayên armanckirî biafirînin.
Bi analîz û xweşbîniya domdar, ew dikarin bandoriya hewildanên kirrûbirra xwe bipîvin û bi demê re stratejiyan safî bikin.
31. Rêveberiya Daneyên
Rêvebiriya daneyê çarçove û komek pratîkan e ku sazî dipejirînin da ku rêveberiya rast, parastin û yekparebûna daneyan li seranserê jiyana xwe bicîh bikin. Ew pêvajo, polîtîka û prosedurên ku rêve dibin ka dane çawa di nav rêxistinek de têne berhev kirin, hilanîn, gihîştin, bikar anîn û parve kirin vedihewîne.
Ew armanc dike ku berpirsiyarî, berpirsiyarî û kontrola li ser hebûnên daneyê saz bike. Ew piştrast dike ku dane rast, bêkêmasî, hevgirtî û pêbawer e, rê dide rêxistinan ku biryarên agahdar bistînin, kalîteya daneyê biparêzin, û daxwazên rêziknameyê bicîh bînin.
Rêvebiriya daneyê pênasekirina rol û berpirsiyariyên ji bo rêveberiya daneyê, sazkirina standard û polîtîkayên daneyê, û pêkanîna pêvajoyên ji bo şopandin û bicihanîna lihevhatinê vedihewîne. Ew cûrbecûr aliyên rêveberiya daneyê, di nav de nepenîtiya daneyê, ewlehiya daneyê, kalîteya daneyê, dabeşkirina daneyê, û rêveberiya çerxa jiyanê ya daneyê vedigire.
Mînakî, rêveberiya daneyê dibe ku proseduran bicîh bîne da ku pê ewle bibe ku daneyên kesane an hesas li gorî rêzikên nepenîtiyê yên bicîhkirî, wek Rêziknameya Parastina Daneyên Giştî (GDPR) têne rêve kirin.
Di heman demê de dibe ku ew sazkirina standardên kalîteya daneyê û bicîhkirina pêvajoyên pejirandina daneyê jî bigire da ku pê ewle bibe ku dane rast û pêbawer in.
32. Ewlekariya Daneyê
Ewlekariya daneyê ew e ku agahdariya meya hêja ji gihîştin an diziya bêdestûr biparêze. Ew girtina tedbîran ji bo parastina nepenî, yekbûn, û hebûna daneyan digire.
Di bingeh de, ew tê vê wateyê ku tenê mirovên rast dikarin xwe bigihînin daneyên me, ku ew rast û neguhêrbar bimîne, û dema ku hewce be peyda bibe.
Ji bo bidestxistina ewlehiya daneyê, stratejî û teknolojiyên cihêreng têne bikar anîn. Mînakî, kontrolên gihîştinê û rêbazên şîfrekirinê ji bo sînorkirina gihîştina kes an pergalên destûrdar dibin alîkar, ku ji derve re gihandina daneyên me dijwartir dike.
Pergalên şopandinê, dîwarên agir, û pergalên tespîtkirina destwerdanê wekî parêzger tevdigerin, me ji çalakiyên gumanbar hişyar dikin û pêşî li gihîştina bêdestûr digirin.
33 Internetnternetê ya Tiştan
Înterneta Tiştan (IoT) tê wateya tora tiştên fizîkî an jî "tiştên" ku bi Înternetê ve girêdayî ne û dikarin bi hev re têkilî daynin. Ew mîna tevnek mezin a tiştên rojane, amûr û makîneyên rojane ye ku dikarin bi riya înternetê re têkilî daynin, agahdarî parve bikin û karan pêk bînin.
Bi gotinên hêsan, IoT dayîna kapasîteyên "aqilmend" dide cûrbecûr tiştan an amûrên ku bi kevneşopî bi înternetê ve girêdayî ne. Van tiştan dikarin amûrên malê, cîhazên lixwekirî, termostat, otomobîl û tewra makîneyên pîşesaziyê jî hebin.
Bi girêdana van tiştan bi înternetê re, ew dikarin daneyan berhev bikin û parve bikin, talîmatan bistînin, û karan bi xweber an bersivek fermanên bikarhêner pêk bînin.
Mînakî, termostatek jîr dikare germahiyê bişopîne, mîhengan rast bike, û raporên karanîna enerjiyê ji serîlêdana smartphone re bişîne. Şopkerek fitnessê ya cil û bergan dikare daneyên li ser çalakiyên laşî yên we berhev bike û wê ji bo analîzê bi platformek ewr-based hevdeng bike.
34. Dara Biryarê
Dara biryarê temsîlek an diagramek dîtbar e ku ji me re dibe alîkar ku li ser bingeha rêzek vebijark an şert û mercan biryaran bidin an qursek çalakiyê diyar bikin.
Ew mîna nexşeyek rêkûpêk e ku me di pêvajoyek biryargirtinê de bi berçavgirtina vebijarkên cihêreng û encamên wan ên potansiyel rêberî dike.
Bifikirin ku we pirsgirêkek an pirsek heye, û hûn hewce ne ku bijartinek bikin.
Darek biryarê biryarê di nav gavên piçûktir de vediqetîne, bi pirsek destpêkê dest pê dike û li ser bingeha şert an pîvanên her gavê li bersiv an kiryarên cûda yên mimkun vediqete.
35. Kompûteriya Cognitive
Hesabkirina cognitive, bi peyvên hêsan, pergalên komputer an teknolojiyên ku şiyanên zanîna mirovî dişibînin, wekî fêrbûn, raman, têgihîştin û çareserkirina pirsgirêkê vedibêje.
Ew tê de çêkirina pergalên komputerê yên ku dikarin agahdarî bi rengek ku dişibihe ramana mirovî pêvajoyê bikin û şîrove bikin.
Hesabkirina cognitive armanc dike ku makîneyên ku dikarin bi rengek xwezayî û jîrtir fêm bikin û bi mirovan re têkilî daynin pêş bixe. Van pergal têne sêwirandin ku mîqdarên mezin ên daneyan analîz bikin, nimûneyan nas bikin, pêşbîniyan bikin, û têgihiştinên watedar peyda bikin.
Bifikirin ku hesabkirina cognitive wekî hewldanek ku komputeran bêtir mîna mirovan bifikirin û tevbigerin.
Ew bi karanîna teknolojiyên wekî îstîxbarata sûnî, fêrbûna makîneyê, pêvajokirina zimanê xwezayî, û dîtina komputerê vedihewîne da ku komputer karibe karên ku bi kevneşopî bi îstîxbarata mirovan re têkildar in pêk bînin.
36. Teoriya Hînbûna Hesabkirinê
Teoriya Fêrbûna Hesabkirinê şaxek pispor e di nav qada îstîxbarata sûnî de ku li dora pêşkeftin û ceribandina algorîtmayên ku bi taybetî ji bo fêrbûna daneyan hatine çêkirin dizivire.
Ev qad teknîk û metodolojiyên cihêreng ji bo avakirina algorîtmayan vedikole ku dikarin bixweber performansa xwe bi analîzkirin û hilberandina gelek agahdariyan baştir bikin.
Bi karanîna hêza daneyê, Teoriya Fêrbûna Hesabgir armanc dike ku qalib, têkilî û têgihiştinên ku dihêle makîneyan kapasîteyên xwe yên biryargirtinê zêde bikin û peywiran bi rengek bikêrtir bimeşînin.
Armanca dawîn ev e ku algorîtmayên ku bikarin biguncînin, giştî bikin, û pêşbîniyên rast li ser bingeha daneyên ku ji wan re hatine eşkere kirin çêbikin, ku beşdarî pêşkeftina îstîxbarata sûnî û sepanên wê yên pratîkî bibin.
37. Test Turing
Testa Turingê, ku bi eslê xwe ji hêla matematîkzanê hêja û zanyarê kompîturê Alan Turing ve hatî pêşniyar kirin, têgehek balkêş e ku tê bikar anîn da ku binirxîne ka makîneyek dikare tevgerek jîr nîşan bide ku bi ya mirovî re were berhev kirin an bi pratîkî jê nayê cûda kirin.
Di îmtîhana Turing de, nirxandinek mirovî hem bi makîneyek û hem jî bi beşdarek mirovek din re bi axaftinek zimanek xwezayî re mijûl dibe bêyî ku zanibe kîjan makîne ye.
Rola nirxander ev e ku bi tenê li ser bingeha bersivên wan fêhm bike ka kîjan sazî makîneyek e. Ger makîn karibe nirxanderê qanih bike ku ew hevtayê mirovî ye, wê hingê tê gotin ku ew ceribandina Turing derbas kiriye, bi vî rengî astek îstîxbaratê nîşan dide ku kapasîteyên mîna mirovan neynik dike.
Alan Turing ev ceribandin wekî amûrek ji bo vekolîna têgeha îstîxbarata makîneyê û danîna pirsa gelo makîne dikarin bigihîjin zanîna asta mirovî pêşniyar kir.
Bi çarçoweya ceribandinê di warê cûdahiya mirovan de, Turing potansiyela makîneyan ronî kir ku behreya ku ew qas pêbawer e jîr e ku cûdakirina wan ji mirovan dijwar dibe.
Testa Turing di warên îstîxbarata çêkirî û zanista cognitive de nîqaş û lêkolînên berfireh derxist. Digel ku derbaskirina ceribandina Turing qonaxek girîng dimîne, ew ne tenê pîvana îstîxbaratê ye.
Digel vê yekê, ceribandin wekî pîvanek ramanê kar dike, hewildanên domdar ji bo pêşdebirina makîneyên ku dikarin îstîxbarat û behremendiyên mîna mirovan bişopînin û beşdarî vekolîna berfireh a wateya aqilmendîbûnê bibe, dike.
38. Fêrbûna Bihêzkirin
Fêrbûna xurtkirinê celebek fêrbûnê ye ku bi ceribandin û xeletiyê diqewime, li wir "agent" (ku dibe bernameyek komputerê an robotek be) fêrî pêkanîna karan dibe bi wergirtina xelatan ji bo reftarên baş û rûbirûbûna encamên an cezayên ji bo reftarên xirab.
Senaryoyek bifikirin ku ajan hewl dide ku karekî taybetî biqedîne, wek navîgasyonek mazî. Di destpêkê de, ajan rêça rast nizane ku bigire, ji ber vê yekê ew çalakiyên cihêreng diceribîne û riyên cihêreng dikole.
Gava ku ew kiryarek baş hildibijêre ku wê nêzîkê armancê dike, ew xelatek werdigire, mîna "pişkek li pişta" virtual. Lêbelê, heke ew biryarek nebaş bide ku rê li ber mirinê bigire an wê ji armancê dûr bixe, ew ceza an bersivek neyînî werdigire.
Bi vê pêvajoya ceribandin û xeletiyê, ajan fêr dibe ku hin çalakiyan bi encamên erênî an neyînî re têkildar bike. Ew hêdî hêdî rêzika çêtirîn çalakiyan derdixe holê ku xelatên xwe zêde bike û cezayan kêm bike, di dawiyê de di peywirê de jêhatîtir dibe.
Fêrbûna bihêzkirinê îlhamê digire ku meriv û heywan çawa bi wergirtina bertekên ji hawîrdorê fêr dibin.
Bi sepandina vê têgehê li ser makîneyan, lêkolîner armanc dikin ku pergalên aqilmend pêş bixin ku dikarin fêr bibin û bi rewşên cihêreng re bi xweber vedîtina tevgerên herî bi bandor bi pêvajoyek bihêzkirina erênî û encamên neyînî ve biafirînin.
39. Derxistina Entity
Derxistina entity pêvajoyek e ku tê de em agahdariyên girîng, ku wekî sazûman têne zanîn, ji bloka nivîsê nas dikin û derdixin. Ev sazî dikarin cûrbecûr tiştên wekî navên mirovan, navên cihan, navên rêxistinan û hwd bin.
Ka em bifikirin ku we paragrafek heye ku gotarek nûçeyê vedibêje.
Dê derxistina sazûmanan bi analîzkirina nivîsê û bijartina betên taybetî yên ku hebûnên cihêreng temsîl dikin vehewîne. Mînakî, heke di nivîsê de navê kesek wekî "John Smith", cîhê "New York City," an rêxistina "OpenAI" behs bike, ev ê hebûnên ku em armanc dikin ku nas bikin û derxin bin.
Bi pêkanîna derxistina saziyan, em bi bingehîn bernameyek komputerê hîn dikin ku hêmanên girîng ji nivîsê nas bike û veqetîne. Ev pêvajo rê dide me ku em agahdariya bêtir bikêrhatî birêxistin bikin û kategorîze bikin, lêgerîn, analîzkirin û peydakirina têgihiştinên ji cildên mezin ên daneyên nivîsê hêsantir dike.
Bi tevayî, derxistina sazûmaniyê ji me re dibe alîkar ku erka destnîşankirina hebûnên girîng, wekî mirov, cih û rêxistinan, di nav nivîsê de otomatîk bikin, derxistina agahdariya hêja xweş bikin û şiyana me ya ji bo pêvajoyê û têgihîştina daneyên nivîsê zêde bike.
40. Şîrovekirina zimanî
Şîrovekirina zimanî dewlemendkirina metnê bi agahdariya zimanî ya zêde vedihewîne da ku têgihiştin û analîza me ya zimanê ku tê bikar anîn zêde bike. Mîna lêzêdekirina etîket an îşaretên arîkar li beşên cihêreng ên nivîsekê ye.
Dema ku em annotasyona zimanî pêk tînin, em ji peyv û hevokên bingehîn ên di nivîsekê de derbas dibin û dest bi etîketkirin an îşaretkirina hêmanên taybetî dikin. Mînakî, em dikarin etîketên beşê axaftinê lê zêde bikin, ku kategoriya rêzimanî ya her peyvê destnîşan dikin (wek navdêr, lêker, rengdêr, hwd.). Ev ji me re dibe alîkar ku em rola ku her peyv di hevokekê de dilîze fam bikin.
Şêweyekî din ê annotasyona zimanî bi navê naskirina hebûnê ye, li wir em hebûnên bi navên taybetî, wek navên mirovan, cihan, rêxistinan, an tarîxan nas dikin û bi nav dikin. Ev rê dide me ku em zû agahdariya girîng ji nivîsê bibînin û derxin.
Bi şîrovekirina metnê bi van awayan, em nûnertiyek zimanî birêkûpêktir û organîzetir diafirînin. Ev dikare di cûrbecûr sepanan de pir bikêr be. Mînakî, ew bi têgihiştina niyeta li pişt pirsên bikarhêneran re dibe alîkar ku rastbûna motorên lêgerînê baştir bike. Di heman demê de ew di wergera makîneyê, analîzkirina hestan, derxistina agahdarî û gelek karên din ên pêvajokirina zimanê xwezayî de jî dibe alîkar.
Şîrovekirina zimanî ji bo lêkolîner, zimanzan û pêşdebiran wekî amûrek girîng xizmet dike, ku wan dihêle ku qalibên zimên bixwînin, modelên zimanî ava bikin û algorîtmayên sofîstîke pêşve bibin ku dikarin nivîsê çêtir analîz bikin û fêm bikin.
41. Hîperparameter
In fêrbûna makîneyê, hîperparameterek mîna mîheng an veavakirinek taybetî ye ku divê em berî perwerdekirina modelek biryarê li ser bidin. Ew ne tiştek e ku model bi serê xwe ji daneyan fêr bibe; li şûna wê, divê em berê wê diyar bikin.
Bifikirin ku ew wekî kulmek an guhêrbarek ku em dikarin rast bikin ku model çawa fêr dibe û pêşbîniyan dike. Van hîperparametre aliyên cihêreng ên pêvajoya fêrbûnê, wek tevliheviya modelê, leza perwerdehiyê, û danûstendina di navbera rastbûn û giştîkirinê de rêve dibin.
Mînakî, em torgilokek neuralî bifikirin. Yek hyperparameterek girîng hejmara qatên di torê de ye. Pêdivî ye ku em hilbijêrin ka em dixwazin torê çiqas kûr be, û ev biryar bandorê li kapasîteya wê dike ku di daneyan de qalibên tevlihev bigire.
Hîperparametreyên din ên hevpar rêjeya fêrbûnê ye, ku destnîşan dike ka çiqas zû model pîvanên xwe yên hundurîn li ser bingeha daneyên perwerdehiyê rast dike, û hêza rêkûpêkkirinê, ya ku kontrol dike ka model çiqas qalibên tevlihev ceza dike da ku pêşî li zêdebûnê bigire.
Sazkirina van hîperparametran rast girîng e ji ber ku ew dikarin bandorek girîng li performans û tevgera modelê bikin. Ew bi gelemperî piçek ceribandin û xeletiyê vedihewîne, ceribandina nirxên cihêreng û çavdêrîkirina ka ew çawa bandorê li performansa modelê li ser daneya pejirandinê dikin.
42. Metadata
Metadata agahdariya zêde vedibêje ku hûrguliyên li ser daneyên din peyda dike. Ew mîna komek etîket an etîketan e ku ji me re çarçoveyek bêtir dide an taybetmendiyên daneyên sereke vedibêje.
Dema ku daneya me hebe, çi ew belgeyek, wêneyek, vîdyoyek an her cûre agahdariya din be, metadata ji me re dibe alîkar ku em aliyên girîng ên wê daneyê fam bikin.
Mînakî, di belgeyek de, metadata dikare hûrguliyên mîna navê nivîskar, dîroka ku hatî afirandin, an forma pelê bigire nav xwe. Di rewşa wêneyek de, metadata dibe ku ji me re cîhê ku lê hatî kişandin, mîhengên kamerayê yên ku hatine bikar anîn, an jî tarîx û dema ku hatî kişandin ji me re vebêje.
Metadata ji me re dibe alîkar ku daneyan bi bandortir organîze bikin, bigerin û şîrove bikin. Bi lêzêdekirina van perçeyên danûstendinê, em dikarin zû pelên taybetî bibînin an jî eslê wan, armanc, an çarçoweya wan fam bikin bêyî ku em li tevahiya naverokê bikolin.
43. Kêmkirina Dimensionality
Kêmkirina dimensiyoneliyê teknîkek e ku ji bo hêsankirina danûstendinek bi kêmkirina hejmarek taybetmendî an guhêrbarên tê de tê bikar anîn. Ew mîna berhevkirin an kurtkirina agahdariya di databasê de ye da ku karûbarê bi rêve bibe û hêsantir bike.
Bifikirin ku we danehevek bi gelek stûn an taybetmendiyên ku taybetmendiyên cihêreng ên xalên daneyê temsîl dikin heye. Her stûnek tevlihevî û hewcedariyên hesabker ên algorîtmayên fêrbûna makîneyê zêde dike.
Di hin rewşan de, hebûna hejmareke zêde ya pîvanan dikare di daneyan de dîtina qalibên watedar an têkiliyên watedar dijwar bike.
Kêmkirina dimensiyoneliyê dibe alîkar ku vê pirsgirêkê biguhezîne bi veguheztina databasê li nûneriyek piçûktir di heman demê de ku bi qasî ku gengaz agahdariya têkildar digire. Ew armanc dike ku di daneyan de aliyên herî girîng an guheztinan bigire dema ku pîvanên zêde an kêm agahdar bavêje.
44. Tesnîfkirina Nivîsan
Tesnîfkirina nivîsê pêvajoyek e ku li gorî naverok an wateya wan li ser blokên nivîsê veqetandina etîket an kategoriyên taybetî vedihewîne. Ew mîna dabeşkirin an organîzekirina agahdariya nivîsê di kom an çînên cihê de ye da ku analîz an biryargirtinê hêsantir bike.
Werin em mînakek dabeşkirina e-nameyê bifikirin. Di vê senaryoyê de, em dixwazin diyar bikin ka e-nameyek gihîştî spam e an ne-spam e (wekî ham jî tê zanîn). Tesnîfkirina nivîsê algorîtmayan naveroka e-nameyê analîz dikin û li gorî wê etîketek destnîşan dikin.
Ger algorîtm destnîşan dike ku e-name taybetmendiyên ku bi gelemperî bi spam re têkildar in destnîşan dike, ew etîketa "spam" destnîşan dike. Berevajî vê, heke e-name rewa û ne spam xuya bike, ew etîketa "ne-spam" an "ham" vedigire.
Dabeşkirina nivîsê ji bilî fîlterkirina e-nameyê serîlêdanan di warên cihêreng de dibîne. Ew di analîza hestyarî de tê bikar anîn da ku hesta ku di nirxandinên xerîdar de (erênî, neyînî, an bêalî) hatî diyar kirin diyar bike.
Gotarên nûçeyan dikarin di nav mijar an kategoriyên cûda de wekî werzîş, siyaset, şahî, û hêj bêtir werin dabeş kirin. Têketinên danûstendinê yên piştevaniya xerîdar dikarin li gorî mebest an pirsgirêka ku têne destnîşan kirin werin kategorîze kirin.
45. AI qels
AI-ya qels, ku wekî AI-ya teng jî tê zanîn, pergalên îstîxbarata sûnî yên ku ji bo pêkanîna kar an fonksiyonên taybetî hatine sêwirandin û bername vedibêje. Berevajî îstîxbarata mirovî, ku cûrbecûr jêhatîbûnek naskirî vedihewîne, AI-ya qels bi domanek an peywirek taybetî ve sînorkirî ye.
AI-ya qels wekî nermalava pispor an makîneyên ku di pêkanîna karên taybetî de bi pêş ve diçin bifikirin. Mînakî, dibe ku bernameyek AI-ya lîstika şetrencê were afirandin da ku rewşên lîstikê analîz bike, tevgerên stratejiyê bike û li dijî lîstikvanên mirovan pêşbaz bike.
Mînakek din pergalek nasîna wêneyê ye ku dikare tiştên di wêneyan an vîdyoyan de nas bike.
Van pergalên AI-ê têne perwerdekirin û xweşbîn kirin ku di warên xwe yên taybetî yên pisporiyê de pêşde bibin. Ew xwe dispêrin algorîtmayan, daneyan, û qaîdeyên berê diyarkirî da ku karên xwe bi bandor pêk bînin.
Lêbelê, ew ne xwedan îstîxbaratek gelemperî ne ku destûrê dide wan ku karên li derveyî qada xweya destnîşankirî fam bikin an pêk bînin.
46. AI xurt
AI-ya bihêz, ku wekî AI-ya gelemperî an jî îstîxbarata giştî ya çêkirî (AGI) jî tê zanîn, celebek îstîxbarata çêkirî ye ku xwedan jêhatîbûna têgihiştin, fêrbûn û pêkanîna her peywirek rewşenbîrî ya ku mirovek dikare bike vedibêje.
Berevajî AI-ya qels, ku ji bo karên taybetî hatî sêwirandin, AI-ya bihêz armanc dike ku îstîxbarat û jêhatîbûnên mîna mirovî dubare bike. Ew hewil dide ku makîne an nermalava ku ne tenê di karên pispor de biserbikeve lê di heman demê de xwedan têgihîştin û adaptebûnek berfirehtir biafirîne da ku bi cûrbecûr kêşeyên rewşenbîrî re mijûl bibe.
Armanca AI-ya bihêz ew e ku pergalên ku dikarin aqil bikin, agahdariya tevlihev fam bikin, ji ezmûnê fêr bibin, beşdarî danûstendinên zimanê xwezayî bibin, afirîneriyê nîşan bidin, û taybetmendiyên din ên ku bi îstîxbarata mirovan re têkildar in pêşan bidin.
Di eslê xwe de, ew dixwaze ku pergalên AI-ê biafirîne ku dikare ramana di asta mirovî û çareserkirina pirsgirêkê de li gelek domanan simule bike an dubare bike.
47. Zincîrkirina pêş
Zincîra pêşwext rêbazek raman an mentiqê ye ku bi daneyên berdest dest pê dike û ji bo encamdanan û derxistina encamên nû bikar tîne. Ew mîna girêdana xalan e bi karanîna agahdariya li ber dest da ku bi pêş ve biçin û bigihîjin têgihiştinên din.
Bifikirin ku we komek rêgez an rastiyan hene, û hûn dixwazin li ser bingeha wan agahdariya nû derxînin an bigihîjin encamên taybetî. Zincîrkirina pêş bi vekolîna daneyên destpêkê û sepandina qaîdeyên mentiqî ji bo afirandina rastiyan an encamên zêde dixebite.
Ji bo hêsankirinê, werin em senaryoyek hêsan bifikirin ku li gorî şert û mercên hewayê diyar bikin ka çi li xwe bikin. Rêgezek we heye ku dibêje, "Eger baran bibare, sîwanek bi xwe re bîne", û qaîdeyek din jî heye ku dibêje "Eger sar be, çakêtê li xwe bike." Naha, heke hûn lê temaşe bikin ku bi rastî baran dibare, hûn dikarin zincîra pêş bi kar bînin da ku têbigihîjin ku divê hûn sîwanek bînin.
48. Zincîra Paşverû
Zincîrkirina paşverû rêbazek ramanê ye ku bi encamek an armancek xwestî dest pê dike û paşde dixebite da ku daneya an rastiyên pêwîst ji bo piştgirîkirina wê encamê diyar bike. Ew mîna şopandina gavên xwe ji encama xwestinê heya agahdariya destpêkê ya ku ji bo bidestxistina wê hewce ye.
Ji bo têgihîştina zincîra paşverû, werin em mînakek hêsan bifikirin. Bifikirin ku hûn dixwazin diyar bikin ka ew guncan e ku biçin avjeniyê. Encama tê xwestin ev e ka avjenî li gorî hin mercan guncan e an na.
Li şûna ku meriv bi şert û mercan dest pê bike, zincîra paşverû bi encamnameyê dest pê dike û ji bo dîtina daneya piştgirîyê paşde dixebite.
Di vê rewşê de, zincîrkirina paşverû dê pirsên wekî "Gelo hewa germ e?" Ger bersiv erê be, hûn ê paşê bipirsin, "Gelo hewzek heye?" Ger bersiv dîsa erê be, hûn ê pirsên din jî bipirsin, "Gelo wext têra avjeniyê heye?"
Bi bersivdana dubare ya van pirsan û xebata paşverû, hûn dikarin şert û mercên pêwîst ên ku divê werin bicîh kirin destnîşan bikin da ku piştgirî bidin encamdana çûna avjeniyê.
49. Heuristic
Heuristic, bi gotinên hêsan, rêgezek an stratejiyek pratîkî ye ku ji me re dibe alîkar ku em biryaran bidin an pirsgirêkan çareser bikin, bi gelemperî li ser bingeha ezmûnên meya paşîn an intuition. Ew mîna kurtebirek derûnî ye ku dihêle ku em zû bi zû çareseriyek maqûl peyda bikin bêyî ku di pêvajoyek dirêj û dirêj de derbas bibin.
Dema ku bi rewş an peywirên tevlihev re rû bi rû dimînin, heurîstîk wekî prensîbên rêber an "qaîdeyên guncan" ên ku biryargirtinê hêsan dikin xizmet dikin. Ew rêbernameyên gelemperî an stratejiyên ku bi gelemperî di hin rewşan de bi bandor in pêşkêşî me dikin, her çend dibe ku ew çareseriya çêtirîn garantî nekin.
Mînakî, werin em ji bo dîtina cîhek parkkirinê li deverek qelebalix heurîstîkî bifikirin. Li şûna ku hûn bi hûrgulî her cîhê berdest analîz bikin, dibe ku hûn xwe bispêrin heurîstîkê ku li gerîdeyên parkkirî yên ku motorên wan dixebitin bigerin.
Ev heurîstîk texmîn dike ku ev gerîdok li ber derketinê ne, şansê dîtina cîhek berdest zêde dike.
50. Modelkirina Zimanê Xwezayî
Modelkirina zimanê xwezayî, bi gotinên hêsan, pêvajoya perwerdekirina modelên komputerê ye ku ji bo têgihîştin û hilberîna zimanê mirovî bi rengekî ku dişibihe têkiliya mirovan. Ew hînkirina komputeran vedihewîne ku nivîsê bi rengek xwezayî û watedar hilberandin, şîrovekirin û hilberandin.
Armanca modelkirina zimanê xwezayî ew e ku komputer bikar bîne ku zimanê mirovî bi rengek nerm, hevgirtî û têkildar bi têgihîştin û hilberandin.
Ew modelên perwerdehiyê li ser gelek daneyên nivîsê, wekî pirtûk, gotar, an danûstendinan vedihewîne da ku şêwaz, avahî, û semantîka ziman fêr bibe.
Dema ku ev model werin perwerde kirin, dikarin karên cûrbecûr yên girêdayî zimanî bikin, wek wergera ziman, kurtkirina nivîsê, bersiva pirsê, danûstendinên chatbot, û hêj bêtir.
Ew dikarin wate û naveroka hevokan fam bikin, agahdariya têkildar derxînin, û nivîsek ku ji hêla rêzimanî ve rast û hevgirtî ye çêbikin.
Leave a Reply