AI бардык жерде, бирок кээде терминологияны жана жаргонду түшүнүү кыйын болушу мүмкүн. Бул блог постунда биз 50дөн ашык AI терминдерин жана аныктамаларын түшүндүрүп беребиз, андыктан сиз бул тез өнүгүп жаткан технологияны көбүрөөк түшүнөсүз.
Сиз башталгыч же экспертсизби, биз бул жерде сиз билбеген бир нече терминдер бар экенине ишенебиз!
1. Жасалма интеллект
Жасалма интеллект (AI) көбүнчө адамдын интеллектине окшоштуруп, өз алдынча үйрөнүү жана иштөө жөндөмүнө ээ болгон компьютердик системаларды өнүктүрүүнү билдирет.
Бул системалар маалыматтарды талдайт, үлгүлөрдү тааныйт, чечим кабыл алат жана тажрыйбанын негизинде жүрүм-турумун ыңгайлаштырат. Алгоритмдерди жана моделдерди колдонуу менен AI айлана-чөйрөнү кабыл алууга жана түшүнүүгө жөндөмдүү акылдуу машиналарды түзүүнү максат кылат.
Түпкү максат - машиналарга тапшырмаларды натыйжалуу аткарууга, маалыматтардан үйрөнүүгө жана адамдарга окшош когнитивдик жөндөмдөрдү көрсөтүүгө мүмкүнчүлүк берүү.
2. Алгоритм
Алгоритм – бул маселени чечүү же белгилүү бир тапшырманы аткаруу процессин жетектөөчү көрсөтмөлөрдүн же эрежелердин так жана системалуу жыйындысы.
Бул ар кандай домендерде негизги түшүнүк катары кызмат кылат жана информатика, математика жана маселелерди чечүү дисциплиналарында негизги ролду ойнойт. Алгоритмдерди түшүнүү абдан маанилүү, анткени алар көйгөйлөрдү чечүүнүн эффективдүү жана структуралык ыкмаларын колдонууга, технологиядагы жана чечим кабыл алуу процессиндеги прогресске түрткү берет.
3. Чоң маалыматтар
Чоң маалыматтар салттуу талдоо ыкмаларынын мүмкүнчүлүктөрүнөн ашкан өтө чоң жана татаал маалымат топтомдорун билдирет. Бул маалымат топтомдору, адатта, алардын көлөмү, ылдамдыгы жана ар түрдүүлүгү менен мүнөздөлөт.
Көлөмү ар кандай булактардан алынган маалыматтардын чоң көлөмүн билдирет, мисалы коомдук Медиа, сенсорлор жана транзакциялар.
Ылдамдык маалымат түзүлүүчү жогорку ылдамдыкты билдирет жана аны реалдуу убакытта же реалдуу убакыт режиминде иштетүү керек. Variety структураланган, структураланбаган жана жарым структураланган маалыматтарды камтыган маалыматтардын ар кандай түрлөрүн жана форматтарын билдирет.
4. Маалыматтарды иштетүү
Маалыматтарды казып алуу - бул кеңири маалымат топтомдорунан баалуу түшүнүктөрдү алууга багытталган комплекстүү процесс.
Ал төрт негизги этапты камтыйт: тиешелүү маалыматтарды чогултууну камтыган маалыматтарды чогултуу; маалыматтарды даярдоо, маалыматтардын сапатын жана шайкештигин камсыз кылуу; маалыматтарды казып алуу, схемаларды жана мамилелерди табуу үчүн алгоритмдерди колдонуу; жана маалыматтарды талдоо жана интерпретациялоо, мында алынган билим текшерилип, түшүнүлөт.
5. Нейрондук тармак
Компьютер системасы сыяктуу иштөө үчүн иштелип чыккан адамдын мээси, өз ара байланышкан түйүндөрдөн же нейрондордон турат. Келгиле, муну бир аз көбүрөөк түшүнөлү, анткени көпчүлүк AI негизделген нейрон тармактары.
Жогорудагы графикада биз өткөн үлгүдөн үйрөнүү менен географиялык жайгашкан жердин нымдуулугун жана температурасын болжолдоп жатабыз. Киргизүүлөр өткөн жазуу үчүн берилиштер топтому болуп саналат.
The нейрон тармагын үйрөнөт салмактар менен ойноо жана жашыруун катмарлардагы бурмалоо маанилерин колдонуу менен үлгү. W1, W2….W7 тиешелүү салмактар. Ал берилген берилиштер топтомун үйрөтөт жана прогноз катары жыйынтык берет.
Бул татаал маалымат сизди капа болушу мүмкүн. Эгер ушундай болсо, сиз биздин жөнөкөй жол менен баштай аласыз бул жерде.
6. Машина үйрөнүү
Машиналарды үйрөнүү маалыматтардан автоматтык түрдө үйрөнүүгө жана убакыттын өтүшү менен алардын ишин жакшыртууга жөндөмдүү алгоритмдерди жана моделдерди иштеп чыгууга багытталган.
Бул компьютерлерге так программаланбастан калыптарды аныктоого, болжолдоолорго жана маалыматтарга негизделген чечимдерди кабыл алууга мүмкүндүк берүү үчүн статистикалык ыкмаларды колдонууну камтыйт.
Машина менен окутуу алгоритмдери анализдөө жана чоң маалымат топтомдорун үйрөнүү, системаларга алар иштеткен маалыматтын негизинде жүрүм-турумун ыңгайлаштырууга жана жакшыртууга мүмкүндүк берет.
7. Терең үйрөнүү
Deep окутуу, машина үйрөнүү жана нейрон тармактарынын субталаасы, адамдын мээсинин татаал процесстерин симуляциялоо аркылуу маалыматтардан билим алуу үчүн татаал алгоритмдерди колдонот.
Көптөгөн жашыруун катмарлары бар нейрон тармактарын колдонуу менен, терең үйрөнүү моделдери автономдуу түрдө татаал функцияларды жана үлгүлөрдү алып чыгып, татаал тапшырмаларды өзгөчө так жана натыйжалуу чечүүгө мүмкүндүк берет.
8. Үлгү таануу
Үлгү таануу, маалыматтарды талдоо ыкмасы, машина үйрөнүү алгоритмдеринин күчүн өз алдынча аныктоо жана маалымат топтомдорундагы мыйзам ченемдүүлүктөрдү аныктоо үчүн колдонот.
Эсептөө моделдерин жана статистикалык ыкмаларды колдонуу менен үлгү таануу алгоритмдери татаал жана ар түрдүү маалыматтардагы маанилүү структураларды, корреляцияларды жана тенденцияларды аныктай алат.
Бул процесс баалуу түшүнүктөрдү алууга, маалыматтарды ар кандай категорияларга классификациялоого жана таанылган моделдердин негизинде келечектеги натыйжаларды болжолдоого мүмкүндүк берет. Үлгү таануу чечим кабыл алууга, аномалияларды аныктоого жана болжолдуу моделдештирүү мүмкүнчүлүгүн берген ар кандай домендерде маанилүү курал болуп саналат.
Биометрика мунун бир мисалы болуп саналат. Мисалы, манжа изин таанууда алгоритм калып деп аталган санариптик өкүлчүлүктү түзүү үчүн адамдын манжа изинин кырларын, ийри сызыктарын жана уникалдуу өзгөчөлүктөрүн талдайт.
Смартфонуңуздун кулпусун ачууга же коопсуз объектке кирүүгө аракет кылганыңызда, үлгү таануу системасы алынган биометрикалык маалыматтарды (мисалы, манжа изин) анын маалымат базасында сакталган калыптар менен салыштырат.
Үлгүлөрдү дал келтирүү жана окшоштук деңгээлин баалоо менен, система берилген биометрикалык маалыматтар сакталган калыпка дал келерин аныктап, ошого жараша кирүү мүмкүнчүлүгүн бере алат.
9. Көзөмөлгө алынган окутуу
Көзөмөлгө алынган окутуу - бул белгиленген маалыматтарды колдонуу менен компьютер системасын окутууну камтыган машинаны үйрөнүү ыкмасы. Бул ыкмада компьютер тиешелүү белгилүү энбелгилер же жыйынтыктар менен бирге киргизилген маалыматтардын жыйындысы менен камсыз кылынат.
Айталы, сизде бир топ сүрөттөр бар, кээ биринде ит, кээ биринде мышык бар.
Сиз компьютерге кайсы сүрөттөрдө иттер, кайсыларында мышыктар бар экенин айтасыз. Андан кийин компьютер сүрөттөрдөн үлгүлөрдү табуу менен ит менен мышыктын ортосундагы айырмачылыктарды таанууну үйрөнөт.
Ал үйрөнгөндөн кийин, сиз компьютерге жаңы сүрөттөрдү бере аласыз жана ал белгиленген мисалдардан үйрөнгөнүнүн негизинде алардын иттери же мышыктары бар-жогун аныктоого аракет кылат. Бул компьютерди белгилүү маалыматты колдонуу менен болжолдоону үйрөтүү сыяктуу.
10. Көзөмөлсүз окутуу
Көзөмөлсүз окутуу – бул машиналык үйрөнүүнүн бир түрү, анда компьютер эч кандай конкреттүү көрсөтмөсүз үлгүлөрдү же окшоштуктарды табуу үчүн маалымат топтомун өз алдынча изилдейт.
Ал көзөмөлдөнгөн окуудагыдай белгиленген мисалдарга таянбайт. Анын ордуна, ал маалыматтардан жашыруун структураларды же топторду издейт. Мугалим эмнени издөө керектигин айтпай эле, компьютер өзүнөн өзү эле нерселерди таап жаткандай.
Окуунун бул түрү бизге жаңы түшүнүктөрдү табууга, маалыматтарды уюштурууга же адаттан тыш нерселерди аныктоого жардам берет.
11. Табигый тилди иштетүү (NLP)
Табигый тилди иштетүү компьютерлердин адам тилин кантип түшүнүүгө жана өз ара аракеттенүүсүнө багытталган. Бул компьютерлерге адамдын тилин анализдеп, чечмелеп жана бизге табигыйраак сезилет.
NLP бул бизге үн жардамчылары жана чатботтор менен баарлашууга, атүгүл электрондук каттарды автоматтык түрдө папкаларга сорттоого мүмкүндүк берет.
Бул компьютерлерди сөздөрдүн, сүйлөмдөрдүн жана ал тургай бүтүндөй тексттердин маанисин түшүнүүгө үйрөтүүнү камтыйт, ошондуктан алар бизге ар кандай тапшырмаларды аткарууда жардам берип, технология менен болгон өз ара аракеттенишебизди кынтыксыз кыла алат.
12. Компьютердик көрүнүш
компьютер көрүнүш Биз адамдар көзүбүз менен жасагандай эле компьютерлерге сүрөттөрдү жана видеолорду көрүүгө жана түшүнүүгө мүмкүндүк берген кызыктуу технология. Мунун баары компьютерлерди визуалдык маалыматты анализдөөгө жана алар көргөн нерсени түшүнүүгө үйрөтүү жөнүндө.
Жөнөкөй сөз менен айтканда, компьютердик көрүнүш компьютерлерге визуалдык дүйнөнү таанууга жана чечмелөөгө жардам берет. Ал сүрөттөрдөгү белгилүү бир объектилерди аныктоого, сүрөттөрдү ар кандай категорияларга классификациялоого, ал тургай сүрөттөрдү маанилүү бөлүктөргө бөлүүгө үйрөтүү сыяктуу милдеттерди камтыйт.
Жолду жана анын айланасындагы нерселердин баарын "көрүү" үчүн компьютердик көрүнүштү колдонуп, өзүн-өзү айдаган унааны элестетиңиз.
Ал жөө жүргүнчүлөрдү, жол белгилерин жана башка унааларды таап, көзөмөлдөп, аларга коопсуз багыттоого жардам берет. Же бетти таануу технологиясы смартфондорубуздун кулпусун ачуу же бетибиздин уникалдуу өзгөчөлүктөрүбүздү таануу менен инсандыгыбызды текшерүү үчүн компьютердик көрүнүштү кантип колдонорун ойлонуп көрүңүз.
Ал ошондой эле эл көп чогулган жерлерди көзөмөлдөө жана шектүү аракеттерди аныктоо үчүн байкоо тутумдарында колдонулат.
Компьютердик көрүү - бул мүмкүнчүлүктөр дүйнөсүн ачкан күчтүү технология. Компьютерлерге визуалдык маалыматты көрүүгө жана түшүнүүгө мүмкүнчүлүк берүү менен, биз жашообузду жеңилдетип, коопсуз жана натыйжалуу кылып, бизди курчап турган дүйнөнү кабылдап, чечмелей алган тиркемелерди жана системаларды иштеп чыга алабыз.
13. Чатбот
Чатбот – бул адамдар менен чыныгы адам маеги сыяктуу көрүнгөн түрдө сүйлөшө алган компьютердик программага окшош.
Бул көбүнчө компьютерде иштеген программа болсо да, кардарларга жардам берүү жана аларды адам менен сүйлөшүп жаткандай сезүү үчүн онлайн кардарларды тейлөөдө колдонулат.
Чатбот кардарлардын билдирүүлөрүн же суроолорун түшүнүп, жооп берип, кардарларды тейлөө өкүлү сыяктуу пайдалуу маалымат жана жардам көрсөтө алат.
14. Үн таануу
Үн таануу компьютер тутумунун адамдын сөзүн түшүнүү жана чечмелөө жөндөмүн билдирет. Бул компьютерге же түзмөккө айтылган сөздөрдү "угуу" жана аларды түшүнө ала турган текстке же буйруктарга айландыруу үчүн технологияны камтыйт.
менен үн таануу, сиз терүү же башка киргизүү ыкмаларын колдонуунун ордуна жөн гана сүйлөп, түзмөктөр же тиркемелер менен иштеше аласыз.
Система айтылган сөздөрдү талдап, калыптарды жана үндөрдү тааныйт, анан аларды түшүнүктүү текстке же кыймыл-аракетке которот. Ал үн буйруктары, диктант же үн менен башкарылуучу өз ара аракеттенүү сыяктуу тапшырмаларды аткарууга мүмкүнчүлүк берип, технология менен үнсүз жана табигый байланышка мүмкүнчүлүк берет. Эң кеңири таралган мисалдар Siri жана Google Assistant сыяктуу AI жардамчылары.
15. Сезимдерди талдоо
Сезимди талдоо текстте же кепте айтылган эмоцияларды, пикирлерди жана мамилелерди түшүнүү жана чечмелөө үчүн колдонулган ыкма. Бул айтылган маанайдын оң, терс же нейтралдуу экендигин аныктоо үчүн жазуу же оозеки тилди талдоону камтыйт.
Машина үйрөнүү алгоритмдерин колдонуп, сезимди талдоо алгоритмдери сөздөрдүн артында жаткан сезимди аныктоо үчүн кардарлардын сын-пикирлери, социалдык медиа билдирүүлөрү же кардарлардын пикири сыяктуу чоң көлөмдөгү тексттик маалыматтарды сканерлеп жана талдай алат.
Алгоритмдер эмоцияларды же пикирлерди көрсөткөн конкреттүү сөздөрдү, сөз айкаштарын же үлгүлөрдү издешет.
Бул талдоо бизнеске же жеке адамдарга адамдардын өнүм, кызмат же темага кандай сезимде болорун түшүнүүгө жардам берет жана маалыматка негизделген чечимдерди кабыл алуу же кардарлардын каалоолорун түшүнүү үчүн колдонулушу мүмкүн.
Мисалы, компания кардарлардын канааттануусуна көз салуу, жакшыртуу үчүн багыттарды аныктоо же алардын бренди жөнүндө коомдук пикирди көзөмөлдөө үчүн сезимтал анализин колдоно алат.
16. Машина которуу
Машиналык котормо, AI контекстинде, текстти же кепти бир тилден экинчи тилге автоматтык түрдө которуу үчүн компьютердик алгоритмдерди жана жасалма интеллектти колдонууну билдирет.
Ал так котормолорду камсыз кылуу үчүн компьютерлерди адам тилдерин түшүнүүгө жана иштетүүгө үйрөтүүнү камтыйт. Эң кеңири таралган мисал Google которуу.
Машина котормосунун жардамы менен сиз бир тилде текстти же кепти киргизе аласыз, жана система киргизүүнү талдап, башка тилде тиешелүү котормону жаратат. Бул ар кандай тилдер боюнча маалымат алууда же маалымат алууда өзгөчө пайдалуу.
Машина котормо системалары лингвистикалык эрежелердин, статистикалык моделдердин жана машина үйрөнүү алгоритмдеринин жыйындысына таянат. Алар убакыттын өтүшү менен котормонун тактыгын жакшыртуу үчүн тил маалыматтарынын чоң көлөмүн үйрөнүшөт. Кээ бир машина котормо ыкмалары котормолордун сапатын жогорулатуу үчүн нейрондук тармактарды да камтыйт.
17. Роботехника
Робототехника – роботтор деп аталган акылдуу машиналарды түзүү үчүн жасалма интеллект менен машина куруунун айкалышы. Бул роботтор өз алдынча же адамдын минималдуу кийлигишүүсү менен милдеттерди аткаруу үчүн иштелип чыккан.
Роботтор – айлана-чөйрөнү сезе алган, ошол сенсордук киргизүүнүн негизинде чечим кабыл ала турган жана конкреттүү аракеттерди же тапшырмаларды аткара алган физикалык объекттер.
Алар ар кандай сенсорлор менен жабдылган, мисалы, камералар, микрофондор же сенсордук сенсорлор, аларды курчап турган дүйнөдөн маалымат чогултууга мүмкүндүк берет. AI алгоритмдеринин жана программалоонун жардамы менен роботтор бул маалыматтарды талдап, чечмелеп, белгиленген тапшырмаларды аткаруу үчүн акылдуу чечимдерди кабыл ала алышат.
AI роботтордун тажрыйбаларынан үйрөнүүгө жана ар кандай кырдаалдарга көнүүгө мүмкүнчүлүк берүү менен робототехникада чечүүчү ролду ойнойт.
Машина үйрөнүү алгоритмдери роботторду объекттерди таанууга, айлана-чөйрөнү башкарууга, жада калса адамдар менен иштешүүгө үйрөтүү үчүн колдонулушу мүмкүн. Бул роботторго ар тараптуу, ийкемдүү жана татаал тапшырмаларды аткарууга жөндөмдүү болууга мүмкүндүк берет.
18. эркектер
Дрондор – учакта адам учкучсуз уча турган же абада уча алган роботтун бир түрү. Алар ошондой эле учкучсуз учуучу аппараттар (UAVs) деп аталат. Дрондор ар кандай сенсорлор, мисалы, камералар, GPS жана гироскоптор менен жабдылган, бул аларга маалыматтарды чогултууга жана айлана-чөйрөнү башкарууга мүмкүндүк берет.
Алар адам оператор тарабынан алыстан башкарылат же алдын ала программаланган нускамаларды колдонуу менен автономдуу иштей алат.
Дрондор ар кандай максаттарга, анын ичинде аэрофотосүрөткө жана видеого тартууга, геодезиялык жана картага түшүрүүгө, жеткирүү кызматтарына, издөө жана куткаруу миссияларына, айыл чарбасына мониторинг жүргүзүүгө жана ал тургай рекреациялык максатта колдонууга кызмат кылат. Алар адамдар үчүн кыйын же кооптуу алыскы же кооптуу аймактарга кире алышат.
19. Кошумча чындык (AR)
Augmented Reality (AR) – бул реалдуу дүйнөнү виртуалдык объектилер же маалымат менен айкалыштырган технология. Ал компьютер тарабынан түзүлгөн сүрөттөрдү, үндөрдү же башка сенсордук киргизүүлөрдү реалдуу дүйнөгө каптап, иммерсивдүү жана интерактивдүү тажрыйбаны жаратат.
Жөнөкөй сөз менен айтканда, айланаңыздагы дүйнөнү көрүү үчүн атайын көз айнек тагынганыңызды же смартфонуңузду колдонгонуңузду элестетиңиз, бирок кошумча виртуалдык элементтер кошулган.
Мисалы, сиз смартфонуңузду шаардын көчөсүнө буруп, жакын жердеги ресторандар үчүн багыттарды, рейтингдерди жана сын-пикирлерди көрсөткөн виртуалдык жол көрсөткүчтөрдү же чыныгы чөйрө менен өз ара аракеттенген виртуалдык каармандарды көрө аласыз.
Бул виртуалдык элементтер реалдуу дүйнө менен айкалышып, айлана-чөйрөнү түшүнүүнү жана тажрыйбаңызды жакшыртат. Кошумчаланган чындыкты оюн, билим берүү, архитектура сыяктуу ар кандай тармактарда, ал тургай, навигация сыяктуу күнүмдүк тапшырмалар үчүн же сатып алардан мурун үйүңүздө жаңы эмеректерди сынап көрүү үчүн колдонсо болот.
20. Виртуалдык Чындык (VR)
Виртуалдык чындык (VR) – бул адам изилдеп, өз ара аракеттене ала турган жасалма чөйрөнү түзүү үчүн компьютердик симуляцияларды колдонгон технология. Ал колдонуучуну виртуалдык дүйнөгө батырып, реалдуу дүйнөнү бөгөттөп, аны санариптик чөйрөгө алмаштырат.
Жөнөкөй сөз менен айтканда, көзүңүздү жана кулагыңызды жаап, сизди таптакыр башка жерге ташыган атайын гарнитураны тагынганыңызды элестетиңиз. Бул виртуалдык дүйнөдө сиз көргөн жана уккан нерселердин баары компьютер тарабынан түзүлгөнүнө карабастан, укмуштуудай реалдуу сезилет.
Сиз кыймылдап, каалаган тарапты карап, объекттер же каармандар менен алар физикалык жактан бар болгондой мамиле түзө аласыз.
Мисалы, виртуалдык реалдуулук оюнунда сиз өзүңүздү орто кылымдагы сепилдин ичинде таба аласыз, анда анын коридорлору аркылуу басып өтүп, курал-жарактарды алып, виртуалдык каршылаштар менен кылыч менен кармашууга болот. Виртуалдык реалдуулук чөйрөсү сиздин кыймыл-аракеттериңизге жана аракеттериңизге жооп берип, сизди толугу менен сууга чөмүлдүрүп, тажрыйбага тартылгандай сезет.
Виртуалдык реалдуулук оюн ойноо үчүн гана эмес, ошондой эле учкучтар, хирургдар же аскер кызматкерлери үчүн машыгуу симуляциялары, архитектуралык жүрүштөр, виртуалдык туризм, жада калса белгилүү бир психологиялык шарттар үчүн терапия үчүн да колдонулат. Бул катышуу сезимин жаратат жана колдонуучуларды жаңы жана кызыктуу виртуалдык дүйнөлөргө алып барат, бул тажрыйбаны мүмкүн болушунча чындыкка жакын сезет.
21. Маалымат илими
Маалымат илими маалыматтардан баалуу билимдерди жана түшүнүктөрдү алуу үчүн илимий ыкмаларды, куралдарды жана алгоритмдерди колдонууну камтыган тармак. Ал чоң жана татаал маалымат топтомдорун талдоо үчүн математиканын, статистиканын, программалоонун жана домендик экспертизанын элементтерин бириктирет.
Жөнөкөй сөз менен айтканда, маалымат илими бир топ маалыматтардын ичинде жашырылган маанилүү маалыматты жана үлгүлөрдү табууга байланыштуу. Бул маалыматтарды чогултуу, тазалоо жана уюштуруу, андан кийин аны изилдөө жана талдоо үчүн ар кандай ыкмаларды колдонууну камтыйт. Маалымат илимпоздору тенденцияларды ачуу, болжолдоолорду жасоо жана көйгөйлөрдү чечүү үчүн статистикалык моделдерди жана алгоритмдерди колдонуу.
Мисалы, саламаттыкты сактоо тармагында маалымат илими оорулардын тобокелдик факторлорун аныктоо, пациенттин натыйжаларын болжолдоо же дарылоо пландарын оптималдаштыруу үчүн пациенттердин жазууларын жана медициналык маалыматтарды талдоо үчүн колдонулушу мүмкүн. Бизнесте маалымат илими кардарлардын каалоолорун түшүнүү, өнүмдөрдү сунуштоо же маркетинг стратегияларын жакшыртуу үчүн колдонулушу мүмкүн.
22. Маалымат талашуу
Берилиштер талашы, ошондой эле маалыматтар менен иштөө, бул чийки маалыматтарды чогултуу, тазалоо жана талдоо үчүн пайдалуураак форматка өзгөртүү процесси. Бул анын сапатын, ырааттуулугун жана талдоо куралдары же моделдери менен шайкештигин камсыз кылуу үчүн маалыматтарды иштетүүнү жана даярдоону камтыйт.
Жөнөкөй сөз менен айтканда, маалымат талашуу тамак бышыруу үчүн ингредиенттерди даярдоо сыяктуу. Ал ар кандай булактардан маалыматтарды чогултууну, аларды иргеп алууну жана каталарды, карама-каршылыктарды же тиешеси жок маалыматты жок кылууну камтыйт.
Кошумчалай кетсек, алар менен иштөөнү жеңилдетүү жана андан түшүнүк алуу үчүн маалыматтарды трансформациялоо, реструктуризациялоо же бириктирүү керек болушу мүмкүн.
Мисалы, берилиштер талашы кайталанма жазууларды алып салууну, каталарды оңдоону же форматтоо маселелерин, жетишпеген маанилерди иштетүүнү жана маалымат түрлөрүн конвертациялоону камтышы мүмкүн. Ал ошондой эле ар кандай маалымат топтомдорун бириктирүүнү же бириктирүүнү, берилиштерди подкасттарга бөлүүнү же болгон маалыматтарга негизделген жаңы өзгөрмөлөрдү түзүүнү камтышы мүмкүн.
23. Маалыматтарды баяндоо
Маалыматтарды баяндоо Баяндаманы же билдирүүнү натыйжалуу жеткирүү үчүн маалыматтарды ынанымдуу жана кызыктуу түрдө берүү искусствосу. Бул колдонууну камтыйт берилмелерди визуалдаштыруу, баяндар жана контекст көрүүчүлөргө түшүнүктүү жана эсте каларлык түрдө түшүнүктөрдү жана жыйынтыктарды жеткирүү үчүн.
Жөнөкөй сөз менен айтканда, маалыматтарды баяндоо - бул окуяны айтып берүү үчүн маалыматтарды колдонуу. Бул сандарды жана диаграммаларды көрсөтүү менен чектелбейт. Бул маалыматтардын айланасында баяндоону, визуалдык элементтерди жана баяндоо ыкмаларын колдонуп, маалыматтарды жашоого алып келип, аудиторияга ылайыктуу кылууну камтыйт.
Мисалы, жөн гана сатуу көрсөткүчтөрүнүн таблицасын көрсөтүүнүн ордуна, маалыматтарды баяндоо колдонуучуларга сатуу тенденцияларын визуалдык түрдө изилдөөгө мүмкүндүк берген интерактивдүү башкаруу тактасын түзүүнү камтышы мүмкүн.
Ал негизги жыйынтыктарды баса белгилеген баянды камтышы мүмкүн, тенденциялардын себептерин түшүндүрөт жана маалыматтардын негизинде ишке ашырылуучу сунуштарды сунуштайт.
24. Маалыматтарга негизделген чечим кабыл алуу
Маалыматтарга негизделген чечим кабыл алуу - бул тиешелүү маалыматтарды талдоо жана интерпретациялоонун негизинде тандоо же аракеттерди жасоо процесси. Бул интуицияга же жеке пикирге гана таянбастан, чечимдерди кабыл алуу процесстерин жетектөө жана колдоо үчүн фундамент катары маалыматтарды колдонууну камтыйт.
Жөнөкөй сөз менен айтканда, маалыматтарга негизделген чечим кабыл алуу биз жасаган тандоолорубузду маалымдоо жана жетектөө үчүн маалыматтардан алынган фактыларды жана далилдерди колдонууну билдирет. Ал үлгүлөрдү, тенденцияларды жана мамилелерди түшүнүү үчүн маалыматтарды чогултууну жана талдоону жана ал билимди негизделген чечимдерди кабыл алуу жана көйгөйлөрдү чечүү үчүн колдонууну камтыйт.
Мисалы, бизнес шартында, маалыматтарга негизделген чечим кабыл алуу сатуу маалыматтарын, кардарлардын пикирлерин жана рыноктун тенденцияларын талдоону камтышы мүмкүн, бул эң натыйжалуу баа стратегиясын аныктоо же продуктуну өнүктүрүүдө жакшыртуу багыттарын аныктоо.
Саламаттыкты сактоодо дарылоо пландарын оптималдаштыруу же оорунун натыйжаларын алдын ала айтуу үчүн пациенттин маалыматтарын талдоо камтышы мүмкүн.
25. Data Lake
Берилиш көлү - бул борборлоштурулган жана масштабдалуучу маалымат репозиторийи, ал ири көлөмдөгү маалыматтарды чийки жана иштетилбеген түрдө сактайт. Ал структураланган, жарым структураланган жана структураланбаган маалыматтар сыяктуу ар кандай маалымат түрлөрүн, форматтарын жана структураларын алдын ала аныкталган схемаларды же маалыматтарды трансформациялоону талап кылбастан кармоо үчүн иштелип чыккан.
Мисалы, компания маалымат көлүндө веб-сайт журналдары, кардар транзакциялары, социалдык медиа каналдары жана IoT түзмөктөрү сыяктуу ар кандай булактардан маалыматтарды чогултуп жана сактай алат.
Бул маалыматтар андан кийин ар кандай максаттар үчүн колдонулушу мүмкүн, мисалы, өркүндөтүлгөн аналитика жүргүзүү, машинаны үйрөнүү алгоритмдерин аткаруу же кардарлардын жүрүм-турумунун үлгүлөрүн жана тенденцияларын изилдөө.
26. Маалыматтар кампасы
Маалыматтар кампасы – бул ар кандай булактардан алынган чоң көлөмдөгү маалыматтарды сактоо, уюштуруу жана талдоо үчүн атайын иштелип чыккан маалымат базасы. Ал натыйжалуу маалыматтарды издөөнү жана татаал аналитикалык сурамдарды колдой тургандай структураланган.
Бул транзакциялык маалымат базалары, CRM системалары жана уюмдун ичиндеги башка маалымат булактары сыяктуу ар кандай операциялык системалардан маалыматтарды бириктирген борбордук репозиторий катары кызмат кылат.
Маалыматтар трансформацияланат, тазаланат жана аналитикалык максаттар үчүн оптималдаштырылган структураланган форматта маалымат кампасына жүктөлөт.
27. Business Intelligence (BI)
Бизнес чалгындоо бизнеске негизделген чечимдерди кабыл алууга жана баалуу түшүнүктөрдү алууга жардам бере тургандай маалыматтарды чогултуу, талдоо жана берүү процессин билдирет. Бул чийки маалыматтарды маанилүү, ишке жарамдуу маалыматка айландыруу үчүн ар кандай куралдарды, технологияларды жана ыкмаларды колдонууну камтыйт.
Мисалы, бизнес-чалгындоо системасы эң кирешелүү өнүмдөрдү аныктоо, инвентаризация деңгээлин көзөмөлдөө жана кардарлардын каалоолорун көзөмөлдөө үчүн сатуу маалыматтарын талдай алат.
Ал киреше, кардар сатып алуу же продуктунун натыйжалуулугу сыяктуу негизги көрсөткүчтөр (KPI) боюнча реалдуу убакыт режиминде түшүнүк берип, бизнеске маалыматтарга негизделген чечимдерди кабыл алууга жана алардын ишин жакшыртуу үчүн тийиштүү чараларды көрүүгө мүмкүндүк берет.
Бизнес чалгындоо куралдары көбүнчө маалыматтарды визуализациялоо, атайын суроо жана маалыматтарды изилдөө мүмкүнчүлүктөрүн камтыйт. Бул куралдар, мисалы, колдонуучуларга мүмкүнчүлүк берет бизнес аналитиктер же менеджерлер, маалыматтар менен өз ара аракеттенүү, аны кесүү жана кесүү, ошондой эле маанилүү түшүнүктөрдү жана тенденцияларды баса белгилеген отчетторду же визуалдык өкүлчүлүктөрдү түзүү.
28. Болжолдуу аналитика
Болжолдуу талдоо - бул келечектеги окуялар же натыйжалар жөнүндө негизделген прогноздорду же прогноздорду жасоо үчүн маалыматтарды жана статистикалык ыкмаларды колдонуу практикасы. Ал келечектеги тенденцияларды, жүрүм-турумдарды же көрүнүштөрдү экстраполяциялоо жана баалоо үчүн тарыхый маалыматтарды талдоо, үлгүлөрдү аныктоо жана моделдерди курууну камтыйт.
Ал өзгөрмөлөр ортосундагы мамилелерди ачууга жана ал маалыматты болжолдоо үчүн колдонууга багытталган. Ал жөн гана өткөн окуяларды сүрөттөп берүү менен чектелбейт; анын ордуна, келечекте эмне болорун түшүнүү жана алдын ала билүү үчүн тарыхый маалыматтарды колдонот.
Мисалы, каржы тармагында прогноздук анализди болжолдоо үчүн колдонсо болот акция тарыхый рыноктук маалыматтарга, экономикалык көрсөткүчтөргө жана башка тиешелүү факторлорго негизделген баалар.
Маркетингде ал кардарлардын жүрүм-турумун жана каалоолорун алдын ала айтуу үчүн колдонулушу мүмкүн, бул максаттуу жарнаманы жана жекелештирилген маркетинг кампанияларын жүргүзүүгө мүмкүндүк берет.
Саламаттыкты сактоо тармагында алдын ала анализдөө кээ бир оорулар үчүн жогорку тобокелдикке дуушар болгон бейтаптарды аныктоого же медициналык тарыхка жана башка факторлордун негизинде кайра кабыл алуу ыктымалдыгын алдын ала айтууга жардам берет.
29. Рецептивдик аналитика
Рецептивдик аналитика – бул белгилүү бир кырдаалда же чечим кабыл алуу сценарийинде эң жакшы аракеттерди аныктоо үчүн маалыматтарды жана аналитиканы колдонуу.
Ал сыпаттоодон ашып кетет жана жарыш аналитика келечекте эмне болушу мүмкүн экендиги жөнүндө түшүнүк берүү менен гана чектелбестен, каалаган натыйжага жетүү үчүн эң оптималдуу иш-аракеттерди сунуштоо менен.
Ал ар кандай сценарийлерди симуляциялоо жана ар кандай чечимдердин мүмкүн болуучу натыйжаларын баалоо үчүн тарыхый маалыматтарды, болжолдуу моделдерди жана оптималдаштыруу ыкмаларын айкалыштырат. Ал каалаган натыйжаларды максималдаштыруу же тобокелдиктерди азайтуу үчүн иш жүзүндөгү сунуштарды түзүү үчүн бир нече чектөөлөрдү, максаттарды жана факторлорду карайт.
Мисалы, жеткирүү чынжыры башкаруу, көрсөтмө аналитика эң натыйжалуу бөлүштүрүү планын аныктоо үчүн инвентаризация деңгээли, өндүрүштүк кубаттуулуктар, транспорттук чыгымдар жана кардарлардын суроо-талабы боюнча маалыматтарды талдай алат.
Ал чыгымдарды азайтуу жана өз убагында жеткирүүнү камсыз кылуу үчүн инвентаризациялоо жерлери же транспорттук каттамдар сыяктуу ресурстарды идеалдуу бөлүштүрүүнү сунуштай алат.
30. Маалыматтарга негизделген маркетинг
Маалыматтарга негизделген маркетинг маркетинг стратегияларын, кампанияларды жана чечимдерди кабыл алуу процесстерин жүргүзүү үчүн маалыматтарды жана аналитиканы колдонуу практикасын билдирет.
Бул кардарлардын жүрүм-туруму, артыкчылыктары жана тенденциялары жөнүндө түшүнүк алуу үчүн ар кандай маалымат булактарын колдонууну жана маркетинг аракеттерин оптималдаштыруу үчүн бул маалыматты колдонууну камтыйт.
Ал веб-сайттын өз ара аракеттешүүсү, социалдык медианын катышуусу, кардарлардын демографиясы, сатып алуу тарыхы жана башкалар сыяктуу бир нече байланыш чекиттеринен маалыматтарды чогултууга жана талдоого багытталган. Бул маалыматтар андан кийин максаттуу аудитория, алардын каалоолору жана муктаждыктары жөнүндө ар тараптуу түшүнүк түзүү үчүн колдонулат.
Маалыматтарды колдонуу менен, маркетологдор кардарларды сегменттөө, максаттуу жана жекелештирүү боюнча негизделген чечимдерди кабыл ала алышат.
Алар маркетинг кампанияларына оң жооп бере турган конкреттүү кардарлардын сегменттерин аныктай алышат жана ошого жараша билдирүүлөрүн жана сунуштарын ыңгайлаштыра алышат.
Кошумча маалыматка негизделген маркетинг маркетинг каналдарын оптималдаштырууга, эң эффективдүү маркетинг аралашмасын аныктоого жана маркетинг демилгелеринин ийгилигин өлчөөгө жардам берет.
Мисалы, маалыматтарга негизделген маркетингдик ыкма сатып алуу жүрүм-турумун жана артыкчылыктарын аныктоо үчүн кардарлардын маалыматтарын талдоону камтышы мүмкүн. Бул түшүнүктөрдүн негизинде маркетологдор жекелештирилген мазмуну жана кардарлардын белгилүү сегменттери менен резонанстуу сунуштар менен максаттуу кампанияларды түзө алышат.
Үзгүлтүксүз талдоо жана оптималдаштыруу аркылуу алар маркетинг аракеттеринин натыйжалуулугун өлчөй алышат жана убакыттын өтүшү менен стратегияларды тактай алышат.
31. Маалыматтарды башкаруу
Берилиштерди башкаруу - бул уюмдар өзүнүн өмүр бою маалыматтардын туура башкаруусун, корголушун жана бүтүндүгүн камсыз кылуу үчүн кабыл алган практикалардын негизи жана жыйындысы. Ал уюм ичинде маалыматтарды кантип чогултуу, сактоо, пайдалануу, пайдалануу жана бөлүшүүнү жөнгө салуучу процесстерди, саясаттарды жана процедураларды камтыйт.
Ал отчеттуулукту, жоопкерчиликти жана маалымат каражаттарын көзөмөлдөөнү орнотууга багытталган. Ал маалыматтардын так, толук, ырааттуу жана ишенимдүү болушун камсыздайт, бул уюмдарга негизделген чечимдерди кабыл алууга, маалыматтардын сапатын сактоого жана ченемдик талаптарга жооп берүүгө мүмкүндүк берет.
Берилиштерди башкаруу маалыматтарды башкаруу үчүн ролдорду жана жоопкерчиликтерди аныктоону, маалымат стандарттарын жана саясатын белгилөөнү жана шайкештикти көзөмөлдөө жана ишке ашыруу процесстерин ишке ашырууну камтыйт. Ал маалыматтарды башкаруунун ар кандай аспектилерин, анын ичинде маалыматтардын купуялыгын, маалыматтардын коопсуздугун, маалыматтардын сапатын, маалыматтарды классификациясын жана берилиштердин жашоо циклин башкарууну карайт.
Мисалы, берилиштерди башкаруу жеке же купуя маалыматтардын колдонулуучу купуялык эрежелерине, мисалы, Маалыматтарды коргоонун Жалпы Регламентине (GDPR) ылайык колдонулушун камсыз кылуу үчүн процедураларды ишке ашырууну камтышы мүмкүн.
Ал ошондой эле маалыматтардын так жана ишенимдүү болушун камсыздоо үчүн маалыматтардын сапатынын стандарттарын түзүү жана маалыматтарды текшерүү процесстерин ишке ашырууну камтышы мүмкүн.
32. Маалыматтардын коопсуздугу
Маалымат коопсуздугу биздин баалуу маалыматыбызды уруксатсыз кирүүдөн же уурдоодон коргойт. Ал маалыматтардын купуялуулугун, бүтүндүгүн жана жеткиликтүүлүгүн коргоо боюнча чараларды көрүүнү камтыйт.
Негизи, бул биздин маалыматтарга туура адамдар гана кире аларын, алардын так жана өзгөртүлбөгөндүгүн жана керек болгондо жеткиликтүү болушун камсыз кылуу дегенди билдирет.
Маалыматтардын коопсуздугун камсыз кылуу үчүн ар кандай стратегиялар жана технологиялар колдонулат. Мисалы, кирүүнү көзөмөлдөө жана шифрлөө ыкмалары ыйгарым укуктуу адамдарга же системаларга кирүүнү чектөөгө жардам берип, бөтөн адамдардын биздин маалыматтарга жетүүсүн кыйындатат.
Мониторинг тутумдары, брандмауэрлер жана интрузияны аныктоо тутумдары камкорчу катары иштешип, шектүү аракеттерди эскертип, уруксатсыз кирүүнү болтурбайт.
33. Нерселерден Интернет
Нерселер Интернети (IoT) Интернетке туташкан жана бири-бири менен байланыша алган физикалык объекттердин же "нерселердин" тармагын билдирет. Бул интернет аркылуу өз ара аракеттенүү аркылуу маалымат бөлүшүүгө жана тапшырмаларды аткарууга жөндөмдүү күнүмдүк буюмдардын, түзүлүштөрдүн жана машиналардын чоң желесиндей.
Жөнөкөй сөз менен айтканда, IoT салттуу түрдө интернетке туташпаган ар кандай объекттерге же түзмөктөргө "акылдуу" мүмкүнчүлүктөрдү берүүнү камтыйт. Бул объекттерге тиричилик техникасы, тагынуучу аппараттар, термостаттар, унаалар, ал тургай өнөр жай техникалары да кирет.
Бул объекттерди интернетке туташтыруу менен алар маалыматтарды чогултуп, бөлүшө алышат, инструкцияларды алышат жана өз алдынча же колдонуучунун буйруктарына жооп кылып тапшырмаларды аткара алышат.
Мисалы, акылдуу термостат температураны көзөмөлдөй алат, жөндөөлөрдү тууралай алат жана смартфондун колдонмосуна энергияны колдонуу отчетторун жөнөтө алат. Тагылган фитнес трекер физикалык иш-аракеттериңиз боюнча маалыматтарды чогултуп, талдоо үчүн булуттагы платформага шайкештештире алат.
34. Чечим дарагы
Чечим дарагы - бул бир катар тандоолордун же шарттардын негизинде чечим чыгарууга же иш-аракет багытын аныктоого жардам берген визуалдык сүрөттөлүш же диаграмма.
Бул ар кандай варианттарды жана алардын потенциалдуу натыйжаларын карап чыгуу аркылуу чечим кабыл алуу процессинде бизди жетектеген блок-схема сыяктуу.
Элестетиңиз, сизде көйгөй же суроо бар жана сиз тандоо керек.
Чечим дарагы чечимди кичине кадамдарга бөлүп, баштапкы суроодон баштап, ар бир кадамдагы шарттарга же критерийлерге негизделген ар кандай мүмкүн болгон жоопторго же аракеттерге бөлүнөт.
35. Когнитивдик эсептөө
Когнитивдик эсептөө, жөнөкөй тил менен айтканда, адамдын үйрөнүү, ой жүгүртүү, түшүнүү жана көйгөйлөрдү чечүү сыяктуу когнитивдик жөндөмдөрүн туураган компьютердик системаларды же технологияларды билдирет.
Ал адамдын ой жүгүртүүсүнө окшош жол менен маалыматты иштеп чыгуу жана чечмелөө мүмкүн болгон компьютердик системаларды түзүүнү камтыйт.
Когнитивдик эсептөөлөр адамдарды табигый жана акылдуураак түрдө түшүнүп, алар менен иштеше ала турган машиналарды иштеп чыгууга багытталган. Бул системалар чоң көлөмдөгү маалыматтарды талдоо, үлгүлөрдү таануу, болжолдоолорду жасоо жана маанилүү түшүнүктөрдү берүү үчүн иштелип чыккан.
Когнитивдик эсептөөлөрдү компьютерлерди адамдар сыяктуу ой жүгүртүүгө жана иш-аракет кылууга аракет кылуу катары карап көрүңүз.
Бул жасалма интеллект, машина үйрөнүү, табигый тилди иштетүү жана компьютердик көрүү сыяктуу технологияларды колдонууну камтыйт, бул компьютерлерге адаттагыдай эле адамдын интеллекти менен байланышкан тапшырмаларды аткарууга мүмкүндүк берет.
36. Компьютердик окутуу теориясы
Эсептөөчү үйрөнүү теориясы - бул жасалма интеллекттин чөйрөсүндөгү адистештирилген тармагы, ал маалыматтардан үйрөнүү үчүн атайын иштелип чыккан алгоритмдерди иштеп чыгуу жана текшерүү айланасында.
Бул тармак чоң көлөмдөгү маалыматты талдоо жана иштетүү аркылуу өз ишин автономдуу түрдө жакшырта ала турган алгоритмдерди түзүүнүн ар кандай ыкмаларын жана методологияларын изилдейт.
Маалыматтын күчүн колдонуу менен, Эсептөөчү Окутуу Теориясы машиналарга чечимдерди кабыл алуу мүмкүнчүлүктөрүн өркүндөтүүгө жана тапшырмаларды натыйжалуураак аткарууга мүмкүндүк берген үлгүлөрдү, мамилелерди жана түшүнүктөрдү ачууга багытталган.
Түпкү максат - жасалма интеллекттин жана анын практикалык колдонулушунун өнүгүшүнө салым кошкон, алар кабылган маалыматтардын негизинде ыңгайлаштырып, жалпылап жана так болжолдоолорду жасай ала турган алгоритмдерди түзүү.
37. Тюринг тести
Адегенде мыкты математик жана компьютер илимпозу Алан Тьюринг тарабынан сунушталган Тьюринг тести машинанын адамдыкына окшош же иш жүзүндө айырмаланбаган акылдуу жүрүм-турумун көрсөтө алаар-албасын баалоо үчүн колдонулган кызыктуу түшүнүк.
Тьюринг сынагында адам баалоочу машина жана башка адам катышуучусу менен табигый тилде сүйлөшүү жүргүзөт, алардын кайсынысы машина экенин билбейт.
Баалоочунун ролу алардын жоопторунун негизинде гана кайсы объект машина экенин аныктоо болуп саналат. Эгерде машина баалоочуну анын адамдык кесиптеши экенине ынандыра алса, анда ал Тьюринг сынагынан өткөн деп айтылат, ошону менен адамдык мүмкүнчүлүктөрдү чагылдырган интеллект деңгээлин көрсөткөн.
Алан Тьюринг бул тестти машина интеллектинин концепциясын изилдөө жана машиналар адамдык деңгээлдеги таанып-билүүгө жете алабы деген суроону коюу үчүн бир каражат катары сунуш кылган.
Тестти адамдын айырмаланбастыгына карап, Тьюринг машиналарды адамдардан айырмалоо кыйынга турган ушунчалык ынанымдуу акылдуу жүрүм-турумду көрсөтүү мүмкүнчүлүгүн баса белгиледи.
Тьюринг тести жасалма интеллект жана когнитивдик илим тармактарында кеңири талкууларды жана изилдөөлөрдү жаратты. Тьюринг сынагынан өтүү маанилүү этап бойдон калууда, бирок бул интеллекттин жалгыз өлчөмү эмес.
Ошого карабастан, тест ойлондурган эталон катары кызмат кылат, адамдык интеллект менен жүрүм-турумду туурай алган машиналарды иштеп чыгуу боюнча үзгүлтүксүз аракеттерди стимулдайт жана интеллектуалдык деген эмнени билдирерин кененирээк изилдөөгө салым кошот.
38. Окууну бекемдөө
Кубаттоо билим "агент" (компьютердик программа же робот болушу мүмкүн) жакшы жүрүм-туруму үчүн сыйлык алуу жана жаман жүрүм-туруму үчүн кесепеттерге же жазага дуушар болуу аркылуу тапшырмаларды аткарууну үйрөнгөн сыноо жана ката аркылуу ишке ашкан окутуунун бир түрү.
Агент лабиринтте багыттоо сыяктуу белгилүү бир тапшырманы аткарууга аракет кылып жаткан сценарийди элестетиңиз. Башында агент туура жолду билбейт, ошондуктан ар кандай аракеттерди жасап, ар кандай жолдорду изилдейт.
Ал максатка жакындата турган жакшы аракетти тандаганда, виртуалдык “далыга чапкан” сыяктуу сыйлык алат. Бирок, эгер ал туюкка алып баруучу туура эмес чечим чыгарса же аны максаттан алыстатса, жаза же терс пикир алат.
Бул сыноо жана ката процесси аркылуу агент белгилүү бир аракеттерди оң же терс натыйжалар менен байланыштырууга үйрөнөт. Ал акырындык менен сыйлыктарды көбөйтүү жана жазаларды азайтуу үчүн иш-аракеттердин эң жакшы ырааттуулугун аныктап, акырында тапшырманы чеберчилик менен аткарат.
Окутууларды бекемдөө адамдар менен жаныбарлардын айлана-чөйрөдөн пикир алуу аркылуу үйрөнүүсүнөн илхам алат.
Бул концепцияны машиналарга колдонуу менен изилдөөчүлөр позитивдүү бекемдөө жана терс кесепеттер процесси аркылуу эң эффективдүү жүрүм-турумду автономдуу түрдө таап, ар кандай кырдаалдарга үйрөнө жана ыңгайлаша ала турган интеллектуалдык системаларды иштеп чыгууну көздөшөт.
39. Объекттин экстракциясы
Объектти экстракциялоо процессти билдирет, анда биз объекттер катары белгилүү болгон маанилүү маалымат бөлүктөрүн текст блогунан бөлүп алабыз. Бул объекттер адамдардын аттары, жердин аттары, уюмдардын аттары жана башкалар сыяктуу ар кандай нерселер болушу мүмкүн.
Келгиле, сизде жаңылык макаласын сүрөттөгөн абзац бар деп элестетип көрөлү.
Объектти экстракциялоо текстти талдоону жана башка объекттерди чагылдырган конкреттүү биттерди тандоону камтыйт. Мисалы, текстте "Джон Смит" сыяктуу адамдын аты-жөнү, жайгашкан жери "Нью-Йорк шаары" же "OpenAI" уюму айтылса, бул биз аныктоого жана чыгарууга багытталган субъекттер болот.
Объектти экстракциялоо менен биз компьютердик программаны тексттен маанилүү элементтерди таанууга жана бөлүп алууга үйрөтөбүз. Бул процесс бизге маалыматты кыйла натыйжалуу уюштурууга жана классификациялоого мүмкүндүк берет, бул издөөнү, талдоону жана тексттик маалыматтардын чоң көлөмүнөн түшүнүктөрдү алууну жеңилдетет.
Жалпысынан, объектти чыгаруу бизге тексттин ичиндеги адамдар, жерлер жана уюмдар сыяктуу маанилүү объекттерди так аныктоо милдетин автоматташтырууга, баалуу маалыматты алууну тартипке келтирүүгө жана тексттик маалыматтарды иштеп чыгуу жана түшүнүү жөндөмүбүздү жогорулатууга жардам берет.
40. Лингвистикалык аннотация
Лингвистикалык аннотация текстти кошумча лингвистикалык маалымат менен байытууну жана колдонулган тилди түшүнүүнү жана талдоону жакшыртууну камтыйт. Бул тексттин ар кандай бөлүктөрүнө пайдалуу энбелгилерди же тегдерди кошуу сыяктуу.
Биз лингвистикалык аннотацияны аткарганда, биз тексттеги негизги сөздөрдүн жана сүйлөмдөрдүн чегинен чыгып, белгилүү бир элементтерди белгилөө же белгилөө башталат. Мисалы, ар бир сөздүн грамматикалык категориясын көрсөтүүчү (зат атооч, этиш, сын атооч ж. Бул ар бир сөздүн сүйлөмдөгү ролун түшүнүүгө жардам берет.
Лингвистикалык аннотациянын дагы бир түрү - бул объектти таануу, мында биз адамдардын, жерлердин, уюмдардын же даталардын аттары сыяктуу белгилүү бир аталыштарды аныктап, энбелгилейбиз. Бул бизге тексттен маанилүү маалыматты тез табууга жана чыгарууга мүмкүндүк берет.
Бул жолдор менен текстти аннотациялоо менен, биз тилдин структураланган жана уюшкан өкүлчүлүгүн түзөбүз. Бул ар кандай колдонмолордо абдан пайдалуу болушу мүмкүн. Мисалы, бул колдонуучунун сурамдарынын максатын түшүнүү менен издөө системаларынын тактыгын жакшыртууга жардам берет. Ал ошондой эле машина которууда, сезимди талдоодо, маалыматты алууда жана башка көптөгөн табигый тилдерди иштетүүдө жардам берет.
Лингвистикалык аннотация изилдөөчүлөр, лингвисттер жана иштеп чыгуучулар үчүн маанилүү курал катары кызмат кылып, аларга тил үлгүлөрүн изилдөөгө, тил моделдерин түзүүгө жана текстти жакшыраак талдап, түшүнө алган татаал алгоритмдерди иштеп чыгууга мүмкүндүк берет.
41. Гиперпараметр
In машина үйрөнүү, гиперпараметр атайын жөндөө же конфигурация сыяктуу, аны биз моделди үйрөтүүдөн мурун чечишибиз керек. Бул модель маалыматтардан өз алдынча үйрөнө турган нерсе эмес; тескерисинче, биз аны алдын ала аныкташыбыз керек.
Аны моделдин кантип үйрөнүп, болжолдоолорун тактоо үчүн тууралай турган баскыч же которгуч катары ойлоп көрүңүз. Бул гиперпараметрлер моделдин татаалдыгы, окутуунун ылдамдыгы жана тактык менен жалпылоонун ортосундагы айырма сыяктуу окуу процессинин ар кандай аспектилерин жөнгө салат.
Мисалы, нейрон тармагын карап көрөлү. Маанилүү гиперпараметрлердин бири бул тармактагы катмарлардын саны. Тармактын канчалык терең болушун каалай турганыбызды тандап алышыбыз керек жана бул чечим анын маалыматтардагы татаал үлгүлөрдү алуу жөндөмүнө таасир этет.
Башка кеңири таралган гиперпараметрлерге моделдин машыгуу маалыматтарынын негизинде ички параметрлерин канчалык тез тууралоону аныктаган үйрөнүү ылдамдыгы жана нормалдаштыруу күчү кирет, ал моделдин ашыкча жабдылышынын алдын алуу үчүн татаал үлгүлөрдү канчалык жазалай турганын көзөмөлдөйт.
Бул гиперпараметрлерди туура коюу өтө маанилүү, анткени алар моделдин иштешине жана жүрүм-турумуна олуттуу таасир этиши мүмкүн. Ал көп учурда бир аз сыноо жана катаны камтыйт, ар кандай баалуулуктар менен эксперимент жүргүзүү жана алардын валидация маалымат топтомундагы моделдин иштешине кандай таасир тийгизерин байкоо.
42. Метаберилиштер
Метадайындар башка маалыматтар жөнүндө толук маалыматты камтыган кошумча маалыматты билдирет. Бул бизге көбүрөөк контекстти берген же негизги маалыматтардын мүнөздөмөлөрүн сүрөттөгөн тегдердин же энбелгилердин жыйындысы сыяктуу.
Документ, фото, видео же башка маалымат түрү болобу, бизде маалыматтар болгондо, метаберилиштер бизге ошол маалыматтардын маанилүү аспектилерин түшүнүүгө жардам берет.
Мисалы, документте метадайындар автордун аты, анын түзүлгөн күнү же файл форматы сыяктуу маалыматтарды камтышы мүмкүн. Сүрөттө метадайындар бизге ал тартылган жерди, колдонулган камеранын жөндөөлөрүн же ал тартылган датасы менен убактысын айтып бериши мүмкүн.
Метадайындар бизге маалыматтарды натыйжалуураак уюштурууга, издөөгө жана чечмелөөгө жардам берет. Бул сүрөттөмө маалымат бөлүктөрүн кошуу менен, биз конкреттүү файлдарды тез таба алабыз же алардын келип чыгышын, максатын же контекстти бүт мазмунду изилдебестен түшүнө алабыз.
43. Өлчөмдүүлүктү азайтуу
Өлчөмдүүлүктү азайтуу - бул маалымат топтомун камтыган функциялардын же өзгөрмөлөрдүн санын азайтуу аркылуу жөнөкөйлөтүү үчүн колдонулган ыкма. Бул башкарылуучу жана иштөөнү жеңилдетүү үчүн берилиштер топтомундагы маалыматты конденсациялоо же жалпылоо сыяктуу.
Элестетиңиз, сизде маалымат чекиттеринин ар кандай мүнөздөмөлөрүн чагылдырган көптөгөн мамычалар же атрибуттар бар маалымат топтому бар. Ар бир тилке машинаны үйрөнүү алгоритмдеринин татаалдыгын жана эсептөө талаптарын кошумчалайт.
Кээ бир учурларда, өлчөмдөрдүн көп болушу берилиштерде маанилүү үлгүлөрдү же мамилелерди табуу кыйынга турушу мүмкүн.
Өлчөмдүүлүктү азайтуу бул маселени чечүүгө мүмкүн болушунча тиешелүү маалыматты сактоо менен берилиштер топтомун төмөнкү өлчөмдүү өкүлчүлүккө айландыруу менен жардам берет. Бул ашыкча же азыраак маалыматтык өлчөмдөрдөн баш тартуу менен, маалыматтардын эң маанилүү аспектилерин же вариацияларын тартууга багытталган.
44. Тексттин классификациясы
Текстти классификациялоо - бул тексттин блокторуна алардын мазмунуна же маанисине жараша белгилүү белгилерди же категорияларды ыйгарууну камтыган процесс. Бул андан ары талдоо же чечим кабыл алуу үчүн тексттик маалыматты ар кандай топторго же класстарга иреттөө же уюштуруу сыяктуу.
Электрондук почта классификациясынын мисалын карап көрөлү. Бул сценарийде биз келген электрондук каттын спам же спам эмес экенин аныктагыбыз келет (ошондой эле ветчина катары белгилүү). Тексттин классификациясы алгоритмдер электрондук почтанын мазмунун талдап, ага жараша энбелгисин дайындайт.
Эгер алгоритм электрондук почта спам менен байланышкан өзгөчөлүктөргө ээ экенин аныктаса, анда ал "спам" энбелгисин коет. Тескерисинче, эгер электрондук почта мыйзамдуу жана спамсыз болуп көрүнсө, ал "спам эмес" же "ветчина" энбелгисин коет.
Текст классификациясы электрондук почтаны чыпкалоодон тышкары ар кандай домендердеги тиркемелерди табат. Ал кардарлардын сын-пикирлеринде айтылган маанайды (оң, терс же нейтралдуу) аныктоо үчүн сезимдерди талдоодо колдонулат.
Жаңылыктар макалалары спорт, саясат, көңүл ачуу жана башкалар сыяктуу ар кандай темаларга же категорияларга бөлүнүшү мүмкүн. Кардарларды колдоо чат журналдарын каралып жаткан ниетке же маселеге жараша категорияларга бөлсө болот.
45. Алсыз AI
Алсыз AI, ошондой эле тар AI катары белгилүү, белгилүү бир милдеттерди же функцияларды аткаруу үчүн иштелип чыккан жана программаланган жасалма интеллект системаларын билдирет. Когнитивдик жөндөмдөрдүн кеңири спектрин камтыган адамдын интеллектинен айырмаланып, алсыз AI белгилүү бир домен же тапшырма менен чектелет.
Алсыз AI жөнүндө атайын программалык камсыздоо же белгилүү бир жумуштарды аткарууда мыкты машиналар деп ойлоп көрүңүз. Мисалы, шахмат ойноочу AI программасы оюн кырдаалын талдоо, кыймылдарды стратегиялоо жана адам оюнчулары менен атаандашуу үчүн түзүлүшү мүмкүн.
Дагы бир мисал, сүрөттөрдөгү же видеолордогу объектилерди аныктай алган сүрөт таануу системасы.
Бул AI системалары атайын адистик чөйрөлөрүндө мыкты болууга үйрөтүлгөн жана оптималдаштырылган. Алар өз милдеттерин натыйжалуу аткаруу үчүн алгоритмдерге, маалыматтарга жана алдын ала аныкталган эрежелерге таянышат.
Бирок, алар өздөрүнүн дайындалган доменинен тышкары милдеттерди түшүнүүгө же аткарууга мүмкүндүк берген жалпы интеллектке ээ эмес.
46. Күчтүү AI
Күчтүү AI, ошондой эле жалпы AI же жасалма жалпы интеллект (AGI) катары белгилүү, адам жасай ала турган ар кандай интеллектуалдык тапшырманы түшүнүү, үйрөнүү жана аткаруу жөндөмүнө ээ болгон жасалма интеллекттин бир түрүн билдирет.
Конкреттүү тапшырмалар үчүн иштелип чыккан алсыз AIдан айырмаланып, күчтүү AI адамга окшош интеллектти жана когнитивдик жөндөмдөрдү кайталоону көздөйт. Ал атайын тапшырмаларды аткарууда гана эмес, кеңири түшүнүккө жана интеллектуалдык көйгөйлөрдүн кеңири спектрин чечүүгө ыңгайлашууга ээ болгон машиналарды же программалык камсыздоону түзүүгө умтулат.
Күчтүү интеллекттин максаты ой жүгүртүүгө, татаал маалыматты түшүнүүгө, тажрыйбадан үйрөнүүгө, табигый тилде баарлашууга, чыгармачылыкка жана адамдын интеллектине байланыштуу башка сапаттарды көрсөтө алган системаларды иштеп чыгуу болуп саналат.
Негизи, ал адам деңгээлиндеги ой жүгүртүүнү жана бир нече доменде көйгөйлөрдү чечүүнү окшоштурган же кайталай алган AI системаларын түзүүгө умтулат.
47. Forward Chaining
Forward чынжырлоо - бул колдо болгон маалыматтардан башталып, аны тыянак чыгаруу жана жаңы жыйынтыктарды чыгаруу үчүн колдонгон ой жүгүртүү же логика ыкмасы. Бул алдыга жылуу жана кошумча түшүнүктөрдү алуу үчүн колдогу маалыматты колдонуу менен чекиттерди бириктирүү сыяктуу.
Элестеткиле, сизде бир катар эрежелер же фактылар бар жана сиз жаңы маалымат алууну же алардын негизинде конкреттүү тыянактарды чыгарууну каалайсыз. Forward чынжыр баштапкы маалыматтарды изилдөө жана кошумча фактыларды же корутундуларды түзүү үчүн логикалык эрежелерди колдонуу менен иштейт.
Жөнөкөйлөтүү үчүн, келгиле, аба ырайынын шарттарына жараша эмне кийүүнү аныктоонун жөнөкөй сценарийин карап көрөлү. Сизде “жамгыр жааса кол чатыр алып кел” деген эреже бар, “суук болсо куртка кий” деген дагы эреже бар. Эми, эгерде сиз чындап эле жамгыр жаап жатканын байкасаңыз, анда кол чатыр алып келүү керек деген жыйынтыкка келүү үчүн алдыга чынжырчаны колдонсоңуз болот.
48. Артка чынжыр
Артка чынжырлоо - бул каалаган жыйынтык же максат менен башталып, ошол корутундуну колдоо үчүн зарыл болгон маалыматтарды же фактыларды аныктоо үчүн артка карай иштеген ой жүгүртүү ыкмасы. Бул каалаган натыйжадан ага жетүү үчүн талап кылынган баштапкы маалыматка чейинки кадамдарыңызды көзөмөлдөө сыяктуу.
Артка чынжырлоону түшүнүү үчүн жөнөкөй бир мисалды карап көрөлү. Сиз сууга түшүүгө ылайыктуубу же жокпу аныктагыңыз келди дейли. Керектүү корутунду - сүзүүнүн белгилүү бир шарттардын негизинде ылайыктуубу же жокпу.
Шарттардан баштоонун ордуна, артка чынжырлоо корутундудан башталып, колдоочу маалыматтарды табуу үчүн артка карай иштейт.
Бул учурда артка чынжырлоо "Аба ырайы жылуубу?" Эгер жооп ооба болсо, анда сиз: "Бассейн барбы?" Эгер дагы бир жолу "ооба" деп жооп берсе, "Сууда сүзүүгө убакыт жетиштүүбү?"
Бул суроолорго кайталап жооп берүү жана артка карай иштөө менен сиз сууга түшүүнүн жыйынтыгын колдоо үчүн аткарылышы керек болгон зарыл шарттарды аныктай аласыз.
49. Эвристикалык
Эвристик, жөнөкөй тил менен айтканда, бул, адатта, мурунку тажрыйбабызга же интуициябызга негизделген чечим чыгарууга же көйгөйлөрдү чечүүгө жардам берген практикалык эреже же стратегия. Бул акылга сыярлык кыска жол сыяктуу, ал бизге акылга сыярлык чечимди тез арада табууга мүмкүндүк берет.
Татаал кырдаалдарга же милдеттерге туш болгондо, эвристика чечим кабыл алууну жөнөкөйлөтүүчү жетектөөчү принциптер же "эрежелер" катары кызмат кылат. Алар бизге оптималдуу чечимге кепилдик бербесе да, кээ бир кырдаалдарда эффективдүү болгон жалпы көрсөтмөлөрдү же стратегияларды беришет.
Мисалы, эл көп чогулган жерде унаа токтотуучу жайды табуу үчүн эвристиканы карап көрөлү. Ар бир жеткиликтүү жерди кылдат талдоонун ордуна, кыймылдаткычтары иштеп турган токтоп турган унааларды издөөнүн эвристикасына таянсаңыз болот.
Бул эвристикалык бул унаалар кетүүгө аз калганын болжолдойт, бул жеткиликтүү жерди табуу мүмкүнчүлүгүн жогорулатат.
50. Табигый тилди моделдөө
Табигый тилди моделдөө, жөнөкөй сөз менен айтканда, адам тилин түшүнүү жана түзүү үчүн компьютердик моделдерди окутуу процесси. Бул компьютерлерди табигый жана мазмундуу түрдө текстти иштетүүгө, чечмелөөгө жана генерациялоого үйрөтүүнү камтыйт.
Табигый тилди моделдөөнүн максаты – компьютерлерге адамдын тилин эркин, ырааттуу жана контекстке ылайыктуу түрдө түшүнүүгө жана генерациялоого мүмкүндүк берүү.
Ал тилдин үлгүлөрүн, структураларын жана семантикасын үйрөнүү үчүн китептер, макалалар же баарлашуулар сыяктуу чоң көлөмдөгү тексттик маалыматтардын моделдерин үйрөтүүнү камтыйт.
Окутулгандан кийин, бул моделдер тилге байланыштуу ар кандай тапшырмаларды аткара алат, мисалы, тилди которуу, текстти жалпылоо, суроолорго жооп берүү, чатбот менен өз ара аракеттенүү жана башкалар.
Алар сүйлөмдөрдүн маанисин жана контекстти түшүнүп, тиешелүү маалыматтарды чыгарып, грамматикалык жактан туура жана ырааттуу текстти түзө алышат.
Таштап Жооп