AI yra visur, tačiau kartais gali būti sudėtinga suprasti terminologiją ir žargoną. Šiame tinklaraščio įraše paaiškiname daugiau nei 50 AI terminų ir apibrėžimų, kad galėtumėte geriau suprasti šią sparčiai augančią technologiją.
Nesvarbu, ar esate pradedantysis, ar ekspertas, galime lažintis, kad čia yra keletas terminų, kurių nežinote!
1. Dirbtinis intelektas
Dirbtinis intelektas (AI) reiškia kompiuterinių sistemų, galinčių mokytis ir veikti savarankiškai, kūrimą, dažnai imituojant žmogaus intelektą.
Šios sistemos analizuoja duomenis, atpažįsta modelius, priima sprendimus ir pritaiko savo elgesį remdamosi patirtimi. Naudodamas algoritmus ir modelius, AI siekia sukurti išmanias mašinas, galinčias suvokti ir suprasti aplinką.
Galutinis tikslas yra suteikti mašinoms galimybę efektyviai atlikti užduotis, mokytis iš duomenų ir parodyti pažintinius gebėjimus, panašius į žmonių.
2. algoritmas
Algoritmas – tai tikslus ir sistemingas instrukcijų ar taisyklių rinkinys, kuriuo vadovaujamasi sprendžiant problemą arba atliekant konkrečią užduotį.
Jis naudojamas kaip pagrindinė sąvoka įvairiose srityse ir atlieka pagrindinį vaidmenį informatikos, matematikos ir problemų sprendimo disciplinose. Labai svarbu suprasti algoritmus, nes jie įgalina efektyvius ir struktūrizuotus problemų sprendimo būdus, skatina technologijų ir sprendimų priėmimo procesų pažangą.
3. Didieji duomenys
Dideli duomenys reiškia itin didelius ir sudėtingus duomenų rinkinius, viršijančius tradicinių analizės metodų galimybes. Šie duomenų rinkiniai paprastai apibūdinami pagal jų tūrį, greitį ir įvairovę.
Apimtis reiškia didžiulį duomenų kiekį, sugeneruotą iš įvairių šaltinių, pvz socialinės žiniasklaidos, jutikliai ir operacijos.
Greitis reiškia didelį duomenų generavimo greitį ir juos reikia apdoroti realiuoju laiku arba beveik realiuoju laiku. Įvairovė reiškia įvairius duomenų tipus ir formatus, įskaitant struktūrizuotus, nestruktūrizuotus ir pusiau struktūrinius duomenis.
4. Duomenų gavyba
Duomenų gavyba yra išsamus procesas, kurio tikslas – gauti vertingų įžvalgų iš didžiulių duomenų rinkinių.
Ją sudaro keturi pagrindiniai etapai: duomenų rinkimas, apimantis atitinkamų duomenų rinkimą; duomenų paruošimas, duomenų kokybės ir suderinamumo užtikrinimas; duomenų gavyba, algoritmų naudojimas šablonams ir ryšiams atrasti; ir duomenų analizė bei interpretacija, kai išgautos žinios išnagrinėjamos ir suprantamos.
5. Neuroninis tinklas
Kompiuterinė sistema sukurta taip, kad veiktų kaip žmogaus smegenys, sudarytas iš tarpusavyje sujungtų mazgų arba neuronų. Supraskime tai šiek tiek daugiau, nes dauguma AI yra pagrįstas neuroniniai tinklai.
Aukščiau pateiktoje diagramoje mes prognozuojame geografinės vietos drėgmę ir temperatūrą, mokydamiesi iš praeities modelio. Įvesties duomenys yra ankstesnio įrašo duomenų rinkinys.
Šios neuroninis tinklas mokosi šabloną žaisdami su svarmenimis ir taikydami šališkumo reikšmes paslėptuose sluoksniuose. W1, W2….W7 yra atitinkami svoriai. Jis mokosi pagal pateiktą duomenų rinkinį ir pateikia išvestį kaip prognozę.
Ši sudėtinga informacija jus gali priblokšti. Jei taip yra, galite pradėti nuo mūsų paprasto vadovo čia.
6. Mašinų mokymasis
Mašininio mokymosi tikslas – kurti algoritmus ir modelius, galinčius automatiškai mokytis iš duomenų ir laikui bėgant pagerinti jų našumą.
Tai apima statistinių metodų naudojimą, kad kompiuteriai galėtų nustatyti modelius, numatyti prognozes ir priimti duomenimis pagrįstus sprendimus be aiškiai užprogramuotų.
Mašininio mokymosi algoritmai analizuoti ir mokytis iš didelių duomenų rinkinių, leidžiančių sistemoms prisitaikyti ir tobulinti savo elgesį pagal apdorojamą informaciją.
7. Gilus mokymasis
Gilus mokymasis, mašininio mokymosi ir neuroninių tinklų polaukis, naudoja sudėtingus algoritmus, kad gautų žinių iš duomenų, imituojant sudėtingus žmogaus smegenų procesus.
Naudodami neuroninius tinklus su daugybe paslėptų sluoksnių, gilaus mokymosi modeliai gali savarankiškai išgauti sudėtingas savybes ir modelius, leidžiančius jiems atlikti sudėtingas užduotis itin tiksliai ir efektyviai.
8. Rašto atpažinimas
Modelių atpažinimas, duomenų analizės technika, panaudoja mašininio mokymosi algoritmų galią, kad galėtų savarankiškai aptikti ir atskirti duomenų rinkinių modelius ir dėsningumus.
Naudodami skaičiavimo modelius ir statistinius metodus, modelių atpažinimo algoritmai gali nustatyti reikšmingas sudėtingų ir įvairių duomenų struktūras, koreliacijas ir tendencijas.
Šis procesas leidžia gauti vertingų įžvalgų, suskirstyti duomenis į atskiras kategorijas ir numatyti būsimus rezultatus, remiantis pripažintais modeliais. Modelių atpažinimas yra gyvybiškai svarbi priemonė įvairiose srityse, suteikianti galių priimant sprendimus, aptikti anomalijas ir nuspėjamąjį modeliavimą.
Biometriniai duomenys yra vienas iš to pavyzdžių. Pavyzdžiui, pirštų atspaudų atpažinimo algoritmas analizuoja asmens pirštų atspaudų briaunas, kreives ir unikalias savybes, kad sukurtų skaitmeninį vaizdą, vadinamą šablonu.
Kai bandote atrakinti išmanųjį telefoną arba pasiekti saugią priemonę, modelio atpažinimo sistema lygina užfiksuotus biometrinius duomenis (pvz., pirštų atspaudus) su duomenų bazėje saugomais šablonais.
Suderinusi šablonus ir įvertinusi panašumo lygį, sistema gali nustatyti, ar pateikti biometriniai duomenys atitinka saugomą šabloną, ir atitinkamai suteikti prieigą.
9. Prižiūrimas mokymasis
Prižiūrimas mokymasis yra mašininio mokymosi metodas, apimantis kompiuterinės sistemos mokymą naudojant pažymėtus duomenis. Taikant šį metodą, kompiuteriui pateikiamas įvesties duomenų rinkinys kartu su atitinkamomis žinomomis etiketėmis arba rezultatais.
Tarkime, kad turite daugybę nuotraukų, kai kurios su šunimis, o kitos su katėmis.
Sakote kompiuteriui, kuriose nuotraukose yra šunys, o kuriose katės. Tada kompiuteris išmoksta atpažinti šunų ir kačių skirtumus, surasdamas paveikslėlius.
Kai jis išmoks, galite pateikti kompiuteriui naujų paveikslėlių ir jis bandys išsiaiškinti, ar jis turi šunų ar kačių, remdamasis tuo, ką sužinojo iš pažymėtų pavyzdžių. Tai tarsi kompiuterio mokymas daryti prognozes naudojant žinomą informaciją.
10. Mokymasis be priežiūros
Neprižiūrimas mokymasis yra mašininio mokymosi tipas, kai kompiuteris pats tyrinėja duomenų rinkinį, kad surastų modelius ar panašumus be jokių konkrečių nurodymų.
Jis nesiremia paženklintais pavyzdžiais, kaip mokantis prižiūrint. Vietoj to, duomenyse ieško paslėptų struktūrų ar grupių. Atrodo, kad kompiuteris pats atranda dalykus, o mokytojas nenurodinėja, ko ieškoti.
Šio tipo mokymasis padeda mums rasti naujų įžvalgų, tvarkyti duomenis arba nustatyti neįprastus dalykus, nereikalaujant išankstinių žinių ar aiškių nurodymų.
11. Natūralios kalbos apdorojimas (NLP)
Natūralios kalbos apdorojimas sutelkia dėmesį į tai, kaip kompiuteriai supranta ir sąveikauja su žmogaus kalba. Tai padeda kompiuteriams analizuoti, interpretuoti ir reaguoti į žmonių kalbą taip, kaip mums atrodo natūraliau.
NLP suteikia mums galimybę bendrauti su balso padėjėjais ir pokalbių robotais ir netgi automatiškai surūšiuoti el. laiškus į aplankus.
Tai apima kompiuterių mokymą suprasti žodžių, sakinių ir net viso teksto prasmę, kad jie galėtų mums padėti atlikti įvairias užduotis ir padaryti mūsų sąveiką su technologijomis sklandesnę.
12. Kompiuterinė vizija
Kompiuterių vizija yra žavinga technologija, leidžianti kompiuteriams matyti ir suprasti vaizdus bei vaizdo įrašus, kaip mes, žmonės, darome akimis. Viskas apie kompiuterių mokymą analizuoti vaizdinę informaciją ir suprasti tai, ką mato.
Paprasčiau tariant, kompiuterinė vizija padeda kompiuteriams atpažinti ir interpretuoti vaizdinį pasaulį. Tai apima tokias užduotis kaip mokymas atpažinti konkrečius objektus vaizduose, klasifikuoti vaizdus į skirtingas kategorijas ar net padalyti vaizdus į reikšmingas dalis.
Įsivaizduokite savarankiškai vairuojantį automobilį, kuris naudoja kompiuterinę viziją, kad „pamatytų“ kelią ir viską aplinkui.
Jis gali aptikti ir sekti pėsčiuosius, kelio ženklus ir kitas transporto priemones, padėdamas jiems saugiai naviguoti. Arba pagalvokite, kaip veido atpažinimo technologija naudoja kompiuterinį regėjimą, kad atrakintų mūsų išmaniuosius telefonus arba patikrintų mūsų tapatybę atpažindama mūsų unikalius veido bruožus.
Jis taip pat naudojamas stebėjimo sistemose, kad būtų galima stebėti perpildytas vietas ir pastebėti bet kokią įtartiną veiklą.
Kompiuterinė vizija yra galinga technologija, atverianti galimybių pasaulį. Suteikdami galimybę kompiuteriams matyti ir suprasti vaizdinę informaciją, galime kurti programas ir sistemas, kurios gali suvokti ir interpretuoti mus supantį pasaulį, todėl mūsų gyvenimas tampa lengvesnis, saugesnis ir efektyvesnis.
13. „Chatbot“
Pokalbių robotas yra tarsi kompiuterinė programa, galinti kalbėtis su žmonėmis taip, kaip atrodo tikras žmonių pokalbis.
Jis dažnai naudojamas internetinėje klientų aptarnavimo srityje, siekiant padėti klientams ir priversti juos jaustis taip, lyg kalbėtųsi su žmogumi, nors iš tikrųjų tai yra kompiuteryje veikianti programa.
Pokalbių robotas gali suprasti ir atsakyti į klientų pranešimus ar klausimus, teikdamas naudingą informaciją ir pagalbą, kaip tai padarytų klientų aptarnavimo atstovas.
14. Balso atpažinimas
Balso atpažinimas reiškia kompiuterinės sistemos gebėjimą suprasti ir interpretuoti žmogaus kalbą. Tai apima technologiją, leidžiančią kompiuteriui ar įrenginiui „klausytis“ ištartų žodžių ir paversti juos tekstu arba komandomis, kurias jis gali suprasti.
Su balso atpažinimo, galite bendrauti su įrenginiais ar programomis tiesiog kalbėdami su jais, o ne įvesdami tekstą ar naudodami kitus įvesties metodus.
Sistema analizuoja ištartus žodžius, atpažįsta raštus ir garsus ir paverčia juos suprantamu tekstu ar veiksmais. Tai leidžia laisvų rankų įranga ir natūraliai bendrauti su technologijomis, todėl galima atlikti tokias užduotis kaip balso komandos, diktavimas ar balsu valdoma sąveika. Dažniausiai pasitaikantys pavyzdžiai yra AI padėjėjai, tokie kaip „Siri“ ir „Google Assistant“.
15. Sentimentų analizė
Sentimento analizė yra technika, naudojama suprasti ir interpretuoti tekste ar kalboje išreikštas emocijas, nuomones ir nuostatas. Tai apima rašytinės ar šnekamosios kalbos analizę, siekiant nustatyti, ar išreikštas jausmas yra teigiamas, neigiamas ar neutralus.
Naudodami mašininio mokymosi algoritmus, nuotaikų analizės algoritmai gali nuskaityti ir analizuoti didelius tekstinių duomenų kiekius, pvz., klientų atsiliepimus, socialinių tinklų įrašus ar klientų atsiliepimus, kad nustatytų pagrindines nuotaikas, slypinčias už žodžių.
Algoritmai ieško konkrečių žodžių, frazių ar modelių, nurodančių emocijas ar nuomones.
Ši analizė padeda įmonėms ar asmenims suprasti, kaip žmonės jaučiasi apie produktą, paslaugą ar temą, ir gali būti naudojama priimant duomenimis pagrįstus sprendimus arba įžvalgoms apie klientų pageidavimus.
Pavyzdžiui, įmonė gali naudoti nuotaikų analizę siekdama stebėti klientų pasitenkinimą, nustatyti tobulinimo sritis arba stebėti visuomenės nuomonę apie savo prekės ženklą.
16. Mašininis vertimas
Mašininis vertimas dirbtinio intelekto kontekste reiškia kompiuterinių algoritmų ir dirbtinio intelekto naudojimą automatiškai išversti tekstą ar kalbą iš vienos kalbos į kitą.
Tai apima kompiuterių mokymą suprasti ir apdoroti žmonių kalbas, kad būtų galima pateikti tikslius vertimus. Dažniausias pavyzdys yra Google vertėjas.
Naudodami mašininį vertimą galite įvesti tekstą arba kalbą viena kalba, o sistema analizuos įvestį ir sugeneruos atitinkamą vertimą kita kalba. Tai ypač naudinga bendraujant ar pasiekiant informaciją įvairiomis kalbomis.
Mašininio vertimo sistemos remiasi kalbinių taisyklių, statistinių modelių ir mašininio mokymosi algoritmų deriniu. Jie mokosi iš daugybės kalbos duomenų, kad laikui bėgant pagerintų vertimo tikslumą. Kai kurie mašininio vertimo metodai taip pat apima neuroninius tinklus, kad pagerintų vertimų kokybę.
17. Robotika
Robotika yra dirbtinio intelekto ir mechaninės inžinerijos derinys, siekiant sukurti protingas mašinas, vadinamas robotais. Šie robotai skirti užduotims atlikti savarankiškai arba su minimaliu žmogaus įsikišimu.
Robotai yra fiziniai subjektai, galintys jausti savo aplinką, priimti sprendimus remdamiesi tuo jutiminiu įėjimu ir atlikti konkrečius veiksmus ar užduotis.
Juose sumontuoti įvairūs jutikliai, tokie kaip kameros, mikrofonai ar lietimo jutikliai, kurie leidžia rinkti informaciją iš juos supančio pasaulio. Naudodamiesi AI algoritmais ir programavimu, robotai gali analizuoti šiuos duomenis, juos interpretuoti ir priimti protingus sprendimus, kad atliktų jiems skirtas užduotis.
AI vaidina lemiamą vaidmenį robotikoje, nes leidžia robotams mokytis iš savo patirties ir prisitaikyti prie įvairių situacijų.
Mašininio mokymosi algoritmai gali būti naudojami mokant robotus atpažinti objektus, naršyti aplinkoje ar net bendrauti su žmonėmis. Tai leidžia robotams tapti universalesniais, lankstesniais ir gebančiais atlikti sudėtingas užduotis.
18 Drones
Dronai yra robotų tipas, galintis skristi ar sklandyti ore be žmogaus piloto. Jie taip pat žinomi kaip nepilotuojami orlaiviai (UAV). Dronai aprūpinti įvairiais jutikliais, tokiais kaip kameros, GPS, giroskopai, kurie leidžia rinkti duomenis ir naršyti aplinką.
Juos nuotoliniu būdu valdo žmogaus operatorius arba jie gali veikti savarankiškai, naudodami iš anksto užprogramuotas instrukcijas.
Dronai naudojami įvairiems tikslams, įskaitant fotografavimą ir vaizdo įrašymą iš oro, geodeziją ir žemėlapių sudarymą, pristatymo paslaugas, paieškos ir gelbėjimo misijas, žemės ūkio stebėjimą ir net pramoginį naudojimą. Jie gali patekti į atokias ar pavojingas vietas, kurios yra sudėtingos arba pavojingos žmonėms.
19. Išplėstinė realybė (AR)
Papildyta realybė (AR) yra technologija, kuri sujungia realų pasaulį su virtualiais objektais ar informacija, kad pagerintų mūsų suvokimą ir sąveiką su aplinka. Kompiuteriu sukurtus vaizdus, garsus ar kitas jutimo įvestis perkelia į realų pasaulį, sukurdamas įtraukiantį ir interaktyvų potyrį.
Paprasčiau tariant, įsivaizduokite, kad nešiojate specialius akinius arba naudojate savo išmanųjį telefoną, kad pamatytumėte jus supantį pasaulį, bet pridėtumėte papildomų virtualių elementų.
Pavyzdžiui, galite nukreipti savo išmanųjį telefoną į miesto gatvę ir pamatyti virtualius kelrodžius, rodančius nuorodas, įvertinimus ir apžvalgas apie netoliese esančius restoranus ar net virtualius personažus, sąveikaujančius su realia aplinka.
Šie virtualūs elementai sklandžiai susilieja su realiu pasauliu, pagerindami jūsų supratimą ir patirtį apie aplinką. Papildyta realybė gali būti naudojama įvairiose srityse, pavyzdžiui, žaidimuose, švietime, architektūroje ir net atliekant kasdienes užduotis, pvz., navigaciją ar naujų baldų išbandymą namuose prieš juos perkant.
20. Virtuali realybė (VR)
Virtuali realybė (VR) – tai technologija, kuri naudoja kompiuterinius modeliavimus, kad sukurtų dirbtinę aplinką, kurią žmogus galėtų tyrinėti ir su ja bendrauti. Jis panardina vartotoją į virtualų pasaulį, užblokuodamas realų pasaulį ir pakeisdamas jį skaitmenine sfera.
Paprasčiau tariant, įsivaizduokite, kad užsidedate specialias ausines, kurios uždengia akis ir ausis ir perkelia jus į visiškai kitą vietą. Šiame virtualiame pasaulyje viskas, ką matote ir girdite, atrodo neįtikėtinai tikra, nors visa tai generuoja kompiuteris.
Galite judėti, žiūrėti bet kuria kryptimi ir bendrauti su objektais ar personažais taip, lyg jie būtų fiziškai.
Pavyzdžiui, virtualios realybės žaidime galite atsidurti viduramžių pilyje, kur galėsite vaikščioti jos koridoriais, pasiimti ginklus ir dalyvauti kardų kovose su virtualiais priešininkais. Virtualios realybės aplinka reaguoja į jūsų judesius ir veiksmus, todėl jaučiatės visiškai panirę ir įsitraukę į patirtį.
Virtuali realybė naudojama ne tik žaidimams, bet ir įvairioms kitoms programoms, pavyzdžiui, pilotų, chirurgų ar karinio personalo mokymo simuliacijai, architektūriniams žygiams, virtualiam turizmui ir netgi tam tikrų psichologinių būklių terapijai. Tai sukuria buvimo jausmą ir perkelia vartotojus į naujus ir įdomius virtualius pasaulius, todėl patirtis atrodo kaip įmanoma arčiau tikrovės.
21. Duomenų mokslas
Duomenų mokslas yra sritis, apimanti mokslinių metodų, įrankių ir algoritmų naudojimą, siekiant iš duomenų gauti vertingų žinių ir įžvalgų. Jis sujungia matematikos, statistikos, programavimo ir srities kompetencijos elementus, kad būtų galima analizuoti didelius ir sudėtingus duomenų rinkinius.
Paprasčiau tariant, duomenų mokslas yra prasmingos informacijos ir modelių, paslėptų duomenų krūvoje, paieška. Tai apima duomenų rinkimą, valymą ir tvarkymą, o tada įvairių metodų naudojimą jiems tyrinėti ir analizuoti. Duomenų mokslininkai naudokite statistinius modelius ir algoritmus tendencijoms atskleisti, prognozėms ir problemoms spręsti.
Pavyzdžiui, sveikatos priežiūros srityje duomenų mokslas gali būti naudojamas analizuojant pacientų įrašus ir medicininius duomenis, siekiant nustatyti ligų rizikos veiksnius, numatyti pacientų baigtis ar optimizuoti gydymo planus. Versle duomenų mokslas gali būti taikomas klientų duomenims, siekiant suprasti jų pageidavimus, rekomenduoti produktus ar tobulinti rinkodaros strategijas.
22. Duomenų ginčas
Duomenų ginčymasis, taip pat žinomas kaip duomenų kaupimas, yra neapdorotų duomenų rinkimo, valymo ir transformavimo į naudingesnį ir analizei tinkantį formatą procesas. Tai apima duomenų tvarkymą ir paruošimą, siekiant užtikrinti jų kokybę, nuoseklumą ir suderinamumą su analizės įrankiais ar modeliais.
Paprasčiau tariant, ginčai dėl duomenų yra tarsi ingredientų ruošimas maisto ruošimui. Tai apima duomenų rinkimą iš įvairių šaltinių, jų rūšiavimą ir išvalymą, kad būtų pašalintos visos klaidos, neatitikimai ar nereikšminga informacija.
Be to, duomenis gali tekti transformuoti, pertvarkyti arba apibendrinti, kad būtų lengviau dirbti ir gauti įžvalgų.
Pavyzdžiui, ginčas dėl duomenų gali apimti pasikartojančių įrašų pašalinimą, rašybos klaidų ar formatavimo problemų taisymą, trūkstamų reikšmių tvarkymą ir duomenų tipų konvertavimą. Tai taip pat gali apimti skirtingų duomenų rinkinių sujungimą arba sujungimą, duomenų padalijimą į poaibius arba naujų kintamųjų kūrimą pagal esamus duomenis.
23. Duomenų pasakojimas
Duomenų pasakojimas yra menas pateikti duomenis patraukliu ir patraukliu būdu, siekiant efektyviai perduoti pasakojimą ar pranešimą. Tai apima naudojimą duomenų vizualizacijos, pasakojimus ir kontekstą, kad perteiktų įžvalgas ir išvadas auditorijai suprantamu ir įsimintinu būdu.
Paprasčiau tariant, duomenų pasakojimas reiškia duomenų naudojimą pasakojimui. Tai neapsiriboja vien skaičių ir diagramų pateikimu. Tai apima pasakojimo apie duomenis kūrimą, vaizdinių elementų ir pasakojimo metodų naudojimą, kad duomenys būtų atgaivinti ir būtų susiję su auditorija.
Pavyzdžiui, užuot tiesiog pateikus pardavimo duomenų lentelę, duomenų pasakojimui gali prireikti sukurti interaktyvų prietaisų skydelį, leidžiantį vartotojams vizualiai ištirti pardavimo tendencijas.
Tai gali apimti pasakojimą, kuriame pabrėžiamos pagrindinės išvados, paaiškinamos tendencijų priežastys ir, remiantis duomenimis, pateikiamos veiksmingos rekomendacijos.
24. Duomenimis pagrįstas sprendimų priėmimas
Duomenimis pagrįstas sprendimų priėmimas – tai pasirinkimų arba veiksmų, pagrįstų svarbių duomenų analize ir interpretavimu, priėmimo procesas. Tai apima duomenų naudojimą kaip pagrindą sprendimų priėmimo procesams vadovauti ir palaikyti, o ne pasikliauti vien intuicija ar asmeniniu sprendimu.
Paprasčiau tariant, duomenimis pagrįstų sprendimų priėmimas reiškia duomenų faktų ir įrodymų naudojimą, kad būtų informuojama ir vadovaujamasi priimant sprendimus. Tai apima duomenų rinkimą ir analizę, kad suprastų modelius, tendencijas ir santykius, ir šių žinių naudojimą priimant pagrįstus sprendimus ir sprendžiant problemas.
Pavyzdžiui, verslo aplinkoje, priimant duomenis pagrįstus sprendimus, galima analizuoti pardavimo duomenis, klientų atsiliepimus ir rinkos tendencijas, siekiant nustatyti efektyviausią kainodaros strategiją arba nustatyti sritis, kurias reikia tobulinti kuriant produktą.
Sveikatos priežiūros srityje tai gali apimti pacientų duomenų analizę, siekiant optimizuoti gydymo planus arba numatyti ligos baigtį.
25. Duomenų ežeras
Duomenų ežeras yra centralizuota ir keičiamo dydžio duomenų saugykla, kurioje saugomi didžiuliai neapdorotų ir neapdorotų duomenų kiekiai. Jis skirtas laikyti įvairius duomenų tipus, formatus ir struktūras, pvz., struktūrinius, pusiau struktūrinius ir nestruktūruotus duomenis, nereikalaujant iš anksto nustatytų schemų ar duomenų transformacijų.
Pavyzdžiui, įmonė gali rinkti ir saugoti duomenis iš įvairių šaltinių, pvz., svetainių žurnalų, klientų operacijų, socialinės žiniasklaidos sklaidos kanalų ir daiktų interneto įrenginių, duomenų ežere.
Tada šie duomenys gali būti naudojami įvairiems tikslams, pavyzdžiui, atlikti pažangią analizę, atlikti mašininio mokymosi algoritmus arba tirti klientų elgesio modelius ir tendencijas.
26. Duomenų saugykla
Duomenų saugykla – tai specializuota duomenų bazių sistema, kuri yra specialiai sukurta dideliems duomenų iš įvairių šaltinių saugojimui, tvarkymui ir analizei. Ji sukurta taip, kad palaikytų efektyvų duomenų gavimą ir sudėtingas analitines užklausas.
Ji tarnauja kaip centrinė saugykla, integruojanti duomenis iš skirtingų operacinių sistemų, tokių kaip operacijų duomenų bazės, CRM sistemos ir kiti organizacijos duomenų šaltiniai.
Duomenys transformuojami, išvalomi ir įkeliami į duomenų saugyklą struktūrizuotu formatu, optimizuotu analitiniams tikslams.
27. Verslo žvalgyba (BI)
Verslo žvalgyba – tai duomenų rinkimo, analizės ir pateikimo procesas, padedantis įmonėms priimti pagrįstus sprendimus ir įgyti vertingų įžvalgų. Tai apima įvairių įrankių, technologijų ir metodų naudojimą neapdorotiems duomenims paversti prasminga, tinkama informacija.
Pavyzdžiui, verslo žvalgybos sistema gali analizuoti pardavimo duomenis, kad nustatytų pelningiausius produktus, stebėtų atsargų lygį ir klientų pageidavimus.
Jis gali suteikti realiu laiku įžvalgų apie pagrindinius veiklos rodiklius (KPI), pvz., pajamas, klientų pritraukimą ar produkto našumą, leidžiant įmonėms priimti duomenimis pagrįstus sprendimus ir imtis atitinkamų veiksmų, kad pagerintų savo veiklą.
Verslo žvalgybos įrankiai dažnai apima tokias funkcijas kaip duomenų vizualizavimas, ad hoc užklausos ir duomenų tyrinėjimo galimybės. Šios priemonės leidžia vartotojams, pvz verslo analitikai arba vadybininkai, kad galėtų sąveikauti su duomenimis, suskirstyti juos ir generuoti ataskaitas ar vaizdinius vaizdus, kurie pabrėžia svarbias įžvalgas ir tendencijas.
28. Nuspėjamoji analizė
Nuspėjamoji analizė – tai praktika naudojant duomenis ir statistinius metodus, kad būtų galima pagrįstai nuspėti ar prognozuoti būsimus įvykius ar rezultatus. Tai apima istorinių duomenų analizę, modelių nustatymą ir modelių kūrimą, kad būtų galima ekstrapoliuoti ir įvertinti būsimas tendencijas, elgesį ar įvykius.
Juo siekiama atskleisti ryšius tarp kintamųjų ir panaudoti šią informaciją prognozėms. Tai neapsiriboja tiesiog praeities įvykių aprašymu; Vietoj to, jis naudoja istorinius duomenis, kad suprastų ir nuspėtų, kas gali nutikti ateityje.
Pavyzdžiui, finansų srityje prognozuoti galima naudoti nuspėjamąją analizę akcijos kainos, pagrįstos istoriniais rinkos duomenimis, ekonominiais rodikliais ir kitais svarbiais veiksniais.
Rinkodaros srityje jis gali būti naudojamas numatant klientų elgesį ir pageidavimus, įgalinant tikslinę reklamą ir individualizuotas rinkodaros kampanijas.
Sveikatos priežiūros srityje nuspėjamoji analizė gali padėti nustatyti pacientus, kuriems yra didelė rizika susirgti tam tikromis ligomis, arba numatyti readmisijos tikimybę, remiantis ligos istorija ir kitais veiksniais.
29. Prescriptive Analytics
Preskriptyvioji analizė yra duomenų ir analizės taikymas, siekiant nustatyti geriausius įmanomus veiksmus, kurių reikia imtis konkrečioje situacijoje ar sprendimo priėmimo scenarijuje.
Tai viršija aprašomąjį ir nuspėjamoji analizė ne tik pateikdamas įžvalgas apie tai, kas gali nutikti ateityje, bet ir rekomenduodamas optimaliausius veiksmus norimam rezultatui pasiekti.
Jis sujungia istorinius duomenis, nuspėjamuosius modelius ir optimizavimo metodus, kad imituotų skirtingus scenarijus ir įvertintų galimus įvairių sprendimų rezultatus. Jame atsižvelgiama į įvairius apribojimus, tikslus ir veiksnius, kad būtų parengtos įgyvendinamos rekomendacijos, kurios maksimaliai padidintų norimus rezultatus arba sumažintų riziką.
Pvz tiekimo grandinės valdymas, preskriptyvioji analizė gali analizuoti duomenis apie atsargų lygį, gamybos pajėgumus, transportavimo išlaidas ir klientų paklausą, kad nustatytų efektyviausią paskirstymo planą.
Jis gali rekomenduoti idealų išteklių paskirstymą, pvz., atsargų sandėliavimo vietas ar transportavimo maršrutus, kad būtų sumažintos išlaidos ir užtikrintas pristatymas laiku.
30. Duomenimis pagrįsta rinkodara
Duomenimis pagrįsta rinkodara reiškia duomenų ir analizės naudojimą rinkodaros strategijoms, kampanijoms ir sprendimų priėmimo procesams skatinti.
Tai apima įvairių duomenų šaltinių panaudojimą, kad gautumėte įžvalgų apie klientų elgesį, pageidavimus ir tendencijas, ir šios informacijos naudojimą rinkodaros pastangoms optimizuoti.
Jame pagrindinis dėmesys skiriamas duomenų rinkimui ir analizei iš kelių kontaktinių taškų, tokių kaip sąveika su svetaine, įtraukimas į socialinę žiniasklaidą, klientų demografiniai rodikliai, pirkimo istorija ir kt. Tada šie duomenys naudojami siekiant visapusiškai suprasti tikslinę auditoriją, jos pageidavimus ir poreikius.
Naudodami duomenis rinkodaros specialistai gali priimti pagrįstus sprendimus dėl klientų segmentavimo, taikymo ir personalizavimo.
Jie gali nustatyti konkrečius klientų segmentus, kurie labiau linkę teigiamai reaguoti į rinkodaros kampanijas, ir atitinkamai pritaikyti savo pranešimus bei pasiūlymus.
Be to, duomenimis pagrįsta rinkodara padeda optimizuoti rinkodaros kanalus, nustatyti efektyviausią rinkodaros derinį ir įvertinti rinkodaros iniciatyvų sėkmę.
Pavyzdžiui, taikant duomenimis pagrįstą rinkodaros metodą, gali būti analizuojami klientų duomenys, siekiant nustatyti pirkimo elgseną ir pageidavimų modelius. Remdamiesi šiomis įžvalgomis, rinkodaros specialistai gali sukurti tikslines kampanijas su suasmenintu turiniu ir pasiūlymais, atitinkančiais konkrečius klientų segmentus.
Atlikdami nuolatinę analizę ir optimizavimą, jie gali įvertinti savo rinkodaros pastangų efektyvumą ir laikui bėgant tobulinti strategijas.
31. Duomenų valdymas
Duomenų valdymas yra sistema ir praktikos rinkinys, kurį organizacijos taiko siekdamos užtikrinti tinkamą duomenų valdymą, apsaugą ir vientisumą per visą jų gyvavimo ciklą. Ji apima procesus, politiką ir procedūras, reglamentuojančias, kaip duomenys renkami, saugomi, pasiekiami, naudojami ir dalijamasi organizacijoje.
Juo siekiama nustatyti atskaitomybę, atsakomybę ir duomenų išteklių kontrolę. Ji užtikrina, kad duomenys būtų tikslūs, išsamūs, nuoseklūs ir patikimi, todėl organizacijos gali priimti pagrįstus sprendimus, palaikyti duomenų kokybę ir atitikti norminius reikalavimus.
Duomenų valdymas apima duomenų valdymo vaidmenų ir atsakomybės apibrėžimą, duomenų standartų ir politikos nustatymą bei procesų įgyvendinimą, skirtus stebėti ir užtikrinti, kad būtų laikomasi. Jame aptariami įvairūs duomenų valdymo aspektai, įskaitant duomenų privatumą, duomenų saugumą, duomenų kokybę, duomenų klasifikavimą ir duomenų gyvavimo ciklo valdymą.
Pavyzdžiui, duomenų valdymas gali apimti įgyvendinimo procedūras, skirtas užtikrinti, kad asmens arba neskelbtini duomenys būtų tvarkomi laikantis taikomų privatumo taisyklių, tokių kaip Bendrasis duomenų apsaugos reglamentas (BDAR).
Tai taip pat gali apimti duomenų kokybės standartų nustatymą ir duomenų patvirtinimo procesų įgyvendinimą, siekiant užtikrinti, kad duomenys būtų tikslūs ir patikimi.
32. Duomenų saugumas
Duomenų saugumas yra mūsų vertingos informacijos apsauga nuo neteisėtos prieigos ar vagystės. Tai apima priemones, skirtas apsaugoti duomenų konfidencialumą, vientisumą ir prieinamumą.
Iš esmės tai reiškia, kad reikia užtikrinti, kad tik tinkami žmonės galėtų pasiekti mūsų duomenis, kad jie išliktų tikslūs ir nepakeisti ir kad jie būtų prieinami, kai reikia.
Duomenų saugumui pasiekti naudojamos įvairios strategijos ir technologijos. Pavyzdžiui, prieigos kontrolė ir šifravimo metodai padeda apriboti prieigą prie įgaliotų asmenų arba sistemų, todėl pašaliniams asmenims bus sunkiau pasiekti mūsų duomenis.
Stebėjimo sistemos, ugniasienės ir įsibrovimo aptikimo sistemos veikia kaip sargai, įspėjančios apie įtartiną veiklą ir užkertančios kelią neteisėtai prieigai.
33 Daiktų internetas
Daiktų internetas (IoT) reiškia fizinių objektų arba „daiktų“, kurie yra prijungti prie interneto ir gali bendrauti tarpusavyje, tinklą. Tai tarsi didelis kasdienių objektų, įrenginių ir mašinų tinklas, galintis dalytis informacija ir atlikti užduotis sąveikaudamos internetu.
Paprastais žodžiais tariant, daiktų internetas apima „išmaniųjų“ galimybių suteikimą įvairiems objektams ar įrenginiams, kurie tradiciškai nebuvo prijungti prie interneto. Šie objektai gali būti buitinė technika, nešiojami prietaisai, termostatai, automobiliai ir net pramoninė technika.
Prijungę šiuos objektus prie interneto, jie gali rinkti ir dalytis duomenimis, gauti instrukcijas ir atlikti užduotis savarankiškai arba reaguodami į vartotojo komandas.
Pavyzdžiui, išmanusis termostatas gali stebėti temperatūrą, reguliuoti nustatymus ir siųsti energijos vartojimo ataskaitas į išmaniojo telefono programėlę. Nešiojama kūno rengybos stebėjimo priemonė gali rinkti duomenis apie jūsų fizinę veiklą ir sinchronizuoti juos su debesies pagrindu veikiančia platforma analizei.
34. Sprendimų medis
Sprendimų medis yra vizualus vaizdas arba diagrama, padedanti priimti sprendimus arba nustatyti veiksmų kryptį, pagrįstą pasirinkimų ar sąlygų serija.
Tai tarsi struktūrinė schema, kuri veda mus per sprendimų priėmimo procesą, apsvarstant įvairias galimybes ir galimus jų rezultatus.
Įsivaizduokite, kad turite problemą ar klausimą ir turite pasirinkti.
Sprendimų medis suskaido sprendimą į mažesnius žingsnius, pradedant nuo pradinio klausimo ir išsišakojus į skirtingus galimus atsakymus ar veiksmus, pagrįstus kiekvieno žingsnio sąlygomis ar kriterijais.
35. Kognityvinis skaičiavimas
Kognityvinis skaičiavimas paprastai reiškia kompiuterines sistemas ar technologijas, kurios imituoja žmogaus pažintinius gebėjimus, tokius kaip mokymasis, samprotavimas, supratimas ir problemų sprendimas.
Tai apima kompiuterinių sistemų, kurios gali apdoroti ir interpretuoti informaciją taip, kaip žmogaus mąstymas, kūrimą.
Kognityvinė kompiuterija skirta sukurti mašinas, kurios galėtų suprasti ir bendrauti su žmonėmis natūraliau ir protingiau. Šios sistemos skirtos analizuoti didžiulius duomenų kiekius, atpažinti modelius, numatyti prognozes ir teikti reikšmingas įžvalgas.
Pagalvokite apie kognityvinį skaičiavimą kaip apie bandymą priversti kompiuterius galvoti ir veikti labiau kaip žmonės.
Tai apima technologijų, tokių kaip dirbtinis intelektas, mašinų mokymasis, natūralios kalbos apdorojimas ir kompiuterinė vizija, panaudojimą, kad kompiuteriai galėtų atlikti užduotis, kurios tradiciškai buvo siejamos su žmogaus intelektu.
36. Skaičiavimo mokymosi teorija
Kompiuterinio mokymosi teorija yra specializuota dirbtinio intelekto sritis, kuri sukasi apie algoritmų, specialiai sukurtų mokytis iš duomenų, kūrimą ir tyrimą.
Šioje srityje nagrinėjamos įvairios technikos ir metodikos, leidžiančios kurti algoritmus, kurie gali savarankiškai pagerinti jų veikimą analizuojant ir apdorojant didelius informacijos kiekius.
Išnaudodama duomenų galią, skaičiavimo mokymosi teorija siekia atskleisti modelius, ryšius ir įžvalgas, kurios leidžia mašinoms pagerinti sprendimų priėmimo galimybes ir efektyviau atlikti užduotis.
Galutinis tikslas yra sukurti algoritmus, kurie gali pritaikyti, apibendrinti ir tiksliai prognozuoti remiantis duomenimis, su kuriais jie susidūrė, ir taip prisidėti prie dirbtinio intelekto ir jo praktinio pritaikymo pažangos.
37. Turingo testas
Turingo testas, kurį iš pradžių pasiūlė genialus matematikas ir kompiuterių mokslininkas Alanas Turingas, yra patraukli koncepcija, naudojama įvertinti, ar mašina gali pasižymėti protingu elgesiu, panašiu į žmogaus elgesį arba praktiškai nesiskiriantį nuo jo.
Turingo teste žmogus vertintojas dalyvauja natūralios kalbos pokalbyje tiek su mašina, tiek su kitu žmogumi, nežinodamas, kuris iš jų yra mašina.
Vertintojo vaidmuo yra atskirti, kuris subjektas yra mašina, remiantis tik jų atsakymais. Jei mašina sugeba įtikinti vertintoją, kad tai yra žmogaus atitikmuo, tada teigiama, kad ji išlaikė Tiuringo testą, taip parodydama intelekto lygį, kuris atspindi žmogaus galimybes.
Alanas Turingas pasiūlė šį testą kaip priemonę ištirti mašininio intelekto sampratą ir kelti klausimą, ar mašinos gali pasiekti žmogaus lygio pažinimą.
Testą suformuluodamas pagal žmogaus neatskiriamumą, Turingas pabrėžė, kad mašinos elgsis yra toks įtikinamai protingas, kad tampa sudėtinga atskirti jas nuo žmonių.
Turingo testas sukėlė plačias diskusijas ir tyrimus dirbtinio intelekto ir pažinimo mokslo srityse. Nors Tiuringo testo išlaikymas tebėra svarbus etapas, tai nėra vienintelis intelekto matas.
Nepaisant to, testas yra verčiantis susimąstyti etalonas, skatinantis nuolatines pastangas kurti mašinas, galinčias imituoti žmogaus intelektą ir elgesį, ir prisidėti prie platesnio tyrimo, ką reiškia būti protingam.
38. Stiprinamasis mokymasis
Armatūros mokymasis yra mokymosi būdas, vykstantis bandymų ir klaidų būdu, kai „agentas“ (tai gali būti kompiuterinė programa arba robotas) mokosi atlikti užduotis, gaudamas atlygį už gerą elgesį ir susidurdamas su pasekmėmis arba bausmėmis už blogą elgesį.
Įsivaizduokite scenarijų, kai agentas bando atlikti konkrečią užduotį, pavyzdžiui, naršyti labirintą. Iš pradžių agentas nežino teisingo kelio, kuriuo reikia eiti, todėl bando įvairius veiksmus ir tyrinėja įvairius maršrutus.
Kai jis pasirenka gerą veiksmą, priartinantį jį prie tikslo, jis gauna atlygį, kaip virtualų „paglostymą per nugarą“. Tačiau jei jis priima blogą sprendimą, kuris veda į aklavietę arba atitraukia jį nuo tikslo, jis sulaukia bausmės arba neigiamo grįžtamojo ryšio.
Per šį bandymų ir klaidų procesą agentas išmoksta susieti tam tikrus veiksmus su teigiamais arba neigiamais rezultatais. Palaipsniui nustato geriausią veiksmų seką, kad gautų kuo didesnį atlygį ir sumažintų bausmes, galiausiai įgudęs atlikti užduotį.
Sustiprinimo mokymasis semiasi įkvėpimo iš to, kaip žmonės ir gyvūnai mokosi gaudami grįžtamąjį ryšį iš aplinkos.
Taikydami šią koncepciją mašinoms, mokslininkai siekia sukurti intelektualias sistemas, kurios gali mokytis ir prisitaikyti prie įvairių situacijų, savarankiškai atrasdamos efektyviausią elgesį per teigiamo sustiprinimo ir neigiamų pasekmių procesą.
39. Esybės ištraukimas
Objektų išskyrimas reiškia procesą, kurio metu nustatome ir iš teksto bloko ištraukiame svarbias informacijos dalis, vadinamus subjektais. Tai gali būti įvairūs dalykai, pvz., žmonių vardai, vietų pavadinimai, organizacijų pavadinimai ir pan.
Įsivaizduokime, kad turite pastraipą, kurioje aprašomas naujienų straipsnis.
Objektų išskyrimas apimtų teksto analizę ir konkrečių bitų, atspindinčių skirtingus objektus, atrinkimą. Pavyzdžiui, jei tekste minimas asmens vardas, pvz., „John Smith“, vieta „New York City“ arba organizacija „OpenAI“, tai būtų subjektai, kuriuos siekiame nustatyti ir išgauti.
Vykdydami objektų ištraukimą, mes iš esmės mokome kompiuterinę programą atpažinti ir atskirti svarbius teksto elementus. Šis procesas leidžia efektyviau tvarkyti ir suskirstyti informaciją į kategorijas, todėl lengviau ieškoti, analizuoti ir gauti įžvalgų iš daugybės tekstinių duomenų.
Apskritai objektų ištraukimas padeda mums automatizuoti svarbių objektų, pvz., žmonių, vietų ir organizacijų, tekste nustatymo užduotį, supaprastinti vertingos informacijos gavimą ir pagerinti mūsų gebėjimą apdoroti ir suprasti tekstinius duomenis.
40. Lingvistinė anotacija
Kalbinė anotacija apima teksto praturtinimą papildoma kalbine informacija, kad galėtume geriau suprasti ir analizuoti vartojamą kalbą. Tai tarsi naudingų etikečių ar žymų pridėjimas prie skirtingų teksto dalių.
Kai atliekame kalbinę anotaciją, mes peržengiame pagrindinius teksto žodžius ir sakinius ir pradedame žymėti konkrečius elementus. Pavyzdžiui, galime pridėti kalbos dalies žymų, kurios nurodo kiekvieno žodžio gramatinę kategoriją (pvz., daiktavardis, veiksmažodis, būdvardis ir kt.). Tai padeda suprasti kiekvieno žodžio vaidmenį sakinyje.
Kita kalbinės anotacijos forma yra vardinių objektų atpažinimas, kai nustatome ir pažymime konkrečias pavadintas esybes, pvz., žmonių, vietų, organizacijų pavadinimus ar datas. Tai leidžia mums greitai surasti svarbią informaciją ir iš jos išgauti.
Šiais būdais komentuodami tekstą sukuriame labiau struktūrizuotą ir organizuotą kalbos vaizdą. Tai gali būti labai naudinga įvairiose programose. Pavyzdžiui, tai padeda pagerinti paieškos sistemų tikslumą, nes supranta vartotojų užklausų tikslą. Jis taip pat padeda atlikti mašininį vertimą, nuotaikų analizę, informacijos gavimą ir daugelį kitų natūralios kalbos apdorojimo užduočių.
Kalbinė anotacija yra gyvybiškai svarbi tyrėjų, kalbininkų ir kūrėjų priemonė, leidžianti tyrinėti kalbos modelius, kurti kalbos modelius ir kurti sudėtingus algoritmus, kurie gali geriau analizuoti ir suprasti tekstą.
41. Hiperparametras
In mašininis mokymasis, hiperparametras yra tarsi specialus nustatymas arba konfigūracija, kurią turime nuspręsti prieš mokydami modelį. Tai nėra kažkas, ko modelis gali išmokti pats iš duomenų; vietoj to turime tai nustatyti iš anksto.
Pagalvokite apie tai kaip apie rankenėlę ar jungiklį, kurį galime reguliuoti, kad tiksliai sureguliuotume, kaip modelis mokosi ir prognozuoja. Šie hiperparametrai valdo įvairius mokymosi proceso aspektus, tokius kaip modelio sudėtingumas, mokymo greitis ir tikslumo bei apibendrinimo kompromisas.
Pavyzdžiui, panagrinėkime neuroninį tinklą. Vienas svarbus hiperparametras yra sluoksnių skaičius tinkle. Turime pasirinkti, kokio gylio norime, kad tinklas būtų, ir šis sprendimas turi įtakos jo gebėjimui užfiksuoti sudėtingus duomenų modelius.
Kiti įprasti hiperparametrai apima mokymosi greitį, kuris nustato, kaip greitai modelis koreguoja savo vidinius parametrus, remdamasis treniruočių duomenimis, ir reguliavimo stiprumą, kuris kontroliuoja, kiek modelis baustų už sudėtingus modelius, kad būtų išvengta per didelio pritaikymo.
Labai svarbu teisingai nustatyti šiuos hiperparametrus, nes jie gali labai paveikti modelio veikimą ir elgesį. Tai dažnai apima bandymus ir klaidas, eksperimentavimą su skirtingomis vertėmis ir stebėjimą, kaip jos veikia modelio našumą patvirtinimo duomenų rinkinyje.
42. Metaduomenys
Metaduomenys reiškia papildomą informaciją, kuri suteikia išsamios informacijos apie kitus duomenis. Tai tarsi žymų ar etikečių rinkinys, suteikiantis daugiau konteksto arba apibūdinantis pagrindinių duomenų ypatybes.
Kai turime duomenų, nesvarbu, ar tai dokumentas, nuotrauka, vaizdo įrašas ar bet kokia kita informacija, metaduomenys padeda suprasti svarbius tų duomenų aspektus.
Pavyzdžiui, dokumente metaduomenys gali apimti tokią informaciją kaip autoriaus vardas, sukūrimo data arba failo formatas. Jei tai nuotrauka, metaduomenys gali nurodyti vietą, kurioje ji buvo daryta, naudotus fotoaparato nustatymus arba net fotografavimo datą ir laiką.
Metaduomenys padeda efektyviau tvarkyti, ieškoti ir interpretuoti duomenis. Pridėję šias aprašomąsias informacijos dalis galime greitai rasti konkrečius failus arba suprasti jų kilmę, paskirtį ar kontekstą, neieškodami viso turinio.
43. Matmenų mažinimas
Matmenų mažinimas yra metodas, naudojamas supaprastinti duomenų rinkinį sumažinant jame esančių funkcijų ar kintamųjų skaičių. Tai tarsi informacijos sutrumpinimas arba apibendrinimas duomenų rinkinyje, kad jį būtų lengviau valdyti ir su juo būtų lengviau dirbti.
Įsivaizduokite, kad turite duomenų rinkinį su daugybe stulpelių arba atributų, atspindinčių skirtingas duomenų taškų charakteristikas. Kiekvienas stulpelis padidina mašininio mokymosi algoritmų sudėtingumą ir skaičiavimo reikalavimus.
Kai kuriais atvejais dėl didelio matmenų skaičiaus gali būti sudėtinga rasti reikšmingų duomenų šablonų ar ryšių.
Matmenų mažinimas padeda išspręsti šią problemą, nes duomenų rinkinys paverčiamas žemesnio matmens vaizdu, išsaugant kuo daugiau svarbios informacijos. Juo siekiama užfiksuoti svarbiausius duomenų aspektus arba variantus, atmetant perteklinius ar mažiau informatyvius aspektus.
44. Teksto klasifikacija
Teksto klasifikavimas yra procesas, kurio metu teksto blokams priskiriamos konkrečios etiketės arba kategorijos, atsižvelgiant į jų turinį ar reikšmę. Tai tarsi tekstinės informacijos rūšiavimas ar suskirstymas į skirtingas grupes ar klases, kad būtų lengviau atlikti tolesnę analizę ar sprendimų priėmimą.
Panagrinėkime el. pašto klasifikavimo pavyzdį. Pagal šį scenarijų norime nustatyti, ar gaunamas el. laiškas yra šlamštas, ar ne (taip pat žinomas kaip šlamštas). Teksto klasifikacija algoritmai analizuoja el. laiško turinį ir atitinkamai priskiria jam etiketę.
Jei algoritmas nustato, kad el. laiškas turi savybių, dažniausiai susijusių su šlamštu, jis priskiria etiketę „šlamštas“. Ir atvirkščiai, jei el. laiškas atrodo teisėtas ir nėra šlamštas, jam priskiriama etiketė „ne šlamštas“ arba „kumpis“.
Teksto klasifikacija randa programas įvairiose srityse, be el. pašto filtravimo. Jis naudojamas nuotaikų analizėje, siekiant nustatyti klientų atsiliepimuose išreikštą nuotaiką (teigiamą, neigiamą ar neutralią).
Naujienų straipsnius galima suskirstyti į skirtingas temas arba kategorijas, pvz., sportas, politika, pramogos ir kt. Klientų aptarnavimo pokalbių žurnalai gali būti suskirstyti į kategorijas pagal sprendžiamą tikslą arba problemą.
45. Silpnas AI
Silpnas AI, taip pat žinomas kaip siauras AI, reiškia dirbtinio intelekto sistemas, kurios yra sukurtos ir užprogramuotos atlikti konkrečias užduotis ar funkcijas. Skirtingai nuo žmogaus intelekto, kuris apima daugybę pažintinių gebėjimų, silpnas AI apsiriboja tam tikra sritimi ar užduotimi.
Pagalvokite apie silpną AI kaip specializuotą programinę įrangą ar mašinas, kurios puikiai atlieka konkrečias užduotis. Pavyzdžiui, gali būti sukurta šachmatais žaidžianti AI programa, skirta analizuoti žaidimo situacijas, strateguoti judesius ir konkuruoti su žmonėmis.
Kitas pavyzdys – vaizdo atpažinimo sistema, galinti atpažinti objektus nuotraukose ar vaizdo įrašuose.
Šios AI sistemos yra apmokytos ir optimizuotos, kad galėtų tobulėti konkrečiose savo kompetencijos srityse. Jie pasikliauja algoritmais, duomenimis ir iš anksto nustatytomis taisyklėmis, kad galėtų efektyviai atlikti savo užduotis.
Tačiau jie neturi bendro intelekto, kuris leistų suprasti ar atlikti užduotis už jų nustatytos srities ribų.
46. Stiprus AI
Stiprus AI, taip pat žinomas kaip bendrasis AI arba dirbtinis bendrasis intelektas (AGI), reiškia dirbtinio intelekto formą, kuri turi gebėjimą suprasti, mokytis ir atlikti bet kokią intelektinę užduotį, kurią gali atlikti žmogus.
Skirtingai nuo silpno AI, kuris yra skirtas konkrečioms užduotims, stiprus AI siekia atkartoti į žmogų panašų intelektą ir pažinimo gebėjimus. Ji siekia sukurti mašinas ar programinę įrangą, kuri ne tik puikiai atliktų specializuotas užduotis, bet ir turėtų platesnį supratimą bei gebėjimą prisitaikyti, kad galėtų įveikti įvairius intelektinius iššūkius.
Stipraus dirbtinio intelekto tikslas – sukurti sistemas, kurios galėtų mąstyti, suvokti sudėtingą informaciją, mokytis iš patirties, dalyvauti pokalbiuose natūralia kalba, parodyti kūrybiškumą ir parodyti kitas su žmogaus intelektu susijusias savybes.
Iš esmės juo siekiama sukurti AI sistemas, kurios galėtų imituoti arba atkartoti žmogaus mąstymą ir problemų sprendimą keliose srityse.
47. Priekinė grandinė
Pirmyn grandinė yra samprotavimo arba logikos metodas, kuris pradedamas nuo turimų duomenų ir panaudojamas išvadoms bei naujoms išvadoms daryti. Tai tarsi taškų sujungimas naudojant turimą informaciją, kad judėtumėte į priekį ir gautumėte papildomų įžvalgų.
Įsivaizduokite, kad turite taisyklių ar faktų rinkinį ir norite gauti naujos informacijos arba jais remdamiesi padaryti konkrečias išvadas. Pirminis grandininis susiejimas veikia nagrinėjant pradinius duomenis ir taikant logines taisykles, siekiant sukurti papildomus faktus ar išvadas.
Norėdami supaprastinti, apsvarstykite paprastą scenarijų, kaip nustatyti, ką dėvėti, atsižvelgiant į oro sąlygas. Turite taisyklę, kuri sako: „Jei lyja, atsineškite skėtį“ ir kitą taisyklę, kuri sako: „Jei šalta, dėvėkite striukę“. Dabar, jei pastebėsite, kad iš tikrųjų lyja, galite naudoti grandinės sujungimą į priekį ir nuspręsti, kad turėtumėte atsinešti skėtį.
48. Atgalinė grandinė
Atgalinės grandinės sudarymas yra samprotavimo metodas, kuris prasideda nuo norimos išvados ar tikslo ir veikia atgal, siekiant nustatyti reikiamus duomenis ar faktus, reikalingus tai išvadai pagrįsti. Tai tarsi jūsų žingsnių atsekimas nuo norimo rezultato iki pradinės informacijos, reikalingos jam pasiekti.
Norėdami suprasti atgalinį grandininį sujungimą, panagrinėkime paprastą pavyzdį. Tarkime, kad norite nustatyti, ar tinkama eiti maudytis. Norima išvada, ar plaukimas yra tinkamas tam tikromis sąlygomis.
Užuot pradėję nuo sąlygų, atgalinis grandininis susiejimas prasideda nuo išvados ir dirba atgal, kad būtų rasti patvirtinamieji duomenys.
Tokiu atveju sujungimas atgal apimtų tokius klausimus kaip „Ar oras šiltas? Jei atsakymas yra teigiamas, tuomet paklausite: „Ar yra baseinas? Jei atsakymas vėl teigiamas, užduokite papildomų klausimų, pavyzdžiui: „Ar yra pakankamai laiko eiti maudytis?
Iteratyviai atsakydami į šiuos klausimus ir dirbdami atgal, galite nustatyti būtinas sąlygas, kurias reikia įvykdyti, kad būtų galima padaryti išvadą apie ėjimą plaukti.
49. Euristinė
Euristika, paprastai tariant, yra praktinė taisyklė arba strategija, padedanti priimti sprendimus arba išspręsti problemas, dažniausiai remiantis mūsų praeities patirtimi ar intuicija. Tai tarsi protinis trumpinys, leidžiantis greitai rasti pagrįstą sprendimą, neprarandant ilgo ar išsamaus proceso.
Susidūrus su sudėtingomis situacijomis ar užduotimis, euristika yra pagrindiniai principai arba „nykščio taisyklės“, kurios supaprastina sprendimų priėmimą. Jie pateikia mums bendras gaires ar strategijas, kurios dažnai yra veiksmingos tam tikrose situacijose, net jei jos gali negarantuoti optimalaus sprendimo.
Pavyzdžiui, apsvarstykime euristiką, kaip rasti stovėjimo vietą perpildytoje vietoje. Užuot kruopščiai išanalizavę kiekvieną laisvą vietą, galite pasikliauti euristika ir ieškoti stovinčių automobilių, kurių varikliai veikia.
Ši euristika daro prielaidą, kad šie automobiliai ruošiasi išvykti, todėl padidėja tikimybė rasti laisvą vietą.
50. Natūralios kalbos modeliavimas
Natūralios kalbos modeliavimas, paprastai tariant, yra kompiuterinių modelių mokymo procesas, siekiant suprasti ir generuoti žmonių kalbą panašiu būdu, kaip žmonės bendrauja. Tai apima kompiuterių mokymą apdoroti, interpretuoti ir generuoti tekstą natūraliai ir prasmingai.
Natūralios kalbos modeliavimo tikslas yra suteikti kompiuteriams galimybę suprasti ir generuoti žmonių kalbą sklandžiai, nuosekliai ir kontekstui svarbiu būdu.
Tai apima mokymo modelius su didžiuliu kiekiu tekstinių duomenų, tokių kaip knygos, straipsniai ar pokalbiai, siekiant išmokti kalbos modelius, struktūras ir semantiką.
Apmokyti šie modeliai gali atlikti įvairias su kalba susijusias užduotis, tokias kaip kalbos vertimas, teksto apibendrinimas, atsakymas į klausimus, pokalbių roboto sąveika ir kt.
Jie gali suprasti sakinių reikšmę ir kontekstą, išgauti atitinkamą informaciją ir generuoti gramatiškai teisingą ir nuoseklų tekstą.
Palikti atsakymą