ВИ е насекаде, но понекогаш може да биде предизвик да се разбере терминологијата и жаргонот. Во оваа објава на блог, објаснуваме преку 50 термини и дефиниции за вештачка интелигенција за да можете да добиете повеќе смисла за оваа брзорастечка технологија.
Без разлика дали сте почетник или експерт, се обложуваме дека има неколку термини овде што не ги знаете!
1. Вештачка интелигенција
Вештачка интелигенција (AI) се однесува на развој на компјутерски системи кои имаат способност да учат и да функционираат независно, често со емулирање на човечката интелигенција.
Овие системи ги анализираат податоците, препознаваат модели, донесуваат одлуки и го прилагодуваат своето однесување врз основа на искуството. Со користење на алгоритми и модели, вештачката интелигенција има за цел да создаде интелигентни машини способни да ја воочат и разберат нивната околина.
Крајната цел е да им се овозможи на машините ефикасно да ги извршуваат задачите, да учат од податоците и да покажат когнитивни способности слични на луѓето.
2. Алгоритам
Алгоритам е прецизен и систематски сет на инструкции или правила кои го водат процесот на решавање на проблем или остварување на одредена задача.
Служи како основен концепт во различни домени и игра клучна улога во компјутерските науки, математиката и дисциплините за решавање проблеми. Разбирањето на алгоритмите е од клучно значење бидејќи тие овозможуваат ефикасни и структурирани пристапи за решавање проблеми, поттикнувајќи го напредокот во технологијата и процесите на донесување одлуки.
3. Големи податоци
Големите податоци се однесуваат на екстремно големи и сложени збирки на податоци кои ги надминуваат можностите на традиционалните методи за анализа. Овие збирки на податоци обично се карактеризираат со нивниот волумен, брзина и разновидност.
Волуменот се однесува на огромното количество податоци генерирани од различни извори како на пр социјални медиуми, сензори и трансакции.
Брзината се однесува на големата брзина со која податоците се генерираат и треба да се обработат во реално време или речиси во реално време. Разновидноста ги означува различните типови и формати на податоци, вклучувајќи структурирани, неструктурирани и полуструктурирани податоци.
4. Податоци за рударство
Рударството на податоци е сеопфатен процес насочен кон извлекување вредни сознанија од огромни збирки на податоци.
Тој опфаќа четири клучни фази: собирање податоци, што вклучува собирање на релевантни податоци; подготовка на податоци, обезбедување квалитет и компатибилност на податоците; ископување на податоците, користење алгоритми за откривање шеми и врски; и анализа и интерпретација на податоците, каде што извлеченото знаење се испитува и разбира.
5. Невронска мрежа
Компјутерскиот систем е дизајниран да работи како човечки мозок, составена од меѓусебно поврзани јазли или неврони. Ајде да го разбереме ова малку повеќе бидејќи повеќето ВИ се засноваат нервните мрежи.
На горната графика, ја предвидуваме влажноста и температурата на географската локација со учење од минатото. Влезните податоци се база на податоци за претходниот запис.
на невронската мрежа учи шаблонот со играње со тегови и примена на пристрасни вредности во скриените слоеви. W1, W2….W7 се соодветните тежини. Се обучува на дадената база на податоци и дава излез како предвидување.
Можеби ќе ве преплави оваа сложена информација. Ако е така, можете да започнете со нашиот едноставен водич овде.
6. Машинско учење
Машинското учење се фокусира на развивање алгоритми и модели способни автоматски да учат од податоците и да ги подобрат нивните перформанси со текот на времето.
Тоа вклучува употреба на статистички техники за да им се овозможи на компјутерите да идентификуваат обрасци, да прават предвидувања и да донесуваат одлуки водени од податоци без да бидат експлицитно програмирани.
Алгоритми за машинско учење анализираат и учат од големи збирки на податоци, дозволувајќи им на системите да го приспособат и подобрат своето однесување врз основа на информациите што ги обработуваат.
7. Длабоко учење
Длабоко учење, подобласт на машинско учење и невронски мрежи, користи софистицирани алгоритми за стекнување знаење од податоци преку симулирање на сложените процеси на човечкиот мозок.
Со користење на невронски мрежи со бројни скриени слоеви, моделите за длабоко учење можат автономно да извлечат сложени карактеристики и обрасци, овозможувајќи им да се справат со сложени задачи со исклучителна точност и ефикасност.
8. Препознавање на модели
Препознавањето на шаблони, техника за анализа на податоци, ја користи моќта на алгоритмите за машинско учење за автономно откривање и распознавање на обрасци и законитости во сетови на податоци.
Со искористување на пресметковните модели и статистички методи, алгоритмите за препознавање шаблони можат да идентификуваат значајни структури, корелации и трендови во сложени и разновидни податоци.
Овој процес овозможува извлекување на вредни сознанија, класификација на податоците во различни категории и предвидување на идните резултати врз основа на признати обрасци. Препознавањето на шаблоните е витална алатка во различни домени, што го поттикнува донесувањето одлуки, откривањето аномалии и предвидливото моделирање.
Биометриката е еден пример за ова. На пример, во препознавањето на отпечатоци од прст, алгоритмот ги анализира гребените, кривините и уникатните карактеристики на отпечатокот од прст на една личност за да создаде дигитална претстава наречена шаблон.
Кога се обидувате да го отклучите вашиот паметен телефон или да пристапите до безбеден објект, системот за препознавање шаблони ги споредува снимените биометриски податоци (на пример, отпечаток од прст) со складираните шаблони во неговата база на податоци.
Со усогласување на шаблоните и проценување на нивото на сличност, системот може да утврди дали дадените биометриски податоци се совпаѓаат со складираниот шаблон и соодветно да одобри пристап.
9. Надгледувано учење
Надгледуваното учење е пристап за машинско учење кој вклучува обука на компјутерски систем користејќи означени податоци. Во овој метод, на компјутерот му се обезбедува збир на влезни податоци заедно со соодветните познати ознаки или исходи.
Да речеме дека имате еден куп слики, некои со кучиња, а некои со мачки.
Му кажуваш на компјутерот на кои слики има кучиња, а на кои мачки. Компјутерот потоа учи да ги препознава разликите помеѓу кучињата и мачките со наоѓање шеми на сликите.
Откако ќе научи, можете да му дадете на компјутерот нови слики и тој ќе се обиде да открие дали имаат кучиња или мачки врз основа на она што го научил од означените примери. Тоа е исто како да тренирате компјутер да прави предвидувања користејќи познати информации.
10. Учење без надзор
Учењето без надзор е тип на машинско учење каде компјутерот сам истражува база на податоци за да најде обрасци или сличности без никакви конкретни упатства.
Не се потпира на етикетирани примери како во надгледуваното учење. Наместо тоа, бара скриени структури или групи во податоците. Тоа е како компјутерот сам да ги открива работите, без наставникот да му каже што да бара.
Овој тип на учење ни помага да најдеме нови сознанија, да организираме податоци или да идентификуваме необични работи без да ни треба претходно знаење или експлицитно водство.
11. Обработка на природен јазик (НЛП)
Обработката на природниот јазик се фокусира на тоа како компјутерите разбираат и комуницираат со човечкиот јазик. Им помага на компјутерите да анализираат, интерпретираат и да одговорат на човечкиот јазик на начин што ни изгледа поприроден.
НЛП е она што ни овозможува да комуницираме со гласовни асистенти и чет-ботови, па дури и нашите е-пошта автоматски да се подредуваат во папки.
Тоа вклучува учење на компјутерите да го разберат значењето зад зборовите, речениците, па дури и цели текстови, за да можат да ни помогнат во различни задачи и да ги направат нашите интеракции со технологијата полесна.
12. Компјутерска визија
Компјутерска визија е фасцинантна технологија која им овозможува на компјутерите да гледаат и разбираат слики и видеа, исто како што ние луѓето тоа го правиме со нашите очи. Се работи за учење на компјутерите да ги анализираат визуелните информации и да имаат смисла за она што го гледаат.
Поедноставно кажано, компјутерската визија им помага на компјутерите да го препознаат и интерпретираат визуелниот свет. Вклучува задачи како да ги научи да идентификуваат одредени предмети во сликите, да ги класифицира сликите во различни категории или дури и да ги делат сликите на значајни делови.
Замислете самоуправувачки автомобил кој користи компјутерска визија за да го „види“ патот и сè околу него.
Може да открие и следи пешаци, сообраќајни знаци и други возила, помагајќи им да се движат безбедно. Или размислете како технологијата за препознавање лице го користи компјутерскиот вид за да ги отклучи нашите паметни телефони или да го потврди нашиот идентитет со препознавање на нашите уникатни карактеристики на лицето.
Исто така, се користи во системите за надзор за следење на преполни места и забележување на какви било сомнителни активности.
Компјутерската визија е моќна технологија која отвора свет на можности. Овозможувајќи им на компјутерите да гледаат и разбираат визуелни информации, можеме да развиеме апликации и системи кои можат да го перцепираат и интерпретираат светот околу нас, правејќи ги нашите животи полесни, побезбедни и поефикасни.
13. Четбот
Четбот е како компјутерска програма која може да разговара со луѓето на начин што изгледа како вистински човечки разговор.
Често се користи во онлајн услугите на клиентите за да им помогне на клиентите и да ги натера да се чувствуваат како да разговараат со некоја личност, иако тоа е всушност програма што работи на компјутер.
Четботот може да разбере и да одговори на пораките или прашањата од клиентите, обезбедувајќи корисни информации и помош исто како што тоа би го направил претставникот за служба за корисници.
14. Препознавање глас
Препознавањето глас се однесува на способноста на компјутерскиот систем да го разбере и толкува човечкиот говор. Тоа ја вклучува технологијата што му овозможува на компјутерот или уредот да ги „слуша“ изговорените зборови и да ги претвори во текст или команди што може да ги разбере.
со препознавање на глас, можете да комуницирате со уреди или апликации со едноставно зборување со нив наместо да пишувате или користите други методи за внесување.
Системот ги анализира изговорените зборови, ги препознава обрасците и звуците, а потоа ги преведува во разбирлив текст или дејства. Овозможува без раце и природна комуникација со технологијата, овозможувајќи задачи како гласовни команди, диктирање или гласовно контролирани интеракции. Најчести примери се асистентите со вештачка интелигенција како Siri и Google Assistant.
15. Анализа на чувства
Анализа на чувства е техника која се користи за разбирање и толкување на емоциите, мислењата и ставовите изразени во текст или говор. Тоа вклучува анализа на пишаниот или говорниот јазик за да се утврди дали изразеното чувство е позитивно, негативно или неутрално.
Со користење на алгоритми за машинско учење, алгоритмите за анализа на чувствата можат да скенираат и анализираат големи количини на текстуални податоци, како што се прегледи од клиенти, објави на социјалните мрежи или повратни информации од клиентите, за да го идентификуваат основното чувство зад зборовите.
Алгоритмите бараат специфични зборови, фрази или обрасци кои укажуваат на емоции или мислења.
Оваа анализа им помага на бизнисите или на поединците да разберат како луѓето се чувствуваат за некој производ, услуга или тема и може да се користи за донесување одлуки засновани на податоци или за стекнување увид во преференциите на клиентите.
На пример, една компанија може да користи анализа на чувствата за да го следи задоволството на клиентите, да ги идентификува областите за подобрување или да го следи јавното мислење за нивниот бренд.
16. Машински превод
Машинскиот превод, во контекст на вештачката интелигенција, се однесува на употребата на компјутерски алгоритми и вештачка интелигенција за автоматско преведување на текст или говор од еден јазик на друг.
Тоа вклучува учење на компјутерите да разбираат и обработуваат човечки јазици со цел да се обезбедат точни преводи. Најчестиот пример е Гугл преведувач.
Со машинскиот превод, можете да внесувате текст или говор на еден јазик, а системот ќе го анализира влезот и ќе генерира соодветен превод на друг јазик. Ова е особено корисно кога комуницирате или пристапувате до информации на различни јазици.
Системите за машинско преведување се потпираат на комбинација од лингвистички правила, статистички модели и алгоритми за машинско учење. Тие учат од огромни количини јазични податоци за да ја подобрат прецизноста на преводот со текот на времето. Некои пристапи за машинско преведување, исто така, вклучуваат невронски мрежи за да го подобрат квалитетот на преводите.
17. Роботика
Роботиката е комбинација на вештачка интелигенција и механичко инженерство за да се создадат интелигентни машини наречени роботи. Овие роботи се дизајнирани да извршуваат задачи автономно или со минимална човечка интервенција.
Роботите се физички ентитети кои можат да ја почувствуваат својата околина, да донесуваат одлуки врз основа на тој сензорен влез и да извршуваат конкретни дејства или задачи.
Тие се опремени со различни сензори, како што се камери, микрофони или сензори за допир, кои им овозможуваат да собираат информации од светот околу нив. Со помош на алгоритми за вештачка интелигенција и програмирање, роботите можат да ги анализираат овие податоци, да ги интерпретираат и да донесуваат интелигентни одлуки за извршување на нивните задачи.
Вештачката интелигенција игра клучна улога во роботиката со тоа што им овозможува на роботите да учат од нивните искуства и да се прилагодат на различни ситуации.
Алгоритмите за машинско учење може да се користат за обука на роботи да препознаваат предмети, да навигираат во средини или дури и да комуницираат со луѓе. Ова им овозможува на роботите да станат поразновидни, пофлексибилни и способни да се справат со сложени задачи.
18. Беспилотни летала
Беспилотните летала се тип на робот кој може да лета или лебди во воздух без човечки пилот на бродот. Тие се познати и како беспилотни летала (UAVs). Дроновите се опремени со различни сензори, како што се камери, GPS и жироскопи, кои им овозможуваат да собираат податоци и да се движат во околината.
Тие се контролирани од далечина од човечки оператор или можат да работат автономно користејќи однапред програмирани инструкции.
Беспилотните летала служат за широк спектар на цели, вклучително и воздушно фотографирање и видеографирање, геодетски преглед и мапирање, услуги за испорака, мисии за пребарување и спасување, следење на земјоделството, па дури и рекреативна употреба. Тие можат да пристапат до оддалечените или опасни области кои се тешки или опасни за луѓето.
19. Зголемена реалност (АР)
Зголемената реалност (AR) е технологија која го комбинира реалниот свет со виртуелни објекти или информации за да ја подобри нашата перцепција и интеракција со околината. Преклопува слики, звуци или други сензорни влезови генерирани од компјутер во реалниот свет, создавајќи извонредно и интерактивно искуство.
Едноставно кажано, замислете да носите специјални очила или да го користите вашиот паметен телефон за да го видите светот околу вас, но со додадени дополнителни виртуелни елементи.
На пример, можете да го насочите вашиот паметен телефон кон улица во градот и да видите виртуелни патокази кои покажуваат насоки, оценки и прегледи за блиските ресторани или дури и виртуелни ликови кои комуницираат со реалната средина.
Овие виртуелни елементи беспрекорно се вклопуваат со реалниот свет, подобрувајќи го вашето разбирање и искуство на околината. Зголемената реалност може да се користи во различни области како игри, образование, архитектура, па дури и за секојдневни задачи како навигација или испробување на нов мебел во вашиот дом пред да го купите.
20. Виртуелна реалност (VR)
Виртуелната реалност (ВР) е технологија која користи компјутерски генерирани симулации за да создаде вештачка средина со која едно лице може да истражува и да комуницира. Го потопува корисникот во виртуелен свет, блокирајќи го реалниот свет и заменувајќи го со дигитално царство.
Едноставно кажано, замислете да ставите специјална слушалка која ги покрива вашите очи и уши и ве превезува на сосема друго место. Во овој виртуелен свет, сè што гледате и слушате се чувствува неверојатно реално, иако сето тоа е генерирано од компјутер.
Можете да се движите наоколу, да гледате во која било насока и да комуницирате со предмети или ликови како да се физички присутни.
На пример, во игра со виртуелна реалност, може да се најдете во средновековен замок, каде што можете да шетате низ неговите ходници, да земете оружје и да се вклучите во борби со меч со виртуелни противници. Околината за виртуелна реалност реагира на вашите движења и постапки, правејќи да се чувствувате целосно потопени и вклучени во искуството.
Виртуелната реалност не се користи само за игри, туку и за разни други апликации како симулации за обука на пилоти, хирурзи или воен персонал, архитектонски прошетки, виртуелен туризам, па дури и терапија за одредени психолошки состојби. Создава чувство на присуство и ги транспортира корисниците во нови и возбудливи виртуелни светови, правејќи искуството да се чувствува што е можно поблиску до реалноста.
21. Наука за податоци
Податоци наука е поле кое вклучува користење на научни методи, алатки и алгоритми за извлекување вредни знаења и увиди од податоците. Комбинира елементи од математика, статистика, програмирање и експертиза за домен за да анализира големи и сложени збирки на податоци.
Поедноставно кажано, науката за податоци е за наоѓање значајни информации и обрасци скриени во еден куп податоци. Тоа вклучува собирање, чистење и организирање на податоци, а потоа користење на различни техники за истражување и анализа на истите. Научници за податоци користете статистички модели и алгоритми за да ги откриете трендовите, да правите предвидувања и да решавате проблеми.
На пример, во областа на здравствената заштита, науката за податоци може да се користи за да се анализира евиденцијата на пациентите и медицинските податоци за да се идентификуваат факторите на ризик за болести, да се предвидат исходите на пациентот или да се оптимизираат плановите за лекување. Во бизнисот, науката за податоци може да се примени на податоците на клиентите за да се разберат нивните преференции, да се препорачаат производи или да се подобрат маркетинг стратегиите.
22. Расправија на податоци
Расправијата на податоци, исто така познат како податочно munging, е процес на собирање, чистење и трансформирање на необработени податоци во формат кој е покорисен и посоодветен за анализа. Тоа вклучува ракување и подготовка на податоци за да се обезбеди нивниот квалитет, конзистентност и компатибилност со алатките или моделите за анализа.
Поедноставно кажано, расправијата на податоците е како подготовка на состојки за готвење. Тоа вклучува собирање податоци од различни извори, нивно сортирање и чистење за да се отстранат сите грешки, недоследности или ирелевантни информации.
Дополнително, податоците можеби ќе треба да се трансформираат, реструктуираат или агрегираат за да може полесно да се работи и да се извлечат увиди од нив.
На пример, расправијата на податоците може да вклучува отстранување на дупликат записи, исправување на грешки во правописот или форматирање, справување со вредностите што недостасуваат и конвертирање на типови на податоци. Исто така, може да вклучи спојување или спојување на различни збирки на податоци, поделба на податоците во подмножества или создавање нови променливи врз основа на постоечките податоци.
23. Раскажување на податоци
Раскажување на податоци е уметност на презентирање податоци на привлечен и привлечен начин за ефективно да се пренесе наратив или порака. Тоа вклучува користење визуелизации на податоци, наративи и контекст за да се пренесат увиди и наоди на начин што е разбирлив и незаборавен за публиката.
Поедноставно кажано, раскажувањето на податоци е за користење на податоци за раскажување приказна. Тоа оди подалеку од само презентирање на бројки и графикони. Тоа вклучува изработка на наратив околу податоците, користење на визуелни елементи и техники на раскажување приказни за да се оживеат податоците и да се направат достапни за публиката.
На пример, наместо едноставно прикажување табела со бројки за продажба, раскажувањето на податоци може да вклучи создавање интерактивна контролна табла која им овозможува на корисниците визуелно да ги истражуваат продажните трендови.
Тоа би можело да вклучи наратив кој ги истакнува клучните наоди, ги објаснува причините зад трендовите и предлага акциони препораки врз основа на податоците.
24. Донесување одлуки засновани на податоци
Донесувањето одлуки управувано од податоци е процес на правење избори или преземање дејствија врз основа на анализа и толкување на релевантни податоци. Тоа вклучува користење на податоците како основа за водење и поддршка на процесите на донесување одлуки, наместо да се потпираат исклучиво на интуиција или лично расудување.
Поедноставно кажано, донесувањето одлуки водени од податоци значи користење на факти и докази од податоците за информирање и насочување на изборите што ги правиме. Тоа вклучува собирање и анализа на податоци за да се разберат моделите, трендовите и односите и користењето на тоа знаење за донесување информирани одлуки и решавање на проблеми.
На пример, во деловно опкружување, донесувањето одлуки управувано од податоци може да вклучи анализа на податоците за продажбата, повратните информации од клиентите и трендовите на пазарот за да се одреди најефективната стратегија за цени или да се идентификуваат областите за подобрување во развојот на производот.
Во здравството, тоа може да вклучи анализа на податоците за пациентите за да се оптимизираат плановите за лекување или да се предвидат исходи од болеста.
25. Езеро на податоци
Езерото на податоци е централизирано и скалабилно складиште на податоци кое складира огромни количини на податоци во сурова и необработена форма. Дизајниран е да содржи широк спектар на типови, формати и структури на податоци, како што се структурирани, полуструктурирани и неструктурирани податоци, без потреба од претходно дефинирани шеми или трансформации на податоци.
На пример, една компанија може да собира и складира податоци од различни извори, како што се дневници на веб-локации, трансакции со клиенти, доводи на социјалните медиуми и уреди за IoT, во езерото со податоци.
Овие податоци потоа може да се користат за различни цели, како што се спроведување напредна аналитика, изведување алгоритми за машинско учење или истражување на обрасци и трендови во однесувањето на клиентите.
26. Склад на податоци
Магацин на податоци е специјализиран систем на бази на податоци кој е специјално дизајниран за складирање, организирање и анализа на големи количини на податоци од различни извори. Структуриран е на начин кој поддржува ефикасно пребарување на податоци и сложени аналитички прашања.
Служи како централно складиште кое интегрира податоци од различни оперативни системи, како што се трансакциски бази на податоци, CRM системи и други извори на податоци во една организација.
Податоците се трансформираат, прочистуваат и се вчитуваат во складиштето на податоци во структуриран формат оптимизиран за аналитички цели.
27. Деловна интелигенција (БИ)
Деловната интелигенција се однесува на процесот на собирање, анализа и презентирање податоци на начин кој им помага на бизнисите да донесуваат информирани одлуки и да добијат вредни сознанија. Тоа вклучува користење на различни алатки, технологии и техники за трансформирање на необработените податоци во значајни, акциони информации.
На пример, систем за деловна интелигенција може да ги анализира податоците од продажбата за да ги идентификува најпрофитабилните производи, да ги следи нивоата на залихи и да ги следи преференциите на клиентите.
Може да обезбеди увид во реално време за клучните показатели за изведба (KPI), како што се приходите, стекнувањето клиенти или перформансите на производите, дозволувајќи им на бизнисите да донесуваат одлуки засновани на податоци и да преземаат соодветни активности за да ги подобрат своите операции.
Алатките за деловна интелигенција често вклучуваат функции како визуелизација на податоци, ад хок барање и можности за истражување на податоци. Овие алатки им овозможуваат на корисниците, како на пр деловни аналитичари или менаџери, за да комуницирате со податоците, да ги исечете и да ги исечете на коцки и да генерирате извештаи или визуелни претстави кои ги истакнуваат важните сознанија и трендови.
28. Предвидна анализа
Предиктивна анализа е практика на користење податоци и статистички техники за да се направат информирани предвидувања или прогнози за идните настани или исходи. Вклучува анализа на историски податоци, идентификување на модели и градење модели за екстраполирање и проценка на идните трендови, однесувања или појави.
Таа има за цел да ги открие односите помеѓу променливите и да ги користи тие информации за да прави предвидувања. Тоа оди подалеку од едноставно опишување на настани од минатото; наместо тоа, користи историски податоци за да разбере и предвиди што е веројатно да се случи во иднина.
На пример, во областа на финансиите, предвидувачката анализа може да се користи за прогнозирање акции цените засновани на историски пазарни податоци, економски показатели и други релевантни фактори.
Во маркетингот, може да се користи за да се предвиди однесувањето и преференциите на клиентите, овозможувајќи насочено рекламирање и персонализирани маркетинг кампањи.
Во здравството, предвидувачката анализа може да помогне да се идентификуваат пациентите со висок ризик за одредени болести или да се предвиди веројатноста за реадмисија врз основа на медицинската историја и други фактори.
29. Прескриптивна анализа
Прескриптивна аналитика е примена на податоци и аналитика за да се одредат најдобрите можни активности што треба да се преземат во одредена ситуација или сценарио за донесување одлуки.
Тоа оди подалеку од описни и предвидувачка анализа не само со обезбедување на увид за тоа што би можело да се случи во иднина, туку и препорачувајќи го најоптималниот курс на дејствување за да се постигне посакуваниот исход.
Комбинира историски податоци, модели на предвидување и техники за оптимизација за да симулира различни сценарија и да ги процени потенцијалните исходи од различни одлуки. Разгледува повеќе ограничувања, цели и фактори за да генерира акциони препораки кои ги максимизираат посакуваните резултати или ги минимизираат ризиците.
На пример, во синџирот на снабдување менаџментот, прописната аналитика може да ги анализира податоците за нивоата на залихи, производствените капацитети, транспортните трошоци и побарувачката на клиентите за да го одреди најефикасниот план за дистрибуција.
Може да препорача идеална распределба на ресурсите, како што се локациите за складирање на залихи или транспортните патишта, за да се минимизираат трошоците и да се обезбеди навремена испорака.
30. Маркетинг управуван од податоци
Маркетингот управуван од податоци се однесува на практиката на користење податоци и аналитика за поттикнување на маркетинг стратегии, кампањи и процеси на донесување одлуки.
Тоа вклучува искористување на различни извори на податоци за да се добие увид во однесувањето, преференциите и трендовите на клиентите и користење на тие информации за оптимизирање на маркетинг напорите.
Се фокусира на собирање и анализа на податоци од повеќе точки на допир, како што се интеракциите на веб-страниците, ангажманот на социјалните медиуми, демографијата на клиентите, историјата на купување и многу повеќе. Овие податоци потоа се користат за да се создаде сеопфатно разбирање на целната публика, нивните преференции и нивните потреби.
Со искористување на податоците, маркетерите можат да донесат информирани одлуки во врска со сегментацијата на клиентите, таргетирањето и персонализацијата.
Тие можат да идентификуваат специфични сегменти на клиенти кои имаат поголема веројатност да одговорат позитивно на маркетинг кампањите и соодветно да ги приспособат нивните пораки и понуди.
Дополнително, маркетингот управуван од податоци помага во оптимизирање на маркетинг каналите, одредување на најефективниот маркетинг микс и мерење на успехот на маркетинг иницијативите.
На пример, маркетиншкиот пристап базиран на податоци може да вклучи анализа на податоците за клиентите за да се идентификуваат моделите на однесување и преференции за купување. Врз основа на овие сознанија, маркетерите можат да креираат насочени кампањи со персонализирана содржина и понуди кои резонираат со одредени сегменти на клиенти.
Преку континуирана анализа и оптимизација, тие можат да ја измерат ефективноста на нивните маркетинг напори и да ги усовршат стратегиите со текот на времето.
31. Управување со податоци
Управувањето со податоци е рамка и збир на практики што организациите ги усвојуваат за да обезбедат правилно управување, заштита и интегритет на податоците во текот на нивниот животен циклус. Ги опфаќа процесите, политиките и процедурите кои регулираат како податоците се собираат, складираат, пристапуваат, користат и се споделуваат во една организација.
Таа има за цел да воспостави одговорност, одговорност и контрола врз средствата на податоците. Обезбедува дека податоците се точни, целосни, конзистентни и доверливи, овозможувајќи им на организациите да донесуваат информирани одлуки, да го одржуваат квалитетот на податоците и да ги исполнат регулаторните барања.
Управувањето со податоците вклучува дефинирање на улоги и одговорности за управување со податоците, воспоставување стандарди и политики за податоци и спроведување на процеси за следење и спроведување на усогласеноста. Се однесува на различни аспекти на управувањето со податоците, вклучувајќи ја приватноста на податоците, безбедноста на податоците, квалитетот на податоците, класификацијата на податоците и управувањето со животниот циклус на податоците.
На пример, управувањето со податоците може да вклучи спроведување процедури за да се осигура дека личните или чувствителните податоци се постапуваат во согласност со важечките прописи за приватност, како што е Општата регулатива за заштита на податоците (GDPR).
Може да вклучува и воспоставување стандарди за квалитет на податоците и спроведување на процеси за валидација на податоците за да се осигура дека податоците се точни и веродостојни.
32. Безбедност на податоците
Безбедноста на податоците е за чување на нашите вредни информации безбедни од неовластен пристап или кражба. Тоа вклучува преземање мерки за заштита на доверливоста, интегритетот и достапноста на податоците.
Во суштина, тоа значи да се осигураме дека само вистинските луѓе можат да пристапат до нашите податоци, дека тие остануваат точни и непроменети и дека се достапни кога е потребно.
За да се постигне безбедност на податоците, се користат различни стратегии и технологии. На пример, контролите за пристап и методите за шифрирање помагаат да се ограничи пристапот до овластени поединци или системи, што го отежнува пристапот до нашите податоци за надворешни лица.
Системите за следење, заштитните ѕидови и системите за откривање на упад дејствуваат како чувари, предупредувајќи нè за сомнителни активности и спречувајќи неовластен пристап.
33 Интернет на нештата
Интернет на нештата (IoT) се однесува на мрежа од физички објекти или „работи“ кои се поврзани на Интернет и можат да комуницираат едни со други. Тоа е како голема мрежа од секојдневни предмети, уреди и машини кои се способни да споделуваат информации и да извршуваат задачи преку интеракција преку Интернет.
Во едноставни термини, IoT вклучува давање „паметни“ способности на различни објекти или уреди кои традиционално не биле поврзани на интернет. Овие предмети може да вклучуваат апарати за домаќинство, уреди за носење, термостати, автомобили, па дури и индустриски машини.
Со поврзување на овие објекти на интернет, тие можат да собираат и споделуваат податоци, да примаат инструкции и да извршуваат задачи автономно или како одговор на корисничките команди.
На пример, паметниот термостат може да ја следи температурата, да ги приспособува поставките и да испраќа извештаи за потрошувачката на енергија до апликација за паметен телефон. Фитнес-тракер што може да се носи може да собира податоци за вашите физички активности и да ги синхронизира со платформа базирана на облак за анализа.
34. Дрво на одлуки
Дрвото на одлуки е визуелна претстава или дијаграм што ни помага да донесуваме одлуки или да одредиме курс на дејствување врз основа на низа избори или услови.
Тоа е како дијаграм на тек кој не води низ процесот на донесување одлуки со разгледување на различни опции и нивните потенцијални исходи.
Замислете дека имате проблем или прашање и треба да направите избор.
Дрвото на одлуки ја разложува одлуката на помали чекори, почнувајќи со почетно прашање и разгранувајќи се на различни можни одговори или дејства врз основа на условите или критериумите на секој чекор.
35. Когнитивно пресметување
Когнитивното пресметување, во едноставни термини, се однесува на компјутерски системи или технологии кои имитираат човечки когнитивни способности, како што се учење, расудување, разбирање и решавање проблеми.
Тоа вклучува создавање на компјутерски системи кои можат да обработуваат и интерпретираат информации на начин што наликува на човечкото размислување.
Когнитивното пресметување има за цел да развие машини кои можат да разберат и да комуницираат со луѓето на поприроден и интелигентен начин. Овие системи се дизајнирани да анализираат огромни количини на податоци, да препознаваат обрасци, да прават предвидувања и да обезбедат значајни сознанија.
Сфатете го когнитивното пресметување како обид да ги натерате компјутерите да размислуваат и да дејствуваат повеќе како луѓе.
Тоа вклучува искористување на технологии како што се вештачка интелигенција, машинско учење, обработка на природен јазик и компјутерска визија за да им се овозможи на компјутерите да извршуваат задачи кои традиционално биле поврзани со човечката интелигенција.
36. Теорија на компјутерско учење
Теоријата за компјутерско учење е специјализирана гранка во областа на вештачката интелигенција која се врти околу развојот и испитувањето на алгоритми специјално дизајнирани да учат од податоци.
Ова поле истражува различни техники и методологии за конструирање алгоритми кои можат автономно да ги подобрат нивните перформанси преку анализа и обработка на големи количини на информации.
Со искористување на моќта на податоците, Теоријата за компјутерско учење има за цел да открие обрасци, врски и увиди кои им овозможуваат на машините да ги подобрат своите способности за донесување одлуки и да ги извршуваат задачите поефикасно.
Крајната цел е да се создадат алгоритми кои можат да се приспособат, генерализираат и да прават точни предвидувања врз основа на податоците на кои биле изложени, придонесувајќи за унапредување на вештачката интелигенција и нејзините практични апликации.
37. Тјуринг тест
Тјуринговиот тест, првично предложен од брилијантниот математичар и компјутерски научник Алан Тјуринг, е волшебен концепт што се користи за да се процени дали машината може да покаже интелигентно однесување споредливо или практично не се разликува од она на човечко суштество.
Во Тјуринг тестот, човечки оценувач се вклучува во разговор на природен јазик и со машина и со друг човечки учесник без да знае која е машината.
Улогата на оценувачот е да препознае кој ентитет е машината исклучиво врз основа на нивните одговори. Ако машината е способна да го убеди оценувачот дека тоа е човечкиот пандан, тогаш се вели дека го поминала Тјуринговиот тест, со што покажува ниво на интелигенција што ги отсликува човечките способности.
Алан Тјуринг го предложи овој тест како средство за истражување на концептот на машинската интелигенција и за поставување на прашањето дали машините можат да постигнат сознание на човечко ниво.
Со врамување на тестот во однос на човечката неразличност, Тјуринг го истакна потенцијалот на машините да покажат однесување кое е толку убедливо интелигентно што станува предизвик да се разликуваат од луѓето.
Тестот Тјуринг предизвика опсежни дискусии и истражувања на полето на вештачката интелигенција и когнитивната наука. Иако полагањето на Тјуринг тестот останува значајна пресвртница, тоа не е единствената мерка за интелигенција.
Сепак, тестот служи како репер што предизвикува размислување, стимулирајќи ги тековните напори за развој на машини способни да имитираат интелигенција и однесување слични на човекот и да придонесат за пошироко истражување на тоа што значи да се биде интелигентен.
38. Учење за зајакнување
Засилување на учењето е вид на учење што се случува преку обиди и грешки, каде што „агентот“ (кој може да биде компјутерска програма или робот) учи да ги извршува задачите со примање награди за доброто однесување и соочување со последиците или казните за лошото однесување.
Замислете сценарио каде што агентот се обидува да заврши одредена задача, како што е навигацијата низ лавиринтот. На почетокот, агентот не го знае точниот пат по кој треба да оди, па пробува различни дејства и истражува различни правци.
Кога ќе избере добра акција што го доближува до целта, добива награда, како виртуелно „тапкање по грбот“. Меѓутоа, ако донесе лоша одлука која води во ќорсокак или ја оддалечи од целта, добива казна или негативен фидбек.
Преку овој процес на обиди и грешки, агентот учи да поврзе одредени дејства со позитивни или негативни исходи. Постепено го открива најдобриот редослед на дејства за да ги максимизира своите награди и да ги минимизира казните, на крајот да стане повешт во задачата.
Учењето со засилување црпи инспирација од тоа како луѓето и животните учат преку добивање повратни информации од околината.
Со примена на овој концепт на машините, истражувачите имаат за цел да развијат интелигентни системи кои можат да учат и да се прилагодат на различни ситуации преку автономно откривање на најефективните однесувања преку процес на позитивно засилување и негативни последици.
39. Екстракција на ентитет
Извлекувањето на ентитетите се однесува на процес во кој идентификуваме и извлекуваме важни делови од информации, познати како ентитети, од блок текст. Овие ентитети можат да бидат различни нешта како имиња на луѓе, имиња на места, имиња на организации итн.
Да замислиме дека имате пасус што опишува напис за вести.
Извлекувањето на ентитетите би вклучило анализа на текстот и избирање специфични битови кои претставуваат различни ентитети. На пример, ако текстот го спомнува името на личност како „Џон Смит“, локацијата „Њу Јорк Сити“ или организацијата „ОпенАИ“, тоа би биле ентитетите што сакаме да ги идентификуваме и извлечеме.
Со изведување на екстракција на ентитети, ние во суштина учиме компјутерска програма да препознава и изолира значајни елементи од текстот. Овој процес ни овозможува поефикасно да ги организираме и категоризираме информациите, што го олеснува пребарувањето, анализирањето и извлекувањето сознанија од големи количини текстуални податоци.
Генерално, екстракцијата на ентитетите ни помага да ја автоматизираме задачата за прецизно одредување на важни ентитети, како што се луѓе, места и организации, во текстот, рационализирајќи го екстракцијата на вредни информации и ја подобрува нашата способност за обработка и разбирање на текстуалните податоци.
40. Јазична прибелешка
Лингвистичката прибелешка вклучува збогатување на текстот со дополнителни лингвистички информации за да го подобриме нашето разбирање и анализа на јазикот што се користи. Тоа е како додавање корисни етикети или ознаки на различни делови од текстот.
Кога вршиме јазична прибелешка, ги надминуваме основните зборови и реченици во текстот и почнуваме да означуваме или означуваме одредени елементи. На пример, можеме да додадеме ознаки за дел од говорот, кои ја означуваат граматичката категорија на секој збор (како именка, глагол, придавка итн.). Ова ни помага да ја разбереме улогата што ја игра секој збор во реченицата.
Друга форма на лингвистичка прибелешка е препознавање на ентитети, каде што идентификуваме и означуваме конкретни именувани ентитети, како што се имиња на луѓе, места, организации или датуми. Ова ни овозможува брзо лоцирање и извлекување важни информации од текстот.
Со прибележување на текстот на овие начини, создаваме поструктурирана и организирана репрезентација на јазикот. Ова може да биде неизмерно корисно во различни апликации. На пример, помага да се подобри точноста на пребарувачите со разбирање на намерата зад корисничките барања. Исто така, помага во машинско преведување, анализа на чувства, екстракција на информации и многу други задачи за обработка на природниот јазик.
Лингвистичката прибелешка служи како витална алатка за истражувачите, лингвистите и програмерите, овозможувајќи им да ги проучуваат јазичните обрасци, да градат јазични модели и да развијат софистицирани алгоритми кои можат подобро да го анализираат и разберат текстот.
41. Хиперпараметар
In машинско учење, хиперпараметарот е како посебна поставка или конфигурација за која треба да одлучиме пред да тренираме модел. Тоа не е нешто што моделот може сам да го научи од податоците; наместо тоа, треба претходно да го одредиме.
Сфатете го тоа како копче или прекинувач што можеме да го приспособиме за да дотеруваме како моделот учи и прави предвидувања. Овие хиперпараметри управуваат со различни аспекти на процесот на учење, како што се сложеноста на моделот, брзината на обуката и компромисот помеѓу точноста и генерализацијата.
На пример, да ја разгледаме невронската мрежа. Еден важен хиперпараметар е бројот на слоеви во мрежата. Мораме да избереме колку длабока сакаме да биде мрежата и оваа одлука влијае на нејзината способност да фати сложени обрасци во податоците.
Други вообичаени хиперпараметри ја вклучуваат стапката на учење, која одредува колку брзо моделот ги прилагодува своите внатрешни параметри врз основа на податоците за обуката и јачината на регулација, која контролира колку моделот ги казнува сложените обрасци за да спречи преоптоварување.
Правилното поставување на овие хиперпараметри е од клучно значење бидејќи тие можат значително да влијаат на перформансите и однесувањето на моделот. Тоа често вклучува малку обиди и грешки, експериментирање со различни вредности и набљудување како тие влијаат на перформансите на моделот на базата на податоци за валидација.
42. Метаподатоци
Метаподатоците се однесуваат на дополнителни информации кои даваат детали за други податоци. Тоа е како збир на ознаки или ознаки кои ни даваат повеќе контекст или ги опишуваат карактеристиките на главните податоци.
Кога имаме податоци, без разлика дали се работи за документ, фотографија, видео или кој било друг вид на информации, метаподатоците ни помагаат да ги разбереме важните аспекти на тие податоци.
На пример, во документ, метаподатоците може да вклучуваат детали како што се името на авторот, датумот на создавање или форматот на датотеката. Во случај на фотографија, метаподатоците може да ни ја кажат локацијата каде што е направена, користените поставки на камерата, па дури и датумот и времето кога е снимено.
Метаподатоците ни помагаат поефикасно да ги организираме, пребаруваме и интерпретираме податоците. Со додавање на овие описни делови од информации, можеме брзо да најдеме конкретни датотеки или да го разбереме нивното потекло, цел или контекст без да мора да ја копаме целата содржина.
43. Намалување на димензиите
Намалувањето на димензиите е техника што се користи за поедноставување на базата на податоци со намалување на бројот на карактеристики или променливи што ги содржи. Тоа е како кондензирање или сумирање на информациите во базата на податоци за да се направи податлив и полесен за работа.
Замислете дека имате база на податоци со бројни колони или атрибути кои претставуваат различни карактеристики на точките за податоци. Секоја колона додава на сложеноста и пресметковните барања на алгоритмите за машинско учење.
Во некои случаи, имањето голем број димензии може да го направи предизвик да се најдат значајни обрасци или врски во податоците.
Намалувањето на димензионалноста помага да се реши ова прашање со трансформирање на базата на податоци во приказ со помали димензии, додека се задржуваат колку што е можно повеќе релевантни информации. Таа има за цел да ги долови најважните аспекти или варијации во податоците притоа отфрлајќи ги непотребните или помалку информативните димензии.
44. Класификација на текст
Класификацијата на текстот е процес кој вклучува доделување специфични ознаки или категории на блокови од текст врз основа на нивната содржина или значење. Тоа е како сортирање или организирање текстуални информации во различни групи или класи за да се олесни понатамошната анализа или донесување одлуки.
Да разгледаме пример за класификација на е-пошта. Во ова сценарио, сакаме да утврдиме дали дојдовната е-пошта е спам или не-спам (позната и како шунка). Класификација на текстот алгоритмите ја анализираат содржината на е-поштата и соодветно ѝ доделуваат ознака.
Ако алгоритмот утврди дека е-поштата покажува карактеристики кои вообичаено се поврзуваат со спам, тој ја доделува ознаката „спам“. Спротивно на тоа, ако е-поштата изгледа легитимна и не е спамирана, таа ја доделува етикетата „не-спам“ или „шунка“.
Класификацијата на текстот наоѓа апликации во различни домени надвор од филтрирањето на е-пошта. Се користи во анализата на чувствата за да се одреди чувството изразено во прегледите на клиентите (позитивни, негативни или неутрални).
Новинските написи може да се класифицираат во различни теми или категории како спорт, политика, забава и многу повеќе. Дневниците за разговор за поддршка на клиентите може да се категоризираат врз основа на намерата или проблемот што се решава.
45. Слаба вештачка интелигенција
Слабата вештачка интелигенција, позната и како тесна вештачка интелигенција, се однесува на системи за вештачка интелигенција кои се дизајнирани и програмирани да извршуваат специфични задачи или функции. За разлика од човечката интелигенција, која опфаќа широк опсег на когнитивни способности, слабата вештачка интелигенција е ограничена на одреден домен или задача.
Сфатете ја слабата вештачка интелигенција како специјализиран софтвер или машини кои се истакнуваат во извршувањето на одредени работи. На пример, може да се создаде програма за вештачка интелигенција за играње шах за да се анализираат ситуациите на играта, да се стратегизираат потези и да се натпреварува против човечки играчи.
Друг пример е систем за препознавање слики што може да идентификува објекти на фотографии или видеа.
Овие системи за вештачка интелигенција се обучени и оптимизирани за да се истакнат во нивните специфични области на експертиза. Тие се потпираат на алгоритми, податоци и однапред дефинирани правила за ефективно да ги извршуваат своите задачи.
Сепак, тие не поседуваат општа интелигенција што им овозможува да разберат или извршуваат задачи надвор од нивниот домен.
46. Силна вештачка интелигенција
Силната вештачка интелигенција, позната и како општа вештачка интелигенција или вештачка општа интелигенција (AGI), се однесува на форма на вештачка интелигенција која поседува способност да разбере, учи и извршува која било интелектуална задача што човечкото суштество може.
За разлика од слабата вештачка интелигенција, која е дизајнирана за специфични задачи, силната вештачка интелигенција има за цел да ја реплицира интелигенцијата и когнитивните способности слични на човекот. Тој се стреми да создаде машини или софтвер кои не само што се истакнуваат во специјализираните задачи, туку имаат и пошироко разбирање и приспособливост за справување со широк спектар на интелектуални предизвици.
Целта на силната вештачка интелигенција е да развие системи кои можат да расудуваат, да сфатат сложени информации, да учат од искуство, да се вклучат во разговори на природен јазик, да покажат креативност и да покажат други квалитети поврзани со човечката интелигенција.
Во суштина, тој се стреми да создаде системи за вештачка интелигенција кои можат да симулираат или реплицираат размислување и решавање проблеми на ниво на луѓе во повеќе домени.
47. Напред ланчање
Напред синџир е метод на расудување или логика што започнува со достапните податоци и ги користи за да донесе заклучоци и да донесе нови заклучоци. Тоа е како поврзување на точките со користење на при рака информации за да се движите напред и да дојдете до дополнителни сознанија.
Замислете дека имате збир на правила или факти и сакате да извлечете нови информации или да донесете конкретни заклучоци врз основа на нив. Синџирувањето напред функционира со испитување на првичните податоци и примена на логички правила за генерирање дополнителни факти или заклучоци.
За поедноставување, да разгледаме едноставно сценарио за одредување што да носите врз основа на временските услови. Имате правило кое вели: „Ако врне, понесете чадор“ и друго правило кое вели „Ако е ладно, носете јакна“. Сега, ако забележите дека навистина врне, можете да користите оковање нанапред за да заклучите дека треба да понесете чадор.
48. Врскање наназад
Синџирот наназад е метод на расудување кој започнува со посакуваниот заклучок или цел и работи наназад за да ги утврди потребните податоци или факти потребни за поддршка на тој заклучок. Тоа е како да ги следите вашите чекори од посакуваниот исход до првичните информации потребни за да го постигнете.
За да го разбереме синџирот наназад, да разгледаме едноставен пример. Да претпоставиме дека сакате да одредите дали е погодно да одите на пливање. Посакуваниот заклучок е дали пливањето е соодветно или не врз основа на одредени услови.
Наместо да се започне со условите, синџирот наназад започнува со заклучокот и работи наназад за да се најдат придружните податоци.
Во овој случај, врзувањето наназад би вклучило поставување прашања како „Дали времето е топло? Ако одговорот е да, тогаш би прашале: „Дали има достапен базен? Ако одговорот е повторно да, би поставиле дополнителни прашања како што се: „Дали има доволно време за пливање?“
Со итеративно одговарање на овие прашања и работа наназад, можете да ги одредите неопходните услови што треба да се исполнат за да се поддржи заклучокот за одење на пливање.
49. Хеуристички
Хеуристиката, во едноставни термини, е практично правило или стратегија што ни помага да донесуваме одлуки или да решаваме проблеми, обично врз основа на нашите минати искуства или интуиција. Тоа е како ментална кратенка што ни овозможува брзо да дојдеме до разумно решение без да поминеме низ долг или исцрпен процес.
Кога се соочуваме со сложени ситуации или задачи, хеуристиката служи како водечки принципи или „примерни правила“ кои го поедноставуваат донесувањето одлуки. Тие ни даваат општи насоки или стратегии кои често се ефективни во одредени ситуации, иако можеби не гарантираат оптимално решение.
На пример, да разгледаме хеуристика за наоѓање место за паркирање во преполна област. Наместо прецизно да го анализирате секое достапно место, може да се потпрете на хеуристиката да барате паркирани автомобили со вклучени мотори.
Оваа хеуристика претпоставува дека овие автомобили ќе заминат, зголемувајќи ги шансите да се најде достапно место.
50. Моделирање на природен јазик
Моделирањето на природен јазик, во едноставни термини, е процес на обука на компјутерски модели за разбирање и генерирање на човечки јазик на начин кој е сличен на начинот на кој луѓето комуницираат. Тоа вклучува учење на компјутерите да обработуваат, толкуваат и генерираат текст на природен и значаен начин.
Целта на моделирањето на природниот јазик е да им овозможи на компјутерите да го разберат и генерираат човечкиот јазик на начин кој е течен, кохерентен и контекстуално релевантен.
Тоа вклучува модели за обука на огромни количини текстуални податоци, како што се книги, написи или разговори, за да се научат моделите, структурите и семантиката на јазикот.
Откако ќе се обучат, овие модели можат да извршуваат различни задачи поврзани со јазикот, како што се превод на јазик, сумирање на текст, одговарање на прашања, интеракции со четботи и друго.
Тие можат да го разберат значењето и контекстот на речениците, да извлечат релевантни информации и да генерираат текст кој е граматички точен и кохерентен.
Оставете Одговор