AI e hohle, empa ka linako tse ling ho ka ba thata ho utloisisa mantsoe le mantsoe. Ka poso ena ea blog, re hlalosa mantsoe le litlhaloso tsa AI tse fetang 50 e le hore o ka utloisisa haholoanyane theknoloji ena e ntseng e hola ka potlako.
Hore na o motho ea qalang kapa setsebi, re becha ho na le mantsoe a 'maloa mona ao u sa a tsebeng!
1. Bohlale ba maiketsetso
Bohlale ba maiketsetso (AI) e bua ka nts'etsopele ea litsamaiso tsa likhomphutha tse nang le bokhoni ba ho ithuta le ho sebetsa ka boikemelo, hangata ka ho etsisa bohlale ba motho.
Litsamaiso tsena li sekaseka lintlha, li lemoha mekhoa, li etsa liqeto, le ho fetola boitšoaro ba tsona ho latela boiphihlelo. Ka ho sebelisa li-algorithms le mehlala, AI e ikemiselitse ho theha mechini e bohlale e khonang ho bona le ho utloisisa tikoloho ea eona.
Sepheo sa mantlha ke ho thusa mechini ho etsa mesebetsi ka nepo, ho ithuta ho tsoa ho data, le ho bonts'a bokhoni ba kelello bo ts'oanang le ba batho.
2. Algorithm
Algorithm ke sete e nepahetseng le e hlophisitsoeng ea litaelo kapa melao e tataisang mokhoa oa ho rarolla bothata kapa ho phethahatsa mosebetsi o itseng.
E sebetsa e le mohopolo oa mantlha libakeng tse fapaneng mme e bapala karolo ea bohlokoa lithutong tsa mahlale a khomphutha, lipalo le ho rarolla mathata. Ho bohlokoa ho utloisisa li-algorithms kaha li thusa mekhoa e metle le e hlophisitsoeng ea ho rarolla mathata, e tsamaisang tsoelo-pele ea theknoloji le mekhoa ea ho etsa liqeto.
3. Boitsebiso bo Boholo
Lintlha tse kholo li bua ka li-dataset tse kholo haholo le tse rarahaneng tse fetang bokhoni ba mekhoa ea khale ea tlhahlobo. Li-datasets tsena hangata li khetholloa ka molumo oa tsona, lebelo le ho fapana.
Bolumo e bolela palo e kholo ea data e hlahisoang mehloling e fapaneng joalo ka metswedi ya dikgang, lisensara, le litšebelisano.
Velocity e bolela lebelo le phahameng leo data e hlahisoang ka lona 'me e hloka ho sebetsoa ka nako ea sebele kapa haufi le nako ea sebele. Phapang e bolela mefuta le lifomate tse fapaneng tsa data, ho kenyeletsoa data e hlophisitsoeng, e sa hlophisoang, le e hlophisitsoeng hantle.
4. Boitsebiso ba Merafo
Ho rafa ha data ke ts'ebetso e felletseng e reretsoeng ho fumana lintlha tsa bohlokoa ho tsoa ho li-database tse ngata.
E akaretsa mekhahlelo e mene ea bohlokoa: ho bokella lintlha, ho kenyelletsa ho bokella lintlha tse amehang; ho lokisoa ha data, ho netefatsa boleng ba data le ho lumellana; ho etsa merafo ea data, ho sebelisa li-algorithms ho fumana mekhoa le likamano; le tshekatsheko ya data le tlhaloso, moo tsebo e ntshitsweng e hlahlojwang le ho utlwisiswa.
5. Neural Network
Sistimi ea komporo e etselitsoe ho sebetsa joalo ka boko ba motho, e entsoeng ka li-node tse hokahaneng kapa li-neurone. Ha re utloisise sena hanyane kaha boholo ba AI bo ipapisitse le eona marangrang a neural.
Litšoantšong tse ka holimo, re bolela esale pele mongobo le mocheso oa sebaka sa sebaka ka ho ithuta ho tloha pateroneng e fetileng. Lintlha ke pokello ea data bakeng sa rekoto e fetileng.
The neural network ea ithuta mohlala ka ho bapala ka litekanyo le ho sebelisa litekanyetso tsa leeme ka mekhahlelo e patiloeng. W1, W2….W7 ke litekanyo tse fapaneng. E ikoetlisetsa ho dataset e fanoeng mme e fana ka tlhahiso e le ho bolela esale pele.
U ka 'na ua hlolloa ke boitsebiso bona bo rarahaneng. Haeba ho joalo, u ka qala ka tataiso ea rona e bonolo Mona.
6. Ho Ithuta ka Mochini
Ho ithuta ka mochini ho shebana le ho nts'etsapele li-algorithms le mehlala e khonang ho ithuta ka bo eona ho tsoa ho data le ho ntlafatsa ts'ebetso ea bona ha nako e ntse e ea.
E kenyelletsa tšebeliso ea mekhoa ea lipalo-palo ho nolofalletsa lik'homphieutha ho khetholla mekhoa, ho bolela esale pele, le ho etsa liqeto tse itšetlehileng ka boitsebiso ntle le ho hlophisoa ka ho hlaka.
Mekhoa ea ho ithuta ka mechini sekaseka le ho ithuta ho tsoa ho li-dataset tse kholo, ho lumella litsamaiso ho ikamahanya le maemo le ho ntlafatsa boitšoaro ba tsona ho ipapisitse le tlhaiso-leseling eo ba e etsang.
7. Thuto e Tebileng
Ho ithuta ka botebo, karolo e nyenyane ea ho ithuta ka mochine le marang-rang a methapo, e sebelisa mekhoa e tsoetseng pele ea ho fumana tsebo ho tsoa boitsebisong ka ho etsisa mekhoa e rarahaneng ea boko ba motho.
Ka ho sebelisa marang-rang a neural a nang le likarolo tse ngata tse patiloeng, mehlala ea ho ithuta e tebileng e ka ntša likarolo le lipaterone ka bo eona, e ba nolofalletsa ho etsa mesebetsi e rarahaneng ka nepo le ka bokhabane bo ikhethang.
8. Tlhokomeliso ea Paterone
Tlhokomeliso ea mohlala, mokhoa oa ho hlahloba lintlha, o sebelisa matla a li-algorithms tsa ho ithuta ka mochini ho iphumanela le ho lemoha mekhoa le maemo ka har'a li-database.
Ka ho sebelisa mekhoa ea computational le mekhoa ea lipalo-palo, li-algorithms tsa temoho ea paterone li ka tsebahatsa meaho e nang le moelelo, likamano, le mekhoa ea data e rarahaneng le e fapaneng.
Ts'ebetso ena e nolofalletsa ho ntšoa ha lintlha tsa bohlokoa, ho arola data ka mekhahlelo e fapaneng, le ho bolela esale pele liphetho tsa nako e tlang ho ipapisitsoe le lipaterone tse tsebahalang. Tlhokomeliso ea mohlala ke sesebelisoa sa bohlokoa libakeng tse fapaneng, se matlafatsang ho etsa liqeto, ho lemoha ka mokhoa o sa hlakang, le ho etsa mohlala.
Biometrics ke mohlala o mong oa sena. Mohlala, temohong ea menoana, algorithm e hlahlobisisa mapheo, li-curve le likarolo tse ikhethang tsa menoana ea motho ho etsa setšoantšo sa dijithale se bitsoang template.
Ha u leka ho notlolla smartphone ea hau kapa ho fihlella setsing se sireletsehileng, sistimi e hlokomelang mohlala e bapisa data e hapiloeng ea biometric (mohlala, menoana) le litempele tse bolokiloeng polokelong ea eona.
Ka ho bapisa lipaterone le ho lekola boemo ba ho tšoana, sistimi e ka tseba hore na data e fanoeng ea biometric e lumellana le thempleite e bolokiloeng le ho fana ka phihlello ka nepo.
9. Thuto e Laolehileng
Thuto e hlokometsoeng ke mokhoa oa ho ithuta ka mochini o kenyelletsang ho koetlisa sistimi ea khomphutha e sebelisang data e ngotsoeng. Ka mokhoa ona, komporo e fuoa sete ea lintlha tse kentsoeng hammoho le lileibole tse tsebahalang kapa liphetho.
A re re u na le letšoele la litšoantšo, tse ling ka lintja le tse ling ka likatse.
U bolella k'homphieutha hore na ke litšoantšo life tse nang le lintja le hore na ke life tse nang le likatse. Joale k’homphieutha e ithuta ho lemoha phapang pakeng tsa lintja le likatse ka ho fumana lipaterone litšoantšong.
Ka mor'a hore e ithute, u ka fa k'homphieutha litšoantšo tse ncha, 'me e tla leka ho fumana hore na li na le lintja kapa likatse ho latela seo e ithutileng sona mehlaleng e ngotsoeng. Ho tšoana le ho koetlisa k'homphieutha ho bolela esale pele ka boitsebiso bo tsebahalang.
10. Ho Ithuta ho sa Lebelloa
Ho ithuta ho sa hlokomeloe ke mofuta oa ho ithuta ka mochini moo komporo e hlahlobang dataset ka bo eona ho fumana lipaterone kapa ho tšoana ntle le litaelo tse tobileng.
Ha e itšetlehe ka mehlala e ngolisitsoeng joalo ka thutong e hlokometsoeng. Sebakeng seo, e batla meaho kapa lihlopha tse patiloeng ho data. Ho tšoana le ha k'homphieutha e sibolla lintho ka bo eona, ntle le tichere e e bolellang hore na e batla eng.
Mofuta ona oa ho ithuta o re thusa ho fumana lintlha tse ncha, ho hlophisa lintlha, kapa ho tseba lintho tse sa tloaelehang ntle le ho hloka tsebo kapa tataiso e hlakileng.
11. Tlhaho ea Puo ea Tlhaho (NLP)
Natural Language Processing e shebana le kamoo likhomphutha li utloisisang le ho sebelisana le puo ea batho. E thusa lik'homphieutha ho hlahloba, ho hlalosa le ho arabela lipuong tsa batho ka tsela e utloahalang haholoanyane ho rona.
NLP ke eona e etsang hore re khone ho buisana le bathusi ba lentsoe, le li-chatbots, esita le hore li-imeile tsa rona li hlophisoe ka boiketsetso ka har'a lifoldara.
E akarelletsa ho ruta lik'homphieutha ho utloisisa moelelo oa mantsoe, lipolelo, esita le litemana tse feletseng, e le hore li ka re thusa mesebetsing e fapa-fapaneng le ho etsa hore litšebelisano tsa rona le thekenoloji li be bonolo haholoanyane.
12. Khomphuta Pono
Pono ea k'homphieutha ke theknoloji e tsotehang e lumellang lik'homphieutha ho bona le ho utloisisa litšoantšo le livideo, feela joalokaha rōna batho re etsa ka mahlo. Ke taba ea ho ruta likhomphutha ho sekaseka lintlha tse bonoang le ho utloisisa seo li se bonang.
Ka mantsoe a bonolo, pono ea k'homphieutha e thusa lik'homphieutha ho lemoha le ho hlalosa lefatše la pono. E kenyelletsa mesebetsi e kang ho ba ruta ho khetholla lintho tse itseng litšoantšong, ho arola litšoantšo ka lihlopha tse fapaneng, kapa esita le ho arola litšoantšo ka likarolo tse nang le moelelo.
Ak'u inahanele koloi e ikemetseng e sebelisang pono ea k'homphieutha ho "bona" tsela le ntho e 'ngoe le e' ngoe e potolohileng eona.
E khona ho bona le ho sala morao batho ba tsamaeang ka maoto, matšoao a sephethephethe le likoloi tse ling, e ba thusa ho tsamaea ba sireletsehile. Kapa nahana kamoo theknoloji ea ho lemoha sefahleho e sebelisang pono ea k'homphieutha ho notlolla li-smartphone tsa rona kapa ho netefatsa boitsebahatso ba rona ka ho hlokomela likarolo tsa rona tse ikhethang tsa sefahleho.
E boetse e sebelisoa lits'ebetsong tsa ho beha leihlo ho beha leihlo libaka tse nang le batho ba bangata le ho bona liketsahalo tse belaetsang.
Pono ea k'homphieutha ke theknoloji e matla e bulang lefatše la menyetla. Ka ho nolofalletsa likhomphutha ho bona le ho utloisisa lintlha tse bonoang, re ka theha lits'ebetso le lits'ebetso tse ka lemohang le ho hlalosa lefatše le re potileng, ho etsa hore bophelo ba rona bo be bobebe, bo bolokehile, le ho sebetsa hantle.
13.Chatbot
Chatbot e tšoana le lenaneo la k'homphieutha le khonang ho bua le batho ka tsela e bonahalang eka ke moqoqo oa sebele oa motho.
Hangata e sebelisoa litšebeletsong tsa bareki ba inthaneteng ho thusa bareki le ho etsa hore ba ikutloe eka ba bua le motho, leha ha e le hantle e le lenaneo le sebetsang k'homphieutheng.
Chatbot e ka utloisisa le ho araba melaetsa kapa lipotso tse tsoang ho bareki, ea fana ka leseli le thuso le thuso joalo ka ha moemeli oa litšebeletso tsa bareki a ka etsa.
14. Ho Tseba Lentsoe
Ho lemoha lentsoe ho bolela bokhoni ba tsamaiso ea k'homphieutha ho utloisisa le ho hlalosa puo ea motho. E akarelletsa theknoloji e nolofalletsang k’homphieutha kapa sesebelisoa ho “mamela” mantsoe a buuoang le ho a fetolela hore e be mongolo kapa litaelo tseo se ka li utloisisang.
le ho tseba lentsoe, o ka sebelisana le lisebelisoa kapa lits'ebetso ka ho bua le tsona feela ho fapana le ho thaepa kapa ho sebelisa mekhoa e meng ea ho kenya.
Tsamaiso e sekaseka mantsoe a buuoang, e lemoha mekhoa le melumo, ebe e li fetolela hore e be mongolo kapa liketso tse utloisisoang. E lumella puisano e se nang matsoho le ea tlhaho le theknoloji, ho etsa hore mesebetsi e kang litaelo tsa lentsoe, ho laela, kapa litšebelisano tse laoloang ke lentsoe li khonehe. Mehlala e atileng haholo ke bathusi ba AI joalo ka Siri le Google Assistant.
15. Tlhahlobo ea Maikutlo
Tlhahlobo ea maikutlo ke mokhoa o sebelisoang ho utloisisa le ho hlalosa maikutlo, maikutlo le maikutlo a hlahisoang temaneng kapa puong. Ho akarelletsa ho hlahlobisisa puo e ngotsoeng kapa e buuoang ho bona hore na maikutlo a buuoang ke a matle, a mabe kapa a sa nke lehlakore.
U sebelisa li-algorithms tsa ho ithuta ka mochini, li-algorithms tsa tlhahlobo ea maikutlo li ka hlahloba le ho sekaseka lintlha tse ngata tsa mongolo, joalo ka maikutlo a bareki, liphatlalatso tsa mecha ea litaba ea sechaba, kapa maikutlo a bareki, ho tseba maikutlo a ka morao ho mantsoe.
Li-algorithms li sheba mantsoe a itseng, lipoleloana, kapa mekhoa e bontšang maikutlo kapa maikutlo.
Tlhahlobo ena e thusa likhoebo kapa batho ka bomong ho utloisisa hore na batho ba ikutloa joang ka sehlahisoa, tšebeletso kapa sehlooho 'me e ka sebelisoa ho etsa liqeto tse itšetlehileng ka data kapa ho fumana leseli mabapi le khetho ea bareki.
Mohlala, k'hamphani e ka sebelisa tlhahlobo ea maikutlo ho lekola khotsofalo ea bareki, ho tseba libaka tseo ba lokelang ho li ntlafatsa, kapa ho beha leihlo maikutlo a sechaba mabapi le mofuta oa bona.
16. Phetolelo ea Mochini
Phetolelo ea mochini, maemong a AI, e bua ka tšebeliso ea li-algorithms tsa komporo le bohlale ba maiketsetso ho fetolela mongolo kapa puo ka bo eona ho tloha puong e 'ngoe ho ea ho e' ngoe.
E akarelletsa ho ruta lik’homphieutha ho utloisisa le ho sebetsana le lipuo tsa batho e le hore li ka fana ka liphetolelo tse nepahetseng. Mohlala o tloaelehileng haholo ke Fetolela ka Google.
Ka phetolelo ea mochine, u ka kenya mongolo kapa puo ka puo e le 'ngoe, 'me sisteme e tla sekaseka taba le ho etsa phetolelo e lumellanang le puo e 'ngoe. Sena se bohlokoa haholo ha o buisana kapa o fihlella litaba ka lipuo tse fapaneng.
Mekhoa ea ho fetolela ka mochine e itšetlehile ka motsoako oa melao ea lipuo, mefuta ea lipalo-palo, le mekhoa ea ho ithuta ka mochine. Ba ithuta ho tsoa ho bongata bo bongata ba boitsebiso ba lipuo ho ntlafatsa ho nepahala ha liphetolelo ha nako e ntse e ea. Mekhoa e meng ea ho fetolela ka mochini e boetse e kenyelletsa marang-rang ho ntlafatsa boleng ba liphetolelo.
17. Liroboto
Liroboto ke motsoako oa bohlale ba maiketsetso le boenjineri ba mochini ho theha metjhini e bohlale e bitsoang liroboto. Liroboto tsena li etselitsoe ho etsa mesebetsi ka boithaopo kapa ka mokhoa o fokolang oa motho.
Liroboto ke mekhatlo ea 'mele e khonang ho lemoha tikoloho ea eona, ho etsa liqeto ho latela maikutlo ao, le ho etsa liketso kapa mesebetsi e itseng.
Li na le lisensara tse fapa-fapaneng, tse kang lik’hamera, li-microphone kapa li- touch sensors, tse li lumellang ho bokella boitsebiso bo tsoang lefatšeng le li potolohileng. Ka thuso ea li-algorithms le mananeo a AI, liroboto li ka sekaseka lintlha tsena, tsa li hlalosa, 'me tsa etsa liqeto tse bohlale ho etsa mesebetsi eo li e behileng.
AI e bapala karolo ea bohlokoa ho liroboto ka ho thusa liroboto ho ithuta ho tsoa liphihlelong tsa tsona le ho ikamahanya le maemo a fapaneng.
Mekhoa ea ho ithuta ka mochini e ka sebelisoa ho koetlisa liroboto ho lemoha lintho, ho tsamaea tikolohong kapa ho sebelisana le batho. Sena se lumella liroboto hore li fetohe, li tenyetsehe le ho khona ho sebetsana le mesebetsi e rarahaneng.
18. Dronone
Drones ke mofuta oa liroboto tse khonang ho fofa kapa ho fofa moeeng ntle le mofofisi oa motho. Li boetse li tsejoa e le likoloi tsa lifofane tse sa laoloang (UAVs). Li-Drone li na le lisensara tse fapa-fapaneng, tse kang lik'hamera, GPS, le li-gyroscopes, tse li lumellang ho bokella lintlha le ho tsamaisa tikoloho ea tsona.
Li laoloa hole le motho ea sebetsang kapa li ka sebetsa ka boikemelo li sebelisa litaelo tse reriloeng esale pele.
Drones e sebeletsa merero e mengata e fapaneng, ho kenyeletsoa ho nka lifoto ka sefofane le video, ho etsa lipatlisiso le ho etsa limmapa, lits'ebeletso tsa phano, mesebetsi ea ho batla le pholoso, tlhahlobo ea temo, esita le ts'ebeliso ea boithabiso. Ba ka fihla libakeng tse hole kapa tse kotsi tse thata kapa tse kotsi ho batho.
19. Netefalitsoeng ke 'Nete (AR)
Augmented reality (AR) ke theknoloji e kopanyang lefatše la 'nete le lintho kapa tlhahisoleseling ho ntlafatsa pono ea rona le tšebelisano le tikoloho. E koahela litšoantšo, melumo kapa lintho tse ling tse hlahisoang ke k'homphieutha lefatšeng la sebele, 'me e etsa hore motho a be le phihlelo e tebileng le e sebetsang.
Ka mantsoe a bonolo feela, ak'u nahane u roala likhalase tse khethehileng kapa u sebelisa smartphone ea hau ho bona lefatše le u potileng, empa u ekelitse likarolo tse ling.
Mohlala, u ka supa smartphone ea hau seterateng sa toropo 'me ua bona matšoao a bonts'ang litsela, lintlha, le maikutlo bakeng sa lireschorente tse haufi kapa libapali tse sebetsanang le tikoloho ea 'nete.
Lintho tsena tse bonoang li tsoakana ntle le moroallo le lefatše la 'nete, li ntlafatsa kutloisiso ea hau le boiphihlelo ba tikoloho. 'Nete e matlafalitsoeng e ka sebelisoa mafapheng a fapaneng joalo ka lipapali, thuto, meralo ea kaho, esita le bakeng sa mesebetsi ea letsatsi le letsatsi e kang ho tsamaea kapa ho leka thepa e ncha ka tlung ea hau pele u e reka.
20. Nete ea Virtual (VR)
Virtual reality (VR) ke theknoloji e sebelisang lipapiso tse entsoeng ka k'homphieutha ho etsa tikoloho ea maiketsetso eo motho a ka e hlahlobang le ho sebelisana le eona. E qoelisa mosebelisi lefatšeng la sebele, e thibela lefatše la 'nete le ho le nkela sebaka sa dijithale.
Ka mantsoe a bonolo feela, nahana ka ho roala hlooho e khethehileng e koahelang mahlo le litsebe tsa hao le ho u isa sebakeng se fapaneng ka ho feletseng. Lefatšeng lena la sebele, ntho e 'ngoe le e 'ngoe eo u e bonang le eo u e utloang e utloahala e le ea sebele, leha e le hore e hlahisoa ke k'homphieutha.
U ka tsamaea, ua sheba ka lehlakoreng le leng le le leng, 'me ua sebelisana le lintho kapa batho bao ho buuoang ka bona joalokaha eka ba teng ka 'mele.
Ka mohlala, papaling ea 'nete, u ka iphumana u le ka har'a qhobosheane ea mehleng ea khale, moo u ka tsamaeang liphasejeng tsa eona, ua nka libetsa, 'me ua loana ka sabole le bahanyetsi ba bona. Tikoloho ea 'nete ea sebele e arabela metsamaong le liketsong tsa hau, e etsa hore u ikutloe u qoelisoa ka ho feletseng le ho kopanela phihlelong.
'Nete ea sebele ha e sebelisoe feela bakeng sa papali empa hape le lits'ebetsong tse ling tse fapaneng joalo ka lipapiso tsa bafofisi ba lifofane, lingaka tse buoang, kapa masole, meralo ea meralo, bohahlauli, esita le kalafo bakeng sa maemo a itseng a kelello. E etsa hore motho a ikutloe a le teng 'me e tsamaisa basebelisi ho ea linaheng tse ncha le tse thabisang tsa sebele, e leng se etsang hore phihlelo e ikutloe e le haufi le 'nete ka hohle kamoo ho ka khonehang.
21. Data Science
Boitsebiso ba saense ke sebaka se kenyelletsang ho sebelisa mekhoa ea mahlale, lisebelisoa le li-algorithms ho ntša tsebo ea bohlokoa le temohisiso ho data. E kopanya likarolo tsa lipalo, lipalo-palo, mananeo, le boiphihlelo ba domain ho sekaseka li-dataset tse kholo le tse rarahaneng.
Ka mantsoe a bonolo, mahlale a data a mabapi le ho fumana tlhaiso-leseling e bohlokoa le lipaterone tse patiloeng ka har'a bongata ba data. E kenyelletsa ho bokella, ho hloekisa le ho hlophisa lintlha, ebe ho sebelisoa mekhoa e fapaneng ho li hlahloba le ho li sekaseka. Bo-rasaense ba data sebelisa mekhoa ea lipalo-palo le li-algorithms ho senola mekhoa, ho bolela esale pele, le ho rarolla mathata.
Mohlala, lefapheng la tlhokomelo ea bophelo bo botle, mahlale a data a ka sebelisoa ho sekaseka lirekoto tsa bakuli le lintlha tsa bongaka ho tseba maemo a kotsi bakeng sa mafu, ho bolela esale pele liphetho tsa mokuli, kapa ho ntlafatsa merero ea kalafo. Khoebong, mahlale a data a ka sebelisoa ho data ea bareki ho utloisisa seo ba se ratang, ho khothaletsa lihlahisoa, kapa ho ntlafatsa maano a ho bapatsa.
22. Ho qabana ha data
Ho loants'a data, ho tsejoang hape e le data munging, ke ts'ebetso ea ho bokella, ho hloekisa, le ho fetola data e tala hore e be sebopeho se molemo le se loketseng tlhahlobo. E kenyelletsa ho sebetsana le ho lokisa data ho netefatsa boleng ba eona, ho tsitsana, le ho lumellana le lisebelisoa tsa tlhahlobo kapa mehlala.
Ka mantsoe a bonolo, khohlano ea data e tšoana le ho lokisa metsoako ea ho pheha. E kenyelletsa ho bokella lintlha ho tsoa mehloling e fapaneng, ho li hlophisa, le ho li hloekisa ho tlosa liphoso leha e le life, ho se lumellane, kapa boitsebiso bo sa lokelang.
Ho feta moo, data e ka 'na ea hloka ho fetoloa, ho hlophisoa bocha, kapa ho kopanngoa ho etsa hore ho be bonolo ho sebetsa le ho ntša lintlha ho tsoa.
Ka mohlala, ho ngangisana ka data ho ka kenyelletsa ho tlosa likopi tse peli, ho lokisa mopeleto o fosahetseng kapa mathata a ho fometa, ho sebetsana le maemo a sieo, le ho fetola mefuta ea data. E kanna ea kenyelletsa ho kopanya kapa ho kopanya li-dataset tse fapaneng hammoho, ho arola data ka li-subsets, kapa ho theha mefuta e mecha ho latela data e teng.
23. Phatlalatso ea Litaba
Tlhaloso ea litaba ke tsebo ea ho hlahisa lintlha ka tsela e tlamang le e hohelang ho fetisa pale kapa molaetsa ka katleho. E akarelletsa ho sebelisa lits'oants'o tsa data, litlaleho, le moelelo oa litaba ho fetisa kutloisiso le liphuputso ka mokhoa o utloisisoang le o sa lebaleheng ho bamameli.
Ka mantsoe a bonolo, ho pheta pale ea data ho mabapi le ho sebelisa data ho pheta pale. E feta feela ho hlahisa linomoro le lichate. E kenyelletsa ho qapa tlaleho ho potoloha data, ho sebelisa lintlha tse bonoang le mekhoa ea ho pheta lipale ho etsa hore data e phele le ho etsa hore e amane le bamameli.
Mohlala, sebakeng sa ho hlahisa lethathamo la lipalo tsa thekiso, ho pheta lipale tsa data ho ka kenyelletsa ho theha dashboard e sebetsang e lumellang basebelisi ho hlahloba mekhoa ea thekiso ka mahlo.
E ka kenyelletsa tlaleho e totobatsang liphuputso tsa bohlokoa, e hlalosang mabaka a mekhoa, 'me e fana ka litlhahiso tse ka etsoang ho latela lintlha.
24. Ho Etsa Liqeto ka Data
Ho etsa liqeto ka data ke mokhoa oa ho etsa khetho kapa ho nka mehato e ipapisitseng le tlhahlobo le tlhaloso ea lintlha tse amehang. E kenyelletsa ho sebelisa lintlha e le motheo oa ho tataisa le ho tšehetsa mekhoa ea ho etsa liqeto ho e-na le ho itšetleha feela ka maikutlo kapa kahlolo ea botho.
Ka mantsoe a bonolo, ho etsa liqeto ka data ho bolela ho sebelisa lintlha le bopaki bo tsoang ho data ho tsebisa le ho tataisa liqeto tseo re li etsang. E kenyelletsa ho bokella le ho sekaseka lintlha ho utloisisa mekhoa, mekhoa le likamano le ho sebelisa tsebo eo ho etsa liqeto tse nang le tsebo le ho rarolla mathata.
Mohlala, maemong a khoebo, ho etsa liqeto ho ipapisitsoe le data ho ka kenyelletsa ho sekaseka lintlha tsa thekiso, maikutlo a bareki, le mekhoa ea 'maraka ho fumana leano le sebetsang ka ho fetesisa la litheko kapa ho tseba libaka tse ka ntlafatsoang ntlafatsong ea sehlahisoa.
Ho tsa bophelo bo botle, ho ka kenyelletsa ho sekaseka lintlha tsa mokuli ho ntlafatsa merero ea kalafo kapa ho bolela esale pele liphello tsa mafu.
25. Letša la Data
Letša la data ke sebaka sa polokelo ea data se bohareng le se senyehileng se bolokang palo e kholo ea data ka mokhoa oa eona o sa sebetsoang. E etselitsoe ho ts'oara mefuta e mengata e fapaneng ea data, lifomate le meaho, joalo ka data e hlophisitsoeng, e hlophisitsoeng hantle, le e sa hlophisoang, ntle le tlhoko ea meralo e boletsoeng esale pele kapa liphetoho tsa data.
Mohlala, k'hamphani e ka bokella le ho boloka lintlha ho tsoa mehloling e fapaneng, joalo ka li-log tsa sebaka sa marang-rang, litšebelisano tsa bareki, liphepelo tsa litaba tsa sechaba, le lisebelisoa tsa IoT, letšeng la data.
Lintlha tsena li ka sebelisoa mererong e fapaneng, joalo ka ho etsa analytics e tsoetseng pele, ho etsa li-algorithms tsa ho ithuta ka mochini, kapa ho lekola mekhoa le mekhoa ea boitšoaro ba bareki.
26. Sebaka sa polokelo ea data
Sebaka sa polokelo ea data ke sistimi e ikhethileng ea polokelo ea litaba e etselitsoeng ho boloka, ho hlophisa, le ho sekaseka lintlha tse ngata tse tsoang mehloling e fapaneng. E hlophisitsoe ka mokhoa o ts'ehetsang ho khutlisa data hantle le lipotso tse rarahaneng tsa tlhahlobo.
E sebetsa e le polokelo e bohareng e kopanyang datha tse tsoang lits'ebetsong tse fapaneng tsa ts'ebetso, joalo ka li-database tsa transaction, litsamaiso tsa CRM, le mehloli e meng ea data ka har'a mokhatlo.
Lintlha li fetotsoe, li hloekisoe, 'me li kenngoe polokelong ea data ka mokhoa o hlophisitsoeng o ntlafalitsoeng molemong oa tlhahlobo.
27.Ts'ebetso ea Bohlale ba Khoebo (BI)
Bohlale ba khoebo bo bolela mokhoa oa ho bokella, ho sekaseka le ho hlahisa lintlha ka tsela e thusang likhoebo ho etsa liqeto tse nang le tsebo le ho fumana leseli la bohlokoa. E kenyelletsa ho sebelisa lisebelisoa tse fapaneng, mahlale le mekhoa ea ho fetola data e tala hore e be tlhahisoleseling e nang le moelelo, e sebetsang.
Mohlala, sistimi ea bohlale ba khoebo e kanna ea sekaseka lintlha tsa thekiso ho tseba lihlahisoa tse etsang phaello e ngata, ho beha leihlo maemo a thepa, le ho latela likhetho tsa bareki.
E ka fana ka lintlha tsa nako ea 'nete ho matšoao a bohlokoa a ts'ebetso (li-KPI) joalo ka lekeno, ho fumana bareki, kapa ts'ebetso ea sehlahisoa, ho lumella likhoebo ho etsa liqeto tse tsamaellanang le data le ho nka mehato e nepahetseng ho ntlafatsa ts'ebetso ea tsona.
Lisebelisoa tsa bohlale ba khoebo hangata li kenyelletsa likarolo tse kang pono ea datha, ho botsa lipotso, le bokhoni ba ho hlahloba lintlha. Lisebelisoa tsena li thusa basebelisi, joalo ka Bahlahlobi ba khoebo kapa baokameli, ho sebelisana le data, ho e arola le ho e arola, le ho hlahisa litlaleho kapa litšoantšo tse bonahalang tse totobatsang lintlha le mekhoa ea bohlokoa.
28. Litlhahlobo tsa Predictive
Tlhahlobo ea ho bolela esale pele ke mokhoa oa ho sebelisa lintlha le lipalo-palo ho etsa likhakanyo kapa likhakanyo tse mabapi le liketsahalo kapa liphetho tsa nako e tlang. E kenyelletsa ho sekaseka datha ea nalane, ho tsebahatsa lipaterone, le mehlala ea moaho ho hlahisa le ho hakanya mekhoa, boitšoaro kapa liketsahalo tsa nako e tlang.
E ikemiselitse ho senola likamano lipakeng tsa mefuta-futa le ho sebelisa tlhahisoleseling ho etsa likhakanyo. E fetela ka ’nģane ho ho hlalosa feela liketsahalo tse fetileng; ho e-na le hoo, e sebelisa boitsebiso ba histori ho utloisisa le ho lebella se ka 'nang sa etsahala nakong e tlang.
Ka mohlala, lefapheng la lichelete, tlhahlobo ea esale pele e ka sebelisoa ho bolela esale pele Stock litheko tse thehiloeng ho data ea nalane ea 'maraka, matšoao a moruo, le lintlha tse ling tse amehang.
Papaling, e ka sebelisoa ho bolela esale pele boitšoaro ba bareki le lintho tseo ba li ratang, ho nolofalletsa lipapatso tse lebisitsoeng le matšolo a motho ka mong.
Litabeng tsa bophelo bo botle, tlhahlobo e boletsoeng esale pele e ka thusa ho tseba bakuli ba kotsing e kholo ea mafu a itseng kapa ho bolela esale pele monyetla oa ho khutlisetsoa morao ho latela nalane ea bongaka le lintlha tse ling.
29. Litlhahlobo tsa Prescriptive
Litlhahlobo tse hlalosang maikutlo ke ts'ebeliso ea data le li-analytics ho fumana hore na liketso tse ntle ka ho fetisisa tse ka etsoang boemong bo itseng kapa boemong ba ho etsa liqeto.
E fetela ka nģ'ane ho tlhaloso le li-analytics tsa ponelopele ka ho se fane feela ka leseli mabapi le se ka etsahalang kamoso empa hape le ho khothaletsa tsela e nepahetseng ka ho fetesisa ea ho fihlela sephetho se lakatsehang.
E kopanya lintlha tsa histori, mehlala ea ho bolela esale pele, le mekhoa ea ho ntlafatsa ho etsisa maemo a fapaneng le ho lekola liphello tse ka bang teng tsa liqeto tse fapaneng. E shebana le litšitiso tse ngata, lipheo, le lintlha ho hlahisa likhothaletso tse ka nkang khato tse eketsang liphetho tse lakatsehang kapa tse fokotsang likotsi.
Ka mohlala, ho ketane ea phepelo tsamaiso, li-analytics tse laetsoeng li ka hlahloba lintlha tse mabapi le maemo a thepa, bokhoni ba tlhahiso, litšenyehelo tsa lipalangoang, le tlhoko ea bareki ho fumana moralo o sebetsang ka ho fetesisa oa kabo.
E ka khothaletsa kabo e nepahetseng ea lisebelisoa, joalo ka libaka tsa polokelo ea thepa kapa litsela tsa lipalangoang, ho fokotsa litšenyehelo le ho netefatsa ho tlisoa ha thepa ka nako.
30. Phatlalatso e tsamaisoang ke lintlha
Papatso e tsamaisoang ke data e bolela tloaelo ea ho sebelisa data le analytics ho tsamaisa maano a ho bapatsa, matšolo le mekhoa ea ho etsa liqeto.
E kenyelletsa ho sebelisa mehloli e fapaneng ea data ho fumana leseli mabapi le boitšoaro ba bareki, likhetho le mekhoa le ho sebelisa tlhaiso-leseling eo ho ntlafatsa boiteko ba ho bapatsa.
E tsepamisitse maikutlo ho bokelleng le ho sekaseka datha ho tsoa ho li-touchpoints tse ngata, joalo ka litšebelisano tsa sebaka sa marang-rang, tšebelisano ea litaba tsa sechaba, palo ea bareki, nalane ea theko, le tse ling. Lintlha tsena li sebelisoa ho theha kutloisiso e felletseng ea bamameli ba shebiloeng, likhetho tsa bona le litlhoko tsa bona.
Ka ho sebelisa lintlha, barekisi ba ka etsa liqeto tse nang le tsebo mabapi le karohano ea bareki, ho tsepamisa maikutlo le ho iketsetsa motho.
Ba ka khetholla likarolo tse itseng tsa bareki tse ka 'nang tsa arabela hantle liphutuhong tsa papatso le ho fetola melaetsa ea bona le ho fana ka tsela e nepahetseng.
Ntle le moo, papatso e tsamaisoang ke data e thusa ho ntlafatsa liteishene tsa ho bapatsa, ho khetha motsoako o sebetsang ka ho fetesisa oa ho bapatsa, le ho lekanya katleho ea matsapa a ho bapatsa.
Mohlala, mokhoa oa ho bapatsa o tsamaisoang ke data o ka kenyelletsa ho sekaseka lintlha tsa bareki ho tseba mekhoa ea ho reka le mekhoa eo ba e ratang. Ho ipapisitsoe le lintlha tsena, barekisi ba ka theha matšolo a reriloeng ka litaba tsa motho ka mong le lits'ebeletso tse amanang le likarolo tse itseng tsa bareki.
Ka tlhahlobo e tsoelang pele le ho ntlafatsa, ba ka lekanya katleho ea boiteko ba bona ba ho bapatsa le ho ntlafatsa maano ka nako.
31. Tsamaiso ea Boitsebiso
Taolo ea data ke moralo le sete sa mekhoa eo mekhatlo e e sebelisang ho netefatsa taolo e nepahetseng, ts'ireletso le bots'epehi ba data ho pholletsa le bophelo ba eona. E akaretsa mekhoa, maano le mekhoa e laolang hore na data e bokelloa joang, e bolokoe, e fihlellehe, e sebelisoe le ho arolelanoa joang ka har'a mokhatlo.
E ikemiselitse ho theha boikarabello, boikarabello, le taolo holim'a thepa ea data. E netefatsa hore boitsebiso bo nepahetse, bo feletse, bo tsitsitse, 'me boa tšepahala, bo nolofalletsa mekhatlo ho etsa liqeto tse nang le tsebo, ho boloka boleng ba data, le ho finyella litlhoko tsa taolo.
Taolo ea data e kenyelletsa ho hlalosa mesebetsi le boikarabello bakeng sa taolo ea data, ho theha litekanyetso le maano a data, le ho kenya ts'ebetsong mekhoa ea ho beha leihlo le ho tiisa hore ho lateloa melao. E sebetsana le likarolo tse fapaneng tsa taolo ea data, ho kenyeletsoa khupamarama ea data, ts'ireletso ea data, boleng ba data, ho hlopha data, le taolo ea bophelo ba data.
Ka mohlala, taolo ea boitsebiso e ka 'na ea kenyelletsa mekhoa ea ho kenya ts'ebetsong ho netefatsa hore boitsebiso ba motho ka mong kapa ba bohlokoa bo sebetsanoa ho latela melao e sebetsang ea lekunutu, e kang General Data Protection Regulation (GDPR).
E ka boela ea kenyelletsa ho theha litekanyetso tsa boleng ba data le ho kenya ts'ebetsong mekhoa ea ho netefatsa lintlha ho netefatsa hore boitsebiso bo nepahetse ebile boa tšepahala.
32. Ts'ireletso ea Datha
Ts'ireletso ea data e mabapi le ho boloka tlhaiso-leseling ea rona ea bohlokoa e bolokehile hore e se fihlellehe ntle le tumello kapa bosholung. E kenyelletsa ho nka mehato ea ho sireletsa lekunutu la data, botšepehi, le ho fumaneha.
Ha e le hantle, ho bolela ho netefatsa hore ke batho ba nepahetseng feela ba ka fihlelang data ea rona, hore e lule e nepahetse ebile e sa fetoloa, le hore e fumaneha ha ho hlokahala.
Ho fihlela ts'ireletso ea data, ho sebelisoa maano le mahlale a fapaneng. Mohlala, litaolo tsa phihlello le mekhoa ea ho ngolla li-encryption li thusa ho fokotsa phihlello ho batho ba lumelletsoeng kapa lits'ebetso, e leng ho etsang hore ho be thata ho batho ba kantle ho fumana lintlha tsa rona.
Lisebelisoa tsa ho beha leihlo, li-firewall, le lisebelisoa tsa ho lemoha ha motho a kena-kenana le tsona li sebetsa e le bahlokomeli, li re hlokomelisa ka liketso tse belaetsang le ho thibela ho kena ho sa lumelloeng.
33 Marang-rang a Lintho
Marang-rang a Lintho (IoT) e bolela marang-rang a lintho tse bonahalang kapa "lintho" tse hokahaneng le Marang-rang 'me li khona ho buisana. E tšoana le tepo e kholo ea lintho tsa letsatsi le letsatsi, lisebelisoa, le mechini e khonang ho arolelana tlhahisoleseling le ho etsa mesebetsi ka ho sebelisana inthaneteng.
Ka mantsoe a bonolo, IoT e kenyelletsa ho fana ka bokhoni ba "bohlale" ho lintho kapa lisebelisoa tse fapaneng tseo ka tloaelo li neng li sa hokahane le Marang-rang. Lintho tsena li ka kenyelletsa lisebelisoa tsa ka tlung, lisebelisoa tse aparoang, li-thermostats, likoloi, esita le mechini ea indasteri.
Ka ho hokela lintho tsena marang-rang, ba ka bokella le ho arolelana data, ba amohela litaelo, 'me ba etsa mesebetsi ka boikemelo kapa ho latela litaelo tsa basebelisi.
Mohlala, thermostat e bohlale e khona ho bona mocheso, ho lokisa litlhophiso, le ho romela litlaleho tsa tšebeliso ea matla ho app ea smartphone. Tracker ea ho ikoetlisa e ka aparoang e ka bokella lintlha tsa mesebetsi ea hau ea 'mele le ho e hokahanya le sethala sa maru bakeng sa tlhahlobo.
34. Sefate sa Qeto
Sefate sa liqeto ke setšoantšo sa pono kapa setšoantšo se re thusang ho etsa liqeto kapa ho etsa qeto ea ketso ho latela letoto la likhetho kapa maemo.
E tšoana le pampiri e re tataisang ha re etsa liqeto ka ho nahana ka likhetho tse fapaneng le liphello tsa tsona tse ka bang teng.
Nahana u na le bothata kapa potso, 'me u lokela ho etsa khetho.
Sefate sa liqeto se arola qeto ka mehato e menyenyane, ho qala ka potso ea pele le ho arola likarabo tse fapaneng tse ka khonehang kapa liketso tse thehiloeng ho maemo kapa mekhoa ea mohato ka mong.
35. Cognitive Computing
Khomphutha ea kelello, ka mantsoe a bonolo, e bolela lits'ebetso tsa khomphutha kapa theknoloji e etsisang bokhoni ba motho ba ho tseba, joalo ka ho ithuta, ho beha mabaka, kutloisiso le ho rarolla mathata.
E akarelletsa ho etsa litsamaiso tsa k’homphieutha tse ka sebetsanang le ho hlalosa boitsebiso ka tsela e tšoanang le ea batho.
Khomphutha ea kelello e ikemiselitse ho hlahisa mechini e ka utloisisang le ho sebelisana le batho ka tsela ea tlhaho le e bohlale haholoanyane. Litsamaiso tsena li etselitsoe ho sekaseka palo e kholo ea data, ho lemoha lipaterone, ho bolela esale pele, le ho fana ka lintlha tse hlakileng.
Nahana ka k'homphieutha ea kelello e le boiteko ba ho etsa hore lik'homphieutha li nahane le ho itšoara joaloka batho.
E kenyelletsa mekhoa ea mahlale e matlafatsang joalo ka bohlale ba maiketsetso, ho ithuta ka mochini, ho sebetsa puo ea tlhaho, le pono ea komporo ho nolofalletsa likhomphutha ho etsa mesebetsi eo ka tloaelo e neng e amahanngoa le bohlale ba motho.
36. Khopolo-taba ea ho Ithuta ea Khomphutha
Khopolo ea ho Ithuta ea Computational ke lekala le ikhethileng ka hare ho sebaka sa bohlale ba maiketsetso le pota-potileng nts'etsopele le tlhahlobo ea li-algorithms tse etselitsoeng ka ho khetheha ho ithuta ho tsoa ho data.
Lekala lena le hlahloba mekhoa le mekhoa e fapaneng ea ho etsa li-algorithms tse ka ntlafatsang ts'ebetso ea tsona ka boikemelo ka ho sekaseka le ho sebetsana le lintlha tse ngata.
Ka ho sebelisa matla a data, Khopolo-taba ea ho Ithuta ea Khopolo e ikemiselitse ho utolla mekhoa, likamano, le temohisiso e nolofalletsang mechini ho ntlafatsa bokhoni ba eona ba ho etsa liqeto le ho etsa mesebetsi ka nepo.
Sepheo sa ho qetela ke ho theha li-algorithms tse ka ikamahanyang le maemo, ho akaretsa, le ho etsa likhakanyo tse nepahetseng ho latela lintlha tseo ba li boneng, ho kenya letsoho ho nts'etsopele ea bohlale ba maiketsetso le lits'ebetso tsa bona tse sebetsang.
37. Teko ea Turing
Teko ea Turing, eo qalong e sisintsoeng ke setsebi se hloahloa sa lipalo le rasaense oa khomphutha Alan Turing, ke mohopolo o hapang maikutlo o sebelisoang ho lekola hore na mochini o ka bonts'a boitšoaro bo bohlale bo ka bapisoang le, kapa bo ke keng ba khetholloa ho tloha ho motho.
Tekong ea Turing, mohlahlobi oa motho o kenella moqoqong oa puo ea tlhaho le mochini le motho e mong ea nkang karolo a sa tsebe hore na mochini ke ofe.
Mosebetsi oa mohlahlobi ke ho lemoha hore na ke mochini ofe oo mochini o ipapisitseng le likarabo tsa bona. Haeba mochine o khona ho kholisa mohlahlobi hore ke molekane oa motho, joale ho boleloa hore o fetisitse teko ea Turing, ka tsela eo e bontša boemo ba bohlale bo bontšang bokhoni bo kang ba motho.
Alan Turing o khothalelitse tlhahlobo ena e le mokhoa oa ho hlahloba mohopolo oa bohlale ba mochini le ho hlahisa potso ea hore na mechini e ka fihlela temoho ea boemo ba motho.
Ka ho etsa tlhahlobo ho latela ho se khethollehe ha batho, Turing o ile a totobatsa monyetla oa hore mechini e bontše boitšoaro bo bohlale bo kholisang hoo e bang phephetso ho e khetholla ho batho.
Teko ea Turing e ile ea tsosa lipuisano tse batsi le lipatlisiso mafapheng a bohlale ba maiketsetso le mahlale a kelello. Leha ho feta tlhahlobo ea Turing e ntse e le mohato oa bohlokoahali, ha se eona feela tekanyo ea bohlale.
Leha ho le joalo, teko e sebetsa e le tekanyo e susumetsang motho ho nahana, e susumetsang boiteko bo tsoelang pele ba ho hlahisa mechine e khonang ho etsisa bohlale le boitšoaro bo kang ba motho le ho kenya letsoho phuputsong e batsi ea se boleloang ke ho ba bohlale.
38. Ho Ithuta ka Matlafatso
Matlafatso ea ho ithuta ke mofuta oa ho ithuta o etsahalang ka liteko le liphoso, moo “moemeli” (eo e ka bang lenaneo la khomphutha kapa roboto) a ithutang ho etsa mesebetsi ka ho amohela meputso ea boitšoaro bo botle le ho tobana le litlamorao kapa likotlo bakeng sa boitšoaro bo bobe.
Ak'u nahane ka boemo boo moemeli a lekang ho phetha mosebetsi o itseng, joalo ka ho tsamaisa mokoloko. Qalong, moemeli ha a tsebe tsela e nepahetseng eo a lokelang ho e nka, kahoo o leka liketso tse fapaneng mme o hlahloba litsela tse fapaneng.
Ha e khetha ketso e ntle e e atametsang haufi le sepheo, e fumana moputso, joalo ka “ho phaphatha mokokotlong” ka mokhoa o hlakileng. Leha ho le joalo, haeba e etsa qeto e fosahetseng e lebisang pheletsong e shoeleng kapa e e tlosa ho sepheo, e fumana kotlo kapa maikutlo a fosahetseng.
Ka mokhoa ona oa teko le phoso, moemeli o ithuta ho amahanya liketso tse itseng le liphello tse ntle kapa tse mpe. Butle-butle e hlahisa tatellano e ntle ka ho fetisisa ea liketso ho eketsa meputso ea eona le ho fokotsa likotlo, qetellong e ba le tsebo e eketsehileng mosebetsing.
Ho ithuta ka matlafatso ho fumana khothatso ho tsoa ho tsela eo batho le liphoofolo ba ithutang ka eona ka ho amohela maikutlo a tsoang tikolohong.
Ka ho sebelisa mohopolo ona ho mechini, bafuputsi ba ikemiselitse ho hlahisa litsamaiso tse bohlale tse ka ithutang le ho ikamahanya le maemo a fapaneng ka ho ikemela ka boikemelo ba boitšoaro bo sebetsang ka ho fetisisa ka ts'ebetso ea matlafatso e ntle le litlamorao tse mpe.
39. Phallo ea Mokha
Ho ntšoa ha mokhatlo ho bolela mokhoa oo ho oona re khethollang le ho ntša lintlha tsa bohlokoa, tse tsejoang ka hore ke mekhatlo, ho tsoa lethathamong la mongolo. Mekhatlo ena e ka ba lintho tse fapaneng joalo ka mabitso a batho, mabitso a libaka, mabitso a mekhatlo, joalo-joalo.
Ha re nahane u na le serapa se hlalosang sengoloa sa litaba.
Ho ntšoa ha mokhatlo ho tla kenyelletsa ho sekaseka sengoloa le ho khetha likaroloana tse emelang likarolo tse ikhethileng. Ka mohlala, haeba temana e bua ka lebitso la motho ea kang "John Smith," sebaka sa "New York City," kapa mokhatlo "OpenAI," tsena e tla ba mekhatlo eo re ikemiselitseng ho e tseba le ho e ntša.
Ka ho etsa tlhahiso ea mokhatlo, re ruta lenaneo la komporo ho lemoha le ho arola lintlha tsa bohlokoa ho tsoa ho mongolo. Ts'ebetso ena e re thusa ho hlophisa le ho arola tlhahisoleseling ka mokhoa o atlehileng haholoanyane, ho nolofatsa ho batlisisa, ho sekaseka le ho fumana lintlha ho tsoa mefuteng e meholo ea data ea mongolo.
Ka kakaretso, tlhahiso ea mokhatlo e re thusa ho iketsetsa mosebetsi oa ho supa likarolo tsa bohlokoa, joalo ka batho, libaka, le mekhatlo, ka har'a sengoloa, ho ntlafatsa ho ntšoa ha litaba tsa bohlokoa le ho matlafatsa bokhoni ba rona ba ho sebetsana le ho utloisisa data ea mongolo.
40. Tlhaloso ea Lipuo
Tlhaloso ea lipuo e kenyelletsa ho ntlafatsa mongolo ka boitsebiso bo eketsehileng ba puo ho matlafatsa kutloisiso ea rona le tlhahlobo ea puo e sebelisitsoeng. Ho tšoana le ho kenya lileibole kapa li-tag likarolong tse fapaneng tsa mongolo.
Ha re etsa tlhaloso ea puo, re fetela ka nģ'ane ho mantsoe a motheo le lipolelo tse ngotsoeng 'me re qale ho tšoaea kapa ho tšoaea likarolo tse itseng. Mohlala, re ka eketsa li-tag tsa karolo ea puo, tse bonts'ang sehlopha sa sebōpeho-puo sa lentsoe ka leng (joaloka lebitso, leetsi, lehlalosi, joalo-joalo). Sena se re thusa ho utloisisa karolo eo lentsoe ka leng le e bapalang polelong.
Mofuta o mong oa tlhaloso ea lipuo o bitsoa temoho ea mokhatlo, moo re khethollang le ho tšoaea mekhatlo e itseng ka mabitso, joalo ka mabitso a batho, libaka, mekhatlo kapa matsatsi. Sena se re fa monyetla oa ho fumana le ho ntša lintlha tsa bohlokoa temaneng kapele.
Ka ho hlalosa mongolo ka mekhoa ena, re theha kemelo e hlophisitsoeng le e hlophisitsoeng haholoanyane ea puo. Sena se ka ba molemo haholo lits'ebetsong tse fapaneng. Mohlala, e thusa ho ntlafatsa ho nepahala ha lienjineri tsa patlo ka ho utloisisa sepheo sa lipotso tsa basebelisi. E boetse e thusa ho fetolela ka mochini, tlhahlobo ea maikutlo, tlhahiso ea tlhaiso-leseling, le mesebetsi e meng e mengata ea puo ea tlhaho.
Tlhaloso ea puo e sebetsa e le sesebelisoa sa bohlokoa bakeng sa bafuputsi, litsebi tsa lipuo, le bahlahisi, e ba nolofalletsang ho ithuta mekhoa ea lipuo, ho aha mehlala ea lipuo, le ho hlahisa li-algorithms tse rarahaneng tse ka hlahlobang le ho utloisisa sengoloa hantle.
41. Hyperparameter
In ho ithuta mochine, hyperparameter e tšoana le boemo bo khethehileng kapa tlhophiso eo re lokelang ho etsa qeto ka eona pele re koetlisa mohlala. Ha se ntho eo mohlala o ka ithutang eona ka boeona ho tsoa ho data; ho e-na le hoo, re tlameha ho e tseba esale pele.
Nahana ka eona e le kotola kapa switjha eo re ka e fetolang ho hlophisa hantle hore na mohlala o ithuta joang le ho etsa likhakanyo. Li-hyperparameter tsena li laola likarolo tse fapaneng tsa mokhoa oa ho ithuta, joalo ka ho rarahana ha mohlala, lebelo la koetliso, le phapanyetsano lipakeng tsa ho nepahala le kakaretso.
Mohlala, ha re nahaneng ka marang-rang a neural. Hyperparameter e le 'ngoe ea bohlokoa ke palo ea lihlopha marang-rang. Re tlameha ho khetha hore na re batla hore marang-rang a tebe hakae, 'me qeto ena e ama bokhoni ba eona ba ho hapa mekhoa e rarahaneng ho data.
Li-hyperparameter tse ling tse tloaelehileng li kenyelletsa sekhahla sa ho ithuta, se etsang qeto ea hore na mohlala o fetola kapele hakae likarolo tsa oona tsa ka hare ho latela lintlha tsa koetliso, le matla a tloaelehileng, a laolang hore na mohlala o fana ka kotlo e kae ho mekhoa e rarahaneng ho thibela ho feta.
Ho beha li-hyperparameter tsena ka nepo ho bohlokoa hobane li ka ama ts'ebetso le boitšoaro ba mohlala haholo. Hangata e kenyelletsa teko le liphoso, ho leka ka litekanyetso tse fapaneng le ho shebella kamoo li amang ts'ebetso ea mohlala ho dataset ea netefatso.
42. Metadata
Metadata e bua ka tlhahisoleseling e eketsehileng e fanang ka lintlha tse mabapi le lintlha tse ling. E tšoana le sehlopha sa li-tag kapa lileibole tse re fang moelelo o eketsehileng kapa tse hlalosang litšobotsi tsa lintlha tsa mantlha.
Ha re e-na le data, ebang ke tokomane, foto, video, kapa mofuta ofe kapa ofe oa tlhahisoleseding, metadata e re thusa ho utloisisa likarolo tsa bohlokoa tsa data eo.
Ka mohlala, tokomaneng, metadata e ka kenyelletsa lintlha tse kang lebitso la mongoli, letsatsi leo e entsoeng ka lona, kapa mokhoa oa faele. Tabeng ea foto, metadata e ka re bolella sebaka seo e nkiloeng ho sona, litlhophiso tsa khamera tse sebelisitsoeng, kapa letsatsi le nako eo e nkuoeng ka eona.
Metadata e re thusa ho hlophisa, ho batla, le ho toloka datha ka katleho. Ka ho eketsa lintlha tsena tse hlalosang, re ka fumana lifaele tse itseng ka potlako kapa ra utloisisa tšimoloho ea tsona, morero oa tsona kapa moelelo oa taba ntle le hore re hlahlobe litaba kaofela.
43. Phokotso ea Boemo
Phokotso ea litekanyo ke mokhoa o sebelisoang ho nolofatsa pokello ea lintlha ka ho fokotsa palo ea likarolo kapa lintho tse fapaneng tseo e nang le tsona. Ho tšoana le ho khutsufatsa kapa ho akaretsa litaba ka har'a pokello ea lintlha ho etsa hore li laolehe haholoanyane, 'me ho be bonolo ho sebetsana le tsona.
Ak'u nahane u na le pokello ea data e nang le litšiea tse ngata kapa litšoaneleho tse emelang litšobotsi tse fapaneng tsa lintlha tsa lintlha. Kholomo e 'ngoe le e 'ngoe e eketsa ho rarahana le litlhoko tsa khomphutha tsa li-algorithms tsa ho ithuta mochini.
Maemong a mang, ho ba le palo e phahameng ea litekanyo ho ka etsa hore ho be thata ho fumana mekhoa e utloahalang kapa likamano ho data.
Phokotso ea litekanyo e thusa ho rarolla bothata bona ka ho fetola pokello ea lintlha hore e be boemeli ba boemo bo tlase ha ho ntse ho bolokoa tlhahisoleseling e bohlokoa kamoo ho ka khonehang. E ikemiselitse ho hapa lintlha tsa bohlokoa haholo kapa liphapang tsa data ha e ntse e lahla lintlha tse sa hlokeng tsebo kapa tse nang le tsebo e fokolang.
44. Karolelano ea Lingoliloeng
Karolelano ea mongolo ke ts'ebetso e kenyelletsang ho abela lileibole kapa mekhahlelo e itseng ho li-block tsa mongolo ho ipapisitsoe le litaba kapa moelelo oa tsona. Ho tšoana le ho hlophisa kapa ho hlophisa lintlha tsa mongolo ka lihlopha kapa lihlopha tse fapaneng ho thusa tlhahlobo e tsoelang pele kapa ho etsa liqeto.
Ha re nahaneng ka mohlala oa ho arola mangolo-tsoibila. Boemong bona, re batla ho tseba hore na lengolo-tsoibila le kenang ke spam kapa ha se spam (hape e tsejoa e le ham). Sehlopha sa mongolo li-algorithms li sekaseka litaba tsa lengolo-tsoibila ebe li e abela lengolo ka nepo.
Haeba algorithm e etsa qeto ea hore lengolo-tsoibila le bontša litšobotsi tse atisang ho amahanngoa le spam, e fana ka lengolo "spam." Ka lehlakoreng le leng, haeba lengolo-tsoibila le bonahala le le molaong ebile le se spammy, le fana ka lengolo "non-spam" kapa "ham."
Ho hlophisoa ha mongolo ho fumana lits'ebetso libakeng tse fapaneng ntle le ho sefa mangolo-tsoibila. E sebelisoa tlhahlobong ea maikutlo ho fumana maikutlo a hlahisoang litlhahlobong tsa bareki (tse ntle, tse mpe, kapa tse sa nke lehlakore).
Lingoliloeng tsa litaba li ka aroloa ka lihlooho kapa mekhahlelo e fapaneng joalo ka lipapali, lipolotiki, boithabiso le tse ling. Lipuisano tsa tšehetso ea bareki li ka aroloa ho latela sepheo kapa taba eo ho buuoang ka eona.
45. AI e fokolang
AI e fokolang, e tsejoang hape e le AI e moqotetsane, e bua ka litsamaiso tsa bohlale tsa maiketsetso tse etselitsoeng le ho hlophisetsoa ho etsa mesebetsi kapa mesebetsi e itseng. Ho fapana le bohlale ba motho, bo kenyelletsang mefuta e mengata ea bokhoni ba kelello, AI e fokolang e lekanyelitsoe sebakeng se itseng kapa mosebetsi.
Nahana ka AI e fokolang e le software e khethehileng kapa mechini e sebetsang hantle ho etsa mesebetsi e itseng. Mohlala, lenaneo la AI le bapalang chess le ka etsoa ho sekaseka maemo a lipapali, ho hlophisa metsamao, le ho qothisana lehlokoa le libapali tsa batho.
Mohlala o mong ke mokhoa oa ho lemoha litšoantšo o ka khethollang lintho tse lifoto kapa livideo.
Litsamaiso tsena tsa AI li koetlisitsoe le ho ntlafatsoa hore li sebetse hantle libakeng tsa tsona tse ikhethileng tsa boiphihlelo. Ba itšetlehile ka li-algorithms, data, le melao e boletsoeng esale pele ho phethahatsa mesebetsi ea bona ka katleho.
Leha ho le joalo, ha ba na bohlale bo akaretsang bo ba lumellang ho utloisisa kapa ho etsa mesebetsi e kantle ho sebaka seo ba se khethileng.
46. AI e matla
AI e matla, e tsejoang hape e le AI e akaretsang kapa bohlale bo akaretsang ba maiketsetso (AGI), e bolela mofuta oa bohlale ba maiketsetso bo nang le bokhoni ba ho utloisisa, ho ithuta le ho etsa mosebetsi ofe kapa ofe oa bohlale oo motho a ka o etsang.
Ho fapana le AI e fokolang, e etselitsoeng mesebetsi e itseng, AI e matla e ikemiselitse ho pheta bohlale bo kang ba motho le bokhoni ba kelello. E leka ka matla ho theha mechini kapa software e sa sebetseng hantle feela mesebetsing e ikhethang empa hape e nang le kutloisiso e batsi le ho ikamahanya le maemo ho sebetsana le mathata a mangata a kelello.
Sepheo sa AI e matla ke ho hlahisa mekhoa e khonang ho beha mabaka, ho utloisisa boitsebiso bo rarahaneng, ho ithuta ho tsoa phihlelong, ho kopanela lipuisanong tsa puo ea tlhaho, ho bontša boqapi, le ho bontša litšoaneleho tse ling tse amanang le bohlale ba motho.
Ha e le hantle, e lakatsa ho theha litsamaiso tsa AI tse ka etsisang kapa tsa pheta monahano oa motho le ho rarolla mathata libakeng tse ngata.
47. Ketane ea Pele
Forward Chaning ke mokhoa oa ho beha mabaka kapa logic o qalang ka data e fumanehang ebe o e sebelisa ho etsa liqeto le ho etsa liqeto tse ncha. Ho tšoana le ho hokahanya lintlha ka ho sebelisa lintlha tse teng ho tsoela pele le ho fihlela lintlha tse eketsehileng.
Ak'u nahane u e-na le letoto la melao kapa lintlha, 'me u batla ho fumana boitsebiso bo bocha kapa ho fihlela liqeto tse tobileng tse thehiloeng ho tsona. Forward chaining e sebetsa ka ho hlahloba lintlha tsa pele le ho sebelisa melao e utloahalang ho hlahisa lintlha kapa liqeto tse eketsehileng.
Ho nolofatsa, a re nahaneng ka boemo bo bonolo ba ho tseba hore na re tla apara eng ho latela maemo a leholimo. U na le molao o reng, “Haeba pula e na, tlisa sekhele,” le molao o mong o reng, “Haeba ho bata, apara baki.” Joale, haeba u hlokomela hore ehlile pula ea na, u ka sebelisa ketane ea pele ho bolela hore u lokela ho tla le sekhele.
48. Ketane ea Morao
Ketane ea morao ke mokhoa oa ho beha mabaka o qalang ka sephetho kapa sepheo se lakatsehang ebe o sebetsa morao ho fumana lintlha kapa lintlha tse hlokahalang ho tšehetsa qeto eo. Ho tšoana le ho latela mehato ea hau ho tloha sephethong se lakatsehang ho ea ho tse ling tse hlokahalang ho li fihlela.
Ho utloisisa ketane ea morao, ha re nahaneng ka mohlala o bonolo. A re re u batla ho bona hore na ho loketse ho ea sesa. Qeto e lakatsehang ke hore na ho sesa ho loketse ho latela maemo a itseng kapa che.
Ho e-na le ho qala ka maemo, ketane ea morao-rao e qala ka sephetho mme e sebetsa morao ho fumana lintlha tse tšehetsang.
Tabeng ena, ketane ea morao e tla kenyelletsa ho botsa lipotso tse kang "Na boemo ba leholimo bo futhumetse?" Haeba karabo ke e, joale u tla botsa, "Na ho na le letamo le teng?" Haeba karabo ke e, hape, u tla botsa lipotso tse ling tse kang, “Na ho na le nako e lekaneng ea ho sesa?”
Ka ho araba lipotso tsena khafetsa le ho sebetsa morao, u ka tseba maemo a hlokahalang a lokelang ho finyelloa ho tšehetsa qeto ea ho sesa.
49. Heuristic
A heuristic, ka mantsoe a bonolo, ke molao o sebetsang kapa leano le re thusang ho etsa liqeto kapa ho rarolla mathata, hangata ho latela liphihlelo tsa rona tsa nakong e fetileng kapa intuition. E tšoana le tsela e khuts'oane ea kelello e re lumellang hore re fihlele tharollo e utloahalang kapele ntle le ho nka nako e telele kapa e phetheselang.
Ha u tobane le maemo a thata kapa mesebetsi, heuristics e sebetsa e le melao-motheo e tataisang kapa "melao ea monoana" e nolofatsang ho etsa liqeto. Ba re fa litataiso tse akaretsang kapa maano ao hangata a sebetsang maemong a itseng, leha a ka 'na a se tiisetse tharollo e nepahetseng.
Ka mohlala, a re nahaneng ka heuristic bakeng sa ho fumana sebaka sa ho paka sebakeng se tletseng batho. Sebakeng sa ho hlahlobisisa sebaka se seng le se seng se fumanehang, u ka itšetleha ka boqhetseke ba ho batla likoloi tse pakiloeng ka lienjineri tsa tsona tse sebetsang.
Heuristic ena e nka hore likoloi tsena li haufi le ho tsamaea, ho eketsa menyetla ea ho fumana sebaka se fumanehang.
50. Mohlala oa Puo ea Tlhaho
Mohlala oa puo ea tlhaho, ka mantsoe a bonolo, ke mokhoa oa ho koetlisa mehlala ea likhomphutha ho utloisisa le ho hlahisa puo ea batho ka tsela e tšoanang le eo batho ba buisanang ka eona. E kenyelletsa ho ruta likhomphutha ho sebetsa, ho fetolela, le ho hlahisa mongolo ka mokhoa oa tlhaho le o nang le moelelo.
Sepheo sa ho etsa mohlala oa puo ea tlhaho ke ho nolofalletsa likhomphutha ho utloisisa le ho hlahisa puo ea batho ka mokhoa o hlakileng, o momahaneng, le oa maemo.
E kenyelletsa mehlala ea koetliso mabapi le lintlha tse ngata tsa mongolo, joalo ka libuka, lingoliloeng, kapa lipuisano, ho ithuta mekhoa, libopeho le mantsoe a puo.
Ha mefuta ena e se e koetlisitsoe, e ka etsa mesebetsi e fapaneng e amanang le puo, joalo ka phetolelo ea puo, kakaretso ea mongolo, ho araba lipotso, lipuisano tsa chatbot, le tse ling.
Ba ka utloisisa moelelo le moelelo oa lipolelo, ba ntša tlhahisoleseding e nepahetseng, 'me ba hlahise mongolo o nepahetseng oa sebōpeho-puo le o lumellanang.
Leave a Reply