AI aya dimana-mana, tapi sakapeung tiasa sesah ngartos terminologi sareng jargon. Dina postingan blog ieu, kami ngajelaskeun langkung ti 50 istilah sareng definisi AI supados anjeun tiasa langkung ngartos téknologi anu ngembang pesat ieu.
Naha anjeun pemula atanapi ahli, kami bet aya sababaraha istilah di dieu anu anjeun henteu terang!
1. Kacerdasan buatan
Kacerdasan buatan (AI) nujul kana ngembangkeun sistem komputer nu mibanda kamampuhan pikeun diajar sarta fungsi mandiri, mindeng ku emulating kecerdasan manusa.
Sistem ieu nganalisis data, mikawanoh pola, nyieun kaputusan, sarta adaptasi kabiasaan maranéhanana dumasar kana pangalaman. Ku ngamangpaatkeun algoritma sareng modél, AI boga tujuan pikeun nyiptakeun mesin anu cerdas anu tiasa ningali sareng ngartos lingkunganana.
Tujuan pamungkas nyaéta pikeun ngaktipkeun mesin ngalaksanakeun tugas sacara éfisién, diajar tina data, sareng nunjukkeun kamampuan kognitif anu sami sareng manusa.
2. Algoritma
Algoritma mangrupikeun sakumpulan paréntah atanapi aturan anu tepat sareng sistematis anu nungtun prosés ngarengsekeun masalah atanapi ngalaksanakeun tugas khusus.
Éta janten konsép dasar dina sababaraha domain sareng maénkeun peran pivotal dina élmu komputer, matematika, sareng disiplin ngarengsekeun masalah. Pamahaman algoritma penting pisan sabab ngamungkinkeun pendekatan ngarengsekeun masalah anu efisien sareng terstruktur, nyetir kamajuan dina téknologi sareng prosés-nyieun kaputusan.
3. Data ageung
Data ageung ngarujuk kana set data anu ageung sareng kompleks anu ngaleuwihan kamampuan metode analisis tradisional. Dataset ieu biasana dicirikeun ku volume, laju, sareng rupa-rupa.
Volume nujul kana jumlah vast data dihasilkeun tina sagala rupa sumber kayaning média sosial, sensor, jeung transaksi.
Velocity nujul kana speed tinggi di mana data dihasilkeun sarta perlu diolah sacara real-time atawa deukeut real-time. Ragam nunjukkeun rupa-rupa jinis sareng format data, kalebet data terstruktur, henteu terstruktur, sareng semi-terstruktur.
4. Pertambangan Data
Pertambangan data mangrupikeun prosés komprehensif anu ditujukeun pikeun ngémutan wawasan anu berharga tina set data anu ageung.
Ieu ngawengku opat tahap konci: ngumpulkeun data, ngalibetkeun kumpulan data relevan; persiapan data, mastikeun kualitas data sarta kasaluyuan; pertambangan data, employing algoritma pikeun manggihan pola jeung hubungan; jeung analisis jeung interpretasi data, dimana pangaweruh sasari ditalungtik tur dipikaharti.
5. Jaringan Neural
Sistem komputer dirancang pikeun dianggo sapertos uteuk manusa, diwangun ku titik-titik atawa neuron anu saling nyambungkeun. Hayu urang ngartos ieu langkung seueur sabab kalolobaan AI dumasar kana jaringan neural.
Dina grafik di luhur, urang ngaramal kalembaban sareng suhu hiji lokasi géografis ku diajar tina pola baheula. Input mangrupikeun set data kanggo catetan anu kapungkur.
nu jaringan saraf diajar pola ku maén kalawan beurat tur nerapkeun nilai bias dina lapisan disumputkeun. W1, W2….W7 nyaéta beurat masing-masing. Éta ngalatih sorangan dina set data anu disayogikeun sareng masihan kaluaran salaku prediksi.
Anjeun bisa jadi overwhelmed ku informasi kompléks ieu. Upami ieu masalahna, anjeun tiasa ngamimitian ku pituduh saderhana kami Ieuh.
6. Pembelajaran Mesin
Pembelajaran mesin museurkeun kana ngamekarkeun algoritma sareng modél anu tiasa otomatis diajar tina data sareng ningkatkeun kinerjana dina waktosna.
Ieu ngalibatkeun pamakéan téknik statistik pikeun ngaktipkeun komputer pikeun ngaidentipikasi pola, nyieun prediksi, sarta nyieun kaputusan data-disetir tanpa keur eksplisit diprogram.
Algoritma pembelajaran mesin nganalisis sareng diajar tina set data ageung, ngamungkinkeun sistem adaptasi sareng ningkatkeun kabiasaan dumasar kana inpormasi anu diolah.
7. Diajar jero
Diajar jero, subwidang mesin learning jeung jaringan saraf, leverages algoritma canggih pikeun acquire pangaweruh tina data ku simulating prosés intricate otak manusa.
Ku ngagunakeun jaringan saraf sareng seueur lapisan disumputkeun, modél pangajaran jero tiasa sacara otonom ékstrak fitur sareng pola anu rumit, ngamungkinkeun aranjeunna pikeun ngarengsekeun tugas rumit kalayan akurasi sareng efisiensi anu luar biasa.
8. Pangakuan Pola
Pangenalan pola, téknik analisis data, ngamangpaatkeun kakuatan algoritma pembelajaran mesin pikeun sacara mandiri ngadeteksi sareng ngabédakeun pola sareng aturanana dina set data.
Ku ngamangpaatkeun model komputasi sareng metode statistik, algoritma pangenal pola tiasa ngaidentipikasi struktur anu bermakna, korelasi, sareng tren dina data anu kompleks sareng rupa-rupa.
Proses ieu ngamungkinkeun ékstraksi wawasan anu berharga, klasifikasi data kana kategori anu béda, sareng prediksi hasil anu bakal datang dumasar kana pola anu dipikanyaho. Pangenalan pola mangrupikeun alat anu penting dina sagala rupa domain, nguatkeun kaputusan, deteksi anomali, sareng modél prediktif.
Biometrik mangrupikeun conto ieu. Contona, dina pangakuan sidik, algoritma nganalisa ridges, kurva, sarta fitur unik tina sidik hiji jalma pikeun nyieun representasi digital disebut template.
Nalika anjeun nyobian muka konci smartphone anjeun atanapi ngaksés fasilitas anu aman, sistem pangenal pola ngabandingkeun data biometrik anu dicandak (contona, sidik) sareng témplat anu disimpen dina pangkalan datana.
Ku nyocogkeun pola na assessing tingkat kasaruaan, sistem bisa nangtukeun naha data biometrik disadiakeun cocog template nu disimpen sarta masihan aksés sasuai.
9. Diajar Ngawawaas
Pangajaran anu diawaskeun nyaéta pendekatan pembelajaran mesin anu ngalibatkeun pelatihan sistem komputer nganggo data anu dilabélan. Dina metodeu ieu, komputer disayogikeun sakumpulan data input sareng labél atanapi hasil anu dipikanyaho.
Anggap anjeun gaduh seueur gambar, aya anu nganggo anjing sareng aya anu nganggo ucing.
Anjeun ngabejaan komputer mana gambar boga anjing jeung nu leuwih ucing. Komputer lajeng diajar ngakuan béda antara anjing jeung ucing ku manggihan pola dina gambar.
Saatos diajar, anjeun tiasa masihan komputer gambar anyar, sareng éta bakal nyobian terang upami aranjeunna gaduh anjing atanapi ucing dumasar kana anu diajar tina conto anu dilabélan. Éta sapertos ngalatih komputer pikeun ngadamel prediksi nganggo inpormasi anu dipikanyaho.
10. Diajar Unsupervised
Unsupervised learning mangrupikeun jinis pembelajaran mesin dimana komputer ngajalajah set data nyalira pikeun milarian pola atanapi kamiripan tanpa aya petunjuk khusus.
Éta henteu ngandelkeun conto anu dilabélan sapertos dina pangajaran diawasan. Sabalikna, éta milarian struktur atanapi grup anu disumputkeun dina data. Ieu kawas komputer manggihan hal ku sorangan, tanpa guru ngabejaan eta naon néangan.
Jenis pembelajaran ieu ngabantosan urang mendakan wawasan énggal, ngatur data, atanapi ngaidentipikasi hal-hal anu teu biasa tanpa peryogi pangaweruh sateuacanna atanapi petunjuk anu jelas.
11. Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing museurkeun kana kumaha komputer ngartos sareng berinteraksi sareng basa manusa. Éta ngabantosan komputer nganalisa, napsirkeun, sareng ngaréspon kana basa manusa ku cara anu langkung alami pikeun urang.
NLP mangrupikeun hal anu ngamungkinkeun urang pikeun komunikasi sareng asisten sora, sareng chatbots, bahkan email urang sacara otomatis diurutkeun kana polder.
Ieu ngalibatkeun ngajarkeun komputer ngartos harti balik kecap, kalimat, jeung malah sakabéh téks, ngarah bisa mantuan kami dina sagala rupa tugas jeung nyieun interaksi urang jeung téhnologi leuwih seamless.
12. Komputer Visi
visi komputer nyaéta téknologi matak anu ngamungkinkeun komputer ningali sareng ngartos gambar sareng pidéo, sapertos anu dilakukeun ku manusa ku panon urang. Éta sadayana ngeunaan ngajar komputer pikeun nganalisis inpormasi visual sareng ngartos naon anu aranjeunna tingali.
Dina istilah anu langkung saderhana, visi komputer ngabantosan komputer ngakuan sareng napsirkeun dunya visual. Ieu ngawengku tugas kawas ngajarkeun aranjeunna pikeun ngaidentipikasi objék husus dina gambar, mengklasifikasikan gambar kana kategori béda, atawa malah ngabagi gambar kana bagian bermakna.
Bayangkeun mobil nyetir sorangan nganggo visi komputer pikeun "ningali" jalan sareng sadayana di sakurilingna.
Éta tiasa ngadeteksi sareng ngalacak pejalan kaki, rambu lalu lintas, sareng kendaraan sanés, ngabantosan aranjeunna napigasi kalayan aman. Atanapi pikirkeun kumaha téknologi pangenal raray ngagunakeun visi komputer pikeun muka konci telepon sélulér urang atanapi pariksa idéntitas urang ku cara mikawanoh fitur raray unik urang.
Éta ogé dianggo dina sistem panjagaan pikeun ngawas tempat-tempat ramé sareng ningali kagiatan anu curiga.
Visi komputer mangrupikeun téknologi anu kuat anu muka dunya kamungkinan. Ku ngamungkinkeun komputer ningali sareng ngartos inpormasi visual, urang tiasa ngembangkeun aplikasi sareng sistem anu tiasa ningali sareng napsirkeun dunya di sabudeureun urang, ngajantenkeun kahirupan urang langkung gampang, aman, sareng langkung efisien.
13. Chatbot
A chatbot téh kawas program komputer nu bisa ngobrol jeung jalma dina cara nu sigana kawas paguneman manusa nyata.
Ieu sering dianggo dina layanan palanggan online pikeun ngabantosan para nasabah sareng ngajantenkeun aranjeunna sapertos ngobrol sareng hiji jalma, sanaos éta mangrupikeun program anu dijalankeun dina komputer.
Chatbot tiasa ngartos sareng ngabales pesen atanapi patarosan ti para nasabah, nyayogikeun inpormasi sareng bantosan anu mangpaat sapertos wawakil layanan palanggan manusa.
14. Pangwanoh sora
Pangenal sora nujul kana kamampuan sistem komputer pikeun ngartos sareng napsirkeun ucapan manusa. Éta kalebet téknologi anu ngamungkinkeun komputer atanapi alat pikeun "ngadangukeun" kecap anu diucapkeun sareng ngarobih kana téks atanapi paréntah anu tiasa kahartos.
jeung pangakuan sora, anjeun tiasa berinteraksi sareng alat atanapi aplikasi ku ngan saukur nyarios ka aranjeunna tibatan ngetik atanapi nganggo metode input anu sanés.
Sistem nganalisa kecap anu diucapkeun, ngakuan pola sareng sora, teras narjamahkeun kana téks atanapi tindakan anu kaharti. Éta ngamungkinkeun komunikasi handsfree sareng alami sareng téknologi, ngajantenkeun tugas sapertos paréntah sora, dikte, atanapi interaksi anu dikontrol sora. Conto anu paling umum nyaéta asisten AI sapertos Siri sareng Asisten Google.
15. Analisis Sentimen
Analisis séntimén Téhnik anu digunakeun pikeun maham jeung napsirkeun émosi, pamadegan, jeung sikep anu ditepikeun dina téks atawa biantara. Ieu ngawengku nganalisis basa tulisan atawa lisan pikeun nangtukeun naha sentimen dikedalkeun positif, négatip, atawa nétral.
Ngagunakeun algoritma mesin learning, algoritma analisis sentimen bisa nyeken jeung nganalisis jumlah badag data téks, kayaning ulasan customer, tulisan média sosial, atawa eupan balik customer, pikeun ngaidentipikasi sentimen kaayaan balik kecap.
Algoritma milarian kecap, frasa, atanapi pola khusus anu nunjukkeun émosi atanapi pendapat.
Analisis ieu ngabantosan usaha atanapi individu ngartos kumaha parasaan jalma ngeunaan produk, jasa, atanapi topik sareng tiasa dianggo pikeun nyandak kaputusan anu didorong ku data atanapi kéngingkeun wawasan ngeunaan kahoyong pelanggan.
Salaku conto, hiji perusahaan tiasa nganggo analisis sentimen pikeun ngalacak kapuasan pelanggan, ngaidentipikasi daérah pikeun perbaikan, atanapi ngawas pendapat umum ngeunaan merekna.
16. Mesin Tarjamahan
Tarjamahan mesin, dina konteks AI, nujul kana pamakéan algoritma komputer jeung kecerdasan jieunan pikeun otomatis narjamahkeun teks atawa ucapan tina hiji basa ka nu sejen.
Ieu ngalibatkeun ngajar komputer ngartos sareng ngolah basa manusa pikeun nyayogikeun tarjamahan anu akurat. Conto anu paling umum nyaéta Tarjamah Google.
Kalayan tarjamahan mesin, anjeun tiasa input téks atanapi pidato dina hiji basa, sareng sistem bakal nganalisis input sareng ngahasilkeun terjemahan anu cocog dina basa sanés. Ieu hususna kapaké nalika komunikasi atanapi ngaksés inpormasi dina basa anu béda.
Sistem tarjamahan mesin ngandelkeun kombinasi aturan linguistik, model statistik, sareng algoritma pembelajaran mesin. Aranjeunna diajar tina seueur data basa pikeun ningkatkeun akurasi tarjamahan kana waktosna. Sababaraha pendekatan tarjamahan mesin ogé ngalebetkeun jaringan saraf pikeun ningkatkeun kualitas tarjamahan.
17. Robotika
Robotika mangrupikeun kombinasi intelegensi jieunan sareng rékayasa mékanis pikeun nyiptakeun mesin anu cerdas anu disebut robot. Robot ieu dirancang pikeun ngalaksanakeun tugas sacara mandiri atanapi kalayan campur tangan manusa minimal.
Robot mangrupikeun éntitas fisik anu tiasa ngartos lingkunganana, nyandak kaputusan dumasar kana input indrawi, sareng ngalaksanakeun tindakan atanapi tugas khusus.
Éta dilengkepan ku sababaraha sénsor, sapertos kaméra, mikropon, atanapi sénsor toél, anu ngamungkinkeun aranjeunna pikeun ngumpulkeun inpormasi ti dunya di sabudeureunana. Kalayan bantosan algoritma sareng pemrograman AI, robot tiasa nganalisis data ieu, napsirkeunana, sareng nyandak kaputusan anu cerdas pikeun ngalaksanakeun tugas anu ditunjuk.
AI maénkeun peran anu penting dina robotika ku ngamungkinkeun robot diajar tina pangalamanana sareng adaptasi kana kaayaan anu béda.
Algoritma pembelajaran mesin tiasa dianggo pikeun ngalatih robot pikeun mikawanoh objék, nganapigasi lingkungan, atanapi bahkan berinteraksi sareng manusa. Hal ieu ngamungkinkeun robot jadi leuwih serbaguna, fléksibel, jeung sanggup nanganan tugas kompléks.
18 Sél
Drones mangrupakeun tipe robot anu bisa ngapung atawa hover dina hawa tanpa pilot manusa onboard. Éta ogé katelah kendaraan udara tanpa awak (UAV). Drones dilengkepan ku sababaraha sénsor, sapertos kaméra, GPS, sareng giroskop, anu ngamungkinkeun aranjeunna pikeun ngumpulkeun data sareng nganapigasi sakurilingna.
Éta dikawasa jarak jauh ku operator manusa atanapi tiasa beroperasi sacara mandiri nganggo paréntah anu tos diprogram.
Drones ngalayanan rupa-rupa tujuan, kaasup fotografi hawa sareng videografi, surveying sareng pemetaan, jasa pangiriman, misi milarian sareng nyalametkeun, ngawaskeun tatanén, sareng bahkan panggunaan rekreasi. Éta tiasa ngaksés daérah anu jauh atanapi picilakaeun anu sesah atanapi bahaya pikeun manusa.
19. Augmented Reality (AR)
Augmented reality (AR) mangrupikeun téknologi anu ngagabungkeun dunya nyata sareng objék atanapi inpormasi virtual pikeun ningkatkeun persepsi sareng interaksi urang sareng lingkungan. Ieu overlays gambar dihasilkeun komputer, sora, atawa inputs indrawi séjén kana dunya nyata, nyieun hiji pangalaman immersive tur interaktif.
Kantun nempatkeun, bayangkeun maké kacamata husus atawa make smartphone Anjeun pikeun nempo dunya sabudeureun anjeun, tapi kalawan tambahan elemen virtual ditambahkeun.
Contona, anjeun bisa nunjuk smartphone anjeun ka jalan kota tur tingal signposts maya némbongkeun arah, ratings, sarta ulasan pikeun réstoran caket dieu atawa malah karakter virtual interacting jeung lingkungan nyata.
Unsur-unsur maya ieu nyampur mulus sareng dunya nyata, ningkatkeun pamahaman sareng pangalaman anjeun ngeunaan lingkunganana. Realitas Augmented tiasa dianggo dina sababaraha widang sapertos kaulinan, pendidikan, arsitéktur, bahkan pikeun tugas-tugas sapopoé sapertos navigasi atanapi nyobian perabot énggal di bumi anjeun sateuacan mésér.
20. Virtual Reality (VR)
Virtual reality (VR) nyaéta téknologi anu ngagunakeun simulasi anu dibangkitkeun komputer pikeun nyiptakeun lingkungan jieunan anu tiasa dijelajah sareng berinteraksi ku hiji jalma. Ieu immerses pamaké dina dunya maya, blocking kaluar dunya nyata tur ngaganti eta ku realm digital.
Saderhana, bayangkeun masang headset khusus anu nutupan panon sareng ceuli anjeun sareng ngangkut anjeun ka tempat anu béda. Di dunya maya ieu, sadaya anu anjeun tingali sareng kadenge karasa luar biasa nyata, sanaos sadayana didamel ku komputer.
Anjeun tiasa ngalih, ningali ka arah mana waé, sareng berinteraksi sareng objék atanapi karakter saolah-olah aya sacara fisik.
Contona, dina kaulinan kanyataanana maya, Anjeun bisa manggihan diri di jero kastil abad pertengahan, dimana anjeun bisa leumpang ngaliwatan koridor na, nyokot pakarang, sarta kalibet dina gelut pedang jeung lawan maya. Lingkungan kanyataanana maya ngabales gerakan sareng lampah anjeun, ngajantenkeun anjeun raos pinuh sareng kalibet dina pangalaman éta.
Realitas maya henteu ngan ukur dianggo pikeun kaulinan tapi ogé pikeun sababaraha aplikasi anu sanés sapertos simulasi pelatihan pikeun pilot, ahli bedah, atanapi personel militer, jalan-jalan arsitéktur, pariwisata virtual, bahkan terapi pikeun kaayaan psikologis anu tangtu. Éta nyiptakeun rasa ayana sareng ngangkut pangguna ka dunya maya anu énggal sareng seru, ngajantenkeun pangalaman janten caket sareng kanyataan.
21. Élmu Data
Sciencelmu data nyaéta widang anu ngalibatkeun ngagunakeun métode ilmiah, alat, jeung algoritma pikeun nimba pangaweruh jeung wawasan berharga tina data. Éta ngagabungkeun unsur matématika, statistik, pemrograman, sareng kaahlian domain pikeun nganalisis set data anu ageung sareng kompleks.
Dina istilah anu langkung saderhana, élmu data nyaéta ngeunaan milarian inpormasi anu bermakna sareng pola anu disumputkeun dina sakumpulan data. Ieu ngawengku ngumpulkeun, beberesih, jeung ngatur data, lajeng ngagunakeun rupa-rupa téhnik pikeun neuleuman jeung nganalisis eta. Élmuwan data make model statistik jeung algoritma pikeun uncover tren, nyieun prediksi, jeung ngajawab masalah.
Salaku conto, dina widang kasehatan, élmu data tiasa dianggo pikeun nganalisis rékaman pasien sareng data médis pikeun ngaidentipikasi faktor résiko panyakit, ngaduga hasil pasien, atanapi ngaoptimalkeun rencana perawatan. Dina bisnis, élmu data tiasa diterapkeun kana data palanggan pikeun ngartos karesepna, nyarankeun produk, atanapi ningkatkeun strategi pemasaran.
22. Data Wrangling
Data wrangling, ogé katelah data munging, nyaéta prosés ngumpulkeun, beberesih, jeung transformasi data atah kana format nu leuwih mangpaat tur cocog pikeun analisis. Éta kalebet nanganan sareng nyiapkeun data pikeun mastikeun kualitas, konsistensi, sareng kasaluyuan sareng alat atanapi modél analisis.
Dina istilah anu langkung sederhana, wrangling data sapertos nyiapkeun bahan pikeun masak. Éta kalebet ngumpulkeun data tina sumber anu béda, nyortir, sareng ngabersihkeunana pikeun ngaleungitkeun kasalahan, inconsistencies, atanapi inpormasi anu henteu relevan.
Salaku tambahan, data panginten kedah dirobih, disusun deui, atanapi agrégat supados langkung gampang dianggo sareng nimba wawasan.
Contona, wrangling data bisa ngawengku nyoplokkeun duplikat éntri, koréksi kasalahan éjahan atawa pormat masalah, nanganan nilai leungit, sarta ngarobah tipe data. Éta ogé tiasa ngalibatkeun ngahijikeun atanapi ngahijikeun set data anu béda, ngabagi data kana subset, atanapi nyiptakeun variabel énggal dumasar kana data anu tos aya.
23. Data Dongéng
Data dongéng nya éta seni nampilkeun data ku cara anu pikaresepeun sareng pikaresepeun pikeun sacara efektif komunikasi narasi atanapi pesen. Ieu ngawengku ngagunakeun visualisasi data, narasi, jeung kontéks pikeun nepikeun sawangan jeung temuan ku cara nu kaharti jeung bisa diinget ku panongton.
Dina istilah anu leuwih basajan, dongéng data nyaéta ngeunaan ngagunakeun data pikeun nyaritakeun hiji carita. Éta langkung seueur ngan ukur nunjukkeun nomer sareng grafik. Ieu ngalibatkeun crafting naratif sabudeureun data, ngagunakeun elemen visual jeung téhnik storytelling pikeun mawa data pikeun hirup tur nyieun relatable ka panongton.
Contona, tinimbang ngan saukur nampilkeun tabel angka jualan, storytelling data bisa ngawengku nyieun hiji dasbor interaktif nu ngidinan pamaké pikeun ngajajah tren jualan visually.
Bisa ngawengku narasi nu highlights papanggihan konci, ngécéskeun alesan balik tren, sarta nyarankeun saran actionable dumasar kana data.
24. Data-disetir Putusan Nyieun
Pengambilan kaputusan dumasar-data nyaéta prosés nyieun pilihan atawa ngalakukeun tindakan dumasar kana analisis jeung interpretasi data relevan. Éta ngalibatkeun ngagunakeun data salaku yayasan pikeun nungtun sareng ngadukung prosés-nyieun kaputusan tinimbang ngan ukur ngandelkeun intuisi atanapi pertimbangan pribadi.
Dina istilah anu langkung saderhana, pengambilan kaputusan anu didorong ku data hartosna ngagunakeun fakta sareng bukti tina data pikeun nginpokeun sareng nungtun pilihan anu urang lakukeun. Éta ngalibatkeun ngumpulkeun sareng nganalisis data pikeun ngartos pola, tren, sareng hubungan sareng ngagunakeun pangaweruh éta pikeun nyandak kaputusan anu terang sareng ngarengsekeun masalah.
Contona, dina setting bisnis, data-disetir-pembuatan kaputusan mungkin ngalibetkeun analisa data jualan, eupan balik customer, sarta tren pasar pikeun nangtukeun strategi harga paling éféktif atawa nangtukeun wewengkon pikeun perbaikan dina ngembangkeun produk.
Dina kasehatan, éta tiasa ngalibetkeun analisa data pasien pikeun ngaoptimalkeun rencana perawatan atanapi ngaduga hasil panyakit.
25. Tasik Data
Danau data mangrupikeun gudang data anu terpusat sareng skalabel anu nyimpen sajumlah ageung data dina bentuk atah sareng henteu diolah. Éta dirancang pikeun nahan rupa-rupa jinis data, format, sareng struktur, sapertos data terstruktur, semi-terstruktur, sareng henteu terstruktur, tanpa peryogi skéma atanapi transformasi data anu tos ditetepkeun.
Salaku conto, perusahaan tiasa ngumpulkeun sareng nyimpen data tina sababaraha sumber, sapertos log halaman wéb, transaksi palanggan, feed média sosial, sareng alat IoT, dina danau data.
Data ieu teras tiasa dianggo pikeun sababaraha tujuan, sapertos ngalaksanakeun analitik canggih, ngalaksanakeun algoritma pembelajaran mesin, atanapi ngajalajah pola sareng tren dina paripolah palanggan.
26. Gudang Data
Gudang data mangrupikeun sistem pangkalan data khusus anu dirarancang khusus pikeun nyimpen, ngatur, sareng nganalisa sajumlah ageung data tina sababaraha sumber. Hal ieu terstruktur dina cara nu ngarojong dimeunangkeun data efisien sarta queries analitik kompléks.
Éta fungsina salaku gudang sentral anu ngahijikeun data tina sistem operasional anu béda, sapertos database transaksional, sistem CRM, sareng sumber data sanés dina hiji organisasi.
Data dirobih, dibersihkeun, sareng dimuat kana gudang data dina format terstruktur anu dioptimalkeun pikeun tujuan analitis.
27. Intél Usaha (BI)
Kecerdasan bisnis nujul kana prosés ngumpulkeun, nganalisa, sareng nampilkeun data ku cara ngabantosan usaha nyandak kaputusan anu terang sareng nampi wawasan anu berharga. Éta ngalibatkeun ngagunakeun rupa-rupa alat, téknologi, sareng téknik pikeun ngarobih data atah janten inpormasi anu tiasa dipilampah.
Contona, sistem intelijen bisnis tiasa nganalisis data penjualan pikeun ngaidentipikasi produk anu paling nguntungkeun, ngawas tingkat inventaris, sareng ngalacak kahoyong pelanggan.
Bisa nyadiakeun wawasan real-time kana indikator kinerja konci (KPIs) kawas sharing, akuisisi customer, atawa kinerja produk, sahingga usaha nyieun kaputusan data-disetir sarta nyandak tindakan luyu pikeun ngaronjatkeun operasi maranéhanana.
Alat intelijen bisnis sering kalebet fitur sapertos visualisasi data, querying ad hoc, sareng kamampuan eksplorasi data. Parabot ieu ngamungkinkeun para pangguna, sapertos analis bisnis atawa manajer, pikeun interaksi jeung data, nyiksikan jeung dadu eta, sarta ngahasilkeun laporan atawa ngagambarkeun visual nu nyorot wawasan penting jeung tren.
28. Ramalan Analytics
Analisis prediktif nyaéta prakték ngagunakeun data sareng téknik statistik pikeun ngadamel prediksi atanapi ramalan ngeunaan kajadian atanapi hasil anu bakal datang. Ieu ngalibatkeun nganalisis data sajarah, ngaidentipikasi pola, sareng ngawangun modél pikeun ngaékstrapolasi sareng ngira-ngira tren, paripolah, atanapi kajadian anu bakal datang.
Tujuanana pikeun mendakan hubungan antara variabel sareng ngagunakeun inpormasi éta pikeun ngaramalkeun. Éta mana saluareun saukur ngajéntrékeun acara kaliwat; tibatan, eta leverages data sajarah ngartos tur antisipasi naon kamungkinan kajadian di mangsa nu bakal datang.
Contona, dina widang keuangan, analisis prediktif bisa dipaké pikeun ngaramal ancoan harga dumasar kana data pasar sajarah, indikator ékonomi, sarta faktor relevan séjén.
Dina pamasaran, éta tiasa dianggo pikeun ngaduga paripolah sareng kahoyong palanggan, ngamungkinkeun iklan sasaran sareng kampanye pamasaran pribadi.
Dina kasehatan, analisa prediktif tiasa ngabantosan ngaidentipikasi pasien anu beresiko tinggi pikeun panyakit anu tangtu atanapi ngaduga kamungkinan pamacaan deui dumasar kana sajarah médis sareng faktor sanésna.
29. Prescriptive Analytics
Analitik preskriptif nyaéta aplikasi data sareng analitik pikeun nangtoskeun tindakan anu pangsaéna pikeun dilakukeun dina kaayaan atanapi skenario pengambilan kaputusan.
Éta mana saluareun deskriptif na analytics duga ku henteu ngan ukur masihan wawasan ngeunaan naon anu bakal kajadian di hareup tapi ogé nyarankeun tindakan anu paling optimal pikeun ngahontal hasil anu dipikahoyong.
Éta ngagabungkeun data sajarah, modél prediksi, sareng téknik optimasi pikeun nyontokeun skénario anu béda sareng ngévaluasi hasil poténsial tina sababaraha kaputusan. Éta nganggap sababaraha konstrain, tujuan, sareng faktor pikeun ngahasilkeun saran anu tiasa dilaksanakeun anu maksimalkeun hasil anu dipikahoyong atanapi ngaminimalkeun résiko.
Salaku conto, dina ranté pasokan manajemén, analytics prescriptive bisa nganalisis data dina tingkat inventory, kapasitas produksi, waragad transportasi, jeung paménta konsumén pikeun nangtukeun rencana distribusi paling éfisién.
Bisa nyarankeun alokasi sumberdaya idéal, kayaning lokasi stocking inventory atanapi ruteu transportasi, pikeun ngaleutikan waragad sarta mastikeun pangiriman timely.
30. Data-disetir Marketing
Pamasaran anu didorong ku data ngarujuk kana prakték ngagunakeun data sareng analitik pikeun ngajalankeun strategi pemasaran, kampanye, sareng prosés-nyieun kaputusan.
Ieu ngalibatkeun leveraging rupa sumber data mangtaun wawasan kabiasaan customer, preferensi, sarta tren sarta ngagunakeun informasi nu ngaoptimalkeun usaha pamasaran.
Ieu museurkeun kana ngumpulkeun jeung nganalisis data tina sababaraha touchpoints, kayaning interaksi ramatloka, Dursasana média sosial, demografi customer, sajarah beuli, sareng nu sanesna. Data ieu lajeng dipaké pikeun nyieun pamahaman komprehensif ngeunaan panongton target, preferensi maranéhanana, sarta kaperluan maranéhanana.
Ku harnessing data, marketers bisa nyieun kaputusan informed ngeunaan segmentation customer, targeting, sarta personalization.
Éta tiasa ngaidentipikasi bagéan palanggan khusus anu langkung dipikaresep ngabales positip kana kampanye pamasaran sareng nyaluyukeun pesen sareng nawaranana sasuai.
Salaku tambahan, pamasaran anu didorong ku data ngabantosan dina ngaoptimalkeun saluran pamasaran, nangtukeun campuran pamasaran anu paling efektif, sareng ngukur kasuksésan inisiatif pamasaran.
Contona, pendekatan pamasaran data-disetir bisa ngalibetkeun analisa data customer pikeun ngaidentipikasi kabiasaan purchasing sarta pola preferensi. Dumasar wawasan ieu, marketers bisa nyieun kampanye sasaran kalawan eusi Pribadi jeung nawaran nu resonate kalawan bagéan customer husus.
Ngaliwatan analisa sareng optimasi kontinyu, aranjeunna tiasa ngukur éféktivitas usaha pamasaran sareng nyaring strategi dina waktosna.
31. Pamarentahan Data
Tata kelola data mangrupikeun kerangka sareng set prakték anu diadopsi ku organisasi pikeun mastikeun manajemén, panyalindungan, sareng integritas data anu leres sapanjang siklus hirupna. Éta kalebet prosés, kawijakan, sareng prosedur anu ngatur kumaha data dikumpulkeun, disimpen, diakses, dianggo, sareng dibagikeun dina hiji organisasi.
Tujuanana pikeun netepkeun akuntabilitas, tanggung jawab, sareng kontrol kana aset data. Éta mastikeun yén data akurat, lengkep, konsisten, sareng tiasa dipercaya, ngamungkinkeun organisasi pikeun nyandak kaputusan anu terang, ngajaga kualitas data, sareng nyumponan sarat pangaturan.
Tata kelola data ngalibatkeun netepkeun kalungguhan sareng tanggung jawab pikeun ngokolakeun data, netepkeun standar sareng kawijakan data, sareng ngalaksanakeun prosés pikeun ngawas sareng ngalaksanakeun patuh. Éta alamat sagala rupa aspék manajemén data, kaasup privasi data, kaamanan data, kualitas data, klasifikasi data, sarta manajemén lifecycle data.
Salaku conto, tata kelola data tiasa ngalibatkeun ngalaksanakeun prosedur pikeun mastikeun yén data pribadi atanapi sénsitip diurus saluyu sareng peraturan privasi anu berlaku, sapertos Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR).
Éta ogé tiasa kalebet netepkeun standar kualitas data sareng ngalaksanakeun prosés validasi data pikeun mastikeun yén data akurat sareng dipercaya.
32. Kaamanan Data
Kaamanan data nyaéta ngeunaan ngajaga inpormasi berharga urang tina aksés anu henteu sah atanapi maling. Éta kalebet nyandak tindakan pikeun ngajagi karusiahan data, integritas, sareng kasadiaan.
Intina, éta hartosna mastikeun yén ngan ukur jalma anu leres anu tiasa ngaksés data urang, yén éta tetep akurat sareng henteu dirobih, sareng éta sayogi nalika diperyogikeun.
Pikeun ngahontal kaamanan data, rupa-rupa strategi sareng téknologi dianggo. Salaku conto, kadali aksés sareng metode enkripsi ngabantosan ngawatesan aksés ka individu atanapi sistem anu otorisasi, ngajantenkeun langkung hésé pikeun urang luar ngaksés data urang.
Sistem pangimeutan, firewall, sareng sistem deteksi intrusi bertindak salaku wali, ngageterkeun urang kana kagiatan anu curiga sareng nyegah aksés anu teu sah.
33 Internét tina Hirup
Internet of Things (IoT) nujul kana jaringan objék fisik atawa "hal" nu disambungkeun ka Internet sarta bisa saling komunikasi. Ieu kawas web badag objék sapopoé, alat, jeung mesin nu bisa babagi informasi sarta ngalakukeun tugas ku interacting ngaliwatan internét.
Sacara basajan, IoT ngalibatkeun masihan kamampuan "pinter" kana sagala rupa objék atanapi alat anu sacara tradisional henteu nyambung ka internét. Objék ieu tiasa kalebet perkakas rumah tangga, alat anu tiasa dianggo, termostat, mobil, bahkan mesin industri.
Ku cara ngahubungkeun objék ieu ka internét, aranjeunna tiasa ngumpulkeun sareng ngabagi data, nampi paréntah, sareng ngalaksanakeun tugas sacara mandiri atanapi ngaréspon kana paréntah pangguna.
Contona, thermostat pinter tiasa ngawas suhu, nyaluyukeun setelan, sareng ngirim laporan pamakean energi ka aplikasi smartphone. Tracker kabugaran anu tiasa dianggo tiasa ngumpulkeun data kagiatan fisik anjeun sareng nyingkronkeun kana platform dumasar-awan pikeun analisa.
34. Tangkal Kaputusan
Tangkal kaputusan mangrupikeun gambaran atanapi diagram visual anu ngabantosan urang nyandak kaputusan atanapi nangtukeun tindakan dumasar kana sababaraha pilihan atanapi kaayaan.
Éta sapertos bagan alur anu nungtun urang dina prosés-nyieun kaputusan ku mertimbangkeun pilihan anu béda sareng hasil poténsialna.
Bayangkeun anjeun gaduh masalah atanapi patarosan, sareng anjeun kedah milih pilihan.
Tangkal kaputusan ngarecah kaputusan kana léngkah-léngkah anu langkung alit, dimimitian ku patarosan awal sareng ngacabang kana jawaban atanapi tindakan anu béda-béda dumasar kana kaayaan atanapi kriteria dina unggal léngkah.
35. Komputasi kognitif
Komputasi kognitif, dina istilah saderhana, nujul kana sistem komputer atanapi téknologi anu meniru kamampuan kognitif manusa, sapertos diajar, nalar, pamahaman, sareng ngarengsekeun masalah.
Ieu ngawengku nyieun sistem komputer nu bisa ngolah jeung napsirkeun informasi dina cara nu nyarupaan pamikiran manusa.
Komputasi kognitif tujuanana pikeun ngembangkeun mesin anu tiasa ngartos sareng berinteraksi sareng manusa dina cara anu langkung alami sareng cerdas. Sistem ieu dirancang pikeun nganalisis jumlah data anu ageung, ngakuan pola, ngadamel prediksi, sareng masihan wawasan anu bermakna.
Pikirkeun komputasi kognitif salaku usaha pikeun ngajantenkeun komputer mikir sareng ngalaksanakeun langkung sapertos manusa.
Éta ngalibatkeun ngamangpaatkeun téknologi sapertos intelijen buatan, pembelajaran mesin, pamrosésan basa alami, sareng visi komputer pikeun ngaktifkeun komputer ngalaksanakeun tugas anu sacara tradisional dikaitkeun sareng kecerdasan manusa.
36. Tiori Pangajaran Komputasi
Téori Pembelajaran Komputasi mangrupikeun cabang khusus dina ranah intelijen buatan anu berputar dina pamekaran sareng pamariksaan algoritma anu dirancang khusus pikeun diajar tina data.
Widang ieu ngajalajah sababaraha téknik sareng metodologi pikeun ngawangun algoritma anu tiasa sacara otonom ningkatkeun kinerjana ku cara nganalisa sareng ngolah inpormasi anu ageung.
Ku ngamangpaatkeun kakuatan data, Teori Pembelajaran Komputasi boga tujuan pikeun muka pola, hubungan, sareng wawasan anu ngamungkinkeun mesin ningkatkeun kamampuan nyieun kaputusan sareng ngalaksanakeun tugas sacara langkung éfisién.
Tujuan pamungkas nya éta nyieun algoritma nu bisa adaptasi, generalize, sarta nyieun prediksi akurat dumasar kana data aranjeunna geus kakeunaan, contributing kana kamajuan kecerdasan jieunan sarta aplikasi praktis na.
37. Turing Test
Tés Turing, mimitina diajukeun ku matematikawan sareng élmuwan komputer anu cemerlang Alan Turing, mangrupikeun konsép anu pikaresepeun anu dianggo pikeun meunteun naha mesin tiasa nunjukkeun paripolah calakan anu dibandingkeun sareng, atanapi sacara praktis teu tiasa dibédakeun tina manusa.
Dina tés Turing, hiji evaluator manusa kalibet dina paguneman basa alam kalawan duanana mesin sarta pamilon manusa sejen tanpa nyaho nu mana mesin.
Peran evaluator nyaéta pikeun ngabédakeun éntitas mana anu mesinna ngan ukur dumasar kana résponna. Lamun mesin téh bisa ngayakinkeun evaluator yén éta téh tara manusa, mangka disebut geus lulus tés Turing, kukituna demonstrating tingkat kecerdasan nu eunteung kamampuhan kawas manusa.
Alan Turing ngusulkeun tés ieu minangka sarana pikeun ngajalajah konsép intelegensi mesin sareng ngajukeun patarosan naha mesin tiasa ngahontal kognisi tingkat manusa.
Ku ngararangkay tés dina hal teu bisa dibédakeun manusa, Turing nyorot poténsi mesin pikeun nunjukkeun paripolah anu ngayakinkeun pisan calakan sahingga janten nangtang pikeun ngabédakeunana sareng manusa.
Tés Turing nyababkeun diskusi sareng panalungtikan anu éksténsif dina widang kecerdasan jieunan sareng élmu kognitif. Sanaos lulus tés Turing tetep janten tonggak penting, éta sanés ukur ukuran intelegensi.
Nanging, tés éta janten patokan anu ngadorong pamikiran, ngarangsang usaha anu terus-terusan pikeun ngembangkeun mesin anu tiasa niru intelijen sareng paripolah sapertos manusa sareng nyumbang kana éksplorasi anu langkung lega ngeunaan naon hartosna janten calakan.
38. Pangajaran Panguatan
Diajar tulangan mangrupakeun tipe pembelajaran anu lumangsung ngaliwatan trial and error, dimana "agén" (anu bisa mangrupa program komputer atawa robot) diajar ngalakukeun tugas ku cara narima ganjaran pikeun kabiasaan alus sarta nyanghareupan konsekuensi atawa hukuman pikeun kabiasaan goréng.
Bayangkeun skenario dimana agén nyobian ngalengkepan tugas khusus, sapertos nganapigasi maze. Mimitina, agén henteu terang jalan anu leres, janten anjeunna nyobian tindakan anu béda sareng ngajalajah sababaraha rute.
Nalika milih tindakan anu hadé anu ngadeukeutkeun kana gawang, éta bakal nampi ganjaran, sapertos "tepuk tonggong" maya. Nanging, upami nyandak kaputusan anu goréng anu nyababkeun jalan buntu atanapi ngajauhan tujuanana, éta bakal nampi hukuman atanapi tanggapan négatip.
Ngaliwatan prosés trial and error ieu, agén diajar ngahubungkeun lampah nu tangtu jeung hasil positif atawa négatif. Éta laun-laun ngémutan runtuyan tindakan anu pangsaéna pikeun maksimalkeun ganjaran sareng ngaminimalkeun hukuman, pamustunganana janten langkung ahli dina tugas éta.
Pangajaran penguatan ngagambar inspirasi tina cara manusa sareng sato diajar ku cara nampi tanggapan ti lingkungan.
Ku nerapkeun konsép ieu kana mesin, panalungtik boga tujuan pikeun ngembangkeun sistem calakan nu bisa diajar sarta adaptasi jeung situasi béda ku autonomously manggihan paripolah paling éféktif ngaliwatan prosés tulangan positif sarta konsékuansi négatip.
39. Éntitas ékstraksi
Ekstraksi éntitas nujul kana prosés dimana urang ngaidentipikasi sareng nimba potongan inpormasi penting, katelah éntitas, tina blok téks. Éntitas ieu bisa rupa-rupa hal kawas ngaran jalma, ngaran tempat, ngaran organisasi, jeung saterusna.
Hayu urang ngabayangkeun anjeun gaduh paragraf ngajéntrékeun artikel warta.
Ekstraksi éntitas bakal ngalibetkeun analisa téks sareng milih bit khusus anu ngagambarkeun éntitas anu béda. Salaku conto, upami téksna nyebatkeun nami jalma sapertos "John Smith," lokasi "New York City," atanapi organisasi "OpenAI," ieu bakal janten éntitas anu kami tujuankeun pikeun ngaidentipikasi sareng ékstrak.
Ku ngalakukeun ékstraksi éntitas, kami dasarna ngajarkeun program komputer pikeun mikawanoh sareng ngasingkeun elemen penting tina téks. Prosés ieu ngamungkinkeun urang pikeun ngatur sareng ngagolongkeun inpormasi langkung éfisién, ngajantenkeun langkung gampang milarian, nganalisa, sareng nyandak wawasan tina volume data tékstual anu ageung.
Gemblengna, ékstraksi éntitas mantuan urang ngajadikeun otomatis tugas pinpointing entitas penting, kayaning jalma, tempat, jeung organisasi, dina téks, streamlining ékstraksi informasi berharga jeung ningkatkeun kamampuh urang pikeun ngolah jeung ngarti data tékstual.
40. Anotasi Linguistik
Anotasi linguistik ngalibatkeun enriching téks kalawan émbaran linguistik tambahan pikeun ngaronjatkeun pamahaman urang jeung analisis basa dipaké. Éta sapertos nambihan labél atanapi tag anu mangpaat pikeun sababaraha bagian téks.
Lamun urang ngalakukeun annotation linguistik, urang buka saluareun kecap dasar jeung kalimat dina téks tur mimitian labél atawa méré tag elemen husus. Contona, urang bisa nambahkeun tag part-of-speech, nu nunjukkeun kategori gramatikal unggal kecap (kawas nomina, verba, kecap sipat, jsb). Ieu ngabantuan urang ngartos peran unggal kecap muterkeun dina kalimah.
Bentuk anotasi linguistik anu sanés namina pangakuan éntitas, dimana urang ngaidentipikasi sareng labél éntitas anu namina khusus, sapertos nami jalma, tempat, organisasi, atanapi tanggal. Hal ieu ngamungkinkeun urang gancang milarian sareng nimba inpormasi penting tina téks.
Ku annotating téks dina cara ieu, urang nyieun ngagambarkeun leuwih terstruktur tur diatur tina basa. Ieu tiasa pisan mangpaat dina rupa-rupa aplikasi. Contona, éta mantuan ngaronjatkeun akurasi mesin pencari ku pamahaman maksud balik queries pamaké. Éta ogé ngabantosan dina tarjamahan mesin, analisis sentimen, ékstraksi inpormasi, sareng seueur tugas ngolah basa alami anu sanés.
Anotasi linguistik janten alat anu penting pikeun panalungtik, ahli basa, sareng pamekar, anu ngamungkinkeun aranjeunna diajar pola basa, ngawangun modél basa, sareng ngembangkeun algoritma canggih anu tiasa langkung hadé nganalisis sareng ngartos téks.
41. Hyperparameter
In learning mesin, hyperparameter a kawas setelan husus atawa konfigurasi nu urang kudu mutuskeun saméméh latihan model. Éta sanés hal anu modél tiasa diajar nyalira tina data; tibatan, urang kudu nangtukeun eta beforehand.
Pikirkeun éta salaku kenop atanapi saklar anu tiasa urang saluyukeun pikeun nyaluyukeun cara modél diajar sareng ngadamel prediksi. Hyperparameters ieu ngatur sagala rupa aspék prosés diajar, kayaning pajeulitna modél, laju latihan, jeung trade-off antara akurasi jeung generalisasi.
Contona, hayu urang nganggap jaringan saraf. Hiji hyperparameter penting nyaéta jumlah lapisan dina jaringan. Urang kudu milih sabaraha jero urang hoyong jaringan janten, sarta kaputusan ieu mangaruhan kamampuhna pikeun nangkep pola kompléks dina data.
Hyperparameters umum lianna kaasup laju learning, nu nangtukeun sabaraha gancang modél ngaluyukeun parameter internal na dumasar kana data latihan, sarta kakuatan regularization, nu ngatur sabaraha model ngahukum pola kompléks pikeun nyegah overfitting.
Nyetel hyperparameter ieu leres penting pisan sabab tiasa mangaruhan sacara signifikan kinerja sareng paripolah modél. Ieu sering ngalibatkeun sakedik trial and error, ékspérimén sareng nilai anu béda-béda sareng niténan kumaha pangaruhna kana kinerja modél dina set data validasi.
42. Métadata
Metadata nujul kana émbaran tambahan nu nyadiakeun rinci ngeunaan data lianna. Éta sapertos sakumpulan tag atanapi labél anu masihan kami langkung seueur kontéks atanapi ngajelaskeun karakteristik data utama.
Nalika kami gaduh data, naha éta dokumén, poto, pidéo, atanapi jinis inpormasi anu sanés, metadata ngabantosan urang ngartos aspék penting tina data éta.
Contona, dina dokumén, metadata bisa ngawengku rinci kawas ngaran pangarang, tanggal dijieunna, atawa format file. Dina kasus poto, metadata tiasa nyarioskeun ka urang lokasi dimana éta dicandak, setélan kaméra anu dianggo, atanapi bahkan tanggal sareng waktos dicandak.
Metadata ngabantosan urang ngatur, milarian, sareng napsirkeun data sacara langkung efektif. Ku nambahkeun ieu potongan deskriptif inpormasi, urang bisa gancang manggihan payil husus atawa ngarti asal, tujuan, atawa konteks maranéhanana tanpa kudu ngagali ngaliwatan sakabéh eusi.
43. Ngurangan dimensi
Pangurangan dimensi nyaéta téknik anu digunakeun pikeun nyederhanakeun susunan data ku cara ngirangan jumlah fitur atanapi variabel anu dikandungna. Éta sapertos kondensasi atanapi nyimpulkeun inpormasi dina set data supados langkung gampang diatur sareng gampang dianggo.
Bayangkeun anjeun gaduh set data sareng seueur kolom atanapi atribut anu ngagambarkeun karakteristik anu béda tina titik data. Unggal kolom nambihan pajeulitna sareng syarat komputasi tina algoritma pembelajaran mesin.
Dina sababaraha kasus, ngabogaan sajumlah luhur dimensi bisa jadi nangtang pikeun manggihan pola bermakna atawa hubungan dina data.
Pangurangan dimensi ngabantosan ngarengsekeun masalah ieu ku cara ngarobih set data janten perwakilan diménsi handap bari nahan inpormasi saloba-lobana anu relevan. Tujuanana pikeun nangkep aspék atanapi variasi anu paling penting dina data bari ngaleungitkeun dimensi anu kaleuleuwihan atanapi kirang informatif.
44. Klasifikasi Téks
Klasifikasi téks nyaéta prosés anu ngalibatkeun nangtukeun labél atanapi kategori khusus kana blok téks dumasar kana eusi atanapi maknana. Éta sapertos nyortir atanapi ngatur inpormasi téks kana grup atanapi kelas anu béda pikeun ngagampangkeun analisa atanapi pengambilan kaputusan.
Hayu urang nganggap conto klasifikasi email. Dina skenario ieu, urang rék nangtukeun naha surelek asup téh spam atawa non-spam (ogé katelah ham). Klasifikasi téks Algoritma nganalisis eusi email sareng masihan labél anu sasuai.
Lamun algoritma nangtukeun yén email némbongkeun ciri ilahar pakait sareng spam, éta nangtukeun labél "spam". Sabalikna, upami emailna muncul sah sareng henteu spammy, éta masihan labél "non-spam" atanapi "ham."
Klasifikasi téks mendakan aplikasi dina sababaraha domain saluareun panyaring email. Hal ieu dipaké dina analisis sentimen pikeun nangtukeun sentimen dinyatakeun dina ulasan customer (positip, négatip, atawa nétral).
Artikel warta tiasa digolongkeun kana topik atanapi kategori anu béda sapertos olahraga, politik, hiburan, sareng seueur deui. Log obrolan pangrojong palanggan tiasa digolongkeun dumasar kana maksud atanapi masalah anu dituju.
45. Lemah AI
AI lemah, ogé katelah AI sempit, ngarujuk kana sistem intelijen buatan anu dirarancang sareng diprogram pikeun ngalaksanakeun tugas atanapi fungsi khusus. Teu kawas kecerdasan manusa, nu ngawengku rupa-rupa kamampuhan kognitif, AI lemah dugi ka domain atawa tugas nu tangtu.
Pikir AI lemah salaku parangkat lunak khusus atanapi mesin anu unggul dina ngalaksanakeun padamelan khusus. Contona, program AI maén catur bisa dijieun pikeun nganalisa situasi kaulinan, strategize gerakan, sarta bersaing ngalawan pamaén manusa.
Conto sanésna nyaéta sistem pangenal gambar anu tiasa ngaidentipikasi objék dina poto atanapi pidéo.
Sistem AI ieu dilatih sareng dioptimalkeun pikeun unggul dina widang kaahlian khususna. Aranjeunna ngandelkeun algoritma, data, sareng aturan anu tos ditetepkeun pikeun ngalaksanakeun tugasna sacara efektif.
Nanging, aranjeunna henteu gaduh intelijen umum anu ngamungkinkeun aranjeunna ngartos atanapi ngalaksanakeun tugas di luar domain anu ditunjuk.
46. AI kuat
Kuat AI, ogé katelah AI umum atawa kecerdasan umum jieunan (AGI), nujul kana wangun kecerdasan jieunan nu mibanda kamampuhan pikeun ngarti, diajar, jeung ngalakukeun sagala tugas intelektual nu hiji manusa bisa.
Teu kawas AI lemah, nu dirancang pikeun tugas husus, AI kuat boga tujuan pikeun ngayakeun réplikasi kecerdasan kawas manusa jeung kamampuhan kognitif. Éta narékahan pikeun nyiptakeun mesin atanapi parangkat lunak anu henteu ngan ukur unggul dina tugas-tugas khusus tapi ogé gaduh pamahaman anu langkung lega sareng adaptasi pikeun ngatasi rupa-rupa tantangan intelektual.
Tujuan AI anu kuat nyaéta pikeun ngembangkeun sistem anu tiasa nalar, ngartos inpormasi anu kompleks, diajar tina pangalaman, kalibet dina paguneman basa alami, nunjukkeun kréativitas, sareng nunjukkeun kualitas-kualitas sanés anu aya hubunganana sareng kecerdasan manusa.
Intina, éta cita-cita nyiptakeun sistem AI anu tiasa nyontokeun atanapi ngayakeun réplikasi pamikiran tingkat manusa sareng ngarengsekeun masalah dina sababaraha domain.
47. Maju Chaining
Forward chaining mangrupikeun metode penalaran atanapi logika anu dimimitian ku data anu sayogi sareng dianggo pikeun ngadamel inferensi sareng ngadamel kacindekan énggal. Éta sapertos ngahubungkeun titik-titik ku ngagunakeun inpormasi anu aya pikeun maju sareng ngahontal wawasan tambahan.
Bayangkeun anjeun gaduh sakumpulan aturan atanapi fakta, sareng anjeun badé kéngingkeun inpormasi énggal atanapi ngahontal kasimpulan khusus dumasar kana éta. Maju chaining jalan ku examining data awal jeung nerapkeun aturan logis pikeun ngahasilkeun fakta tambahan atawa conclusions.
Pikeun nyederhanakeun, hayu urang nganggap skenario saderhana pikeun nangtukeun naon anu bakal dianggo dumasar kana kaayaan cuaca. Anjeun gaduh aturan nu nyebutkeun, "Mun keur hujan, mawa payung," jeung aturan sejen nu nyebutkeun "Lamun tiis, pake jaket". Ayeuna, upami anjeun niténan yén éta leres-leres hujan, anjeun tiasa nganggo ranté maju pikeun nyimpulkeun yén anjeun kedah nyandak payung.
48. Mundur Chaining
Backward chaining mangrupikeun metode penalaran anu dimimitian ku kacindekan atanapi tujuan anu dipikahoyong sareng dianggo mundur pikeun nangtukeun data atanapi fakta anu diperyogikeun pikeun ngadukung kacindekan éta. Éta sapertos ngalacak léngkah anjeun tina hasil anu dipikahoyong dugi ka inpormasi awal anu diperyogikeun pikeun ngahontal éta.
Pikeun ngarti backwards chaining, hayu urang mertimbangkeun conto basajan. Anggap anjeun hoyong nangtukeun naha éta cocog pikeun ngojay. Kacindekan anu dipikahoyong nyaéta naha ngojay cocog atanapi henteu dumasar kana kaayaan anu tangtu.
Gantina dimimitian ku kaayaan, backward chaining dimimitian ku kacindekan jeung jalan mundur pikeun manggihan data ngarojong.
Dina hal ieu, ranté mundur bakal ngalibetkeun naroskeun patarosan sapertos "Naha cuaca haneut?" Upami jawabanna leres, anjeun teras naros, "Naha aya kolam renang anu sayogi?" Upami jawabanna enya deui, anjeun bakal naroskeun patarosan salajengna sapertos, "Naha aya waktos cekap pikeun ngojay?"
Ku iteratively ngawalon patarosan ieu jeung gawe mundur, Anjeun bisa nangtukeun kaayaan diperlukeun nu kudu patepung pikeun ngarojong kacindekan bade ngojay a.
49. Heuristik
A heuristik, dina istilah basajan, mangrupakeun aturan praktis atawa strategi nu mantuan urang nyieun kaputusan atawa ngajawab masalah, biasana dumasar kana pangalaman kaliwat urang atawa intuisi. Éta sapertos potong kompas méntal anu ngamungkinkeun urang gancang ngahasilkeun solusi anu wajar tanpa ngalangkungan prosés anu panjang atanapi lengkep.
Nalika nyanghareupan kaayaan atanapi tugas anu rumit, heuristik janten prinsip pituduh atanapi "aturan jempol" anu nyederhanakeun pengambilan kaputusan. Aranjeunna nyadiakeun kami kalawan tungtunan umum atawa strategi anu mindeng éféktif dina situasi nu tangtu, sanajan maranéhna bisa jadi teu ngajamin solusi optimal.
Contona, hayu urang nganggap heuristik pikeun manggihan tempat parkir di wewengkon rame. Gantina nganalisa sacara saksama unggal tempat anu sayogi, anjeun tiasa ngandelkeun heuristik milarian mobil anu diparkir kalayan mesinna jalan.
Heuristik ieu nganggap yén mobil ieu badé angkat, ningkatkeun kasempetan pikeun mendakan tempat anu sayogi.
50. Modeling Basa Alam
Modeling basa alam, dina istilah basajan, nyaéta prosés latihan model komputer ngartos tur ngahasilkeun basa manusa dina cara nu sarupa jeung kumaha manusa komunikasi. Éta ngalibatkeun ngajar komputer pikeun ngolah, napsirkeun, sareng ngahasilkeun téks sacara alami sareng bermakna.
Tujuan tina modeling basa alam nyaéta sangkan komputer ngartos tur ngahasilkeun basa manusa dina cara anu béntés, koheren, sarta kontekstual relevan.
Éta ngalibatkeun modél palatihan ngeunaan jumlahna ageung data tékstual, sapertos buku, artikel, atanapi paguneman, pikeun diajar pola, struktur, sareng semantik basa.
Saatos dilatih, modél ieu tiasa ngalaksanakeun sababaraha tugas anu aya hubunganana sareng basa, sapertos tarjamahan basa, ringkesan téks, ngawalon patarosan, interaksi chatbot, sareng seueur deui.
Aranjeunna tiasa ngartos harti sareng kontéks kalimat, nimba inpormasi anu relevan, sareng ngahasilkeun téks anu gramatikal leres sareng koheren.
Leave a Reply