AI hamma joyda, lekin ba'zida terminologiya va jargonni tushunish qiyin bo'lishi mumkin. Ushbu blog postida biz 50 dan ortiq AI atamalari va ta'riflarini tushuntiramiz, shunda siz ushbu tez o'sib borayotgan texnologiya haqida ko'proq ma'lumot olishingiz mumkin.
Siz yangi boshlovchimisiz yoki mutaxassis bo'lasizmi, bu yerda siz bilmagan bir nechta shartlar borligiga aminmiz!
1. Sun'iy intellekt
Sun'iy intellekt (AI) ko'pincha inson aql-zakovatiga taqlid qilish orqali mustaqil ravishda o'rganish va ishlash qobiliyatiga ega bo'lgan kompyuter tizimlarini ishlab chiqishni nazarda tutadi.
Ushbu tizimlar ma'lumotlarni tahlil qiladi, naqshlarni tan oladi, qarorlar qabul qiladi va tajribaga asoslangan holda o'z xatti-harakatlarini moslashtiradi. Algoritmlar va modellardan foydalangan holda, AI atrofdagilarni idrok etish va tushunishga qodir bo'lgan aqlli mashinalarni yaratishga qaratilgan.
Yakuniy maqsad mashinalarga vazifalarni samarali bajarish, ma'lumotlardan o'rganish va odamlarga o'xshash kognitiv qobiliyatlarni namoyish etish imkonini berishdir.
2. algoritm
Algoritm - bu muammoni hal qilish yoki muayyan vazifani bajarish jarayonini boshqaradigan aniq va tizimli ko'rsatmalar yoki qoidalar to'plami.
U turli sohalarda asosiy tushuncha bo'lib xizmat qiladi va informatika, matematika va muammolarni hal qilish fanlarida hal qiluvchi rol o'ynaydi. Algoritmlarni tushunish juda muhim, chunki ular muammoni hal qilishning samarali va tizimli yondashuvlarini ta'minlaydi, texnologiya va qarorlar qabul qilish jarayonlarini rivojlantirishga yordam beradi.
3. Katta ma'lumotlar
Katta ma'lumotlar an'anaviy tahlil usullarining imkoniyatlaridan yuqori bo'lgan juda katta va murakkab ma'lumotlar to'plamini anglatadi. Ushbu ma'lumotlar to'plamlari odatda hajmi, tezligi va xilma-xilligi bilan tavsiflanadi.
Hajmi deganda turli manbalardan olingan ma'lumotlarning katta miqdori tushuniladi, masalan ijtimoiy media, sensorlar va tranzaktsiyalar.
Tezlik ma'lumotlarning hosil bo'lishi va real vaqt rejimida yoki real vaqtda qayta ishlanishi kerak bo'lgan yuqori tezlikni anglatadi. Varete ma'lumotlarning har xil turlari va formatlarini, jumladan, tuzilgan, tuzilmagan va yarim tizimli ma'lumotlarni bildiradi.
4. Ma'lumotlarni qazib olish
Ma'lumotni qazib olish - bu katta ma'lumotlar to'plamidan qimmatli tushunchalarni olishga qaratilgan keng qamrovli jarayon.
U to'rtta asosiy bosqichni o'z ichiga oladi: tegishli ma'lumotlarni yig'ishni o'z ichiga olgan ma'lumotlarni yig'ish; ma'lumotlarni tayyorlash, ma'lumotlar sifati va mosligini ta'minlash; ma'lumotlarni qazib olish, naqsh va munosabatlarni aniqlash uchun algoritmlardan foydalanish; va ma'lumotlarni tahlil qilish va sharhlash, bu erda olingan bilimlar tekshiriladi va tushuniladi.
5. Neyron tarmoq
Kompyuter tizimi kabi ishlash uchun mo'ljallangan inson miyasi, o'zaro bog'langan tugunlardan yoki neyronlardan tashkil topgan. Keling, buni bir oz ko'proq tushunaylik, chunki aksariyat AI asoslanadi neyron tarmoqlari.
Yuqoridagi grafiklarda biz o'tmish namunasidan o'rganib, geografik joylashuvning namligi va haroratini bashorat qilmoqdamiz. Kirishlar o'tgan yozuv uchun ma'lumotlar to'plamidir.
The neyron tarmog'i o'rganadi og'irliklar bilan o'ynash va yashirin qatlamlarda tarafkashlik qiymatlarini qo'llash orqali naqsh. W1, W2….W7 - tegishli og'irliklar. U o'zini taqdim etilgan ma'lumotlar to'plamiga o'rgatadi va prognoz sifatida natijalarni beradi.
Ushbu murakkab ma'lumotlar sizni hayratda qoldirishi mumkin. Agar shunday bo'lsa, siz bizning oddiy qo'llanmamizdan boshlashingiz mumkin Bu yerga.
6. Mashinani o'rganish
Mashinani o'rganish ma'lumotlardan avtomatik ravishda o'rganish va vaqt o'tishi bilan ularning ish faoliyatini yaxshilashga qodir bo'lgan algoritmlar va modellarni ishlab chiqishga qaratilgan.
Bu kompyuterlarga aniq dasturlashtirilmagan holda naqshlarni aniqlash, bashorat qilish va ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilish imkonini beradigan statistik usullardan foydalanishni o'z ichiga oladi.
Mashinada o'qitish algoritmlari katta ma'lumotlar to'plamini tahlil qilish va o'rganish, tizimlarga ular qayta ishlagan ma'lumotlarga asoslangan holda o'z xatti-harakatlarini moslashtirish va yaxshilash imkonini beradi.
7. Chuqur o'rganish
Chuqur o'rganish, mashinani o'rganish va neyron tarmoqlarning kichik sohasi, inson miyasining murakkab jarayonlarini simulyatsiya qilish orqali ma'lumotlardan bilim olish uchun murakkab algoritmlardan foydalanadi.
Ko'p sonli yashirin qatlamlarga ega neyron tarmoqlardan foydalangan holda, chuqur o'rganish modellari avtonom ravishda murakkab xususiyatlar va naqshlarni ajratib olishi mumkin, bu ularga murakkab vazifalarni juda aniqlik va samaradorlik bilan hal qilish imkonini beradi.
8. Shaklni tanib olish
Shaklni aniqlash, ma'lumotlarni tahlil qilish usuli, ma'lumotlar to'plamidagi naqsh va qonuniyatlarni avtonom tarzda aniqlash va aniqlash uchun mashinani o'rganish algoritmlari kuchidan foydalanadi.
Hisoblash modellari va statistik usullardan foydalangan holda naqshni aniqlash algoritmlari murakkab va xilma-xil ma'lumotlarning mazmunli tuzilmalari, korrelyatsiyalari va tendentsiyalarini aniqlashi mumkin.
Ushbu jarayon qimmatli tushunchalarni olish, ma'lumotlarni alohida toifalarga ajratish va tan olingan namunalar asosida kelajakdagi natijalarni bashorat qilish imkonini beradi. Naqshlarni aniqlash turli sohalarda muhim vosita bo'lib, qaror qabul qilish, anomaliyalarni aniqlash va bashoratli modellashtirish imkonini beradi.
Bunga biometrik ma’lumotlar misol bo‘la oladi. Masalan, barmoq izini aniqlashda algoritm shablon deb ataladigan raqamli tasvirni yaratish uchun odam barmoq izining tizmalari, egri chiziqlari va noyob xususiyatlarini tahlil qiladi.
Smartfoningizni qulfdan chiqarishga yoki xavfsiz qurilmaga kirishga harakat qilganingizda, naqshni aniqlash tizimi olingan biometrik ma'lumotlarni (masalan, barmoq izi) ma'lumotlar bazasida saqlangan andozalar bilan solishtiradi.
Shakllarni moslashtirish va o'xshashlik darajasini baholash orqali tizim taqdim etilgan biometrik ma'lumotlar saqlangan shablonga mos keladimi yoki yo'qligini aniqlashi va shunga mos ravishda kirish huquqini berishi mumkin.
9. Nazorat ostidagi ta’lim
Nazorat ostida o'rganish - bu yorliqli ma'lumotlardan foydalangan holda kompyuter tizimini o'qitishni o'z ichiga olgan mashinani o'rganish usuli. Ushbu usulda kompyuter tegishli ma'lum belgilar yoki natijalar bilan birga kiritilgan ma'lumotlar to'plami bilan ta'minlanadi.
Aytaylik, sizda bir nechta rasmlar bor, ba'zilarida itlar, ba'zilarida mushuklar.
Siz kompyuterga qaysi rasmlarda itlar va qaysilarida mushuklar borligini aytasiz. Keyin kompyuter rasmlardagi naqshlarni topib, itlar va mushuklar o'rtasidagi farqni tan olishni o'rganadi.
U o'rgangandan so'ng, siz kompyuterga yangi rasmlarni berishingiz mumkin va u etiketli misollardan o'rgangan narsalariga asoslanib, ularning itlari yoki mushuklari borligini aniqlashga harakat qiladi. Bu kompyuterni ma'lum ma'lumotlardan foydalangan holda bashorat qilishga o'rgatish kabi.
10. Nazoratsiz ta’lim
Nazoratsiz o'rganish - bu mashinani o'rganishning bir turi bo'lib, unda kompyuter hech qanday aniq ko'rsatmalarsiz naqshlar yoki o'xshashliklarni topish uchun ma'lumotlar to'plamini mustaqil ravishda o'rganadi.
Bu nazorat ostidagi ta'limdagi kabi yorliqli misollarga tayanmaydi. Buning o'rniga, u ma'lumotlardagi yashirin tuzilmalar yoki guruhlarni qidiradi. Go‘yo kompyuter o‘z-o‘zidan narsalarni kashf etayotganga o‘xshaydi, o‘qituvchi unga nima izlash kerakligini aytmaydi.
Ushbu turdagi o'rganish bizga yangi tushunchalarni topishga, ma'lumotlarni tartibga solishga yoki oldindan ma'lumotga yoki aniq ko'rsatmalarga muhtoj bo'lmasdan g'ayrioddiy narsalarni aniqlashga yordam beradi.
11. Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP)
Tabiiy tilni qayta ishlash kompyuterlarning inson tilini qanday tushunishi va o'zaro ta'siriga qaratilgan. Bu kompyuterlarga inson tilini tahlil qilish, talqin qilish va unga javob berishga yordam beradi.
NLP - bu bizga ovozli yordamchilar va chatbotlar bilan muloqot qilish va hatto elektron pochta xabarlarimizni avtomatik ravishda papkalarga ajratish imkonini beradi.
Bu kompyuterlarga so'zlar, jumlalar va hatto butun matnlar ortidagi ma'noni tushunishga o'rgatishni o'z ichiga oladi, shuning uchun ular bizga turli vazifalarni bajarishda yordam berishlari va texnologiya bilan o'zaro aloqalarimizni yanada uzluksiz qilishlari mumkin.
12. Kompyuter bilan ko‘rish
Kompyuter qarashlari Biz odamlar ko'zimiz bilan qilganidek, kompyuterlarga tasvir va videolarni ko'rish va tushunish imkonini beruvchi ajoyib texnologiyadir. Bularning barchasi kompyuterlarni vizual ma'lumotlarni tahlil qilishga va ko'rgan narsalarini tushunishga o'rgatishdir.
Oddiyroq qilib aytganda, kompyuterni ko'rish kompyuterlarga vizual dunyoni tanib olish va sharhlashga yordam beradi. Bu ularga tasvirlardagi aniq ob'ektlarni aniqlash, tasvirlarni turli toifalarga ajratish yoki hatto tasvirlarni mazmunli qismlarga ajratishni o'rgatish kabi vazifalarni o'z ichiga oladi.
Yo'lni va uning atrofidagi hamma narsani "ko'rish" uchun kompyuter ko'rish qobiliyatidan foydalangan holda o'zini o'zi boshqaradigan mashinani tasavvur qiling.
U piyodalarni, yo‘l belgilarini va boshqa transport vositalarini aniqlashi va kuzatishi, ularga xavfsiz harakatlanishiga yordam berishi mumkin. Yoki yuzni tanish texnologiyasi smartfonlarimizni qulfdan chiqarish yoki noyob yuz xususiyatlarimizni tanib, shaxsimizni tekshirish uchun kompyuter ko‘rish qobiliyatidan qanday foydalanishi haqida o‘ylab ko‘ring.
Shuningdek, u gavjum joylarni kuzatish va har qanday shubhali harakatlarni aniqlash uchun kuzatuv tizimlarida qo'llaniladi.
Kompyuterni ko'rish - bu imkoniyatlar dunyosini ochadigan kuchli texnologiya. Kompyuterlarga vizual ma'lumotni ko'rish va tushunish imkonini berish orqali biz atrofimizdagi dunyoni idrok eta oladigan va sharhlay oladigan, hayotimizni oson, xavfsizroq va samaraliroq qiladigan ilovalar va tizimlarni ishlab chiqishimiz mumkin.
13. Chatbot
Chatbot kompyuter dasturiga o'xshaydi, u odamlar bilan haqiqiy inson suhbati kabi ko'rinadigan tarzda gaplasha oladi.
Bu ko'pincha mijozlarga onlayn xizmat ko'rsatishda qo'llaniladi, garchi bu aslida kompyuterda ishlaydigan dastur bo'lsa ham, mijozlarga yordam berish va ular odam bilan gaplashayotgandek his qilishdir.
Chatbot mijozlardan kelgan xabarlar yoki savollarni tushunishi va ularga javob berishi, xuddi mijozlarga xizmat ko‘rsatish vakili kabi foydali ma’lumot va yordam berishi mumkin.
14. Ovozni aniqlash
Ovozni aniqlash kompyuter tizimining inson nutqini tushunish va talqin qilish qobiliyatini anglatadi. Bu kompyuter yoki qurilmaga og'zaki so'zlarni "tinglash" va ularni o'zi tushunadigan matn yoki buyruqlarga aylantirish imkonini beradigan texnologiyani o'z ichiga oladi.
bilan ovozni aniqlash, siz yozish yoki boshqa kiritish usullaridan foydalanish oʻrniga ular bilan oddiygina gaplashib, qurilmalar yoki ilovalar bilan muloqot qilishingiz mumkin.
Tizim aytilgan so'zlarni tahlil qiladi, naqsh va tovushlarni taniydi va keyin ularni tushunarli matn yoki harakatlarga aylantiradi. Bu ovozli buyruqlar, diktant yoki ovoz bilan boshqariladigan shovqinlar kabi vazifalarni bajarib, texnologiya bilan ovozsiz va tabiiy muloqot qilish imkonini beradi. Eng keng tarqalgan misollar Siri va Google Assistant kabi AI yordamchilari.
15. Hissiyotlarni tahlil qilish
Tuyg'ularni tahlil qilish matn yoki nutqda ifodalangan his-tuyg'ular, fikr va munosabatlarni tushunish va izohlash uchun qo'llaniladigan texnikadir. U ifodalangan fikrning ijobiy, salbiy yoki neytral ekanligini aniqlash uchun yozma yoki og'zaki tilni tahlil qilishni o'z ichiga oladi.
Mashinani o'rganish algoritmlaridan foydalangan holda, hissiyotlarni tahlil qilish algoritmlari so'zlar orqasida yotgan hissiyotni aniqlash uchun mijozlar sharhlari, ijtimoiy media xabarlari yoki mijozlarning fikr-mulohazalari kabi katta hajmdagi matn ma'lumotlarini skanerlashi va tahlil qilishi mumkin.
Algoritmlar his-tuyg'ular yoki fikrlarni ko'rsatadigan aniq so'zlar, iboralar yoki naqshlarni qidiradi.
Ushbu tahlil korxonalar yoki jismoniy shaxslarga mahsulot, xizmat yoki mavzu haqida odamlarning fikr-mulohazalarini tushunishga yordam beradi va ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilish yoki mijozlarning afzalliklarini tushunish uchun ishlatilishi mumkin.
Masalan, kompaniya mijozlarning qoniqishini kuzatish, yaxshilash sohalarini aniqlash yoki o'z brendi haqidagi jamoatchilik fikrini kuzatish uchun hissiyot tahlilidan foydalanishi mumkin.
16. Mashina tarjimasi
Mashina tarjimasi, AI kontekstida, matn yoki nutqni bir tildan boshqasiga avtomatik ravishda tarjima qilish uchun kompyuter algoritmlari va sun'iy intellektdan foydalanishni anglatadi.
Bu to'g'ri tarjimalarni ta'minlash uchun kompyuterlarni inson tillarini tushunish va qayta ishlashga o'rgatishni o'z ichiga oladi. Eng keng tarqalgan misol Google tarjima.
Mashina tarjimasi yordamida siz matn yoki nutqni bir tilda kiritishingiz mumkin va tizim kiritilgan matnni tahlil qiladi va boshqa tilda tegishli tarjimani yaratadi. Bu, ayniqsa, turli tillarda ma'lumot almashish yoki ularga kirishda foydalidir.
Mashina tarjimasi tizimlari lingvistik qoidalar, statistik modellar va mashinani o'rganish algoritmlari kombinatsiyasiga tayanadi. Vaqt o'tishi bilan tarjima aniqligini oshirish uchun ular katta hajmdagi til ma'lumotlaridan o'rganadilar. Mashina tarjimasining ba'zi yondashuvlari tarjimalar sifatini oshirish uchun neyron tarmoqlarni ham o'z ichiga oladi.
17. Robototexnika
Robototexnika - bu robotlar deb ataladigan aqlli mashinalarni yaratish uchun sun'iy intellekt va mashinasozlikning kombinatsiyasi. Ushbu robotlar vazifalarni avtonom tarzda yoki insonning minimal aralashuvi bilan bajarish uchun mo'ljallangan.
Robotlar - bu o'z muhitini his qila oladigan, ushbu hissiy ma'lumotlarga asoslanib qaror qabul qiladigan va muayyan harakatlar yoki vazifalarni bajaradigan jismoniy mavjudotlar.
Ular turli xil sensorlar, masalan, kameralar, mikrofonlar yoki sensorli sensorlar bilan jihozlangan bo'lib, ular atrofdagi dunyodan ma'lumot to'plash imkonini beradi. AI algoritmlari va dasturlash yordamida robotlar ushbu ma'lumotlarni tahlil qilishlari, sharhlashlari va belgilangan vazifalarni bajarish uchun aqlli qarorlar qabul qilishlari mumkin.
AI robototexnika sohasida hal qiluvchi rol o‘ynaydi, bu orqali robotlarga o‘z tajribalarini o‘rganish va turli vaziyatlarga moslashish imkonini beradi.
Mashinani o'rganish algoritmlari robotlarni ob'ektlarni tanib olishga, atrof-muhitni boshqarishga yoki hatto odamlar bilan muloqot qilishga o'rgatish uchun ishlatilishi mumkin. Bu robotlarning ko'p qirrali, moslashuvchan va murakkab vazifalarni bajarishga qodir bo'lishiga imkon beradi.
18 Dronlar
Dronlar - bu bortda inson uchuvchisiz ucha oladigan yoki havoda ucha oladigan robot turi. Ular, shuningdek, uchuvchisiz havo vositalari (UAV) sifatida ham tanilgan. Dronlar kameralar, GPS va giroskoplar kabi turli sensorlar bilan jihozlangan bo'lib, ular ma'lumotlarni to'plash va o'z atrofida harakat qilish imkonini beradi.
Ular inson operatori tomonidan masofadan boshqariladi yoki oldindan dasturlashtirilgan ko'rsatmalar yordamida avtonom tarzda ishlashi mumkin.
Dronlar havodan suratga olish va videotasvirga olish, oʻlchash va xaritalash, yetkazib berish xizmatlari, qidiruv va qutqaruv missiyalari, qishloq xoʻjaligi monitoringi va hattoki rekreatsion maqsadlarda foydalanish kabi keng koʻlamli maqsadlarga xizmat qiladi. Ular odamlar uchun qiyin yoki xavfli bo'lgan uzoq yoki xavfli hududlarga kirishlari mumkin.
19. Kengaytirilgan reallik (AR)
Kengaytirilgan haqiqat (AR) - bu bizning atrof-muhitni idrok etish va o'zaro ta'sirimizni yaxshilash uchun real dunyoni virtual ob'ektlar yoki ma'lumotlar bilan birlashtirgan texnologiya. U kompyuterda yaratilgan tasvirlar, tovushlar yoki boshqa sensorli ma'lumotlarni real dunyoga qo'shib, immersiv va interaktiv tajriba yaratadi.
Oddiy qilib aytganda, maxsus ko'zoynak taqqaningizni yoki atrofingizdagi dunyoni ko'rish uchun smartfoningizdan foydalanishni tasavvur qiling, lekin qo'shimcha virtual elementlar qo'shilgan.
Misol uchun, siz smartfoningizni shahar ko'chasiga qaratib, yaqin atrofdagi restoranlar uchun yo'nalishlar, reytinglar va sharhlarni ko'rsatadigan virtual yo'l belgilarini yoki hatto haqiqiy muhit bilan o'zaro aloqada bo'lgan virtual belgilarni ko'rishingiz mumkin.
Ushbu virtual elementlar haqiqiy dunyo bilan uyg'unlashib, sizning atrofingizdagi tushuncha va tajribangizni oshiradi. Kengaytirilgan reallik oʻyin, taʼlim, arxitektura kabi turli sohalarda va hatto navigatsiya yoki sotib olishdan oldin uyingizda yangi mebellarni sinab koʻrish kabi kundalik vazifalar uchun ham qoʻllanilishi mumkin.
20. Virtual haqiqat (VR)
Virtual haqiqat (VR) - bu inson o'rganishi va muloqot qilishi mumkin bo'lgan sun'iy muhitni yaratish uchun kompyuter tomonidan yaratilgan simulyatsiyalardan foydalanadigan texnologiya. U foydalanuvchini virtual dunyoga cho‘mdirib, real dunyoni to‘sib qo‘yadi va uning o‘rnini raqamli dunyo bilan almashtiradi.
Oddiy qilib aytganda, ko'z va quloqlaringizni qoplaydigan va sizni butunlay boshqa joyga olib boradigan maxsus eshitish vositasini qo'yganingizni tasavvur qiling. Ushbu virtual dunyoda siz ko'rgan va eshitgan hamma narsa, garchi bularning barchasi kompyuter tomonidan yaratilgan bo'lsa ham, nihoyatda haqiqatdir.
Siz harakat qilishingiz, istalgan yo'nalishga qarashingiz va ob'ektlar yoki belgilar bilan ular jismonan mavjud bo'lgandek muloqot qilishingiz mumkin.
Misol uchun, virtual haqiqat o'yinida siz o'zingizni o'rta asr qal'asi ichida topishingiz mumkin, u erda siz uning koridorlari bo'ylab yurishingiz, qurol olishingiz va virtual raqiblar bilan qilich janglarida qatnashishingiz mumkin. Virtual haqiqat muhiti sizning harakatlaringiz va harakatlaringizga javob beradi, bu sizni tajribaga to'liq sho'ng'ish va jalb qilish imkonini beradi.
Virtual haqiqat nafaqat o'yinlar uchun, balki uchuvchilar, jarrohlar yoki harbiy xizmatchilar uchun o'quv simulyatsiyalari, arxitektura yo'nalishlari, virtual turizm va hatto muayyan psixologik sharoitlar uchun terapiya kabi turli xil ilovalar uchun ham qo'llaniladi. U mavjudlik tuyg'usini yaratadi va foydalanuvchilarni yangi va qiziqarli virtual olamlarga olib boradi, bu tajribani imkon qadar haqiqatga yaqinroq qiladi.
21. Ma'lumotlar fanlari
Ma'lumot fani ma'lumotlardan qimmatli bilim va tushunchalarni olish uchun ilmiy usullar, vositalar va algoritmlardan foydalanishni o'z ichiga olgan sohadir. U katta va murakkab ma'lumotlar to'plamini tahlil qilish uchun matematika, statistika, dasturlash va domen ekspertizasi elementlarini birlashtiradi.
Oddiyroq qilib aytganda, ma'lumotlar fani ma'lumotlar to'plami ichida yashiringan mazmunli ma'lumot va naqshlarni topishdir. Bu ma'lumotlarni yig'ish, tozalash va tartibga solishni o'z ichiga oladi, so'ngra ularni o'rganish va tahlil qilish uchun turli usullardan foydalanishni o'z ichiga oladi. Ma'lumot olimlari tendentsiyalarni aniqlash, bashorat qilish va muammolarni hal qilish uchun statistik modellar va algoritmlardan foydalaning.
Masalan, sog'liqni saqlash sohasida ma'lumotlar fanidan kasalliklar uchun xavf omillarini aniqlash, bemorning natijalarini bashorat qilish yoki davolash rejalarini optimallashtirish uchun bemorlarning yozuvlari va tibbiy ma'lumotlarni tahlil qilish uchun foydalanish mumkin. Biznesda ma'lumotlar fanini mijozlar ma'lumotlariga ularning afzalliklarini tushunish, mahsulotlarni tavsiya qilish yoki marketing strategiyalarini yaxshilash uchun qo'llash mumkin.
22. Ma'lumotlar janjali
Ma'lumotlar janjallari, shuningdek, ma'lumotlar munging deb nomlanuvchi, xom ma'lumotlarni to'plash, tozalash va tahlil qilish uchun foydaliroq bo'lgan formatga aylantirish jarayonidir. U sifati, izchilligi va tahlil vositalari yoki modellari bilan muvofiqligini ta'minlash uchun ma'lumotlarni qayta ishlash va tayyorlashni o'z ichiga oladi.
Oddiyroq qilib aytganda, ma'lumotlar tortishuvi pishirish uchun ingredientlarni tayyorlashga o'xshaydi. Bu turli manbalardan ma'lumotlarni to'plash, ularni saralash va har qanday xatolar, nomuvofiqliklar yoki ahamiyatsiz ma'lumotlarni olib tashlash uchun tozalashni o'z ichiga oladi.
Bundan tashqari, ular bilan ishlashni osonlashtirish va undan tushuncha olish uchun ma'lumotlarni o'zgartirish, qayta tuzish yoki yig'ish kerak bo'lishi mumkin.
Masalan, ma'lumotlar janjali ikki nusxadagi yozuvlarni olib tashlash, noto'g'ri imlo yoki formatlash muammolarini tuzatish, etishmayotgan qiymatlarni qayta ishlash va ma'lumotlar turlarini o'zgartirishni o'z ichiga olishi mumkin. Shuningdek, u turli xil ma'lumotlar to'plamlarini birlashtirish yoki birlashtirish, ma'lumotlarni kichik to'plamlarga bo'lish yoki mavjud ma'lumotlar asosida yangi o'zgaruvchilar yaratishni o'z ichiga olishi mumkin.
23. Ma'lumotlar haqida hikoya qilish
Ma'lumotlarni hikoya qilish hikoya yoki xabarni samarali etkazish uchun ma'lumotlarni jozibali va jozibali tarzda taqdim etish san'atidir. Bu foydalanishni o'z ichiga oladi ma'lumotlarni vizualizatsiya qilishtinglovchilar uchun tushunarli va esda qolarli tarzda tushuncha va topilmalarni etkazish uchun rivoyatlar va kontekst.
Oddiyroq qilib aytganda, ma'lumotlar hikoyasi - bu hikoyani aytib berish uchun ma'lumotlardan foydalanish. Bu faqat raqamlar va jadvallarni taqdim etishdan tashqariga chiqadi. Bu ma'lumotlar atrofida hikoya yaratish, vizual elementlar va hikoya qilish texnikasidan foydalangan holda ma'lumotlarni hayotga tatbiq etish va uni tomoshabinlarga moslashtirishni o'z ichiga oladi.
Misol uchun, oddiygina savdo raqamlari jadvalini taqdim etish o'rniga, ma'lumotlarni hikoya qilish foydalanuvchilarga savdo tendentsiyalarini vizual ravishda o'rganishga imkon beradigan interaktiv boshqaruv panelini yaratishni o'z ichiga olishi mumkin.
U asosiy topilmalarni ta'kidlaydigan, tendentsiyalarning sabablarini tushuntiruvchi va ma'lumotlarga asoslangan amaliy tavsiyalarni taklif qiladigan rivoyatni o'z ichiga olishi mumkin.
24. Ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilish
Ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilish - bu tegishli ma'lumotlarni tahlil qilish va sharhlash asosida tanlov qilish yoki harakatlar qilish jarayoni. Bu ma'lumotlardan faqat sezgi yoki shaxsiy mulohazaga tayanmasdan, qaror qabul qilish jarayonlarini boshqarish va qo'llab-quvvatlash uchun asos sifatida foydalanishni o'z ichiga oladi.
Oddiyroq qilib aytganda, ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilish biz tanlagan tanlovlarimizni xabardor qilish va boshqarish uchun ma'lumotlardan olingan faktlar va dalillardan foydalanishni anglatadi. Bu naqshlar, tendentsiyalar va munosabatlarni tushunish uchun ma'lumotlarni to'plash va tahlil qilishni o'z ichiga oladi va bu bilimlardan ongli qarorlar qabul qilish va muammolarni hal qilish uchun foydalanishni o'z ichiga oladi.
Misol uchun, biznes sharoitida ma'lumotlarga asoslangan qaror qabul qilish eng samarali narx strategiyasini aniqlash yoki mahsulotni ishlab chiqishda takomillashtirish yo'nalishlarini aniqlash uchun savdo ma'lumotlarini, mijozlarning fikr-mulohazalarini va bozor tendentsiyalarini tahlil qilishni o'z ichiga olishi mumkin.
Sog'liqni saqlashda u davolash rejalarini optimallashtirish yoki kasallik natijalarini bashorat qilish uchun bemor ma'lumotlarini tahlil qilishni o'z ichiga olishi mumkin.
25. Data ko'li
Ma'lumotlar ko'li - bu katta hajmdagi ma'lumotlarni xom va qayta ishlanmagan shaklda saqlaydigan markazlashtirilgan va kengaytiriladigan ma'lumotlar ombori. U tuzilgan, yarim tuzilmaviy va tuzilmagan ma'lumotlar kabi turli xil ma'lumotlar turlari, formatlari va tuzilmalarini oldindan belgilangan sxemalar yoki ma'lumotlarni o'zgartirishga hojat qoldirmasdan saqlash uchun mo'ljallangan.
Masalan, kompaniya ma'lumotlar ko'lida veb-sayt jurnallari, mijozlar tranzaksiyalari, ijtimoiy media tasmasi va IoT qurilmalari kabi turli manbalardan ma'lumotlarni to'plashi va saqlashi mumkin.
Keyinchalik bu ma'lumotlar turli maqsadlarda ishlatilishi mumkin, masalan, ilg'or tahlillarni o'tkazish, mashinani o'rganish algoritmlarini bajarish yoki mijozlar xatti-harakatlaridagi naqsh va tendentsiyalarni o'rganish.
26. Ma'lumotlar ombori
Ma'lumotlar ombori - bu turli manbalardan olingan katta hajmdagi ma'lumotlarni saqlash, tartibga solish va tahlil qilish uchun maxsus ishlab chiqilgan ma'lumotlar bazasi tizimi. U samarali ma'lumotlarni qidirish va murakkab tahliliy so'rovlarni qo'llab-quvvatlaydigan tarzda tuzilgan.
U turli operatsion tizimlardan, masalan, tranzaksiya ma'lumotlar bazalari, CRM tizimlari va tashkilot ichidagi boshqa ma'lumotlar manbalaridan ma'lumotlarni birlashtiradigan markaziy ombor bo'lib xizmat qiladi.
Ma'lumotlar o'zgartiriladi, tozalanadi va analitik maqsadlar uchun optimallashtirilgan tuzilgan formatda ma'lumotlar omboriga yuklanadi.
27. Biznes intellekti (BI)
Biznes razvedkasi korxonalarga asoslangan qarorlar qabul qilish va qimmatli tushunchalarni olishga yordam beradigan tarzda ma'lumotlarni to'plash, tahlil qilish va taqdim etish jarayonini anglatadi. Bu xom ma'lumotlarni mazmunli, amaliy ma'lumotlarga aylantirish uchun turli xil vositalar, texnologiyalar va usullardan foydalanishni o'z ichiga oladi.
Masalan, biznes-razvedka tizimi eng daromadli mahsulotlarni aniqlash, inventar darajasini kuzatish va mijozlarning afzalliklarini kuzatish uchun savdo ma'lumotlarini tahlil qilishi mumkin.
U real vaqt rejimida daromad, mijozlarni jalb qilish yoki mahsulot samaradorligi kabi asosiy ishlash ko'rsatkichlari (KPI) haqida ma'lumot beradi, bu esa korxonalarga ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilish va o'z faoliyatini yaxshilash uchun tegishli choralarni ko'rish imkonini beradi.
Biznes razvedka vositalari ko'pincha ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish, maxsus so'rovlar va ma'lumotlarni o'rganish qobiliyatlarini o'z ichiga oladi. Ushbu vositalar foydalanuvchilarga, masalan biznes tahlilchilari yoki menejerlar, ma'lumotlar bilan o'zaro aloqada bo'lish, ularni kesish va kesish va muhim tushuncha va tendentsiyalarni ta'kidlaydigan hisobotlar yoki vizual tasvirlarni yaratish.
28. Bashoratli tahlil
Bashoratli tahlil - bu kelajakdagi voqealar yoki natijalar to'g'risida xabardor bashorat qilish yoki prognoz qilish uchun ma'lumotlar va statistik usullardan foydalanish amaliyotidir. Bu kelajakdagi tendentsiyalar, xatti-harakatlar yoki hodisalarni ekstrapolyatsiya qilish va baholash uchun tarixiy ma'lumotlarni tahlil qilish, naqshlarni aniqlash va modellarni yaratishni o'z ichiga oladi.
U o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarni ochib berishga va bu ma'lumotlardan bashorat qilish uchun foydalanishga qaratilgan. Bu shunchaki o'tmishdagi voqealarni tasvirlashdan tashqariga chiqadi; Buning o'rniga, kelajakda nima sodir bo'lishini tushunish va taxmin qilish uchun tarixiy ma'lumotlardan foydalanadi.
Masalan, moliya sohasida bashorat qilish uchun bashoratli tahlildan foydalanish mumkin aksiyadorlik tarixiy bozor ma'lumotlari, iqtisodiy ko'rsatkichlar va boshqa tegishli omillarga asoslangan narxlar.
Marketingda u maqsadli reklama va shaxsiylashtirilgan marketing kampaniyalarini amalga oshirish imkonini beruvchi mijozlarning xatti-harakati va afzalliklarini bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin.
Sog'liqni saqlash sohasida bashoratli tahlil muayyan kasalliklarga chalinish xavfi yuqori bo'lgan bemorlarni aniqlashga yordam beradi yoki kasallik tarixi va boshqa omillarga asoslanib, qayta qabul qilish ehtimolini taxmin qiladi.
29. Reseptiv tahlil
Reseptiv tahlil - bu muayyan vaziyatda yoki qaror qabul qilish stsenariysida amalga oshirilishi mumkin bo'lgan eng yaxshi harakatlarni aniqlash uchun ma'lumotlar va tahlillarni qo'llash.
Bu tavsifdan tashqariga chiqadi va Bashoratli analitik nafaqat kelajakda nima bo'lishi mumkinligi haqida tushuncha berish, balki istalgan natijaga erishish uchun eng maqbul harakat yo'nalishini tavsiya qilish orqali.
Turli stsenariylarni simulyatsiya qilish va turli qarorlarning potentsial natijalarini baholash uchun tarixiy ma'lumotlarni, bashoratli modellarni va optimallashtirish usullarini birlashtiradi. Istalgan natijalarni maksimal darajada oshiradigan yoki xavflarni minimallashtiradigan amaliy tavsiyalarni ishlab chiqish uchun u bir nechta cheklovlar, maqsadlar va omillarni hisobga oladi.
Misol uchun, in Oziq zanjiri boshqaruv, retsept bo'yicha tahlillar eng samarali tarqatish rejasini aniqlash uchun inventar darajalari, ishlab chiqarish quvvatlari, transport xarajatlari va mijozlar talabi haqidagi ma'lumotlarni tahlil qilishi mumkin.
Xarajatlarni minimallashtirish va o'z vaqtida yetkazib berishni ta'minlash uchun inventarni saqlash joylari yoki transport yo'llari kabi resurslarni ideal taqsimlashni tavsiya qilishi mumkin.
30. Ma'lumotlarga asoslangan marketing
Ma'lumotlarga asoslangan marketing marketing strategiyalari, kampaniyalari va qarorlarni qabul qilish jarayonlarini boshqarish uchun ma'lumotlar va tahlillardan foydalanish amaliyotini anglatadi.
Bu mijozlarning xulq-atvori, afzalliklari va tendentsiyalari haqida tushunchaga ega bo'lish uchun turli xil ma'lumotlar manbalaridan foydalanishni va marketing harakatlarini optimallashtirish uchun ushbu ma'lumotlardan foydalanishni o'z ichiga oladi.
U veb-saytlarning o'zaro ta'siri, ijtimoiy media ishtiroki, mijozlar demografiyasi, xaridlar tarixi va boshqalar kabi bir nechta aloqa nuqtalaridan ma'lumotlarni to'plash va tahlil qilishga qaratilgan. Keyinchalik bu ma'lumotlar maqsadli auditoriya, ularning afzalliklari va ehtiyojlari haqida keng qamrovli tushuncha yaratish uchun ishlatiladi.
Ma'lumotlardan foydalanish orqali sotuvchilar mijozlarni segmentatsiyalash, maqsadlilashtirish va shaxsiylashtirish bo'yicha ongli qarorlar qabul qilishlari mumkin.
Ular marketing kampaniyalariga ijobiy munosabatda bo'lish ehtimoli ko'proq bo'lgan mijozlar segmentlarini aniqlashlari va o'zlarining xabarlari va takliflarini mos ravishda moslashtirishlari mumkin.
Bundan tashqari, ma'lumotlarga asoslangan marketing marketing kanallarini optimallashtirish, eng samarali marketing aralashmasini aniqlash va marketing tashabbuslarining muvaffaqiyatini o'lchashga yordam beradi.
Masalan, ma'lumotlarga asoslangan marketing yondashuvi xarid qilish xatti-harakati va afzalliklarini aniqlash uchun mijozlar ma'lumotlarini tahlil qilishni o'z ichiga olishi mumkin. Ushbu tushunchalarga asoslanib, sotuvchilar ma'lum mijozlar segmentlariga mos keladigan shaxsiylashtirilgan kontent va takliflar bilan maqsadli kampaniyalarni yaratishi mumkin.
Uzluksiz tahlil va optimallashtirish orqali ular marketing harakatlarining samaradorligini o'lchashlari va vaqt o'tishi bilan strategiyalarni takomillashtirishlari mumkin.
31. Ma'lumotlarni boshqarish
Ma'lumotlarni boshqarish - bu tashkilotlarning butun hayoti davomida ma'lumotlarni to'g'ri boshqarish, himoya qilish va yaxlitligini ta'minlash uchun qabul qiladigan amaliyotlar doirasi va to'plami. U tashkilot ichida ma'lumotlarni qanday yig'ish, saqlash, kirish, foydalanish va almashishni boshqaradigan jarayonlar, siyosat va tartiblarni o'z ichiga oladi.
U ma'lumotlar aktivlari ustidan javobgarlik, mas'uliyat va nazoratni o'rnatishga qaratilgan. U maʼlumotlarning toʻgʻri, toʻliq, izchil va ishonchli boʻlishini taʼminlaydi, bu esa tashkilotlarga asoslangan qarorlar qabul qilish, maʼlumotlar sifatini saqlash va tartibga solish talablariga javob berish imkonini beradi.
Ma'lumotlarni boshqarish ma'lumotlarni boshqarish bo'yicha rol va mas'uliyatni aniqlash, ma'lumotlar standartlari va siyosatlarini o'rnatish va muvofiqlikni kuzatish va amalga oshirish jarayonlarini amalga oshirishni o'z ichiga oladi. U maʼlumotlarning maxfiyligi, maʼlumotlar xavfsizligi, maʼlumotlar sifati, maʼlumotlar tasnifi va maʼlumotlarning hayot aylanishini boshqarish kabi maʼlumotlarni boshqarishning turli jihatlarini koʻrib chiqadi.
Misol uchun, ma'lumotlarni boshqarish shaxsiy yoki maxfiy ma'lumotlarning ma'lumotlarni himoya qilish bo'yicha umumiy reglamenti (GDPR) kabi tegishli maxfiylik qoidalariga muvofiq ishlov berilishini ta'minlash uchun protseduralarni amalga oshirishni o'z ichiga olishi mumkin.
Shuningdek, u ma'lumotlar sifati standartlarini belgilash va ma'lumotlarning aniq va ishonchli bo'lishini ta'minlash uchun ma'lumotlarni tekshirish jarayonlarini amalga oshirishni o'z ichiga olishi mumkin.
32. Ma'lumotlar xavfsizligi
Ma'lumotlar xavfsizligi bizning qimmatli ma'lumotlarimizni ruxsatsiz kirish yoki o'g'irlikdan himoya qilishdir. Bu ma'lumotlarning maxfiyligi, yaxlitligi va mavjudligini himoya qilish choralarini ko'rishni o'z ichiga oladi.
Aslini olganda, bu bizning ma'lumotlarimizga faqat to'g'ri odamlar kirishini, ular aniq va o'zgartirilmaganligini va kerak bo'lganda mavjud bo'lishini ta'minlashni anglatadi.
Ma'lumotlar xavfsizligiga erishish uchun turli strategiyalar va texnologiyalar qo'llaniladi. Masalan, kirishni boshqarish vositalari va shifrlash usullari vakolatli shaxslar yoki tizimlarga kirishni cheklashga yordam beradi, bu esa begona shaxslarning maʼlumotlarimizga kirishini qiyinlashtiradi.
Monitoring tizimlari, xavfsizlik devorlari va tajovuzni aniqlash tizimlari qo'riqchi bo'lib, bizni shubhali harakatlar haqida ogohlantiradi va ruxsatsiz kirishning oldini oladi.
33 Internet narsalar
Narsalar Interneti (IoT) Internetga ulangan va bir-biri bilan aloqa qila oladigan jismoniy ob'ektlar yoki "narsalar" tarmog'iga ishora qiladi. Bu Internet orqali o'zaro aloqada bo'lgan ma'lumotlarni almashish va vazifalarni bajarishga qodir bo'lgan kundalik narsalar, qurilmalar va mashinalarning katta tarmog'iga o'xshaydi.
Oddiy qilib aytganda, IoT an'anaviy ravishda internetga ulanmagan turli xil ob'ektlar yoki qurilmalarga "aqlli" imkoniyatlar berishni o'z ichiga oladi. Ushbu ob'ektlar maishiy texnika, taqiladigan qurilmalar, termostatlar, avtomobillar va hatto sanoat texnikasini o'z ichiga olishi mumkin.
Ushbu ob'ektlarni internetga ulash orqali ular ma'lumotlarni to'plashi va almashishi, ko'rsatmalar olishi va vazifalarni mustaqil ravishda yoki foydalanuvchi buyruqlariga javoban bajarishi mumkin.
Misol uchun, aqlli termostat haroratni kuzatishi, sozlamalarni sozlashi va energiya sarfi hisobotlarini smartfon ilovasiga yuborishi mumkin. Kiyinadigan fitnes-treker sizning jismoniy faoliyatingiz haqidagi ma'lumotlarni to'plashi va tahlil qilish uchun bulutga asoslangan platformaga sinxronlashtirishi mumkin.
34. Qarorlar daraxti
Qaror daraxti - bu bir qator tanlovlar yoki shartlar asosida qarorlar qabul qilish yoki harakat yo'nalishini aniqlashga yordam beradigan vizual tasvir yoki diagramma.
Bu turli xil variantlar va ularning potentsial natijalarini ko'rib chiqish orqali bizni qaror qabul qilish jarayonida yo'naltiruvchi sxemaga o'xshaydi.
Tasavvur qiling, sizda muammo yoki savol bor va siz tanlov qilishingiz kerak.
Qaror daraxti qarorni kichikroq bosqichlarga ajratadi, dastlabki savoldan boshlab va har bir bosqichda shartlar yoki mezonlarga asoslangan turli xil javoblar yoki harakatlarga bo'linadi.
35. Kognitiv hisoblash
Kognitiv hisoblash, sodda qilib aytganda, o'rganish, fikrlash, tushunish va muammolarni hal qilish kabi insonning kognitiv qobiliyatlarini taqlid qiluvchi kompyuter tizimlari yoki texnologiyalarini anglatadi.
Bu ma'lumotni inson tafakkuriga o'xshash tarzda qayta ishlay oladigan va sharhlay oladigan kompyuter tizimlarini yaratishni o'z ichiga oladi.
Kognitiv hisoblash odamlarni yanada tabiiy va aqlli tarzda tushuna oladigan va ular bilan o'zaro aloqada bo'ladigan mashinalarni ishlab chiqishga qaratilgan. Ushbu tizimlar katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilish, naqshlarni tan olish, bashorat qilish va mazmunli tushunchalar berish uchun mo'ljallangan.
Kognitiv hisoblashni kompyuterlarni odamlarga o'xshab fikr yuritishga va harakat qilishga urinish sifatida tasavvur qiling.
Bu sun'iy intellekt, mashinani o'rganish, tabiiy tillarni qayta ishlash va kompyuterni ko'rish kabi texnologiyalardan foydalanishni o'z ichiga oladi, bu kompyuterlarga an'anaviy ravishda inson aqli bilan bog'liq bo'lgan vazifalarni bajarishga imkon beradi.
36. Hisoblash asosida o‘qitish nazariyasi
Hisoblash ta'limi nazariyasi - bu ma'lumotlardan o'rganish uchun maxsus ishlab chiqilgan algoritmlarni ishlab chiqish va tekshirish atrofida aylanadigan sun'iy intellekt sohasidagi ixtisoslashgan bo'lim.
Bu sohada katta hajmdagi maʼlumotlarni tahlil qilish va qayta ishlash orqali oʻz ish faoliyatini avtonom ravishda yaxshilashi mumkin boʻlgan algoritmlarni yaratish uchun turli texnika va metodologiyalar oʻrganiladi.
Ma'lumotlarning kuchidan foydalangan holda, Hisoblash O'rganish nazariyasi mashinalarga qaror qabul qilish qobiliyatini oshirish va vazifalarni yanada samarali bajarish imkonini beradigan naqshlar, munosabatlar va tushunchalarni ochishga qaratilgan.
Yakuniy maqsad - sun'iy intellekt va uning amaliy qo'llanilishini rivojlantirishga hissa qo'shadigan, ular ta'sir qilgan ma'lumotlar asosida moslasha oladigan, umumlashtiradigan va aniq bashorat qila oladigan algoritmlarni yaratishdir.
37. Tyuring testi
Dastlab ajoyib matematik va kompyuter olimi Alan Tyuring tomonidan taklif qilingan Tyuring testi mashinaning odamnikiga qiyoslanadigan yoki undan deyarli farq qilib bo'lmaydigan aqlli xulq-atvorini ko'rsatishi mumkinligini baholash uchun ishlatiladigan jozibali tushunchadir.
Turing testida inson baholovchisi qaysi biri mashina ekanligini bilmasdan ham mashina, ham boshqa inson ishtirokchisi bilan tabiiy tilda suhbat quradi.
Baholovchining vazifasi faqat ularning javoblari asosida qaysi ob'ekt mashina ekanligini aniqlashdan iborat. Agar mashina baholovchini o'zining insoniy hamkasbi ekanligiga ishontira olsa, u Tyuring sinovidan o'tgan va shu bilan insonga o'xshash qobiliyatlarni aks ettiruvchi aql darajasini ko'rsatganligi aytiladi.
Alan Turing ushbu testni mashina intellekti kontseptsiyasini o'rganish va mashinalar inson darajasidagi bilimga erisha oladimi degan savolni qo'yish vositasi sifatida taklif qildi.
Sinovni insonning farqlanmasligi nuqtai nazaridan tuzib, Tyuring mashinalar uchun shunchalik ishonarli aqlli xatti-harakatlarni namoyish etish potentsialini ta'kidladiki, ularni odamlardan farqlash qiyin bo'ladi.
Tyuring testi sun'iy intellekt va kognitiv fan sohalarida keng ko'lamli munozaralar va tadqiqotlarga sabab bo'ldi. Turing testidan o'tish muhim bosqich bo'lib qolsa-da, bu aqlning yagona o'lchovi emas.
Shunga qaramay, test insonga o'xshash aql va xatti-harakatlarga taqlid qila oladigan va aqlli bo'lish nimani anglatishini kengroq o'rganishga hissa qo'shadigan mashinalarni ishlab chiqish bo'yicha davom etayotgan sa'y-harakatlarni rag'batlantiradigan o'ylantiruvchi mezon bo'lib xizmat qiladi.
38. O‘qitishni mustahkamlash
Mustahkamlashni o'rganish Bu sinov va xato orqali sodir bo'ladigan o'rganish turi bo'lib, bunda "agent" (bu kompyuter dasturi yoki robot bo'lishi mumkin) yaxshi xulq-atvori uchun mukofot olish va yomon xulq-atvori uchun oqibatlar yoki jazolarga duch kelish orqali vazifalarni bajarishni o'rganadi.
Agent labirintda harakat qilish kabi muayyan vazifani bajarishga harakat qilayotgan stsenariyni tasavvur qiling. Avvaliga agent to'g'ri yo'lni bilmaydi, shuning uchun u turli harakatlarni sinab ko'radi va turli yo'llarni o'rganadi.
Maqsadga yaqinlashtiradigan yaxshi harakatni tanlaganida, u virtual "orqasini silash" kabi mukofot oladi. Biroq, agar u boshi berk ko'chaga olib keladigan noto'g'ri qaror qabul qilsa yoki uni maqsaddan uzoqlashtiradigan bo'lsa, u jazo oladi yoki salbiy munosabatda bo'ladi.
Ushbu sinov va xato jarayoni orqali agent muayyan harakatlarni ijobiy yoki salbiy natijalar bilan bog'lashni o'rganadi. U asta-sekin o'z mukofotlarini maksimal darajada oshirish va jazolarni minimallashtirish uchun eng yaxshi harakatlar ketma-ketligini aniqlaydi va natijada vazifani yanada malakali bajaradi.
Mustahkamlovchi ta'lim odamlar va hayvonlarning atrof-muhitdan fikr-mulohazalarini olish orqali qanday o'rganishidan ilhom oladi.
Ushbu kontseptsiyani mashinalarga qo'llash orqali tadqiqotchilar ijobiy mustahkamlash va salbiy oqibatlar jarayoni orqali eng samarali xatti-harakatlarni avtonom ravishda kashf qilish orqali turli vaziyatlarni o'rganishi va moslasha oladigan aqlli tizimlarni ishlab chiqishni maqsad qilgan.
39. Ob'ektni chiqarish
Ob'ektlarni ajratib olish biz matn blokidan ob'ektlar deb nomlanuvchi muhim ma'lumotlar qismlarini aniqlaydigan va ajratib oladigan jarayonni anglatadi. Bu ob'ektlar turli xil narsalar bo'lishi mumkin, masalan, odamlarning nomlari, joy nomlari, tashkilotlarning nomlari va boshqalar.
Tasavvur qilaylik, sizda yangilik maqolasini tavsiflovchi paragraf bor.
Ob'ektni ajratib olish matnni tahlil qilish va alohida ob'ektlarni ifodalovchi aniq bitlarni tanlashni o'z ichiga oladi. Misol uchun, agar matnda "Jon Smit", "Nyu-York Siti" joylashuvi yoki "OpenAI" tashkiloti kabi shaxsning ismi tilga olingan bo'lsa, bular biz aniqlash va chiqarishni maqsad qilgan ob'ektlar bo'ladi.
Ob'ektlarni ajratib olish orqali biz kompyuter dasturini matndan muhim elementlarni tanib olish va ajratib olishni o'rgatamiz. Bu jarayon bizga ma'lumotlarni yanada samaraliroq tartibga solish va turkumlash imkonini beradi, bu esa katta hajmdagi matnli ma'lumotlarni qidirish, tahlil qilish va tushunishni osonlashtiradi.
Umuman olganda, ob'ektlarni ajratib olish bizga matn ichida odamlar, joylar va tashkilotlar kabi muhim ob'ektlarni aniqlash vazifasini avtomatlashtirishga, qimmatli ma'lumotlarni ajratib olishni soddalashtirishga va matn ma'lumotlarini qayta ishlash va tushunish qobiliyatimizni oshirishga yordam beradi.
40. Lingvistik annotatsiya
Lingvistik izoh qo'llanilgan tilni tushunish va tahlil qilishni yaxshilash uchun matnni qo'shimcha lingvistik ma'lumotlar bilan boyitishni o'z ichiga oladi. Bu matnning turli qismlariga foydali teglar yoki teglar qo‘shishga o‘xshaydi.
Biz lingvistik izohni amalga oshirganimizda, biz matndagi asosiy so'zlar va jumlalardan tashqariga chiqamiz va muayyan elementlarni belgilash yoki belgilashni boshlaymiz. Misol uchun, har bir so'zning grammatik toifasini (masalan, ot, fe'l, sifat va boshqalar) ko'rsatadigan nutq qismlari teglarini qo'shishimiz mumkin. Bu har bir so'zning jumladagi rolini tushunishimizga yordam beradi.
Lingvistik annotatsiyaning yana bir shakli ob'ektni tanib olish bo'lib, u erda biz odamlar, joylar, tashkilotlar yoki sanalar nomlari kabi aniq nomlangan ob'ektlarni aniqlaymiz va belgilaymiz. Bu bizga matndan muhim ma'lumotlarni tezda topish va chiqarish imkonini beradi.
Ushbu usullarda matnga izoh qo'shish orqali biz tilning yanada tuzilgan va uyushgan tasvirini yaratamiz. Bu turli xil ilovalarda juda foydali bo'lishi mumkin. Masalan, foydalanuvchi so'rovlari ortidagi maqsadni tushunish orqali qidiruv tizimlarining aniqligini oshirishga yordam beradi. Shuningdek, u mashina tarjimasida, hissiyotlarni tahlil qilishda, ma'lumot olishda va boshqa ko'plab tabiiy tillarni qayta ishlash vazifalarida yordam beradi.
Lingvistik annotatsiya tadqiqotchilar, tilshunoslar va ishlab chiquvchilar uchun muhim vosita bo'lib, ularga til naqshlarini o'rganish, til modellarini yaratish va matnni yaxshiroq tahlil qilish va tushunish uchun murakkab algoritmlarni ishlab chiqish imkonini beradi.
41. Giperparametr
In kompyuterni o'rganish, giperparametr modelni o'rgatishdan oldin qaror qabul qilishimiz kerak bo'lgan maxsus sozlama yoki konfiguratsiyaga o'xshaydi. Bu model ma'lumotlardan mustaqil ravishda o'rganishi mumkin bo'lgan narsa emas; Buning o'rniga, biz buni oldindan aniqlashimiz kerak.
Buni model qanday o'rganishi va bashorat qilishini aniq sozlash uchun sozlashimiz mumkin bo'lgan tugma yoki kalit sifatida tasavvur qiling. Ushbu giperparametrlar o'quv jarayonining turli jihatlarini, masalan, modelning murakkabligi, o'qitish tezligi va aniqlik va umumlashtirish o'rtasidagi muvozanatni boshqaradi.
Masalan, neyron tarmoqni ko'rib chiqaylik. Muhim giperparametrlardan biri bu tarmoqdagi qatlamlar soni. Biz tarmoq qanchalik chuqur bo'lishini tanlashimiz kerak va bu qaror uning ma'lumotlardagi murakkab naqshlarni olish qobiliyatiga ta'sir qiladi.
Boshqa keng tarqalgan giperparametrlar o'rganish tezligini o'z ichiga oladi, bu model o'quv ma'lumotlari asosida o'zining ichki parametrlarini qanchalik tez sozlashini aniqlaydi va modelning haddan tashqari moslashishning oldini olish uchun murakkab naqshlarni qanchalik jazolashini nazorat qiluvchi tartibga solish kuchi.
Ushbu giperparametrlarni to'g'ri o'rnatish juda muhim, chunki ular modelning ishlashi va xatti-harakatlariga sezilarli ta'sir ko'rsatishi mumkin. Bu ko'pincha bir oz sinov va xatolikni o'z ichiga oladi, turli qiymatlar bilan tajriba o'tkazish va ularning tasdiqlash ma'lumotlar to'plamida modelning ishlashiga qanday ta'sir qilishini kuzatish.
42. Metadata
Metadata boshqa ma'lumotlar haqida batafsil ma'lumot beruvchi qo'shimcha ma'lumotni anglatadi. Bu bizga ko'proq kontekst beradigan yoki asosiy ma'lumotlarning xususiyatlarini tavsiflovchi teglar yoki teglar to'plamiga o'xshaydi.
Hujjat, fotosurat, video yoki boshqa turdagi ma'lumotlarga ega bo'lganimizda, metama'lumotlar bizga ushbu ma'lumotlarning muhim jihatlarini tushunishga yordam beradi.
Masalan, hujjatda metamaʼlumotlar muallifning ismi, yaratilgan sanasi yoki fayl formati kabi maʼlumotlarni oʻz ichiga olishi mumkin. Fotosuratga kelsak, metadata bizga u olingan joyni, foydalanilgan kamera sozlamalarini yoki hatto olingan sana va vaqtni aytib berishi mumkin.
Metadata bizga ma'lumotlarni yanada samaraliroq tartibga solish, qidirish va sharhlashda yordam beradi. Ushbu tavsiflovchi ma'lumotlar qismlarini qo'shish orqali biz butun tarkibni ko'rib chiqmasdan turib, aniq fayllarni tezda topishimiz yoki ularning kelib chiqishi, maqsadi yoki kontekstini tushunishimiz mumkin.
43. Hajmining qisqarishi
O'lchovni qisqartirish - bu ma'lumotlar to'plamini o'z ichiga olgan xususiyatlar yoki o'zgaruvchilar sonini kamaytirish orqali soddalashtirish uchun ishlatiladigan usul. Bu ma'lumotlar to'plamidagi ma'lumotni boshqariladigan va ishlashni osonlashtirish uchun uni ixchamlashtirish yoki umumlashtirishga o'xshaydi.
Tasavvur qiling-a, sizda ma'lumotlar nuqtalarining turli xususiyatlarini ifodalovchi ko'plab ustunlar yoki atributlarga ega ma'lumotlar to'plami bor. Har bir ustun mashinani o'rganish algoritmlarining murakkabligi va hisoblash talablarini oshiradi.
Ba'zi hollarda o'lchamlarning ko'pligi ma'lumotlarda mazmunli naqsh yoki munosabatlarni topishni qiyinlashtirishi mumkin.
O'lchovni qisqartirish imkon qadar ko'proq tegishli ma'lumotlarni saqlab, ma'lumotlar to'plamini pastki o'lchamli tasvirga aylantirish orqali ushbu muammoni hal qilishga yordam beradi. Bu ortiqcha yoki kamroq ma'lumotli o'lchamlardan voz kechib, ma'lumotlarning eng muhim jihatlarini yoki o'zgarishlarini qo'lga kiritishga qaratilgan.
44. Matnlarni tasniflash
Matnni tasniflash - bu matn bloklariga ularning mazmuni yoki ma'nosiga qarab muayyan teglar yoki toifalarni belgilashni o'z ichiga olgan jarayon. Bu keyingi tahlil yoki qaror qabul qilishni osonlashtirish uchun matnli ma'lumotlarni turli guruhlar yoki sinflarga saralash yoki tartibga solishga o'xshaydi.
Elektron pochtani tasniflash misolini ko'rib chiqaylik. Ushbu stsenariyda biz kiruvchi elektron pochta spam yoki spam emasligini aniqlashni istaymiz (shuningdek, jambon deb ham ataladi). Matn tasnifi algoritmlar elektron pochta mazmunini tahlil qiladi va shunga mos ravishda unga teg tayinlaydi.
Agar algoritm elektron pochta odatda spam bilan bog'liq xususiyatlarni ko'rsatishini aniqlasa, u "spam" yorlig'ini belgilaydi. Aksincha, agar elektron pochta qonuniy va spam bo'lmagan bo'lsa, u "spam bo'lmagan" yoki "jambon" yorlig'ini belgilaydi.
Matn tasnifi elektron pochtani filtrlashdan tashqari turli domenlardagi ilovalarni topadi. U his-tuyg'ularni tahlil qilishda mijozlarning sharhlarida (ijobiy, salbiy yoki neytral) ifodalangan his-tuyg'ularni aniqlash uchun ishlatiladi.
Yangilik maqolalarini sport, siyosat, oʻyin-kulgi va boshqalar kabi turli mavzular yoki toifalarga ajratish mumkin. Mijozlarni qo'llab-quvvatlash chat jurnallari ko'rib chiqilayotgan maqsad yoki muammoga qarab toifalarga bo'linishi mumkin.
45. Zaif AI
Zaif AI, shuningdek, tor AI sifatida ham tanilgan, muayyan vazifalar yoki funktsiyalarni bajarish uchun mo'ljallangan va dasturlashtirilgan sun'iy intellekt tizimlariga ishora qiladi. Kognitiv qobiliyatlarning keng doirasini o'z ichiga olgan inson aqlidan farqli o'laroq, zaif AI ma'lum bir soha yoki vazifa bilan cheklangan.
Zaif sun'iy intellektni ixtisoslashtirilgan dasturiy ta'minot yoki muayyan ishlarni bajarishda ustun bo'lgan mashinalar deb tasavvur qiling. Misol uchun, shaxmat o'ynash bo'yicha sun'iy intellekt dasturi o'yin vaziyatlarini tahlil qilish, harakatlarni strategiyalash va inson o'yinchilariga qarshi raqobat qilish uchun yaratilishi mumkin.
Yana bir misol - fotosuratlar yoki videolardagi ob'ektlarni aniqlay oladigan tasvirni aniqlash tizimi.
Ushbu AI tizimlari o'zlarining maxsus sohalarida ustunlik qilish uchun o'qitilgan va optimallashtirilgan. Ular o'z vazifalarini samarali bajarish uchun algoritmlar, ma'lumotlar va oldindan belgilangan qoidalarga tayanadilar.
Biroq, ular o'zlarining belgilangan domenlaridan tashqaridagi vazifalarni tushunish yoki bajarishga imkon beradigan umumiy aqlga ega emaslar.
46. Kuchli AI
Kuchli AI, shuningdek, umumiy AI yoki sun'iy umumiy intellekt (AGI) sifatida ham tanilgan, inson qila oladigan har qanday intellektual vazifani tushunish, o'rganish va bajarish qobiliyatiga ega bo'lgan sun'iy intellekt shakliga ishora qiladi.
Muayyan vazifalar uchun mo'ljallangan zaif AIdan farqli o'laroq, kuchli AI insonga o'xshash aql va kognitiv qobiliyatlarni takrorlashni maqsad qiladi. U nafaqat ixtisoslashtirilgan vazifalarda ustun bo'lgan, balki kengroq tushuncha va intellektual muammolarni hal qilish uchun moslashuvchanlikka ega bo'lgan mashinalar yoki dasturiy ta'minotni yaratishga intiladi.
Kuchli sun'iy intellektning maqsadi - aql-idrok qila oladigan, murakkab ma'lumotlarni tushunadigan, tajribadan o'rganadigan, tabiiy tildagi suhbatlarda qatnashadigan, ijodkorlikni namoyish eta oladigan va inson aqli bilan bog'liq boshqa fazilatlarni namoyish eta oladigan tizimlarni ishlab chiqishdir.
Aslini olganda, u bir nechta sohalarda inson darajasidagi fikrlash va muammolarni hal qilishni taqlid qiladigan yoki takrorlaydigan AI tizimlarini yaratishga intiladi.
47. Oldinga zanjir
Oldinga zanjir - bu mavjud ma'lumotlardan boshlanadigan va undan xulosalar chiqarish va yangi xulosalar chiqarish uchun foydalanadigan fikrlash yoki mantiq usuli. Bu oldinga siljish va qo'shimcha tushunchalarga erishish uchun qo'ldagi ma'lumotlardan foydalanib, nuqtalarni bog'lash kabi.
Tasavvur qiling-a, sizda bir qator qoidalar yoki faktlar mavjud va siz yangi ma'lumot olishni yoki ular asosida aniq xulosalarga kelishni xohlaysiz. Oldinga zanjir qo'shimcha faktlar yoki xulosalar yaratish uchun dastlabki ma'lumotlarni o'rganish va mantiqiy qoidalarni qo'llash orqali ishlaydi.
Soddalashtirish uchun ob-havo sharoitlariga qarab nima kiyish kerakligini aniqlashning oddiy stsenariysini ko'rib chiqaylik. Sizda “Yomg‘ir yog‘ayotgan bo‘lsa, soyabon olib kel” degan qoida va “Agar sovuq bo‘lsa, ko‘ylagi kiying” degan boshqa qoida bor. Endi, agar siz haqiqatan ham yomg'ir yog'ayotganini ko'rsangiz, soyabon olib kelishingiz kerak degan xulosaga kelish uchun oldinga zanjirdan foydalanishingiz mumkin.
48. Orqaga zanjirlash
Orqaga bog'lanish - bu kerakli xulosa yoki maqsad bilan boshlanadigan va bu xulosani qo'llab-quvvatlash uchun zarur bo'lgan zarur ma'lumotlar yoki faktlarni aniqlash uchun orqaga qarab ishlaydigan fikrlash usuli. Bu sizning qadamlaringizni kerakli natijadan unga erishish uchun zarur bo'lgan dastlabki ma'lumotlarga kuzatishga o'xshaydi.
Orqaga zanjirni tushunish uchun oddiy misolni ko'rib chiqaylik. Aytaylik, siz suzish uchun mos yoki yo'qligini aniqlamoqchisiz. Kerakli xulosa - suzishning ma'lum shartlarga asoslanib mos keladimi yoki yo'qmi.
Shartlar bilan boshlash o'rniga, orqaga zanjirlar xulosadan boshlanadi va qo'llab-quvvatlovchi ma'lumotlarni topish uchun orqaga qarab ishlaydi.
Bunday holda, orqaga qarab zanjirband qilish "Ob-havo issiqmi?" kabi savollarni berishni o'z ichiga oladi. Agar javob ha bo'lsa, siz "hovuz bormi?" Deb so'raysiz. Agar javob yana ha bo'lsa, siz "suzish uchun vaqt yetarlimi?" kabi boshqa savollarni so'ragan bo'lasiz.
Ushbu savollarga takroriy javob berish va orqaga qarab ishlash orqali siz suzishga borish haqidagi xulosani qo'llab-quvvatlash uchun bajarilishi kerak bo'lgan zarur shartlarni aniqlashingiz mumkin.
49. Evristik
Oddiy so'z bilan aytganda, evristik - bu odatda o'tmishdagi tajribamiz yoki sezgiimizga asoslangan qarorlar qabul qilish yoki muammolarni hal qilishda yordam beradigan amaliy qoida yoki strategiya. Bu uzoq yoki mashaqqatli jarayonni boshdan kechirmasdan tezda oqilona yechim topishga imkon beruvchi aqliy yorliq kabi.
Murakkab vaziyatlar yoki vazifalarga duch kelganda, evristika qaror qabul qilishni soddalashtiradigan rahbar tamoyillar yoki "qoidalar" bo'lib xizmat qiladi. Ular bizga umumiy ko'rsatmalar yoki strategiyalar bilan ta'minlaydi, ular ko'pincha muayyan vaziyatlarda samarali bo'ladi, garchi ular optimal echimni kafolatlamasa ham.
Masalan, odamlar gavjum joyda to'xtash joyini topish uchun evristik usulni ko'rib chiqaylik. Har bir mavjud joyni sinchkovlik bilan tahlil qilish o'rniga, dvigatellari ishlayotgan to'xtab turgan mashinalarni qidirishning evristikasiga tayanishingiz mumkin.
Ushbu evristik ma'lumotlarga ko'ra, bu mashinalar ketish arafasida, bu esa bo'sh joyni topish imkoniyatini oshiradi.
50. Tabiiy tilni modellashtirish
Tabiiy tilni modellashtirish, sodda qilib aytganda, inson tilini tushunish va yaratish uchun kompyuter modellarini odamlarning muloqot qilishiga o'xshash tarzda o'rgatish jarayonidir. Bu kompyuterlarni matnni tabiiy va mazmunli tarzda qayta ishlash, sharhlash va yaratishni o'rgatishni o'z ichiga oladi.
Tabiiy tilni modellashtirishning maqsadi kompyuterlarga inson tilini ravon, izchil va kontekstga mos keladigan tarzda tushunish va yaratishga imkon berishdir.
Bu tilning naqshlari, tuzilmalari va semantikasini o'rganish uchun kitoblar, maqolalar yoki suhbatlar kabi katta hajmdagi matn ma'lumotlari bo'yicha o'qitish modellarini o'z ichiga oladi.
O'qitilgandan so'ng, ushbu modellar tilga oid turli vazifalarni bajarishi mumkin, masalan, tilni tarjima qilish, matnni umumlashtirish, savollarga javob berish, chatbot bilan o'zaro aloqalar va boshqalar.
Ular jumlalarning ma'nosi va kontekstini tushunishlari, tegishli ma'lumotlarni ajratib olishlari va grammatik jihatdan to'g'ri va izchil matn yaratishlari mumkin.
Leave a Reply