AI 无处不在,但有时理解术语和行话可能具有挑战性。 在这篇博文中,我们解释了 50 多个 AI 术语和定义,以便您更好地理解这项快速发展的技术。
无论您是初学者还是专家,我们敢打赌这里有一些您不知道的术语!
1。 人工智能
人工智能 (AI) 是指开发具有独立学习和运行能力的计算机系统,通常是通过模拟人类智能来实现的。
这些系统分析数据、识别模式、做出决策并根据经验调整其行为。 通过利用算法和模型,人工智能旨在创造能够感知和理解周围环境的智能机器。
最终目标是使机器能够高效地执行任务,从数据中学习,并表现出与人类相似的认知能力。
2。 算法
算法是一组精确而系统的指令或规则,用于指导解决问题或完成特定任务的过程。
它是各个领域的基本概念,在计算机科学、数学和解决问题的学科中起着举足轻重的作用。 理解算法至关重要,因为它们可以实现高效和结构化的问题解决方法,推动技术和决策过程的进步。
3。 大数据
大数据是指超出传统分析方法能力的极其庞大和复杂的数据集。 这些数据集通常以其数量、速度和多样性为特征。
数据量是指从各种来源生成的大量数据,例如 社会化媒体、传感器和交易。
速度是指数据生成和需要实时或接近实时处理的高速。 多样性表示数据的不同类型和格式,包括结构化、非结构化和半结构化数据。
4。 数据挖掘
数据挖掘是一个综合过程,旨在从庞大的数据集中提取有价值的见解。
它包括四个关键阶段:数据收集,涉及相关数据的收集; 数据准备,确保数据质量和兼容性; 挖掘数据,使用算法来发现模式和关系; 数据分析和解释,检查和理解提取的知识。
5. 神经网络
计算机系统被设计成像 人类的大脑,由相互连接的节点或神经元组成。 让我们更多地理解这一点,因为大多数人工智能都是基于 神经网络.
在上图中,我们通过学习过去的模式来预测某个地理位置的湿度和温度。 输入是过去记录的数据集。
神经网络学习 通过在隐藏层中使用权重和应用偏差值来调整模式。 W1、W2….W7 是各自的权重。 它在提供的数据集上进行自我训练,并给出输出作为预测。
这些复杂的信息可能会让您不知所措。 如果是这种情况,您可以从我们的简单指南开始 相关信息.
6。 机器学习
机器学习专注于开发能够自动从数据中学习并随着时间的推移提高其性能的算法和模型。
它涉及使用统计技术使计算机能够识别模式、做出预测并做出数据驱动的决策,而无需明确编程。
机器学习算法 分析和学习大型数据集,允许系统根据它们处理的信息调整和改进它们的行为。
7. 深度学习
深入学习,机器学习和神经网络的一个子领域,利用复杂的算法通过模拟人脑的复杂过程从数据中获取知识。
通过使用具有多个隐藏层的神经网络,深度学习模型可以自主提取复杂的特征和模式,使它们能够以出色的准确性和效率处理复杂的任务。
8.模式识别
模式识别是一种数据分析技术,它利用机器学习算法的力量来自主检测和辨别数据集中的模式和规律。
通过利用计算模型和统计方法,模式识别算法可以识别复杂多样数据中有意义的结构、相关性和趋势。
这个过程可以提取有价值的见解,将数据分类为不同的类别,并根据公认的模式预测未来的结果。 模式识别是跨多个领域的重要工具,可增强决策制定、异常检测和预测建模的能力。
生物识别技术就是其中一个例子。 例如,在指纹识别中,该算法分析一个人指纹的脊线、曲线和独特特征,以创建称为模板的数字表示。
当您尝试解锁智能手机或访问安全设施时,模式识别系统会将捕获的生物特征数据(例如指纹)与其数据库中存储的模板进行比较。
通过匹配模式和评估相似程度,系统可以确定提供的生物识别数据是否与存储的模板匹配并相应地授予访问权限。
9. 监督学习
监督学习是一种机器学习方法,涉及使用标记数据训练计算机系统。 在这种方法中,计算机被提供了一组输入数据以及相应的已知标签或结果。
假设您有一堆照片,有些是狗,有些是猫。
你告诉计算机哪些图片有狗,哪些图片有猫。 然后计算机通过寻找图片中的模式来学习识别狗和猫之间的差异。
在它学习之后,你可以给计算机新的图片,它会根据它从带标签的例子中学到的东西来判断它们是狗还是猫。 这就像训练计算机使用已知信息进行预测一样。
10. 无监督学习
无监督学习是一种机器学习,其中计算机自行探索数据集以查找模式或相似性,而无需任何特定指令。
它不像监督学习那样依赖于带标签的例子。 相反,它会在数据中寻找隐藏的结构或组。 这就像计算机自己发现事物一样,没有老师告诉它要寻找什么。
这种类型的学习可以帮助我们找到新的见解、组织数据或识别不寻常的事物,而无需先验知识或明确的指导。
11. 自然语言处理(NLP)
自然语言处理侧重于计算机如何理解人类语言并与之交互。 它帮助计算机以我们感觉更自然的方式分析、解释和响应人类语言。
NLP 使我们能够与语音助手和聊天机器人进行交流,甚至可以将我们的电子邮件自动分类到文件夹中。
它涉及教计算机理解单词、句子甚至整个文本背后的含义,以便它们可以帮助我们完成各种任务,并使我们与技术的交互更加无缝。
12. 计算机视觉
计算机视觉 是一项引人入胜的技术,它可以让计算机看到和理解图像和视频,就像我们人类用眼睛所做的那样。 这一切都是为了教计算机分析视觉信息并理解它们所看到的内容。
简单来说,计算机视觉帮助计算机识别和解释视觉世界。 它涉及的任务包括教他们识别图像中的特定对象、将图像分类为不同的类别,甚至将图像分成有意义的部分。
想象一辆自动驾驶汽车使用计算机视觉“看到”道路和周围的一切。
它可以检测和跟踪行人、交通标志和其他车辆,帮助他们安全行驶。 或者想想面部识别技术如何使用计算机视觉来解锁我们的智能手机或通过识别我们独特的面部特征来验证我们的身份。
它还用于监视系统以监视拥挤的地方并发现任何可疑活动。
计算机视觉是一项强大的技术,它打开了一个充满可能性的世界。 通过使计算机能够查看和理解视觉信息,我们可以开发能够感知和解释我们周围世界的应用程序和系统,让我们的生活更轻松、更安全、更高效。
13.聊天机器人
聊天机器人就像一个计算机程序,可以以一种看起来像真实人类对话的方式与人交谈。
它经常用于在线客户服务中,以帮助客户并使他们感觉他们正在与人交谈,即使它实际上是在计算机上运行的程序。
聊天机器人可以理解和响应客户的消息或问题,像人类客户服务代表一样提供有用的信息和帮助。
14.语音识别
语音识别是指计算机系统理解和解释人类语音的能力。 它涉及使计算机或设备能够“听”口语并将其转换为它可以理解的文本或命令的技术。
语音识别,您可以通过简单地与设备或应用程序进行交互,而不是打字或使用其他输入方法。
该系统分析所说的话,识别模式和声音,然后将它们翻译成可理解的文本或动作。 它允许与技术进行免提和自然通信,使语音命令、听写或语音控制交互等任务成为可能。 最常见的例子是 Siri 和 Google Assistant 等 AI 助手。
15。 情感分析
情绪分析 是一种用于理解和解释文本或语音中表达的情绪、观点和态度的技术。 它涉及分析书面或口头语言以确定所表达的情绪是积极的、消极的还是中性的。
使用机器学习算法,情感分析算法可以扫描和分析大量文本数据,例如客户评论、社交媒体帖子或客户反馈,以确定文字背后的潜在情感。
这些算法会寻找表示情绪或观点的特定单词、短语或模式。
此分析可帮助企业或个人了解人们对产品、服务或主题的感受,并可用于制定数据驱动的决策或深入了解客户偏好。
例如,公司可以使用情绪分析来跟踪客户满意度、确定需要改进的领域或监控公众对其品牌的看法。
16.机器翻译
在人工智能的背景下,机器翻译是指使用计算机算法和人工智能自动将文本或语音从一种语言翻译成另一种语言。
它涉及教计算机理解和处理人类语言以提供准确的翻译。 最常见的例子是 谷歌翻译。
使用机器翻译,您可以输入一种语言的文本或语音,系统将分析输入并生成相应的另一种语言的翻译。 这在跨不同语言交流或访问信息时特别有用。
机器翻译系统依赖于语言规则、统计模型和机器学习算法的组合。 他们从大量的语言数据中学习,以随着时间的推移提高翻译的准确性。 一些机器翻译方法还结合神经网络来提高翻译质量。
17。 机器人
机器人技术是人工智能和机械工程的结合,创造出称为机器人的智能机器。 这些机器人旨在自主执行任务或在最少的人工干预下执行任务。
机器人是可以感知环境、根据感知输入做出决策并执行特定动作或任务的物理实体。
它们配备了各种传感器,例如摄像头、麦克风或触摸传感器,使它们能够从周围的世界收集信息。 在人工智能算法和编程的帮助下,机器人可以分析、解释这些数据,并做出智能决策来执行指定的任务。
人工智能通过使机器人能够从他们的经验中学习并适应不同的情况,在机器人技术中发挥着至关重要的作用。
机器学习算法可用于训练机器人识别物体、导航环境,甚至与人类互动。 这使得机器人变得更加通用、灵活,并且能够处理复杂的任务。
18。 无人机
无人机是一种无需人类飞行员即可在空中飞行或悬停的机器人。 它们也被称为无人驾驶飞行器 (UAV)。 无人机配备了各种传感器,例如摄像头、GPS 和陀螺仪,可以让它们收集数据并在周围环境中导航。
它们由人类操作员远程控制,或者可以使用预编程指令自主操作。
无人机用途广泛,包括航空摄影和摄像、测绘、送货服务、搜索和救援任务、农业监测,甚至娱乐用途。 他们可以进入对人类来说困难或危险的偏远或危险区域。
19. 增强现实 (AR)
增强现实 (AR) 是一种将现实世界与虚拟对象或信息相结合以增强我们对环境的感知和交互的技术。 它将计算机生成的图像、声音或其他感官输入叠加到现实世界中,创造身临其境的互动体验。
简单地说,想象一下戴着特殊眼镜或使用智能手机看周围的世界,但添加了额外的虚拟元素。
例如,您可以将智能手机对准城市街道,看到显示附近餐馆的方向、评级和评论的虚拟路标,甚至是与真实环境交互的虚拟角色。
这些虚拟元素与现实世界无缝融合,增强您对周围环境的理解和体验。 增强现实可用于游戏、教育、建筑等各个领域,甚至可用于导航等日常任务,或在购买新家具之前在家中试用。
20. 虚拟现实 (VR)
虚拟现实 (VR) 是一种使用计算机生成的模拟来创建一个人可以探索和交互的人工环境的技术。 它将用户沉浸在虚拟世界中,屏蔽现实世界并用数字领域取而代之。
简单地说,想象一下戴上一个特殊的耳机,遮住你的眼睛和耳朵,把你带到一个完全不同的地方。 在这个虚拟世界中,您所看到和听到的一切都感觉非常真实,即使它们都是由计算机生成的。
你可以四处走动,朝任何方向看,并与物体或角色互动,就好像它们在现实中一样。
例如,在虚拟现实游戏中,您可能会发现自己置身于一座中世纪城堡中,您可以穿过它的走廊、拿起武器并与虚拟对手进行剑斗。 虚拟现实环境会响应您的动作和动作,让您感觉完全沉浸在体验中。
虚拟现实不仅用于游戏,还用于各种其他应用,例如飞行员、外科医生或军事人员的训练模拟、建筑演练、虚拟旅游,甚至某些心理状况的治疗。 它创造了一种存在感,并将用户带到了令人兴奋的新虚拟世界,使体验尽可能接近现实。
21.数据科学
数据科学 是一个涉及使用科学方法、工具和算法从数据中提取有价值的知识和见解的领域。 它结合了数学、统计学、编程和领域专业知识的元素来分析大型和复杂的数据集。
简单来说,数据科学就是寻找隐藏在一堆数据中的有意义的信息和模式。 它涉及收集、清理和组织数据,然后使用各种技术来探索和分析数据。 数据科学家 使用统计模型和算法来发现趋势、做出预测和解决问题。
例如,在医疗保健领域,数据科学可用于分析患者记录和医疗数据,以识别疾病的风险因素、预测患者结果或优化治疗计划。 在商业中,数据科学可以应用于客户数据,以了解他们的偏好、推荐产品或改进营销策略。
22. 数据整理
数据整理,也称为数据加工,是收集、清理原始数据并将其转换为更有用且更适合分析的格式的过程。 它涉及处理和准备数据以确保其质量、一致性以及与分析工具或模型的兼容性。
简单来说,数据整理就像准备烹饪原料。 它涉及从不同来源收集数据,将其分类并清理以删除任何错误、不一致或不相关的信息。
此外,可能需要对数据进行转换、重组或聚合,以使其更易于使用和从中提取见解。
例如,数据整理可能涉及删除重复条目、更正拼写错误或格式问题、处理缺失值以及转换数据类型。 它还可能涉及将不同的数据集合并或连接在一起,将数据拆分为子集,或基于现有数据创建新变量。
23.数据讲故事
数据讲故事 是以引人注目且引人入胜的方式呈现数据以有效传达叙述或信息的艺术。 它涉及使用 数据可视化、叙述和背景,以一种易于听众理解和难忘的方式传达见解和发现。
简单来说,数据讲故事就是使用数据讲故事。 它不仅仅是呈现数字和图表。 它涉及围绕数据制作故事,使用视觉元素和讲故事的技巧使数据栩栩如生,并使其与观众产生共鸣。
例如,不是简单地呈现销售数字表,数据故事可能涉及创建一个交互式仪表板,允许用户直观地探索销售趋势。
它可以包括突出主要发现的叙述,解释趋势背后的原因,并根据数据提出可行的建议。
24. 数据驱动的决策
数据驱动决策是根据对相关数据的分析和解释做出选择或采取行动的过程。 它涉及使用数据作为指导和支持决策过程的基础,而不是仅仅依靠直觉或个人判断。
简而言之,数据驱动的决策意味着使用数据中的事实和证据来告知和指导我们做出的选择。 它涉及收集和分析数据以了解模式、趋势和关系,并使用这些知识做出明智的决策和解决问题。
例如,在商业环境中,数据驱动的决策可能涉及分析销售数据、客户反馈和市场趋势,以确定最有效的定价策略或确定产品开发的改进领域。
在医疗保健领域,它可能涉及分析患者数据以优化治疗计划或预测疾病结果。
25.数据湖
数据湖是一个集中且可扩展的数据存储库,以原始和未处理的形式存储大量数据。 它旨在保存各种数据类型、格式和结构,例如结构化、半结构化和非结构化数据,而无需预定义的模式或数据转换。
例如,一家公司可能会从各种来源收集数据并将其存储在数据湖中,例如网站日志、客户交易、社交媒体提要和物联网设备。
然后,这些数据可用于各种目的,例如进行高级分析、执行机器学习算法或探索客户行为的模式和趋势。
26.数据仓库
数据仓库是专门设计用于存储、组织和分析来自各种来源的大量数据的专用数据库系统。 它的结构支持高效的数据检索和复杂的分析查询。
它充当中央存储库,集成来自不同操作系统的数据,例如交易数据库、CRM 系统和组织内的其他数据源。
数据以针对分析目的优化的结构化格式进行转换、清理和加载到数据仓库中。
27. 商业智能 (BI)
商业智能是指以帮助企业做出明智决策和获得有价值见解的方式收集、分析和呈现数据的过程。 它涉及使用各种工具、技术和技术将原始数据转换为有意义的、可操作的信息。
例如,商业智能系统可能会分析销售数据以识别最有利可图的产品、监控库存水平并跟踪客户偏好。
它可以提供对收入、客户获取或产品性能等关键绩效指标 (KPI) 的实时洞察,使企业能够做出数据驱动的决策并采取适当的行动来改善其运营。
商业智能工具通常包括数据可视化、即席查询和数据探索功能等功能。 这些工具使用户能够,例如 业务分析师 或管理人员,与数据交互,对其进行切片和切块,并生成突出重要见解和趋势的报告或可视化表示。
28。 预测分析
预测分析是使用数据和统计技术对未来事件或结果做出明智的预测或预测的实践。 它涉及分析历史数据、识别模式和构建模型以推断和估计未来趋势、行为或事件。
它旨在揭示变量之间的关系并使用该信息进行预测。 它不仅仅是描述过去的事件; 相反,它利用历史数据来理解和预测未来可能发生的事情。
例如,在金融领域,预测分析可以用来预测 库存 价格基于历史市场数据、经济指标和其他相关因素。
在营销中,它可以用来预测客户的行为和偏好,从而实现有针对性的广告和个性化营销活动。
在医疗保健领域,预测分析可以帮助识别某些疾病的高风险患者,或根据病史和其他因素预测再次入院的可能性。
29. 规范分析
规范分析是数据和分析的应用,以确定在特定情况或决策场景中采取的最佳行动。
它超越了描述和 预测分析 通过不仅提供有关未来可能发生的事情的见解,而且还建议最佳行动方案以实现预期结果。
它结合了历史数据、预测模型和优化技术来模拟不同的场景并评估各种决策的潜在结果。 它考虑了多种约束、目标和因素,以生成可操作的建议,以最大限度地提高预期结果或最大限度地降低风险。
例如,在 供应链 管理、规范分析可以分析有关库存水平、生产能力、运输成本和客户需求的数据,以确定最有效的分销计划。
它可以推荐理想的资源配置,例如库存库存位置或运输路线,以最大限度地降低成本并确保及时交货。
30.数据驱动营销
数据驱动营销是指使用数据和分析来推动营销策略、活动和决策过程的做法。
它涉及利用各种数据源来深入了解客户行为、偏好和趋势,并使用这些信息来优化营销工作。
它侧重于从多个接触点收集和分析数据,例如网站交互、社交媒体参与、客户人口统计、购买历史等。 然后使用这些数据来全面了解目标受众、他们的偏好和需求。
通过利用数据,营销人员可以就客户细分、定位和个性化做出明智的决策。
他们可以识别更有可能积极响应营销活动的特定客户群,并相应地调整他们的信息和报价。
此外,数据驱动的营销有助于优化营销渠道、确定最有效的营销组合以及衡量营销计划的成功与否。
例如,数据驱动的营销方法可能涉及分析客户数据以确定购买行为和偏好模式。 基于这些洞察力,营销人员可以创建具有个性化内容和优惠的有针对性的活动,以引起特定客户群的共鸣。
通过持续分析和优化,他们可以衡量营销工作的有效性并随着时间的推移改进策略。
31. 数据治理
数据治理是组织采用的框架和实践集,以确保数据在其整个生命周期中得到适当的管理、保护和完整性。 它包含管理组织内数据收集、存储、访问、使用和共享方式的流程、政策和程序。
它旨在建立对数据资产的问责制、责任和控制。 它确保数据准确、完整、一致且值得信赖,使组织能够做出明智的决策、保持数据质量并满足法规要求。
数据治理涉及定义数据管理的角色和职责、建立数据标准和策略,以及实施流程以监控和强制合规性。 它涉及数据管理的各个方面,包括数据隐私、数据安全、数据质量、数据分类和数据生命周期管理。
例如,数据治理可能涉及实施程序以确保个人或敏感数据的处理符合适用的隐私法规,例如通用数据保护法规 (GDPR)。
它还可能包括建立数据质量标准和实施数据验证过程以确保数据准确可靠。
32。 数据安全
数据安全是关于保护我们的宝贵信息免受未经授权的访问或盗窃。 它涉及采取措施保护数据的机密性、完整性和可用性。
从本质上讲,这意味着确保只有合适的人才能访问我们的数据,数据保持准确和不变,并且在需要时可用。
为了实现数据安全,使用了各种策略和技术。 例如,访问控制和加密方法有助于限制对授权个人或系统的访问,使外部人员更难访问我们的数据。
监控系统、防火墙和入侵检测系统充当监护人,提醒我们注意可疑活动并防止未经授权的访问。
33。 物联网
物联网 (IoT) 是指连接到互联网并可以相互通信的物理对象或“事物”的网络。 它就像一个由日常物品、设备和机器组成的大网络,能够通过互联网进行交互来共享信息和执行任务。
简而言之,物联网涉及为传统上未连接到互联网的各种对象或设备提供“智能”功能。 这些对象可以包括家用电器、可穿戴设备、恒温器、汽车,甚至工业机械。
通过将这些对象连接到互联网,它们可以收集和共享数据、接收指令并自主执行任务或响应用户命令。
例如,智能恒温器可以监控温度、调整设置并将能源使用报告发送到智能手机应用程序。 可穿戴健身追踪器可以收集您的身体活动数据,并将其同步到基于云的平台进行分析。
34. 决策树
决策树是一种视觉表示或图表,可帮助我们根据一系列选择或条件做出决策或确定行动方案。
它就像一个流程图,通过考虑不同的选择及其潜在结果来指导我们完成决策过程。
想象一下,你有一个问题或疑问,你需要做出选择。
决策树将决策分解为更小的步骤,从最初的问题开始,然后根据每个步骤的条件或标准分支成不同的可能答案或行动。
35. 认知计算
认知计算,简单来说,是指模仿人类认知能力的计算机系统或技术,如学习、推理、理解和解决问题等。
它涉及创建能够以类似于人类思维的方式处理和解释信息的计算机系统。
认知计算旨在开发能够以更自然和智能的方式理解人类并与之交互的机器。 这些系统旨在分析大量数据、识别模式、做出预测并提供有意义的见解。
将认知计算视为使计算机更像人类思考和行动的尝试。
它涉及利用人工智能、机器学习、自然语言处理和计算机视觉等技术,使计算机能够执行传统上与人类智能相关的任务。
36.计算学习理论
计算学习理论是人工智能领域内的一个专门分支,围绕专门设计用于从数据中学习的算法的开发和检查展开。
该领域探索了构建算法的各种技术和方法,这些算法可以通过分析和处理大量信息来自主提高性能。
通过利用数据的力量,计算学习理论旨在发现模式、关系和洞察力,使机器能够增强其决策能力并更有效地执行任务。
最终目标是创建能够根据所接触的数据进行调整、概括和做出准确预测的算法,从而为人工智能及其实际应用的进步做出贡献。
37.图灵测试
图灵测试最初由杰出的数学家和计算机科学家艾伦图灵提出,是一个引人入胜的概念,用于评估机器是否可以表现出与人类相当或几乎无法区分的智能行为。
在图灵测试中,人类评估者与机器和另一个人类参与者进行自然语言对话,但不知道哪一个是机器。
评估者的作用是仅根据他们的反应来辨别哪个实体是机器。 如果机器能够让评估者相信它是人类的对应物,那么就可以说它已经通过了图灵测试,从而展示了一种类似于人类能力的智能水平。
Alan Turing 提出这个测试是为了探索机器智能的概念,并提出机器是否可以达到人类认知水平的问题。
通过根据人类的不可区分性来构建测试,图灵强调了机器表现出如此令人信服的智能行为的潜力,以至于很难将它们与人类区分开来。
图灵测试引发了人工智能和认知科学领域的广泛讨论和研究。 虽然通过图灵测试仍然是一个重要的里程碑,但它并不是衡量智力的唯一标准。
尽管如此,该测试还是一个发人深省的基准,激励人们不断努力开发能够模仿人类智能和行为的机器,并有助于更广泛地探索智能的含义。
38. 强化学习
强化学习 是一种通过反复试验发生的学习,其中“代理”(可以是计算机程序或机器人)通过接受良好行为的奖励和面对不良行为的后果或惩罚来学习执行任务。
想象一个场景,其中代理试图完成特定任务,例如在迷宫中导航。 起初,智能体不知道要走的正确路径,所以它会尝试不同的动作并探索各种路线。
当它选择一个使它更接近目标的好动作时,它会收到奖励,就像虚拟的“拍拍背”。 然而,如果它做出了导致死胡同或偏离目标的糟糕决定,它就会受到惩罚或负面反馈。
通过这个反复试验的过程,代理学会将某些行为与积极或消极的结果联系起来。 它逐渐找出最佳的行动顺序,以最大化其奖励和最小化惩罚,最终变得更加精通任务。
强化学习从人类和动物如何通过接收环境反馈来学习中汲取灵感。
通过将这一概念应用于机器,研究人员旨在开发能够通过积极强化和消极后果的过程自主发现最有效的行为来学习和适应不同情况的智能系统。
39.实体提取
实体提取是指我们从文本块中识别和提取重要信息(称为实体)的过程。 这些实体可以是各种各样的东西,比如人名、地名、组织名称等等。
假设您有一段描述新闻文章。
实体提取将涉及分析文本并挑选出代表不同实体的特定位。 例如,如果文本提到“John Smith”这样的人的名字、“纽约市”的位置或“OpenAI”组织,这些将是我们旨在识别和提取的实体。
通过执行实体提取,我们实质上是在教计算机程序识别和隔离文本中的重要元素。 这个过程使我们能够更有效地组织和分类信息,使搜索、分析和从大量文本数据中获得见解变得更加容易。
总的来说,实体提取帮助我们自动完成在文本中精确定位重要实体(如人物、地点和组织)的任务,简化有价值信息的提取并增强我们处理和理解文本数据的能力。
40. 语言注释
语言注释涉及用额外的语言信息丰富文本,以增强我们对所用语言的理解和分析。 这就像向文本的不同部分添加有用的标签或标签。
当我们进行语言标注时,我们超越了文本中的基本单词和句子,开始标记或标记特定元素。 例如,我们可以添加词性标签,它指示每个词的语法类别(如名词、动词、形容词等)。 这有助于我们理解每个单词在句子中的作用。
另一种形式的语言注释是命名实体识别,我们识别并标记特定的命名实体,例如人名、地点、组织或日期。 这使我们能够快速定位并从文本中提取重要信息。
通过以这些方式注释文本,我们创建了一种更加结构化和有条理的语言表示。 这在各种应用程序中都非常有用。 例如,它通过了解用户查询背后的意图来帮助提高搜索引擎的准确性。 它还有助于机器翻译、情感分析、信息提取和许多其他自然语言处理任务。
语言注释是研究人员、语言学家和开发人员的重要工具,使他们能够研究语言模式、构建语言模型以及开发能够更好地分析和理解文本的复杂算法。
41.超参数
In 机器学习,超参数就像我们在训练模型之前需要决定的特殊设置或配置。 这不是模型可以从数据中自行学习的东西; 相反,我们必须事先确定它。
把它想象成一个旋钮或开关,我们可以调整它来微调模型的学习和预测方式。 这些超参数控制着学习过程的各个方面,例如模型的复杂性、训练速度以及准确性和泛化性之间的权衡。
例如,让我们考虑一个神经网络。 一个重要的超参数是网络中的层数。 我们必须选择我们想要的网络深度,这个决定会影响它捕获数据中复杂模式的能力。
其他常见的超参数包括学习率,它决定模型根据训练数据调整其内部参数的速度,以及正则化强度,它控制模型惩罚复杂模式以防止过度拟合的程度。
正确设置这些超参数至关重要,因为它们会显着影响模型的性能和行为。 它通常涉及一些反复试验,试验不同的值并观察它们如何影响模型在验证数据集上的性能。
42. 元数据
元数据是指提供有关其他数据的详细信息的附加信息。 它就像一组标签或标签,为我们提供更多上下文或描述主要数据的特征。
当我们拥有数据时,无论是文档、照片、视频还是任何其他类型的信息,元数据都可以帮助我们了解该数据的重要方面。
例如,在文档中,元数据可能包括作者姓名、创建日期或文件格式等详细信息。 就照片而言,元数据可能会告诉我们拍摄地点、使用的相机设置,甚至是拍摄日期和时间。
元数据帮助我们更有效地组织、搜索和解释数据。 通过添加这些描述性信息,我们可以快速找到特定文件或了解它们的来源、目的或上下文,而无需深入挖掘整个内容。
43. 降维
降维是一种用于通过减少数据集包含的特征或变量的数量来简化数据集的技术。 这就像压缩或汇总数据集中的信息,使其更易于管理和使用。
假设您有一个数据集,其中包含代表数据点不同特征的大量列或属性。 每列都增加了机器学习算法的复杂性和计算要求。
在某些情况下,具有大量维度会使在数据中找到有意义的模式或关系变得具有挑战性。
降维通过将数据集转换为低维表示同时保留尽可能多的相关信息来帮助解决这个问题。 它旨在捕获数据中最重要的方面或变化,同时丢弃冗余或信息量较少的维度。
44.文字分类
文本分类是一个过程,涉及根据文本的内容或含义将特定标签或类别分配给文本块。 这就像将文本信息分类或组织到不同的组或类中,以便于进一步分析或决策。
让我们考虑一个电子邮件分类的例子。 在这种情况下,我们要确定收到的电子邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件(也称为非垃圾邮件)。 文字分类 算法分析电子邮件的内容并相应地为其分配标签。
如果算法确定电子邮件具有通常与垃圾邮件相关的特征,则会为其分配标签“垃圾邮件”。 相反,如果电子邮件看起来合法且非垃圾邮件,则会分配标签“非垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。
文本分类在电子邮件过滤之外的各个领域都有应用。 它用于情绪分析以确定客户评论中表达的情绪(正面、负面或中性)。
新闻文章可以分为不同的主题或类别,如体育、政治、娱乐等。 可以根据要解决的意图或问题对客户支持聊天记录进行分类。
45.弱人工智能
弱人工智能,也称为狭义人工智能,是指为执行特定任务或功能而设计和编程的人工智能系统。 与包含广泛认知能力的人类智能不同,弱人工智能仅限于特定领域或任务。
将弱人工智能视为擅长执行特定工作的专业软件或机器。 例如,可以创建下国际象棋的 AI 程序来分析游戏情况、制定移动策略并与人类玩家竞争。
另一个例子是图像识别系统,可以识别照片或视频中的对象。
这些 AI 系统经过训练和优化,以在其特定专业领域表现出色。 他们依靠算法、数据和预定义的规则来有效地完成任务。
然而,他们不具备让他们理解或执行指定领域之外的任务的通用智能。
46. 强大的人工智能
强人工智能,也称为通用人工智能或通用人工智能 (AGI),是指一种人工智能形式,它具有理解、学习和执行人类可以执行的任何智力任务的能力。
与为特定任务而设计的弱人工智能不同,强人工智能旨在复制类人的智能和认知能力。 它致力于创造不仅在专业任务上表现出色,而且具有更广泛的理解力和适应性以应对广泛的智力挑战的机器或软件。
强人工智能的目标是开发能够推理、理解复杂信息、从经验中学习、参与自然语言对话、展示创造力以及展示与人类智能相关的其他品质的系统。
从本质上讲,它渴望创建能够模拟或复制人类水平思维和跨多个领域解决问题的人工智能系统。
47.前向链接
前向链接是一种推理或逻辑方法,它从可用数据开始,并使用它来进行推理并得出新的结论。 这就像使用手头的信息将点点滴滴连接起来,以向前推进并获得更多见解。
想象一下,您有一组规则或事实,并且您希望根据这些规则或事实得出新信息或得出特定结论。 前向链接通过检查初始数据并应用逻辑规则来生成额外的事实或结论来工作。
为简化起见,让我们考虑一个根据天气情况确定穿什么的简单场景。 你有一条规则说,“如果下雨,带把雨伞,”还有一条规则说,“如果天冷,穿一件夹克。” 现在,如果您观察到确实在下雨,您可以使用前向链接来推断您应该带把雨伞。
48. 反向链接
反向链接是一种推理方法,它从期望的结论或目标开始,然后向后工作以确定支持该结论所需的必要数据或事实。 这就像追踪您从期望的结果到实现它所需的初始信息的步骤。
为了理解反向链接,让我们考虑一个简单的例子。 假设您想确定是否适合去游泳。 期望的结论是根据某些条件游泳是否合适。
反向链接不是从条件开始,而是从结论开始并向后工作以找到支持数据。
在这种情况下,反向链接将涉及询问诸如“天气暖和吗?”之类的问题。 如果答案是肯定的,你会问,“有可用的游泳池吗?” 如果答案还是肯定的,你会问更多的问题,比如“有足够的时间去游泳吗?”
通过反复回答这些问题并回溯,您可以确定支持游泳结论所需满足的必要条件。
49.启发式
启发式,简单来说,是一种实用的规则或策略,可以帮助我们做出决定或解决问题,通常基于我们过去的经验或直觉。 它就像一条思维捷径,让我们无需经历冗长或详尽的过程,就能快速想出合理的解决方案。
当面对复杂的情况或任务时,启发式方法可以作为简化决策制定的指导原则或“经验法则”。 它们为我们提供了在某些情况下通常有效的一般准则或策略,即使它们可能不能保证最佳解决方案。
例如,让我们考虑在拥挤区域寻找停车位的启发式算法。 您不必仔细分析每个可用的位置,而是可以依靠启发式方法寻找停着的、引擎还在运转的汽车。
这种启发式假设这些汽车即将离开,从而增加了找到可用停车位的机会。
50. 自然语言建模
简单来说,自然语言建模是训练计算机模型以类似于人类交流方式的方式理解和生成人类语言的过程。 它涉及教计算机以自然而有意义的方式处理、解释和生成文本。
自然语言建模的目标是使计算机能够以流畅、连贯和上下文相关的方式理解和生成人类语言。
它涉及在大量文本数据(例如书籍、文章或对话)上训练模型,以学习语言的模式、结构和语义。
经过训练后,这些模型可以执行各种与语言相关的任务,例如语言翻译、文本摘要、问答、聊天机器人交互等。
他们可以理解句子的含义和上下文,提取相关信息,并生成语法正确且连贯的文本。
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