AI 無處不在,但有時理解術語和行話可能具有挑戰性。 在這篇博文中,我們解釋了 50 多個 AI 術語和定義,以便您更好地理解這項快速發展的技術。
無論您是初學者還是專家,我們敢打賭這裡有一些您不知道的術語!
1。 人工智能
人工智能 (AI) 是指開發具有獨立學習和運行能力的計算機系統,通常是通過模擬人類智能來實現的。
這些系統分析數據、識別模式、做出決策並根據經驗調整其行為。 通過利用算法和模型,人工智能旨在創造能夠感知和理解周圍環境的智能機器。
最終目標是使機器能夠高效地執行任務,從數據中學習,並表現出與人類相似的認知能力。
2。 算法
算法是一組精確而係統的指令或規則,用於指導解決問題或完成特定任務的過程。
它是各個領域的基本概念,在計算機科學、數學和解決問題的學科中起著舉足輕重的作用。 理解算法至關重要,因為它們能夠實現高效和結構化的問題解決方法,推動技術和決策過程的進步。
3.大數據
大數據是指超出傳統分析方法能力的極其龐大和復雜的數據集。 這些數據集通常以其數量、速度和多樣性為特徵。
數據量是指從各種來源生成的大量數據,例如 社會化媒體、傳感器和交易。
速度是指數據生成和需要實時或接近實時處理的高速。 多樣性表示數據的不同類型和格式,包括結構化、非結構化和半結構化數據。
4。 數據挖掘
數據挖掘是一個綜合過程,旨在從龐大的數據集中提取有價值的見解。
它包括四個關鍵階段:數據收集,涉及相關數據的收集; 數據準備,確保數據質量和兼容性; 挖掘數據,使用算法來發現模式和關係; 數據分析和解釋,對提取的知識進行檢查和理解。
5. 神經網絡
計算機系統被設計成像 人類的大腦,由相互連接的節點或神經元組成。 讓我們更多地理解這一點,因為大多數人工智能都是基於 神經網絡.
在上圖中,我們通過學習過去的模式來預測某個地理位置的濕度和溫度。 輸入是過去記錄的數據集。
神經網絡學習 通過在隱藏層中使用權重和應用偏差值來調整模式。 W1、W2….W7 是各自的權重。 它在提供的數據集上進行自我訓練,並給出輸出作為預測。
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6.機器學習
機器學習專注於開發能夠自動從數據中學習並隨著時間的推移提高其性能的算法和模型。
它涉及使用統計技術使計算機能夠識別模式、做出預測並做出數據驅動的決策,而無需明確編程。
機器學習算法 分析和學習大型數據集,允許系統根據它們處理的信息調整和改進它們的行為。
7. 深度學習
深入學習,機器學習和神經網絡的一個子領域,利用複雜的算法通過模擬人腦的複雜過程從數據中獲取知識。
通過使用具有多個隱藏層的神經網絡,深度學習模型可以自主提取複雜的特徵和模式,使它們能夠以出色的準確性和效率處理複雜的任務。
8. 模式識別
模式識別是一種數據分析技術,它利用機器學習算法的力量來自主檢測和辨別數據集中的模式和規律。
通過利用計算模型和統計方法,模式識別算法可以識別複雜多樣數據中有意義的結構、相關性和趨勢。
這個過程可以提取有價值的見解,將數據分類為不同的類別,並根據公認的模式預測未來的結果。 模式識別是跨多個領域的重要工具,可增強決策制定、異常檢測和預測建模的能力。
生物識別技術就是其中一個例子。 例如,在指紋識別中,該算法分析一個人指紋的脊線、曲線和獨特特徵,以創建稱為模板的數字表示。
當您嘗試解鎖智能手機或訪問安全設施時,模式識別系統會將捕獲的生物特徵數據(例如指紋)與其數據庫中存儲的模板進行比較。
通過匹配模式和評估相似程度,系統可以確定提供的生物識別數據是否與存儲的模板匹配並相應地授予訪問權限。
9. 監督學習
監督學習是一種機器學習方法,涉及使用標記數據訓練計算機系統。 在這種方法中,計算機被提供了一組輸入數據以及相應的已知標籤或結果。
假設您有一堆照片,有些是狗,有些是貓。
你告訴計算機哪些圖片有狗,哪些圖片有貓。 然後計算機通過尋找圖片中的模式來學習識別狗和貓之間的差異。
在它學習之後,你可以給計算機新的圖片,它會根據它從帶標籤的例子中學到的東西來判斷它們是狗還是貓。 這就像訓練計算機使用已知信息進行預測一樣。
10.無監督學習
無監督學習是一種機器學習,其中計算機自行探索數據集以查找模式或相似性,而無需任何特定指令。
它不像監督學習那樣依賴於帶標籤的例子。 相反,它會在數據中尋找隱藏的結構或組。 這就像計算機自己發現事物一樣,沒有老師告訴它要尋找什麼。
這種類型的學習幫助我們發現新的見解、組織數據或識別不尋常的事物,而無需先驗知識或明確的指導。
11. 自然語言處理(NLP)
自然語言處理側重於計算機如何理解人類語言並與之交互。 它幫助計算機以我們感覺更自然的方式分析、解釋和響應人類語言。
NLP 使我們能夠與語音助手和聊天機器人進行交流,甚至可以將我們的電子郵件自動分類到文件夾中。
它涉及教計算機理解單詞、句子甚至整個文本背後的含義,以便它們可以幫助我們完成各種任務,並使我們與技術的交互更加無縫。
12.計算機視覺
計算機視覺 是一項引人入勝的技術,它可以讓計算機看到和理解圖像和視頻,就像我們人類用眼睛所做的那樣。 這一切都是為了教計算機分析視覺信息並理解它們所看到的內容。
簡單來說,計算機視覺幫助計算機識別和解釋視覺世界。 它涉及的任務包括教他們識別圖像中的特定對象、將圖像分類為不同的類別,甚至將圖像分成有意義的部分。
想像一輛自動駕駛汽車使用計算機視覺“看到”道路和周圍的一切。
它可以檢測和跟踪行人、交通標誌和其他車輛,幫助他們安全行駛。 或者想想面部識別技術如何使用計算機視覺來解鎖我們的智能手機或通過識別我們獨特的面部特徵來驗證我們的身份。
它還用於監視系統以監視擁擠的地方並發現任何可疑活動。
計算機視覺是一項強大的技術,它打開了一個充滿可能性的世界。 通過使計算機能夠查看和理解視覺信息,我們可以開發能夠感知和解釋我們周圍世界的應用程序和系統,讓我們的生活更輕鬆、更安全、更高效。
13.聊天機器人
聊天機器人就像一個計算機程序,可以以一種看起來像真實人類對話的方式與人交談。
它經常用於在線客戶服務中,以幫助客戶並使他們感覺他們正在與人交談,即使它實際上是在計算機上運行的程序。
聊天機器人可以理解和響應客戶的消息或問題,像人類客戶服務代表一樣提供有用的信息和幫助。
14。 語音識別
語音識別是指計算機系統理解和解釋人類語音的能力。 它涉及使計算機或設備能夠“聽”口語並將其轉換為它可以理解的文本或命令的技術。
這款獨特的敏感免洗唇膜採用 Moisture WrapTM 技術和 Berry Mix ComplexTM 成分, 語音識別,您可以通過簡單地與設備或應用程序進行交互,而不是打字或使用其他輸入方法。
該系統分析所說的話,識別模式和聲音,然後將它們翻譯成可理解的文本或動作。 它允許與技術進行免提和自然通信,使語音命令、聽寫或語音控制交互等任務成為可能。 最常見的例子是 Siri 和 Google Assistant 等 AI 助手。
15。 情感分析
情緒分析 是一種用於理解和解釋文本或語音中表達的情緒、觀點和態度的技術。 它涉及分析書面或口頭語言以確定所表達的情緒是積極的、消極的還是中性的。
使用機器學習算法,情感分析算法可以掃描和分析大量文本數據,例如客戶評論、社交媒體帖子或客戶反饋,以識別文字背後的潛在情感。
這些算法會尋找表示情緒或觀點的特定單詞、短語或模式。
此分析可幫助企業或個人了解人們對產品、服務或主題的感受,並可用於製定數據驅動的決策或深入了解客戶偏好。
例如,公司可以使用情緒分析來跟踪客戶滿意度、確定需要改進的領域或監控公眾對其品牌的看法。
16. 機器翻譯
在人工智能的背景下,機器翻譯是指使用計算機算法和人工智能自動將文本或語音從一種語言翻譯成另一種語言。
它涉及教計算機理解和處理人類語言以提供準確的翻譯。 最常見的例子是 谷歌翻譯。
使用機器翻譯,您可以輸入一種語言的文本或語音,系統將分析輸入並生成相應的另一種語言的翻譯。 這在跨不同語言交流或訪問信息時特別有用。
機器翻譯系統依賴於語言規則、統計模型和機器學習算法的組合。 他們從大量的語言數據中學習,以隨著時間的推移提高翻譯的準確性。 一些機器翻譯方法還結合神經網絡來提高翻譯質量。
17。 機器人
機器人技術是人工智能和機械工程的結合,創造出稱為機器人的智能機器。 這些機器人旨在自主執行任務或在最少的人工干預下執行任務。
機器人是可以感知環境、根據感知輸入做出決策並執行特定動作或任務的物理實體。
它們配備了各種傳感器,例如攝像頭、麥克風或觸摸傳感器,使它們能夠從周圍的世界收集信息。 在人工智能算法和編程的幫助下,機器人可以分析、解釋這些數據,並做出智能決策來執行指定的任務。
人工智能通過使機器人能夠從他們的經驗中學習並適應不同的情況,在機器人技術中發揮著至關重要的作用。
機器學習算法可用於訓練機器人識別物體、導航環境,甚至與人類互動。 這使得機器人變得更加通用、靈活,並且能夠處理複雜的任務。
18。 無人機
無人機是一種無需人類飛行員即可在空中飛行或懸停的機器人。 它們也被稱為無人駕駛飛行器 (UAV)。 無人機配備了各種傳感器,例如攝像頭、GPS 和陀螺儀,可以讓它們收集數據並在周圍環境中導航。
它們由人類操作員遠程控制,或者可以使用預編程指令自主操作。
無人機用途廣泛,包括航空攝影和攝像、測繪、送貨服務、搜索和救援任務、農業監測,甚至娛樂用途。 他們可以進入對人類來說困難或危險的偏遠或危險區域。
19. 增強現實 (AR)
增強現實 (AR) 是一種將現實世界與虛擬對像或信息相結合以增強我們對環境的感知和交互的技術。 它將計算機生成的圖像、聲音或其他感官輸入疊加到現實世界中,創造身臨其境的互動體驗。
簡單地說,想像一下戴著特殊眼鏡或使用智能手機看周圍的世界,但添加了額外的虛擬元素。
例如,您可以將智能手機對準城市街道,看到顯示附近餐館的方向、評級和評論的虛擬路標,甚至是與真實環境交互的虛擬角色。
這些虛擬元素與現實世界無縫融合,增強您對周圍環境的理解和體驗。 增強現實可用於遊戲、教育、建築等各個領域,甚至可用於導航等日常任務,或在購買新家具之前在家中試用。
20.虛擬現實(VR)
虛擬現實 (VR) 是一種使用計算機生成的模擬來創建一個人可以探索並與之交互的人工環境的技術。 它將用戶沉浸在虛擬世界中,屏蔽現實世界並用數字領域取而代之。
簡單地說,想像一下戴上一個特殊的耳機,遮住你的眼睛和耳朵,把你帶到一個完全不同的地方。 在這個虛擬世界中,您所看到和聽到的一切都感覺非常真實,即使它們都是由計算機生成的。
你可以四處走動,朝任何方向看,並與物體或角色互動,就好像它們在現實中一樣。
例如,在虛擬現實遊戲中,您可能會發現自己置身於一座中世紀城堡中,您可以穿過它的走廊、拿起武器並與虛擬對手進行劍鬥。 虛擬現實環境會響應您的動作和動作,讓您感覺完全沉浸在體驗中。
虛擬現實不僅用於遊戲,還用於各種其他應用,例如飛行員、外科醫生或軍事人員的訓練模擬、建築演練、虛擬旅遊,甚至某些心理狀況的治療。 它創造了一種存在感,並將用戶帶到了令人興奮的新虛擬世界,使體驗盡可能接近現實。
21. 數據科學
數據科學 是一個涉及使用科學方法、工具和算法從數據中提取有價值的知識和見解的領域。 它結合了數學、統計學、編程和領域專業知識的元素來分析大型和復雜的數據集。
簡單來說,數據科學就是尋找隱藏在一堆數據中的有意義的信息和模式。 它涉及收集、清理和組織數據,然後使用各種技術來探索和分析數據。 數據科學家 使用統計模型和算法來發現趨勢、做出預測和解決問題。
例如,在醫療保健領域,數據科學可用於分析患者記錄和醫療數據,以識別疾病的風險因素、預測患者結果或優化治療計劃。 在商業中,數據科學可以應用於客戶數據,以了解他們的偏好、推薦產品或改進營銷策略。
22. 數據整理
數據整理,也稱為數據加工,是收集、清理原始數據並將其轉換為更有用且更適合分析的格式的過程。 它涉及處理和準備數據以確保其質量、一致性以及與分析工具或模型的兼容性。
簡單來說,數據整理就像準備烹飪原料。 它涉及從不同來源收集數據,將其分類並清理以刪除任何錯誤、不一致或不相關的信息。
此外,可能需要對數據進行轉換、重組或聚合,以使其更易於使用和從中提取見解。
例如,數據整理可能涉及刪除重複條目、更正拼寫錯誤或格式問題、處理缺失值以及轉換數據類型。 它還可能涉及將不同的數據集合併或連接在一起,將數據拆分為子集,或基於現有數據創建新變量。
23.數據講故事
數據講故事 是以引人注目且引人入勝的方式呈現數據以有效傳達敘述或訊息的藝術。 它涉及使用 數據可視化、敘述和背景,以一種易於聽眾理解和難忘的方式傳達見解和發現。
簡單來說,數據講故事就是使用數據講故事。 它不僅僅是呈現數字和圖表。 它涉及圍繞數據製作故事,使用視覺元素和講故事的技巧使數據栩栩如生,並使其與觀眾產生共鳴。
例如,不是簡單地呈現銷售數字表,數據故事可能涉及創建一個交互式儀表板,允許用戶直觀地探索銷售趨勢。
它可以包括突出主要發現的敘述,解釋趨勢背後的原因,並根據數據提出可行的建議。
24. 數據驅動決策
數據驅動決策是根據對相關數據的分析和解釋做出選擇或採取行動的過程。 它涉及使用數據作為指導和支持決策過程的基礎,而不是僅僅依靠直覺或個人判斷。
簡而言之,數據驅動的決策意味著使用數據中的事實和證據來告知和指導我們做出的選擇。 它涉及收集和分析數據以了解模式、趨勢和關係,並使用這些知識做出明智的決策和解決問題。
例如,在商業環境中,數據驅動的決策可能涉及分析銷售數據、客戶反饋和市場趨勢,以確定最有效的定價策略或確定產品開發的改進領域。
在醫療保健領域,它可能涉及分析患者數據以優化治療計劃或預測疾病結果。
25.數據湖
數據湖是一個集中且可擴展的數據存儲庫,以原始和未處理的形式存儲大量數據。 它旨在保存各種數據類型、格式和結構,例如結構化、半結構化和非結構化數據,而無需預定義的模式或數據轉換。
例如,一家公司可能會從各種來源收集數據並將其存儲在數據湖中,例如網站日誌、客戶交易、社交媒體提要和物聯網設備。
然後,這些數據可用於各種目的,例如進行高級分析、執行機器學習算法或探索客戶行為的模式和趨勢。
26.數據倉庫
數據倉庫是專門設計用於存儲、組織和分析來自各種來源的大量數據的專用數據庫系統。 它的結構支持高效的數據檢索和復雜的分析查詢。
它充當中央存儲庫,集成來自不同操作系統的數據,例如交易數據庫、CRM 系統和組織內的其他數據源。
數據以針對分析目的優化的結構化格式進行轉換、清理和加載到數據倉庫中。
27. 商業智能 (BI)
商業智能是指以幫助企業做出明智決策和獲得有價值見解的方式收集、分析和呈現數據的過程。 它涉及使用各種工具、技術和技術將原始數據轉換為有意義的、可操作的信息。
例如,商業智能係統可能會分析銷售數據以識別最有利可圖的產品、監控庫存水平並跟踪客戶偏好。
它可以提供對收入、客戶獲取或產品性能等關鍵績效指標 (KPI) 的實時洞察,使企業能夠做出數據驅動的決策並採取適當的行動來改善其運營。
商業智能工具通常包括數據可視化、即席查詢和數據探索功能等功能。 這些工具使用戶能夠,例如 業務分析師 或管理人員,與數據交互,對其進行切片和切塊,並生成突出重要見解和趨勢的報告或可視化表示。
28.預測分析
預測分析是使用數據和統計技術對未來事件或結果做出明智的預測或預測的實踐。 它涉及分析歷史數據、識別模式和構建模型以推斷和估計未來趨勢、行為或事件。
它旨在揭示變量之間的關係並使用該信息進行預測。 它不僅僅是描述過去的事件; 相反,它利用歷史數據來理解和預測未來可能發生的事情。
例如,在金融領域,預測分析可以用來預測 股票 價格基於歷史市場數據、經濟指標和其他相關因素。
在營銷中,它可以用來預測客戶的行為和偏好,從而實現有針對性的廣告和個性化營銷活動。
在醫療保健領域,預測分析可以幫助識別某些疾病的高風險患者,或根據病史和其他因素預測再次入院的可能性。
29. 規範分析
規範分析是數據和分析的應用,以確定在特定情況或決策場景中採取的最佳行動。
它超越了描述和 預測分析 通過不僅提供有關未來可能發生的事情的見解,而且還建議最佳行動方案以實現預期結果。
它結合了歷史數據、預測模型和優化技術來模擬不同的場景並評估各種決策的潛在結果。 它考慮了多種約束、目標和因素,以生成可操作的建議,以最大限度地提高預期結果或最大限度地降低風險。
例如,在 供應鏈 管理、規範分析可以分析有關庫存水平、生產能力、運輸成本和客戶需求的數據,以確定最有效的分銷計劃。
它可以推薦理想的資源配置,例如庫存庫存位置或運輸路線,以最大限度地降低成本並確保及時交貨。
30.數據驅動營銷
數據驅動營銷是指使用數據和分析來推動營銷策略、活動和決策過程的做法。
它涉及利用各種數據源來深入了解客戶行為、偏好和趨勢,並使用這些信息來優化營銷工作。
它側重於從多個接觸點收集和分析數據,例如網站交互、社交媒體參與、客戶人口統計、購買歷史等。 然後使用這些數據來全面了解目標受眾、他們的偏好和需求。
通過利用數據,營銷人員可以就客戶細分、定位和個性化做出明智的決策。
他們可以識別更有可能積極響應營銷活動的特定客戶群,並相應地調整他們的信息和報價。
此外,數據驅動的營銷有助於優化營銷渠道、確定最有效的營銷組合以及衡量營銷計劃的成功與否。
例如,數據驅動的營銷方法可能涉及分析客戶數據以確定購買行為和偏好模式。 基於這些洞察力,營銷人員可以創建具有個性化內容和優惠的有針對性的活動,以引起特定客戶群的共鳴。
通過持續分析和優化,他們可以衡量營銷工作的有效性並隨著時間的推移改進策略。
31. 數據治理
數據治理是組織採用的框架和實踐集,以確保數據在其整個生命週期中得到適當的管理、保護和完整性。 它包含管理組織內數據收集、存儲、訪問、使用和共享方式的流程、政策和程序。
它旨在建立對數據資產的問責制、責任和控制。 它確保數據準確、完整、一致且值得信賴,使組織能夠做出明智的決策、保持數據質量並滿足法規要求。
數據治理涉及定義數據管理的角色和職責、建立數據標準和策略,以及實施流程以監控和強制合規性。 它涉及數據管理的各個方面,包括數據隱私、數據安全、數據質量、數據分類和數據生命週期管理。
例如,數據治理可能涉及實施程序以確保個人或敏感數據的處理符合適用的隱私法規,例如通用數據保護法規 (GDPR)。
它還可能包括建立數據質量標準和實施數據驗證過程以確保數據準確可靠。
32。 數據安全
數據安全是關於保護我們的寶貴信息免受未經授權的訪問或盜竊。 它涉及採取措施保護數據的機密性、完整性和可用性。
從本質上講,這意味著確保只有合適的人才能訪問我們的數據,數據保持準確和不變,並且在需要時可用。
為了實現數據安全,使用了各種策略和技術。 例如,訪問控制和加密方法有助於限制對授權個人或系統的訪問,使外部人員更難訪問我們的數據。
監控系統、防火牆和入侵檢測系統充當監護人,提醒我們注意可疑活動並防止未經授權的訪問。
33。 物聯網
物聯網 (IoT) 是指連接到互聯網並可以相互通信的物理對像或“事物”的網絡。 它就像一個由日常物品、設備和機器組成的大網絡,能夠通過互聯網進行交互來共享信息和執行任務。
簡而言之,物聯網涉及為傳統上未連接到互聯網的各種對像或設備提供“智能”功能。 這些對象可以包括家用電器、可穿戴設備、恆溫器、汽車,甚至工業機械。
通過將這些對象連接到互聯網,它們可以收集和共享數據、接收指令並自主執行任務或響應用戶命令。
例如,智能恆溫器可以監控溫度、調整設置並將能源使用報告發送到智能手機應用程序。 可穿戴健身追踪器可以收集您的身體活動數據,並將其同步到基於雲的平台進行分析。
34. 決策樹
決策樹是一種視覺表示或圖表,可幫助我們根據一系列選擇或條件做出決策或確定行動方案。
它就像一個流程圖,通過考慮不同的選擇及其潛在結果來指導我們完成決策過程。
想像一下,你有一個問題或疑問,你需要做出選擇。
決策樹將決策分解為更小的步驟,從最初的問題開始,然後根據每個步驟的條件或標準分支成不同的可能答案或行動。
35.認知計算
認知計算,簡單來說,是指模仿人類認知能力的計算機系統或技術,如學習、推理、理解和解決問題等。
它涉及創建能夠以類似於人類思維的方式處理和解釋信息的計算機系統。
認知計算旨在開發能夠以更自然和智能的方式理解人類並與之交互的機器。 這些系統旨在分析大量數據、識別模式、做出預測並提供有意義的見解。
將認知計算視為使計算機更像人類思考和行動的嘗試。
它涉及利用人工智能、機器學習、自然語言處理和計算機視覺等技術,使計算機能夠執行傳統上與人類智能相關的任務。
36.計算學習理論
計算學習理論是人工智能領域內的一個專門分支,圍繞專門設計用於從數據中學習的算法的開發和檢查展開。
該領域探索了構建算法的各種技術和方法,這些算法可以通過分析和處理大量信息來自主提高性能。
通過利用數據的力量,計算學習理論旨在發現模式、關係和洞察力,使機器能夠增強其決策能力並更有效地執行任務。
最終目標是創建能夠根據所接觸的數據進行調整、概括和做出準確預測的算法,從而為人工智能及其實際應用的進步做出貢獻。
37.圖靈測試
圖靈測試最初由傑出的數學家和計算機科學家艾倫圖靈提出,是一個引人入勝的概念,用於評估機器是否可以表現出與人類相當或幾乎無法區分的智能行為。
在圖靈測試中,人類評估者與機器和另一個人類參與者進行自然語言對話,但不知道哪一個是機器。
評估者的作用是僅根據他們的反應來辨別哪個實體是機器。 如果機器能夠讓評估者相信它是人類的對應物,那麼就可以說它已經通過了圖靈測試,從而展示了一種類似於人類能力的智能水平。
Alan Turing 提出這個測試是為了探索機器智能的概念,並提出機器是否可以達到人類認知水平的問題。
通過根據人類的不可區分性來構建測試,圖靈強調了機器表現出如此令人信服的智能行為的潛力,以至於很難將它們與人類區分開來。
圖靈測試引發了人工智能和認知科學領域的廣泛討論和研究。 雖然通過圖靈測試仍然是一個重要的里程碑,但它並不是衡量智力的唯一標準。
儘管如此,該測試還是一個發人深省的基準,激勵人們不斷努力開發能夠模仿人類智能和行為的機器,並有助於更廣泛地探索智能的含義。
38. 強化學習
強化學習 是一種通過反複試驗發生的學習,其中“代理”(可以是計算機程序或機器人)通過接受良好行為的獎勵和麵對不良行為的後果或懲罰來學習執行任務。
想像一個場景,其中代理試圖完成特定任務,例如在迷宮中導航。 起初,智能體不知道要走的正確路徑,所以它會嘗試不同的動作並探索各種路線。
當它選擇一個使它更接近目標的好動作時,它會收到獎勵,就像虛擬的“拍拍背”。 然而,如果它做出了導致死胡同或偏離目標的糟糕決定,它就會受到懲罰或負面反饋。
通過這個反複試驗的過程,代理學會將某些行為與積極或消極的結果聯繫起來。 它逐漸找出最佳的行動順序,以最大化其獎勵和最小化懲罰,最終變得更加精通任務。
強化學習從人類和動物如何通過接收環境反饋來學習中汲取靈感。
通過將這一概念應用於機器,研究人員旨在開發能夠通過積極強化和消極後果的過程自主發現最有效的行為來學習和適應不同情況的智能係統。
39.實體提取
實體提取是指我們從文本塊中識別和提取重要信息(稱為實體)的過程。 這些實體可以是各種各樣的東西,比如人名、地名、組織名稱等等。
假設您有一段描述新聞文章。
實體提取將涉及分析文本並挑選出代表不同實體的特定位。 例如,如果文本提到“John Smith”這樣的人的名字、“紐約市”的位置或“OpenAI”組織,這些將是我們旨在識別和提取的實體。
通過執行實體提取,我們實質上是在教計算機程序識別和隔離文本中的重要元素。 這個過程使我們能夠更有效地組織和分類信息,使搜索、分析和從大量文本數據中獲得見解變得更加容易。
總的來說,實體提取幫助我們自動完成在文本中精確定位重要實體(如人物、地點和組織)的任務,簡化有價值信息的提取並增強我們處理和理解文本數據的能力。
40. 語言註釋
語言註釋涉及用額外的語言信息豐富文本,以增強我們對所用語言的理解和分析。 這就像向文本的不同部分添加有用的標籤或標籤。
當我們進行語言標註時,我們超越了文本中的基本單詞和句子,開始標記或標記特定元素。 例如,我們可以添加詞性標籤,它指示每個詞的語法類別(如名詞、動詞、形容詞等)。 這有助於我們理解每個單詞在句子中的作用。
另一種形式的語言註釋是命名實體識別,我們在其中識別和標記特定的命名實體,例如人名、地點、組織或日期。 這使我們能夠快速定位並從文本中提取重要信息。
通過以這些方式註釋文本,我們創建了一種更加結構化和有條理的語言表示。 這在各種應用程序中都非常有用。 例如,它通過了解用戶查詢背後的意圖來幫助提高搜索引擎的準確性。 它還有助於機器翻譯、情感分析、信息提取和許多其他自然語言處理任務。
語言註釋是研究人員、語言學家和開發人員的重要工具,使他們能夠研究語言模式、構建語言模型以及開發能夠更好地分析和理解文本的複雜算法。
41.超參數
In 機器學習,超參數就像我們在訓練模型之前需要決定的特殊設置或配置。 這不是模型可以從數據中自行學習的東西; 相反,我們必須事先確定它。
把它想像成一個旋鈕或開關,我們可以調整它來微調模型的學習和預測方式。 這些超參數控制著學習過程的各個方面,例如模型的複雜性、訓練速度以及準確性和泛化性之間的權衡。
例如,讓我們考慮一個神經網絡。 一個重要的超參數是網絡中的層數。 我們必須選擇我們想要的網絡深度,這個決定會影響它捕獲數據中復雜模式的能力。
其他常見的超參數包括學習率,它決定模型根據訓練數據調整其內部參數的速度,以及正則化強度,它控制模型懲罰複雜模式以防止過度擬合的程度。
正確設置這些超參數至關重要,因為它們會顯著影響模型的性能和行為。 它通常涉及一些反複試驗,試驗不同的值並觀察它們如何影響模型在驗證數據集上的性能。
42. 元數據
元數據是指提供有關其他數據的詳細信息的附加信息。 它就像一組標籤或標籤,為我們提供更多上下文或描述主要數據的特徵。
當我們擁有數據時,無論是文檔、照片、視頻還是任何其他類型的信息,元數據都可以幫助我們了解該數據的重要方面。
例如,在文檔中,元數據可能包括作者姓名、創建日期或文件格式等詳細信息。 就照片而言,元數據可能會告訴我們拍攝地點、使用的相機設置,甚至是拍攝日期和時間。
元數據幫助我們更有效地組織、搜索和解釋數據。 通過添加這些描述性信息,我們可以快速找到特定文件或了解它們的來源、目的或上下文,而無需深入挖掘整個內容。
43. 降維
降維是一種用於通過減少數據集包含的特徵或變量的數量來簡化數據集的技術。 這就像壓縮或匯總數據集中的信息,使其更易於管理和使用。
假設您有一個數據集,其中包含代表數據點不同特徵的許多列或屬性。 每列都增加了機器學習算法的複雜性和計算要求。
在某些情況下,具有大量維度會使在數據中找到有意義的模式或關係變得具有挑戰性。
降維通過將數據集轉換為低維表示同時保留盡可能多的相關信息來幫助解決此問題。 它旨在捕獲數據中最重要的方面或變化,同時丟棄冗餘或信息量較少的維度。
44.文字分類
文本分類是一個過程,涉及根據文本的內容或含義將特定標籤或類別分配給文本塊。 這就像將文本信息分類或組織到不同的組或類中,以便於進一步分析或決策。
讓我們考慮一個電子郵件分類的例子。 在這種情況下,我們要確定收到的電子郵件是垃圾郵件還是非垃圾郵件(也稱為非垃圾郵件)。 文字分類 算法分析電子郵件的內容並相應地為其分配標籤。
如果算法確定電子郵件具有通常與垃圾郵件相關的特徵,則會為其分配標籤“垃圾郵件”。 相反,如果電子郵件看起來合法且非垃圾郵件,則會分配標籤“非垃圾郵件”或“非垃圾郵件”。
文本分類在電子郵件過濾之外的各個領域都有應用。 它用於情緒分析以確定客戶評論中表達的情緒(正面、負面或中性)。
新聞文章可以分為不同的主題或類別,如體育、政治、娛樂等。 可以根據要解決的意圖或問題對客戶支持聊天記錄進行分類。
45.弱人工智能
弱人工智能,也稱為狹義人工智能,是指為執行特定任務或功能而設計和編程的人工智能係統。 與包含廣泛認知能力的人類智能不同,弱人工智能僅限於特定領域或任務。
將弱人工智能視為擅長執行特定工作的專業軟件或機器。 例如,可以創建下國際象棋的 AI 程序來分析遊戲情況、制定移動策略並與人類玩家競爭。
另一個例子是圖像識別系統,可以識別照片或視頻中的對象。
這些 AI 系統經過訓練和優化,以在其特定專業領域表現出色。 他們依靠算法、數據和預定義的規則來有效地完成任務。
然而,他們不具備讓他們理解或執行指定領域之外的任務的通用智能。
46. 強大的人工智能
強人工智能,也稱為通用人工智能或通用人工智能 (AGI),是指一種人工智能形式,它具有理解、學習和執行人類可以執行的任何智力任務的能力。
與為特定任務而設計的弱人工智能不同,強人工智能旨在復制類人的智能和認知能力。 它致力於創造不僅在專業任務上表現出色,而且具有更廣泛的理解力和適應性以應對廣泛的智力挑戰的機器或軟件。
強人工智能的目標是開發能夠推理、理解複雜信息、從經驗中學習、參與自然語言對話、展示創造力以及展示與人類智能相關的其他品質的系統。
從本質上講,它渴望創建能夠模擬或複制人類水平思維和跨多個領域解決問題的人工智能係統。
47.前向鏈接
前向鏈接是一種推理或邏輯方法,它從可用數據開始,並使用它來進行推理並得出新的結論。 這就像使用手頭的信息將點點滴滴連接起來,以向前推進並獲得更多見解。
想像一下,您有一組規則或事實,並且您希望根據這些規則或事實得出新信息或得出特定結論。 前向鏈接通過檢查初始數據並應用邏輯規則來生成額外的事實或結論來工作。
為簡化起見,讓我們考慮一個根據天氣情況確定穿什麼的簡單場景。 你有一條規則說,“如果下雨,帶把雨傘,”還有一條規則說,“如果天冷,穿一件夾克。” 現在,如果您觀察到確實在下雨,您可以使用前向鏈接來推斷您應該帶把雨傘。
48. 反向鏈接
反向鏈接是一種推理方法,它從期望的結論或目標開始,然後向後工作以確定支持該結論所需的必要數據或事實。 這就像追踪您從期望的結果到實現它所需的初始信息的步驟。
為了理解反向鏈接,讓我們考慮一個簡單的例子。 假設您想確定是否適合去游泳。 期望的結論是根據某些條件游泳是否合適。
反向鏈接不是從條件開始,而是從結論開始並向後工作以找到支持數據。
在這種情況下,反向鏈接將涉及詢問諸如“天氣暖和嗎?”之類的問題。 如果答案是肯定的,你會問,“有可用的游泳池嗎?” 如果答案還是肯定的,你會問更多的問題,比如“有足夠的時間去游泳嗎?”
通過反復回答這些問題並回溯,您可以確定支持游泳結論所需滿足的必要條件。
49.啟發式
啟發式,簡單來說,是一種實用的規則或策略,可以幫助我們做出決定或解決問題,通常基於我們過去的經驗或直覺。 它就像一條思維捷徑,讓我們無需經歷冗長或詳盡的過程,就能快速想出合理的解決方案。
當面對複雜的情況或任務時,啟發式方法可以作為簡化決策制定的指導原則或“經驗法則”。 它們為我們提供了在某些情況下通常有效的一般準則或策略,即使它們可能不能保證最佳解決方案。
例如,讓我們考慮在擁擠區域尋找停車位的啟發式算法。 您不必仔細分析每個可用的位置,而是可以依靠啟發式方法尋找停著的、引擎還在運轉的汽車。
這種啟發式假設這些汽車即將離開,從而增加了找到可用停車位的機會。
50. 自然語言建模
簡單來說,自然語言建模是訓練計算機模型以類似於人類交流方式的方式理解和生成人類語言的過程。 它涉及教計算機以自然而有意義的方式處理、解釋和生成文本。
自然語言建模的目標是使計算機能夠以流暢、連貫和上下文相關的方式理解和生成人類語言。
它涉及在大量文本數據(例如書籍、文章或對話)上訓練模型,以學習語言的模式、結構和語義。
經過訓練後,這些模型可以執行各種與語言相關的任務,例如語言翻譯、文本摘要、問答、聊天機器人交互等。
他們可以理解句子的含義和上下文,提取相關信息,並生成語法正確且連貫的文本。
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