Íme 10 kulcsfontosságú kifejezés, amelyet minden AI rajongónak tudnia kell és meg kell értenie.
A mesterséges intelligencia (AI) átalakító erővé vált az iparágakban, formálja a technológiával és a körülöttünk lévő világgal való interakció módját. Azok számára, akik mélyen a mesterséges intelligencia területén vannak, a mögöttes terminológia megértése döntő jelentőségű.
1. Mesterséges intelligencia (AI): A mesterséges intelligencia lényege a számítógépes rendszerek fejlesztésére utal, amelyek képesek olyan feladatok elvégzésére, amelyek általában emberi intelligenciát igényelnek. A tanulás, az érvelés, a problémamegoldás, az észlelés és a nyelvi megértés ezeknek a feladatoknak a része. Az AI rendszerek algoritmusokat használnak az adatok elemzésére, az ebből származó tanulásokhoz és megalapozott döntések meghozatalához, az emberi intelligencia utánozására.
Gépi tanulás (ML): A gépi tanulás a mesterséges intelligencia részhalmaza, amely az algoritmusok fejlesztésére összpontosít, amelyek lehetővé teszik a rendszerek számára, hogy kifejezett programozás nélkül megtanulják és javítsák a tapasztalatokat. A gépi tanulási algoritmusok lehetővé teszik a számítógépek számára a minták felismerését, az előrejelzések elkészítését és az idő múlásával javíthatják teljesítményüket, mivel ezek több adatnak vannak kitéve.
3. Neurális hálózatok: A neurális hálózatok a mély tanulás kulcsfontosságú elemei, a gépi tanulás egy részének. Az emberi agy szerkezetének ihlette, az ideghálózatok összekapcsolt csomópontokból vagy mesterséges idegsejtekből állnak. Ezeket a hálózatokat az adatokra képzik a minták felismerésére és a döntések meghozatalára, lehetővé téve az összetett feladatokat, például a kép és a beszédfelismerést.
Természetes nyelvfeldolgozás (NLP): A természetes nyelvfeldolgozás a mesterséges intelligencia területe, amely a számítógépek és az emberi nyelv közötti interakcióra összpontosít. Az NLP algoritmusok lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy megértsék, értelmezzék és generálják az emberi nyelvet, megkönnyítve az olyan alkalmazásokat, mint a chatbotok, a nyelvi fordítás és az érzelmi elemzés.
5. Mély tanulás: A mély tanulás a gépi tanulás almezője, amely magában foglalja az ideghálózatok több rétegét (mély neurális hálózatok). Ezek a hálózatok automatikusan megtanulhatják az adatok hierarchikus reprezentációit, így nagyon erősekké teszik azokat olyan feladatokhoz, mint a kép és a beszédfelismerés, valamint a természetes nyelvfeldolgozás.
Az algoritmus lépésről lépésre történő utasítások vagy szabályok halmaza, amelyet egy számítógép követ egy adott probléma megoldására vagy egy adott feladat végrehajtására. A mesterséges intelligenciában az algoritmusok kulcsfontosságúak az adatok feldolgozásához és elemzéséhez, lehetővé téve a gépek számára, hogy a minták és az információk alapján döntéseket vagy előrejelzéseket hozzanak.
7., Felügyelt tanulás: A felügyelt tanulás egy olyan típusú gépi tanulás, ahol az algoritmusokat a címkézett adatkészletekre képzik, ami azt jelenti, hogy a bemeneti adatok megegyeznek a kívánt megfelelő kimenetkel. Az algoritmus megtanulja feltérképezni a bemenetet a megfelelő kimenetre, lehetővé téve, hogy előrejelzéseket készítsen az új, láthatatlan adatokról.
8. felügyelet nélküli tanulás: A felügyelt tanulással ellentétben a felügyelet nélküli tanulás magában foglalja az algoritmus képzését egy jelöletlen adatkészletre. Kifejezett útmutatás hiányában az algoritmusoknak mintákat és linkeket kell találniuk az adatokban. A redukció és a klaszterezés két általános alkalmazás.
9. megerősítés tanulás: A megerősítés tanulás egy olyan típusú gépi tanulás, amelyben az ügynökök megtanulják döntéseket hozni a környezettel való interakcióval. A viselkedésüktől függően az ügynök ösztönzők vagy szankciók formájában kap visszajelzést, ami elősegíti a legjobb cselekvési módszerek fokozatosan megtanulását.
Számítógépes látás: A számítógépes látás egy interdiszciplináris mező, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy a vizuális adatok alapján értelmezzék és meghozzák a döntéseket. Ez magában foglalja az olyan feladatokat, mint a kép és a videófelismerés, az objektum észlelése és a kép szegmentálása. A számítógépes látás az alkalmazások szerves része, mint például az arcfelismerés és az önjáró autók.