Siin on 10 peamist terminit, mida iga AI entusiast peaks teadma ja mõistma.
Tehisintellektist (AI) on muutunud tööstusharudes transformatiivseks jõuks, kujundades seda, kuidas me suhtleme tehnoloogia ja ümbritseva maailmaga. Neile, kes sügaval tehisintellekti valdkonnas on, on aluseks oleva terminoloogia mõistmine ülioluline.
1. Tehisintellekt (AI): oma tuumikus viitab tehisintellekt arvutisüsteemide arendamisele, mis on võimeline täitma ülesandeid, mis tavaliselt nõuavad inimlikku intelligentsust. Õppimine, mõttekäik, probleemide lahendamine, taju ja keele mõistmine on mõned neist ülesannetest. AI -süsteemid kasutavad algoritme andmete analüüsimiseks, sellest õppimiseks ja teadlike otsuste tegemiseks, jäljendades inimlikku intelligentsust.
Masinõpe (ML): masinõpe on tehisintellekti alamhulk, mis keskendub algoritmide väljatöötamisele, mis võimaldavad süsteemidel õppida ja parandada kogemusi ilma selgesõnalise programmeerimiseta. Masinaõppe algoritmid võimaldavad arvutitel mustreid ära tunda, prognoose teha ja oma jõudlust aja jooksul parandada, kui nad puutuvad kokku rohkemate andmetega.
3. närvivõrgud: närvivõrgud on sügava õppimise põhikomponent, masinõppe alamhulk. Inimese aju struktuurist inspireerituna koosnevad närvivõrgud omavahel ühendatud sõlmekihtidest või kunstlikest neuronidest. Need võrgud on koolitatud andmete osas, et tuvastada mustreid ja teha otsuseid, võimaldades keerulisi ülesandeid nagu pildi ja kõnetuvastus.
Loodusliku keele töötlemine (NLP): loomulik keele töötlemine on tehisintellekti valdkond, mis keskendub arvutite ja inimkeele vastastikmõjule. NLP algoritmid võimaldavad arvutitel mõista, tõlgendada ja genereerida inimkeelt, hõlbustades selliseid rakendusi nagu vestlusbotid, keele tõlkimine ja sentimentaalsed analüüsid.
5. Sügav õppimine: sügav õppimine on masinõppe alamväli, mis hõlmab mitut närvivõrkude kihti (sügavad närvivõrkud). Need võrgud saavad automaatselt õppida andmete hierarhilisi esitusi, muutes need selliste ülesannete jaoks nagu pildi- ja kõnetuvastus ning loomuliku keele töötlemine väga võimsaks.
Algoritm on samm-sammult juhiste või reeglite komplekt, mida arvuti järgib konkreetse probleemi lahendamiseks või konkreetse ülesande täitmiseks. Tehisintellektis on algoritmid andmete töötlemisel ja analüüsimisel üliolulised, võimaldades masinatel teha otsuseid või ennustusi mustrite ja teabe põhjal.
7, Juhendatud õppimine: juhendatud õppimine on teatud tüüpi masinõpe, kus algoritme koolitatakse märgistatud andmekogumite jaoks, mis tähendab, et sisendandmed vastavad soovitud vastavale väljundile. Algoritm õpib sisendi õige väljundisse kaardistama, võimaldades sellel ennustada uute, nähtamatute andmete kohta.
8. Järelevalveta õppimine: vastupidiselt juhendatud õppimisele hõlmab järelevalveta õppimine algoritmi koolitamist märgistamata andmekogumil. Selgesõnaliste juhiste puudumisel peavad algoritmid leidma andmetes mustrid ja lingid. Vähendamine ja rühmitamine on kaks levinud rakendust.
9. Armatuurõpe: tugevdusõpe on teatud tüüpi masinõpe, milles esindajad õpivad keskkonnaga suhtlemisega otsuseid tegema. Sõltuvalt nende käitumisest saab agent tagasisidet stiimulite või karistuste vormis, mis aitab järk -järgult õppida parimat toimingut.
Arvutivisioon: arvutvisioon on interdistsiplinaarne väli, mis võimaldab masinatel visuaalsete andmete põhjal otsuseid tõlgendada ja teha. See hõlmab selliseid ülesandeid nagu pildi ja videotuvastus, objektide tuvastamine ja pildi segmenteerimine. Arvuti nägemine on selliste rakenduste lahutamatu osa nagu näotuvastus ja isesõitvad autod.