Gennemse alt indhold i kategorien Glossary
En Brag Bog er en personlig samling af professionelle præstationer, udmærkelser og håndgribelige beviser på ens færdigheder og resultater. Den fungerer som et effektivt værktøj til at fremvise din ekspertise, følge din karriereudvikling og give konkret bevis på din værdi i professionelle sammenhænge.
Cache Augmented Generation (CAG) er en ny tilgang til at forbedre store sprogmodeller (LLM'er) ved at forudindlæse viden som forudberegnede key-value-cacher, hvilket muliggør AI-præstation med lav latenstid, høj nøjagtighed og effektivitet til opgaver med statisk viden.
Caffe er et open source deep learning-rammeværk fra BVLC, optimeret til hastighed og modularitet ved opbygning af convolutional neural networks (CNNs). Caffe anvendes bredt til billedklassifikation, objektdetektion og andre AI-applikationer, og tilbyder fleksibel modelkonfiguration, hurtig behandling og stærk fællesskabsstøtte.
Chainer er et open source deep learning-rammeværk, der tilbyder en fleksibel, intuitiv og højtydende platform til neurale netværk med dynamiske define-by-run grafer, GPU-acceleration og bred understøttelse af arkitekturer. Udviklet af Preferred Networks med store teknologibidrag, er det ideelt til forskning, prototyper og distribueret træning, men er nu i vedligeholdelsestilstand.
Chatbots er digitale værktøjer, der simulerer menneskelig samtale ved hjælp af AI og NLP, og tilbyder support døgnet rundt, skalerbarhed og omkostningseffektivitet. Opdag hvordan chatbots fungerer, deres typer, fordele og virkelige anvendelser med FlowHunt.
ChatGPT er en avanceret AI-chatbot udviklet af OpenAI, som udnytter avanceret naturlig sprogbehandling (NLP) til at muliggøre menneskelignende samtaler og assistere brugere med opgaver fra at besvare spørgsmål til at generere indhold. Lanceringen fandt sted i 2022, og den anvendes bredt på tværs af industrier til indholdsskabelse, kodning, kundesupport og meget mere.
Find ud af mere om Anthropics Claude 3.5 Sonnet: hvordan den sammenlignes med andre modeller, dens styrker, svagheder og anvendelser inden for områder som ræsonnement, kodning og visuelle opgaver.
Lær mere om Claude Haiku, Anthropics hurtigste og billigste AI-model. Opdag dens nøglefunktioner, brugsscenarier til virksomheder og hvordan den sammenlignes med andre modeller i Claude 3-familien.
Lær mere om Claude fra Anthropic. Forstå hvad det bruges til, de forskellige modeller der tilbydes, og dets unikke funktioner.
Find ud af mere om Opus-modellen af Claude fra Anthropic. Opdag dens styrker og svagheder, og hvordan den sammenlignes med andre modeller.
Clearbit er en kraftfuld dataaktiveringsplatform, der hjælper virksomheder, især salgs- og marketingteams, med at berige kundedata, personalisere markedsføringsindsatsen og optimere salgsstrategier ved hjælp af realtids B2B-data og AI-drevet automatisering.
Compliance-rapportering er en struktureret og systematisk proces, der gør det muligt for organisationer at dokumentere og fremlægge beviser for deres overholdelse af interne politikker, branchestandarder og lovmæssige krav. Det sikrer risikostyring, gennemsigtighed og juridisk beskyttelse på tværs af forskellige sektorer.
Computer Vision er et felt inden for kunstig intelligens (AI), der fokuserer på at gøre computere i stand til at fortolke og forstå den visuelle verden. Ved at udnytte digitale billeder fra kameraer, videoer og dybe læringsmodeller kan maskiner præcist identificere og klassificere objekter og derefter reagere på det, de ser.
Microsoft Copilot er en AI-drevet assistent, der øger produktiviteten og effektiviteten i Microsoft 365-apps. Bygget på OpenAI’s GPT-4 automatiserer den opgaver, giver indsigt i realtid og integrerer problemfrit med værktøjer som Word, Excel, PowerPoint, Outlook og Teams.
Opdag Copy.ai, et AI-drevet skriveværktøj bygget på OpenAI’s GPT-3, designet til at generere indhold af høj kvalitet som blogs, e-mails og webtekster på over 25 sprog. Ideelt for marketingfolk, indholdsskabere og virksomheder, der ønsker hurtig, effektiv og brugervenlig AI-indholdsgenerering.
Copysmith er en AI-drevet software til indholdsoprettelse, designet til at hjælpe marketingfolk, indholdsskabere og virksomheder med effektivt at generere indhold af høj kvalitet. Den strømliner processen ved hjælp af kunstig intelligens til at producere forskellige typer indhold, herunder blogindlæg, produktbeskrivelser, indhold til sociale medier og e-mails.
CrushOn.AI er en avanceret AI-chatbotplatform, der tilbyder ufiltrerede, dynamiske samtaler med virtuelle karakterer. Personliggør interaktioner, udforsk kreative scenarier og deltag i flersproget rollespil med AI-genererede personaer til underholdning, læring og selskab.
DALL-E er en serie tekst-til-billede-modeller udviklet af OpenAI, der bruger dyb læring til at generere digitale billeder ud fra tekstbeskrivelser. Læs om dens historie, anvendelser inden for kunst, marketing, uddannelse og etiske overvejelser.
Dash er et open-source Python-framework fra Plotly til opbygning af interaktive datavisualiseringsapplikationer og dashboards, der kombinerer Flask, React.js og Plotly.js for problemfri analyse- og business intelligence-løsninger.
Data mining er en sofistikeret proces, hvor store mængder rå data analyseres for at afdække mønstre, relationer og indsigter, som kan informere forretningsstrategier og beslutninger. Ved at udnytte avanceret analyse hjælper det organisationer med at forudsige tendenser, forbedre kundeoplevelser og optimere driftsmæssig effektivitet.
Databeskyttelsesregler er juridiske rammer, politikker og standarder, der beskytter personoplysninger, styrer deres behandling og sikrer individers ret til privatliv globalt. De sikrer overholdelse, forhindrer uautoriseret adgang og opretholder registreredes rettigheder i den digitale tidsalder.
Datamangel henviser til utilstrækkelige data til at træne maskinlæringsmodeller eller udføre omfattende analyser, hvilket hæmmer udviklingen af præcise AI-systemer. Opdag årsager, konsekvenser og teknikker til at overvinde datamangel i AI og automatisering.
Datastyring er den ramme af processer, politikker, roller og standarder, der sikrer effektiv og hensigtsmæssig brug, tilgængelighed, integritet og sikkerhed af data i en organisation. Det driver overholdelse, beslutningstagning og datakvalitet på tværs af brancher.
Datavalidering i AI henviser til processen med at vurdere og sikre kvaliteten, nøjagtigheden og pålideligheden af data, der bruges til at træne og teste AI-modeller. Det indebærer at identificere og rette uoverensstemmelser, fejl eller afvigelser for at forbedre modellens ydeevne og troværdighed.
Datavask er den afgørende proces med at opdage og rette fejl eller uoverensstemmelser i data for at forbedre kvaliteten, hvilket sikrer nøjagtighed, konsistens og pålidelighed til analyser og beslutningstagning. Udforsk nøgleprocesser, udfordringer, værktøjer og AI's samt automatiseringens rolle i effektiv datavask.
Et Deep Belief Network (DBN) er en sofistikeret generativ model, der udnytter dybe arkitekturer og Restricted Boltzmann Machines (RBM'er) til at lære hierarkiske datarepræsentationer til både superviserede og usuperviserede opgaver såsom billed- og talegenkendelse.
Deep Learning er en underkategori af maskinlæring inden for kunstig intelligens (AI), der efterligner den menneskelige hjernes måde at behandle data på og skabe mønstre til brug i beslutningstagning. Det er inspireret af hjernens struktur og funktion, kaldet kunstige neurale netværk. Deep Learning-algoritmer analyserer og fortolker indviklede datarelationer, hvilket muliggør opgaver som talegenkendelse, billedklassificering og kompleks problemløsning med høj nøjagtighed.
Deepfakes er en form for syntetisk medie, hvor AI bruges til at generere meget realistiske, men falske billeder, videoer eller lydoptagelser. Udtrykket “deepfake” er en sammensætning af “deep learning” og “fake”, hvilket afspejler teknologiens afhængighed af avancerede maskinlæringsteknikker.
Dependency Parsing er en syntaktisk analysemetode i NLP, der identificerer grammatiske relationer mellem ord og danner træ-lignende strukturer, som er essentielle for applikationer som maskinoversættelse, sentimentanalyse og informationsudtræk.
En deterministisk model er en matematisk eller beregningsmæssig model, der producerer ét enkelt, entydigt resultat for et givent sæt af inputbetingelser, hvilket giver forudsigelighed og pålidelighed uden tilfældighed. Udbredt brugt i AI, finans, ingeniørfag og GIS giver deterministiske modeller præcise analyser, men kan mangle fleksibilitet til virkelighedens variation.
Developmental Reading Assessment (DRA) er et individuelt administreret værktøj designet til at evaluere en elevs læsefærdigheder og give indsigt i læseniveau, flydende læsning og forståelse. Det hjælper undervisere med at skræddersy undervisningen og overvåge fremskridt fra børnehave til ottende klasse.
Dimensionel reduktion er en afgørende teknik inden for databehandling og maskinlæring, der reducerer antallet af inputvariabler i et datasæt, mens essentiel information bevares for at forenkle modeller og forbedre ydeevnen.
Diskrimination i AI refererer til uretfærdig eller ulige behandling af individer eller grupper baseret på beskyttede karakteristika såsom race, køn, alder eller handicap. Dette skyldes ofte forudindtagethed indlejret i AI-systemer under dataindsamling, algoritmeudvikling eller implementering og kan have stor indflydelse på social og økonomisk lighed.
Lær om diskriminative AI-modeller—maskinlæringsmodeller, der fokuserer på klassifikation og regression ved at modellere beslutningsgrænser mellem klasser. Forstå hvordan de virker, deres fordele, udfordringer og anvendelser inden for NLP, computer vision og AI-automatisering.
DL4J, eller DeepLearning4J, er et open source, distribueret deep learning-bibliotek til Java Virtual Machine (JVM). Som en del af Eclipse-økosystemet muliggør det skalerbar udvikling og implementering af deep learning-modeller ved hjælp af Java, Scala og andre JVM-sprog.
Dokumentbedømmelse i Retrieval-Augmented Generation (RAG) er processen med at evaluere og rangere dokumenter baseret på deres relevans og kvalitet som svar på en forespørgsel, hvilket sikrer, at kun de mest relevante og højkvalitetsdokumenter bruges til at generere præcise, kontekstafhængige svar.
Forbedret dokumentsøgning med NLP integrerer avancerede teknikker inden for Naturlig Sprogbehandling i dokumenthentningssystemer, hvilket forbedrer nøjagtighed, relevans og effektivitet ved søgning i store mængder tekstdata med naturlige sprogforespørgsler.
Dropout er en regulariseringsteknik inden for AI, især neurale netværk, der modvirker overtilpasning ved tilfældigt at deaktivere neuroner under træning, hvilket fremmer robust feature-læring og forbedret generalisering til nye data.
Dybdeestimering er en afgørende opgave inden for computer vision, der fokuserer på at forudsige afstanden til objekter i et billede i forhold til kameraet. Det omdanner 2D-billeddata til 3D-rumlig information og er fundamentalt for applikationer som selvkørende køretøjer, AR, robotteknologi og 3D-modellering.
Hvad er en dæk-sparker? I salg er en dæk-sparker en potentiel kunde, der virker interesseret i et produkt eller en service, men mangler reel hensigt eller evne til at købe. Lær, hvordan du identificerer, håndterer og minimerer dæk-sparkere ved hjælp af effektive salgsstrategier og AI-værktøjer.
Opdag hvad AWS Edge-lokationer er, hvordan de adskiller sig fra Regioner og Tilgængelighedszoner, og hvordan de forbedrer levering af indhold med reduceret latenstid, forbedret ydeevne og global rækkevidde.
Et AI-ekspertsystem er et avanceret computerprogram designet til at løse komplekse problemer og træffe beslutninger på samme måde som en menneskelig ekspert. Disse systemer udnytter en omfattende vidensbase og inferensregler til at behandle data og give løsninger eller anbefalinger.
Ekstraktiv AI er en specialiseret gren af kunstig intelligens, der fokuserer på at identificere og hente specifik information fra eksisterende datakilder. I modsætning til generativ AI lokaliserer ekstraktiv AI præcise datapunkter i strukturerede eller ustrukturerede datasæt ved hjælp af avancerede NLP-teknikker, hvilket sikrer nøjagtighed og pålidelighed i dataudtræk og informationssøgning.
Den Europæiske Unions forordning om kunstig intelligens (EU AI-forordningen) er verdens første omfattende lovgivningsmæssige ramme, der er designet til at håndtere risici og udnytte fordelene ved kunstig intelligens (AI). Forordningen, der blev introduceret i april 2021, har til formål at sikre, at AI-systemer er sikre, gennemsigtige og i overensstemmelse med grundlæggende rettigheder og etiske principper.
Explorativ Dataanalyse (EDA) er en proces, der opsummerer datasæts karakteristika ved hjælp af visuelle metoder for at afdække mønstre, opdage afvigelser og informere datarensning, modelvalg og analyse ved brug af værktøjer som Python, R og Tableau.
F-Score, også kendt som F-mål eller F1 Score, er en statistisk målemetode, der bruges til at vurdere nøjagtigheden af en test eller model, især ved binær klassifikation. Den balancerer præcision og recall og giver et samlet billede af modellens ydeevne, særligt i ubalancerede datasæt.
Facetteret søgning er en avanceret teknik, der gør det muligt for brugere at indsnævre og navigere i store datamængder ved at anvende flere filtre baseret på foruddefinerede kategorier, kendt som facetter. Udbredt anvendt i e-handel, biblioteker og virksomhedssøgning, forbedrer det brugeroplevelsen ved at gøre det lettere at finde relevant information effektivt.
Udforsk hvordan Feature Engineering og Ekstraktion forbedrer AI-modellens ydeevne ved at omdanne rå data til værdifuld indsigt. Opdag nøgleteknikker som feature-skabelse, transformation, PCA og autoencodere for at øge nøjagtighed og effektivitet i ML-modeller.
Feature-ekstraktion omdanner rådata til et reduceret sæt af informative træk, hvilket forbedrer maskinlæring ved at forenkle data, forbedre modelpræstation og reducere beregningsomkostninger. Opdag teknikker, anvendelser, værktøjer og videnskabelige indsigter i denne omfattende guide.
Few-Shot Learning er en maskinlæringstilgang, der gør det muligt for modeller at lave præcise forudsigelser ved kun at bruge et lille antal mærkede eksempler. I modsætning til traditionelle overvågede metoder fokuserer den på at generalisere ud fra begrænsede data ved hjælp af teknikker som meta-læring, transfer learning og dataforøgelse.
Flesch-læsevenlighed er en læsbarhedsformel, der vurderer, hvor let en tekst er at forstå. Udviklet af Rudolf Flesch i 1940'erne, tildeler den en score baseret på sætningslængde og stavelsesantal for at indikere tekstens kompleksitet. Formel anvendes bredt i uddannelse, forlagsbranchen og AI for at gøre indhold tilgængeligt.
AI-forklarbarhed henviser til evnen til at forstå og fortolke de beslutninger og forudsigelser, som kunstig intelligens træffer. Efterhånden som AI-modeller bliver mere komplekse, sikrer forklarbarhed gennemsigtighed, tillid, overholdelse af lovgivning, bias-reduktion og modeloptimering gennem teknikker som LIME og SHAP.
Forstærkningslæring (RL) er en underkategori af maskinlæring, der fokuserer på at træne agenter til at træffe sekvenser af beslutninger i et miljø, hvor de lærer optimale adfærdsmønstre gennem feedback i form af belønninger eller straf. Udforsk nøglebegreber, algoritmer, anvendelser og udfordringer ved RL.
Forstærkningslæring (RL) er en metode til at træne maskinlæringsmodeller, hvor en agent lærer at træffe beslutninger ved at udføre handlinger og modtage feedback. Feedbacken, i form af belønninger eller straf, guider agenten til at forbedre ydeevnen over tid. RL bruges bredt inden for spil, robotteknologi, finans, sundhedspleje og autonome køretøjer.
Forstærkningslæring fra menneskelig feedback (RLHF) er en maskinlæringsteknik, der integrerer menneskelig input for at guide træningsprocessen af forstærkningslæringsalgoritmer. I modsætning til traditionel forstærkningslæring, som udelukkende baserer sig på foruddefinerede belønningssignaler, udnytter RLHF menneskelige vurderinger til at forme og forfine AI-modellers adfærd. Denne tilgang sikrer, at AI’en stemmer bedre overens med menneskelige værdier og præferencer, hvilket gør den særligt nyttig i komplekse og subjektive opgaver.
En forvirringsmatrix er et værktøj inden for maskinlæring til at evaluere klassifikationsmodellers ydeevne ved at detaljerede sande/falske positive og negative, hvilket giver indblik ud over nøjagtighed, særligt nyttigt i ubalancerede datasæt.
Forward Deployed Engineers (FDE) er specialiserede tekniske fagfolk, der arbejder direkte med kunder for at tilpasse, konfigurere og implementere softwareløsninger skræddersyet til deres unikke behov og dermed bygger bro mellem produktets muligheder og den virkelige anvendelse.
En Foundation AI Model er en storstilet maskinlæringsmodel, der er trænet på enorme mængder data og kan tilpasses til en bred vifte af opgaver. Foundation-modeller har revolutioneret AI ved at fungere som et alsidigt grundlag for specialiserede AI-applikationer på tværs af områder som NLP, computer vision og meget mere.
Lær de grundlæggende oplysninger om Frase, et AI-drevet værktøj til at skabe SEO-optimeret indhold. Oplev dets nøglefunktioner, fordele og ulemper samt alternativer.
Fréchet Inception Distance (FID) er en måling, der bruges til at evaluere kvaliteten af billeder produceret af generative modeller, især GANs. FID sammenligner fordelingen af genererede billeder med ægte billeder og giver en mere helhedsorienteret vurdering af billedkvalitet og diversitet.
