Selaa kaikkea sisältöä kategoriassa Glossary
Dash on Plotlyn avoimen lähdekoodin Python-kehys interaktiivisten datavisualisointisovellusten ja -kojelautojen rakentamiseen, yhdistäen Flaskin, React.js:n ja Plotly.js:n saumattomiksi analytiikka- ja liiketoimintatiedon ratkaisuiksi.
Datan niukkuus tarkoittaa tilannetta, jossa koneoppimismallien kouluttamiseen tai kattavaan analyysiin ei ole riittävästi dataa, mikä vaikeuttaa tarkkojen tekoälyjärjestelmien kehittämistä. Tutustu syihin, vaikutuksiin ja keinoihin voittaa datan niukkuus tekoälyssä ja automaatiossa.
Datan puhdistus on keskeinen prosessi, jossa havaitaan ja korjataan virheet tai epäjohdonmukaisuudet datassa sen laadun parantamiseksi, varmistaen analytiikan ja päätöksenteon tarkkuuden, johdonmukaisuuden ja luotettavuuden. Tutustu tärkeimpiin prosesseihin, haasteisiin, työkaluihin sekä tekoälyn ja automaation rooliin tehokkaassa datan puhdistuksessa.
Datan validointi tekoälyssä tarkoittaa prosessia, jossa arvioidaan ja varmistetaan tekoälymallien koulutuksessa ja testauksessa käytetyn datan laatu, tarkkuus ja luotettavuus. Siihen kuuluu poikkeamien, virheiden tai anomalioiden tunnistaminen ja korjaaminen mallin suorituskyvyn ja luotettavuuden parantamiseksi.
Deepfaket ovat synteettistä mediaa, jossa tekoälyä käytetään luomaan erittäin realistisia mutta väärennettyjä kuvia, videoita tai äänitallenteita. Termi ”deepfake” on yhdistelmä sanoista ”deep learning” (syväoppiminen) ja ”fake” (väärennös), mikä kuvastaa teknologian perustaa kehittyneisiin koneoppimismenetelmiin.
Deterministinen malli on matemaattinen tai laskennallinen malli, joka tuottaa tietylle syötejoukolle yhden, yksiselitteisen tuloksen, tarjoten ennustettavuutta ja luotettavuutta ilman satunnaisuutta. Laajasti käytetty tekoälyssä, taloudessa, insinööritieteissä ja paikkatietojärjestelmissä, deterministiset mallit mahdollistavat tarkan analyysin, mutta voivat olla joustamattomia todellisen maailman vaihteluille.
Opi diskriminatiivisista AI-malleista—koneoppimismalleista, jotka keskittyvät luokitukseen ja regressioon mallintamalla luokkien välisiä päätösrajoja. Ymmärrä, miten ne toimivat, niiden edut, haasteet ja sovellukset NLP:ssä, tietokonenäössä ja tekoälyn automaatiossa.
DL4J, eli DeepLearning4J, on avoimen lähdekoodin hajautettu syväoppimiskirjasto Java Virtual Machinelle (JVM). Osa Eclipse-ekosysteemiä, se mahdollistaa syväoppimismallien skaalautuvan kehityksen ja käyttöönoton Java-, Scala- ja muilla JVM-kielillä.
Dropout on säännöllistämistekniikka tekoälyssä, erityisesti neuroverkoissa, joka torjuu ylioppimista poistamalla satunnaisesti hermosoluja käytöstä koulutuksen aikana, edistäen vankkojen piirteiden oppimista ja parempaa yleistystä uuteen dataan.
Ekstraktiivinen tekoäly on tekoälyn erikoistunut osa-alue, joka keskittyy tunnistamaan ja hakemaan tarkkaa tietoa olemassa olevista tietolähteistä. Toisin kuin generatiivinen tekoäly, ekstraktiivinen tekoäly paikantaa täsmällisiä tietoja sekä rakenteisista että rakenteettomista tietojoukoista hyödyntäen kehittyneitä NLP-tekniikoita, varmistaen tietojen poiminnan ja tiedonhaun tarkan ja luotettavan lopputuloksen.
Emergenssi tekoälyssä viittaa kehittyneisiin, järjestelmätason ilmiöihin ja käyttäytymismalleihin, joita ei ole ohjelmoitu suoraan, vaan ne syntyvät järjestelmän osien välisestä vuorovaikutuksesta. Nämä emergentit käyttäytymismallit tuovat mukanaan ennustettavuuden ja eettisiä haasteita, jolloin tarvitaan suojatoimia ja ohjeistuksia niiden vaikutusten hallitsemiseksi.
Epäselvä täsmäys on hakutekniikka, jota käytetään löytämään kyselyyn likimääräisesti vastaavia osumia, mahdollistaen vaihtelut, virheet tai epäjohdonmukaisuudet datassa. Sitä käytetään yleisesti datan puhdistuksessa, tietueiden yhdistämisessä ja tekstin hakemisessa, ja se hyödyntää algoritmeja kuten Levenshtein-etäisyys ja Soundex tunnistaakseen samankaltaiset, mutta ei identtiset merkinnät.
Erä-normalisointi on mullistava tekniikka syväoppimisessa, joka parantaa merkittävästi neuroverkkojen koulutusprosessia poistamalla sisäisen kovariaattisiirtymän, vakauttamalla aktivointeja ja mahdollistamalla nopeamman ja vakaamman koulutuksen.
Euroopan unionin tekoälyasetus (EU AI Act) on maailman ensimmäinen kattava sääntelykehys, jonka tavoitteena on hallita tekoälyn (AI) riskejä ja hyödyntää sen etuja. Huhtikuussa 2021 esitelty asetus pyrkii varmistamaan, että tekoälyjärjestelmät ovat turvallisia, läpinäkyviä ja perusoikeuksien sekä eettisten periaatteiden mukaisia.
F-pisteet, tunnetaan myös nimillä F-mittari tai F1-pisteet, on tilastollinen mittari, jota käytetään testin tai mallin tarkkuuden arviointiin, erityisesti binäärisessä luokittelussa. Se tasapainottaa tarkkuuden (precision) ja palautuksen (recall), tarjoten kattavan näkymän mallin suorituskykyyn, erityisesti epätasapainoisissa aineistoissa.
Fasetoitu haku on edistynyt tekniikka, jonka avulla käyttäjät voivat tarkentaa ja navigoida suurissa tietomassoissa käyttämällä useita ennalta määriteltyihin kategorioihin perustuvia suodattimia, joita kutsutaan faseteiksi. Sitä käytetään laajalti verkkokaupoissa, kirjastoissa ja yrityshauissa, ja se parantaa käyttäjäkokemusta tekemällä olennaisen tiedon löytämisestä helpompaa ja tehokkaampaa.
Federated Learning on yhteistyöhön perustuva koneoppimistekniikka, jossa useat laitteet kouluttavat yhteistä mallia pitäen koulutusdatan paikallisena. Tämä lähestymistapa parantaa yksityisyyttä, vähentää viivettä ja mahdollistaa skaalautuvan tekoälyn miljoonille laitteille ilman raakadatasta luopumista.
Few-Shot Learning on koneoppimisen lähestymistapa, jonka avulla mallit pystyvät tekemään tarkkoja ennusteita vain pienellä määrällä merkittyjä esimerkkejä. Toisin kuin perinteiset valvotut menetelmät, se keskittyy yleistämään rajallisesta datasta hyödyntäen menetelmiä kuten metaoppimista, siirtoppimista ja data-aumentaatiota.
Flesch-lukuluvun helppous on luettavuuskaava, joka arvioi, kuinka helppoa tekstiä on ymmärtää. Rudolf Fleschin 1940-luvulla kehittämä kaava antaa pistemäärän lausepituuden ja tavujen määrän perusteella, mikä osoittaa tekstin monimutkaisuuden. Sitä käytetään laajasti opetuksessa, julkaisuissa ja tekoälyssä sisällön saavutettavuuden parantamiseksi.
Forward Deployed Engineers (FDE) ovat erikoistuneita teknisiä ammattilaisia, jotka työskentelevät suoraan asiakkaiden kanssa ohjelmistoratkaisujen räätälöimiseksi, konfiguroimiseksi ja käyttöönottamiseksi heidän ainutlaatuisten tarpeidensa mukaan, kuromalla umpeen tuotteen ominaisuuksien ja todellisen käytön välistä kuilua.
Opi perustiedot Frasesta, tekoälypohjaisesta työkalusta SEO-optimoidun sisällön luomiseen. Tutustu sen tärkeimpiin ominaisuuksiin, hyviin ja huonoihin puoliin sekä vaihtoehtoihin.
Fréchet-inception-etäisyys (FID) on mittari, jota käytetään generatiivisten mallien, erityisesti GAN-mallien, tuottamien kuvien laadun arviointiin. FID vertaa generoituja kuvia oikeisiin kuviin ja tarjoaa kokonaisvaltaisemman mittarin kuvan laadulle ja monimuotoisuudelle.
Generatiivinen adversaarinen verkko (GAN) on koneoppimisen kehys, jossa kaksi neuroverkkoa—generaattori ja diskriminaattori—kilpailevat tuottaakseen dataa, jota ei voi erottaa aidosta datasta. Ian Goodfellow esitteli GANit vuonna 2014, ja niitä käytetään laajasti kuvien generoinnissa, datan laajennuksessa, poikkeavuuksien havaitsemisessa ja muussa.
Generatiivinen esikoulutettu muuntaja (GPT) on tekoälymalli, joka hyödyntää syväoppimistekniikoita tuottaakseen tekstiä, joka muistuttaa läheisesti ihmisen kirjoittamaa. GPT perustuu muuntaja-arkkitehtuuriin ja käyttää itsehuomiomekanismeja tehokkaaseen tekstin käsittelyyn ja tuottamiseen, mullistaen NLP-sovelluksia, kuten sisällöntuotantoa ja chatboteja.
Generatiivinen hakukoneoptimointi (GEO) on strategia, jossa sisältö optimoidaan tekoälyalustoille, kuten ChatGPT:lle ja Bardille, jotta se näkyy ja esitetään oikein tekoälyn tuottamissa vastauksissa.
Generatiivinen tekoäly viittaa tekoälyn algoritmeihin, jotka pystyvät luomaan uutta sisältöä, kuten tekstiä, kuvia, musiikkia, koodia ja videoita. Toisin kuin perinteinen tekoäly, generatiivinen tekoäly tuottaa alkuperäisiä lopputuloksia opitun datan pohjalta, mahdollistaen luovuuden ja automaation eri toimialoilla.
Gensim on suosittu avoimen lähdekoodin Python-kirjasto luonnollisen kielen käsittelyyn (NLP), joka erikoistuu valvomattomaan aiheiden mallinnukseen, asiakirjojen indeksointiin ja samankaltaisuuden hakuun. Se käsittelee tehokkaasti suuria tietoaineistoja, tukee semanttista analyysiä ja sitä käytetään laajasti tutkimuksessa ja teollisuudessa tekstin louhintaan, luokitteluun ja chatboteihin.
Go-to-market (GTM) -strategia on kattava suunnitelma, jonka avulla yritykset tuovat uuden tuotteen tai palvelun markkinoille ja myyntiin, minimoiden riskit ymmärtämällä kohdemarkkinaa sekä optimoimalla markkinointi- ja jakelukanavat. Tekoälyn integrointi parantaa GTM-strategiaa tarkentamalla markkinatutkimusta, asiakaskohdennusta ja sisällöntuotantoa.
Google Colaboratory (Google Colab) on Googlen tarjoama pilvipohjainen Jupyter-muistioalusta, jonka avulla käyttäjät voivat kirjoittaa ja suorittaa Python-koodia selaimessa ilmaiseksi käytettävissä olevilla GPU-/TPU-resursseilla – ihanteellinen koneoppimiseen ja data-analytiikkaan.
Gradienttimeneminen on keskeinen optimointialgoritmi, jota käytetään laajasti koneoppimisessa ja syväoppimisessa kustannus- tai häviöfunktioiden minimointiin säätämällä mallin parametreja iteroivasti. Se on ratkaiseva neuroverkkojen optimoinnissa, ja sitä käytetään muun muassa erä-, stokastisena ja mini-erä gradienttimenemisenä.
Opi lisää Grok-mallista xAI:lta, edistyneestä tekoälykeskustelubotista, jota johtaa Elon Musk. Tutustu sen reaaliaikaiseen tiedonsaantiin, keskeisiin ominaisuuksiin, vertailuihin, käyttötapauksiin ja siihen, miten se eroaa muista tekoälymalleista.
Hallusinaatio kielimalleissa tapahtuu, kun tekoäly tuottaa tekstiä, joka vaikuttaa uskottavalta, mutta on todellisuudessa virheellistä tai keksittyä. Lue lisää syistä, tunnistusmenetelmistä ja keinoista vähentää hallusinaatioita tekoälyn tuottamissa vastauksissa.
Tutustu tekoälyn harhaan: ymmärrä sen lähteet, vaikutus koneoppimiseen, esimerkit tosielämästä sekä keinoja harhan vähentämiseen oikeudenmukaisten ja luotettavien tekoälyjärjestelmien rakentamiseksi.
Mikä on heteronyymi? Heteronyymi on ainutlaatuinen kielellinen ilmiö, jossa kaksi tai useampi sana kirjoitetaan samoin mutta lausutaan ja tarkoittavat eri asioita. Nämä sanat ovat homografeja, jotka eivät ole homofoneja. Yksinkertaisemmin sanottuna heteronyymit näyttävät kirjoitetussa muodossa samalta mutta kuulostavat puheessa erilaisilta, ja niiden merkitys määräytyy kontekstin mukaan.
Heuristiikat tarjoavat nopeita, riittäviä ratkaisuja tekoälyssä hyödyntämällä kokemuksellista tietoa ja nyrkkisääntöjä, yksinkertaistavat monimutkaisia hakutehtäviä ja ohjaavat algoritmeja kuten A* ja Hill Climbing keskittymään lupaaviin polkuihin tehokkuuden parantamiseksi.
Horovod on vankka, avoimen lähdekoodin hajautettu syväoppimisen koulutuskehys, joka on suunniteltu mahdollistamaan tehokas skaalaus useille GPU-laitteille tai koneille. Se tukee TensorFlow’ta, Kerasia, PyTorchia ja MXNetiä, optimoiden nopeuden ja skaalautuvuuden koneoppimismallien koulutuksessa.
Hugging Face Transformers on johtava avoimen lähdekoodin Python-kirjasto, joka helpottaa Transformer-mallien käyttöönottoa koneoppimistehtäviin NLP:n, tietokonenäön ja äänendatan käsittelyssä. Se tarjoaa pääsyn tuhansiin valmiiksi koulutettuihin malleihin ja tukee suosittuja alustoja kuten PyTorch, TensorFlow ja JAX.
Hyperparametrien viritys on keskeinen prosessi koneoppimisessa, jonka avulla mallin suorituskykyä optimoidaan säätämällä parametreja, kuten oppimisnopeutta ja regularisointia. Tutustu menetelmiin kuten ruutuhaku, satunnaishaku, Bayes-optimalisointi ja muihin.
Ideogram AI on innovatiivinen kuvagenerointialusta, joka käyttää tekoälyä muuntaakseen tekstikehotteet korkealaatuisiksi kuviksi. Hyödyntämällä syväoppivia neuroverkkoja Ideogram ymmärtää tekstin ja visuaalisuuden välisen yhteyden, mahdollistaen käyttäjille kuvien luomisen, jotka vastaavat tarkasti heidän kuvauksiaan.
Human-in-the-Loop (HITL) on tekoälyn ja koneoppimisen lähestymistapa, jossa ihmisen asiantuntemus integroidaan tekoälyjärjestelmien koulutukseen, säätämiseen ja käyttämiseen, parantaen tarkkuutta, vähentäen virheitä ja varmistaen eettisten vaatimusten noudattamisen.
Ikkunointi tekoälyssä tarkoittaa datan käsittelyä osissa eli “ikkunoissa” järjestyksellisen tiedon analysoimiseksi tehokkaasti. Tärkeä erityisesti NLP:ssä ja suurissa kielimalleissa, ikkunointi optimoi kontekstin käsittelyä, resurssien käyttöä ja mallin suorituskykyä käännöksissä, keskusteluboteissa ja aikasarja-analyyseissä.
Ota selvää, mitä Insight Engine on—edistynyt, tekoälypohjainen alusta, joka parantaa tiedonhakua ja analyysiä ymmärtämällä kontekstin ja käyttäjän aikomuksen. Lue, miten Insight Enginet yhdistävät NLP:n, koneoppimisen ja syväoppimisen tarjotakseen toimivia oivalluksia sekä rakenteisista että rakenteettomista tietolähteistä.
Instanssisegmentointi on tietokonenäön tehtävä, jossa havaitaan ja rajataan jokainen yksittäinen kohde kuvassa pikselintarkkuudella. Se parantaa sovelluksia tarjoamalla yksityiskohtaisemman ymmärryksen verrattuna objektin havainnointiin tai semanttiseen segmentointiin, mikä tekee siitä tärkeän esimerkiksi lääketieteellisessä kuvantamisessa, autonomisessa ajamisessa ja robotiikassa.
Jasper.ai on tekoälypohjainen sisällöntuotantotyökalu, joka on suunniteltu markkinoijille ja sisällöntuottajille mahdollistamaan tehokkaan korkealaatuisen tekstisisällön tuottamisen edistyneiden kielimallien avulla.
Jupyter Notebook on avoimen lähdekoodin verkkosovellus, jonka avulla käyttäjät voivat luoda ja jakaa asiakirjoja, joissa on elävää koodia, yhtälöitä, visualisointeja ja tekstiä. Sitä käytetään laajasti data-analytiikassa, koneoppimisessa, opetuksessa ja tutkimuksessa, ja se tukee yli 40 ohjelmointikieltä sekä saumatonta integraatiota tekoälytyökaluihin.
Ota selvää, mitä jäsentelemätön data on ja miten se vertautuu jäsenneltyyn dataan. Tutustu haasteisiin ja työkaluihin, joita käytetään jäsentelemättömän datan kanssa.
K-Means-klusterointi on suosittu valvomaton koneoppimisalgoritmi, jolla jaetaan aineisto ennalta määrättyyn määrään erillisiä, päällekkäisiä klustereita minimoimalla datapisteiden ja niiden klusterikeskusten välinen neliösummavirhe.
Tutustu, mikä on kappaleen uudelleenkirjoittaja, miten se toimii, sen keskeisiin ominaisuuksiin ja miten se voi parantaa kirjoituksen laatua, auttaa välttämään plagiointia ja tehostaa hakukoneoptimointia kehittyneiden kielenkäsittelytekniikoiden avulla.
Kausaalipäättely on menetelmällinen lähestymistapa, jonka avulla pyritään selvittämään syy-seuraussuhteita muuttujien välillä. Se on keskeinen tieteissä, kun halutaan ymmärtää kausaalisia mekanismeja pelkkien korrelaatioiden sijaan ja kohdata haasteita kuten sekoittavat muuttujat.
Kehityksellinen lukemisen arviointi (DRA) on yksilöllisesti toteutettava työkalu, jonka tarkoituksena on arvioida oppilaan lukutaitoja ja tarjota näkemyksiä lukutason, sujuvuuden ja ymmärryksen tasosta. Se auttaa opettajia räätälöimään opetusta ja seuraamaan edistymistä esikoulusta kahdeksanteen luokkaan asti.
LLM-malleissa kehote on syöttöteksti, joka ohjaa mallin tuottamaa vastausta. Opi, kuinka tehokkaat kehotteet, kuten zero-, one-, few-shot- ja chain-of-thought -tekniikat, parantavat tekoälymallien vastauslaatua.
Keras on tehokas ja käyttäjäystävällinen avoimen lähdekoodin korkean tason neuroverkkojen API, joka on kirjoitettu Pythonilla ja pystyy toimimaan TensorFlow'n, CNTK:n tai Theanon päällä. Sen avulla voidaan tehdä nopeita kokeiluja ja se tukee sekä tuotanto- että tutkimuskäyttöä modulaarisuudellaan ja yksinkertaisuudellaan.
Keskimääräinen absoluuttivirhe (MAE) on keskeinen metriikka koneoppimisessa regressiomallien arviointiin. Se mittaa ennusteiden virheiden keskimääräistä suuruutta tarjoten yksinkertaisen ja helposti tulkittavan tavan arvioida mallin tarkkuutta huomioimatta virheen suuntaa.
Keskusteleva tekoäly viittaa teknologioihin, jotka mahdollistavat tietokoneiden kyvyn simuloida ihmisten välisiä keskusteluja hyödyntäen NLP:tä, koneoppimista ja muita kieliteknologioita. Se on chatbotien, virtuaaliavustajien ja puheavustajien taustalla asiakaspalvelussa, terveydenhuollossa, vähittäiskaupassa ja monilla muilla aloilla, parantaen tehokkuutta ja yksilöllisyyttä.
Kielentunnistus suurissa kielimalleissa (LLM) on prosessi, jossa nämä mallit tunnistavat syötetyn tekstin kielen, mahdollistaen tarkan käsittelyn monikielisissä sovelluksissa kuten chatbotit, käännökset ja sisällön moderointi.
Kognitiivinen kartta on mielensisäinen esitys spatiaalista suhteista ja ympäristöistä, jonka avulla yksilöt voivat hankkia, tallentaa, palauttaa mieleen ja tulkita tietoa ympäristönsä sijainneista ja ominaisuuksista. Se on keskeinen navigoinnissa, oppimisessa ja muistissa, ja sen merkitys kasvaa jatkuvasti tekoälyssä ja robotiikassa.
Kognitiivinen laskenta edustaa mullistavaa teknologiakonseptia, joka jäljittelee ihmisen ajatteluprosesseja monimutkaisissa tilanteissa. Se yhdistää tekoälyn ja signaalinkäsittelyn ihmismäisen kognition jäljittelemiseksi, parantaen päätöksentekoa käsittelemällä valtavia määriä sekä jäsenneltyä että jäsentymätöntä dataa.
Konenäkö on tekoälyn (AI) osa-alue, joka keskittyy mahdollistamaan tietokoneiden kyvyn tulkita ja ymmärtää visuaalista maailmaa. Hyödyntämällä kameroiden digitaalisia kuvia, videoita ja syväoppimismalleja, koneet voivat tunnistaa ja luokitella kohteita tarkasti sekä reagoida näkemäänsä.
Koneoppiminen (ML) on tekoälyn (AI) osa-alue, joka mahdollistaa koneiden oppimisen datasta, kaavojen tunnistamisen, ennusteiden tekemisen ja päätöksenteon parantamisen ajan myötä ilman eksplisiittistä ohjelmointia.
Koneoppimisen putki on automatisoitu työnkulku, joka virtaviivaistaa ja standardoi koneoppimismallien kehityksen, koulutuksen, arvioinnin ja käyttöönoton, muuntaen raakadataa tehokkaasti ja laajamittaisesti käyttökelpoisiksi oivalluksiksi.
