Selaa kaikkea sisältöä kategoriassa Glossary
Ohjaamaton oppiminen on koneoppimisen tekniikka, jossa algoritmeja koulutetaan merkitsemättömällä datalla piilevien mallien, rakenteiden ja suhteiden löytämiseksi. Yleisiä menetelmiä ovat klusterointi, assosiaatio ja ulottuvuuksien vähentäminen, joita sovelletaan esimerkiksi asiakassegmentointiin, poikkeavuuksien tunnistamiseen ja ostoskorianalyysiin.
Ohjeistuksen hienosäätö on tekoälyn tekniikka, jossa suuria kielimalleja (LLM) hienosäädetään ohje-vastaus -pareihin perustuvilla datoilla, parantaen niiden kykyä noudattaa ihmisen ohjeita ja suorittaa tarkkoja tehtäviä.
Oikaistu R-neliö on tilastollinen mittari, jota käytetään regressiomallin selitysasteen arviointiin. Se ottaa huomioon selittävien muuttujien määrän, jotta ylisovittamista voidaan välttää ja mallin suorituskyvystä saadaan tarkempi arvio.
Oikolukeminen on kirjoitetun materiaalin tarkastelun ja korjaamisen prosessi, jonka tavoitteena on parantaa tekstin tarkkuutta, luettavuutta ja johdonmukaisuutta. Siihen kuuluu kielioppivirheiden, oikeinkirjoitusvirheiden, välimerkkiongelmien tarkistaminen sekä tyylin ja sävyn yhtenäisyyden varmistaminen koko asiakirjassa. Tekoälytyökalut, kuten Grammarly, auttavat rutiinitarkistuksissa, mutta ihmisen arviointi on edelleen ratkaisevan tärkeää.
Ominaisuuksien poiminta muuntaa raakadataa suppeampaan joukkoon informatiivisia piirteitä, parantaen koneoppimista yksinkertaistamalla dataa, tehostamalla mallien suorituskykyä ja vähentämällä laskentakustannuksia. Tutustu menetelmiin, sovelluksiin, työkaluihin ja tieteellisiin näkökulmiin tässä kattavassa oppaassa.
Tutustu siihen, kuinka ominaisuusmuokkaus ja -poiminta parantavat tekoälymallien suorituskykyä muuttamalla raakadataa arvokkaiksi oivalluksiksi. Löydä keskeiset tekniikat, kuten ominaisuuksien luonti, muunnokset, PCA ja autoenkooderit, joilla parannat ML-mallien tarkkuutta ja tehokkuutta.
Open Neural Network Exchange (ONNX) on avoimen lähdekoodin formaatti, joka mahdollistaa koneoppimismallien sujuvan vaihdon eri kehysten välillä, parantaen käyttöönoton joustavuutta, standardointia ja laitteistojen optimointia.
OpenAI on johtava tekoälytutkimusorganisaatio, joka tunnetaan GPT-, DALL-E- ja ChatGPT-järjestelmien kehittämisestä ja joka pyrkii luomaan turvallista ja hyödyllistä yleistä tekoälyä (AGI) ihmiskunnan hyväksi.
OpenCV on edistynyt avoimen lähdekoodin tietokonenäkö- ja koneoppimiskirjasto, joka tarjoaa yli 2500 algoritmia kuvankäsittelyyn, objektien tunnistukseen ja reaaliaikaisiin sovelluksiin useilla kielillä ja alustoilla.
Oppimiskäyrä tekoälyssä on graafinen esitys, joka havainnollistaa mallin oppimissuorituksen ja muuttujien, kuten aineiston koon tai harjoituskertojen, välistä suhdetta. Se auttaa diagnosoimaan bias-variance -tasapainoa, mallin valintaa ja koulutusprosessin optimointia.
Optinen merkintunnistus (OCR) on mullistava teknologia, joka muuntaa asiakirjoja, kuten skannattuja papereita, PDF-tiedostoja tai kuvia, muokattavaksi ja haettavaksi dataksi. Opi, miten OCR toimii, sen tyypit, käyttökohteet, hyödyt, rajoitukset ja uusimmat edistysaskeleet tekoälypohjaisissa OCR-järjestelmissä.
Ostajan katumus on psykologinen ilmiö, jossa henkilö kokee katumusta, ahdistusta tai tyytymättömyyttä ostoksen jälkeen. Tutustu ilmiön syihin, psykologisiin näkökulmiin, liiketoiminnallisiin vaikutuksiin sekä tekoälyn rooliin ostajan katumuksen ennustamisessa ja lievittämisessä.
Pandas on avoimen lähdekoodin Python-kirjasto datan käsittelyyn ja analysointiin. Se tunnetaan monipuolisuudestaan, vahvoista tietorakenteistaan ja helppokäyttöisyydestään monimutkaisten aineistojen käsittelyssä. Se on keskeinen työkalu data-analyytikoille ja data-analyytikoille, tarjoten tehokkaat työkalut datan puhdistamiseen, muuntamiseen ja analysointiin.
Parafrasointi viestinnässä tarkoittaa toisen henkilön viestin ilmaisemista omin sanoin alkuperäistä merkitystä säilyttäen. Se lisää selkeyttä, edistää ymmärrystä ja AI-työkalut tehostavat parafrasointia tarjoamalla vaihtoehtoisia ilmauksia nopeasti ja tehokkaasti.
Parameteritehokas hienosäätö (PEFT) on innovatiivinen lähestymistapa tekoälyssä ja NLP:ssä, jonka avulla suuria esikoulutettuja malleja voidaan mukauttaa tiettyihin tehtäviin päivittämällä vain pieni osa niiden parametreista. Tämä vähentää laskentakustannuksia ja koulutusaikaa, mahdollistaen tehokkaan käyttöönoton.
Pathways Language Model (PaLM) on Googlen edistynyt suurten kielimallien perhe, joka on suunniteltu monipuolisiin käyttötarkoituksiin, kuten tekstin luomiseen, päättelyyn, koodin analysointiin ja monikieliseen käännökseen. Pathways-aloitteen pohjalta rakennettu PaLM on huippuluokkaa suorituskyvyssä, skaalautuvuudessa ja vastuullisessa tekoälyn hyödyntämisessä.
Perplexity AI on edistynyt tekoälypohjainen hakukone ja keskustelutyökalu, joka hyödyntää NLP:tä ja koneoppimista tuottaakseen tarkkoja, kontekstuaalisia vastauksia lähdeviitteillä. Ihanteellinen tutkimukseen, oppimiseen ja ammatilliseen käyttöön – se yhdistää useita suuria kielimalleja ja tietolähteitä varmistaen tarkan ja reaaliaikaisen tiedonhaun.
Tekoälyyn perustuva personoitu markkinointi hyödyntää tekoälyä räätälöidäkseen markkinointistrategiat ja viestinnän yksittäisille asiakkaille heidän käyttäytymisensä, mieltymystensä ja vuorovaikutustensa perusteella, parantaen sitoutumista, tyytyväisyyttä ja konversioastetta.
Perus-AI-malli on laajamittainen koneoppimismalli, joka on koulutettu valtavilla tietomäärillä ja jota voidaan mukauttaa monenlaisiin tehtäviin. Perusmallit ovat mullistaneet tekoälyn toimimalla monipuolisena pohjana erikoistuneille tekoälysovelluksille eri aloilla, kuten NLP:ssä, konenäössä ja muissa.
Perustuslaillinen tekoäly tarkoittaa tekoälyjärjestelmien sovittamista yhteen perustuslaillisten periaatteiden ja oikeudellisten viitekehysten kanssa, varmistaen, että tekoälyn toiminta noudattaa perustuslaeissa tai perustavanlaatuisissa oikeudellisissa asiakirjoissa vahvistettuja oikeuksia, etuoikeuksia ja arvoja eettisen ja laillisen vaatimusten mukaisesti.
Piilotetut Markovin mallit (HMM) ovat kehittyneitä tilastollisia malleja järjestelmille, joiden taustatilat ovat havainnoimattomia. Laajasti käytetty puheentunnistuksessa, bioinformatiikassa ja rahoituksessa, HMM:t tulkitsevat piilotettuja prosesseja ja perustuvat algoritmeihin kuten Viterbi ja Baum-Welch.
Pitkän aikavälin muisti (LSTM) on erikoistunut toistuvan neuroverkon (RNN) arkkitehtuuri, joka on suunniteltu oppimaan pitkän aikavälin riippuvuuksia jaksollisessa datassa. LSTM-verkot hyödyntävät muistiyksiköitä ja porttimekanismeja ratkaistakseen katoavan gradientin ongelman, tehden niistä olennaisia tehtävissä kuten kielimallinnuksessa, puheentunnistuksessa ja aikasarjojen ennustamisessa.
Plotly on edistynyt avoimen lähdekoodin graafikirjasto, jonka avulla voi luoda vuorovaikutteisia, julkaisutasoisia kaavioita verkossa. Se on yhteensopiva Pythonin, R:n ja JavaScriptin kanssa, ja Plotly mahdollistaa monimutkaisten datavisualisointien toteuttamisen sekä tukee laajaa valikoimaa kaaviotyyppejä, vuorovaikutteisuutta ja web-sovellusten integrointia.
Poikkeavuuksien tunnistus on prosessi, jossa tunnistetaan datapisteitä, tapahtumia tai kuvioita, jotka poikkeavat odotetusta normaalista arvosta aineistossa. Usein hyödynnetään tekoälyä ja koneoppimista reaaliaikaiseen, automatisoituun tunnistukseen esimerkiksi kyberturvallisuuden, talousalan ja terveydenhuollon sovelluksissa.
Prompttien suunnittelu tarkoittaa generatiivisten tekoälymallien syötteiden kehittämistä ja hiomista, jotta saadaan aikaan optimaalisia tuloksia. Tämä sisältää tarkkojen ja tehokkaiden kehotteiden laatimisen, jotka ohjaavat tekoälyä tuottamaan tekstiä, kuvia tai muuta sisältöä määriteltyjen vaatimusten mukaisesti.
Puheentunnistus, joka tunnetaan myös nimillä automaattinen puheentunnistus (ASR) tai puheesta tekstiksi, mahdollistaa tietokoneiden tulkita ja muuntaa puhuttua kieltä kirjoitetuksi tekstiksi. Tämä teknologia toimii virtuaaliavustajien ja saavutettavuustyökalujen taustalla sekä mullistaa ihmisen ja koneen vuorovaikutuksen.
Puheentunnistus, joka tunnetaan myös nimillä automaattinen puheentunnistus (ASR) tai puheesta tekstiksi, on teknologia, jonka avulla koneet ja ohjelmistot voivat tulkita ja muuntaa puhuttua kieltä kirjoitetuksi tekstiksi. Tämä tehokas ominaisuus eroaa äänentunnistuksesta, joka tunnistaa yksittäisen puhujan äänen. Puheentunnistus keskittyy pelkästään puhutun puheen kääntämiseen tekstiksi.
Puolivalvottu oppiminen (SSL) on koneoppimistekniikka, joka hyödyntää sekä merkittyä että merkitsemätöntä dataa mallien kouluttamiseen. Tämä tekee siitä ihanteellisen, kun kaiken datan merkitseminen on epäkäytännöllistä tai kallista. Se yhdistää valvotun ja valvomattoman oppimisen vahvuudet tarkkuuden ja yleistettävyyden parantamiseksi.
PyTorch on avoimen lähdekoodin koneoppimisen kehys, jonka on kehittänyt Meta AI. Se tunnetaan joustavuudestaan, dynaamisista laskentagraafeistaan, GPU-kiihdytyksestään ja saumattomasta Python-integraatiostaan. Sitä käytetään laajasti syväoppimisen, konenäön, NLP:n ja tutkimuksen sovelluksissa.
Päättely on kognitiivinen prosessi, jossa tehdään johtopäätöksiä, tehdään päätelmiä tai ratkaistaan ongelmia tiedon, faktojen ja logiikan pohjalta. Tutustu sen merkitykseen tekoälyssä, mukaan lukien OpenAI:n o1-malli ja edistyneet päättelykyvyt.
Päätöspuu on tehokas ja intuitiivinen työkalu päätöksenteon ja ennustavan analyysin tueksi, jota käytetään sekä luokittelu- että regressiotehtävissä. Sen puumainen rakenne tekee siitä helposti tulkittavan, ja sitä hyödynnetään laajalti koneoppimisessa, rahoituksessa, terveydenhuollossa ja monilla muilla aloilla.
Päätöspuu on valvottu oppimisalgoritmi, jota käytetään päätösten tekemiseen tai ennusteiden laatimiseen syötedatan perusteella. Se havainnollistetaan puumaisena rakenteena, jossa sisäsolmut edustavat testejä, haarat tuloksia ja lehtisolmut luokkamerkintöjä tai arvoja.
Q-oppiminen on keskeinen käsite tekoälyn (AI) ja koneoppimisen alalla, erityisesti vahvistusoppimisessa. Sen avulla agentit oppivat optimaaliset toiminnot vuorovaikutuksen ja palautteen, eli palkkioiden tai rangaistusten, kautta, parantaen päätöksentekoa ajan myötä.
Opi lisää rakenteisesta datasta ja sen käytöstä, katso esimerkkejä ja vertaa sitä muihin tietorakenteisiin.
Tutustu recall-mittariin koneoppimisessa: olennainen mittari mallin suorituskyvyn arviointiin, erityisesti luokittelutehtävissä, joissa positiivisten tapausten oikea tunnistaminen on tärkeää. Opettele sen määritelmä, laskentatapa, merkitys, käyttötapaukset sekä parannusstrategiat.
Regularisointi tekoälyssä (AI) tarkoittaa joukkoa tekniikoita, joita käytetään estämään ylisovittamista koneoppimismalleissa lisäämällä rajoitteita koulutuksen aikana, mikä mahdollistaa paremman yleistämisen uusiin, näkemättömiin aineistoihin.
Rekursiivinen kehotteiden muokkaus on tekoälytekniikka, jota käytetään suurten kielimallien, kuten GPT-4:n, kanssa. Sen avulla käyttäjät voivat parantaa mallin tuottamia vastauksia iteratiivisen vuoropuhelun avulla, mikä johtaa laadukkaampiin ja tarkempiin tuloksiin.
Remote MCP (Model Context Protocol) on järjestelmä, jonka avulla tekoälyagentit voivat käyttää ulkoisia työkaluja, tietolähteitä ja palveluja standardoitujen rajapintojen kautta etäpalvelimilla. Tämä mahdollistaa tekoälymallien vuorovaikutuksen erikoistuneiden toimintojen ja tiedon kanssa oman koulutusaineistonsa ulkopuolella, laajentaen niiden kyvykkyyksiä turvallisesti ja joustavasti.
Mikä on renkaanpotkija? Myynnissä renkaanpotkija on potentiaalinen asiakas, joka vaikuttaa kiinnostuneelta tuotteesta tai palvelusta, mutta jolla ei ole todellista aikomusta tai kykyä ostaa. Opi tunnistamaan, hallitsemaan ja minimoimaan renkaanpotkijoiden vaikutus tehokkailla myyntistrategioilla ja tekoälytyökaluilla.
Retrieval Augmented Generation (RAG) on kehittynyt tekoälykehys, joka yhdistää perinteiset tiedonhakujärjestelmät generatiivisiin suuriin kielimalleihin (LLM:t), mahdollistaen tekoälyn tuottaa tarkempaa, ajantasaisempaa ja kontekstuaalisesti merkityksellisempää tekstiä ulkoista tietoa hyödyntämällä.
Opi, mitä AWS:n reunasijainnit ovat, miten ne eroavat alueista ja saatavuusvyöhykkeistä sekä miten ne parantavat sisällön toimitusta vähentämällä viivettä, parantamalla suorituskykyä ja mahdollistamalla maailmanlaajuisen ulottuvuuden.
Riippuvuusanalyysi on NLP:n syntaktisen analyysin menetelmä, joka tunnistaa kieliopilliset suhteet sanojen välillä muodostaen puumaisia rakenteita. Tämä on oleellista esimerkiksi konekäännöksissä, sentimenttianalyysissä ja tiedonlouhinnassa.
Ristiinentropia on keskeinen käsite sekä informaatioteoriassa että koneoppimisessa, ja sitä käytetään mittaamaan kahden todennäköisyysjakauman välistä poikkeamaa. Koneoppimisessa sitä käytetään tappiollisena funktionsa kvantifioimaan ennustettujen tulosten ja todellisten luokkien väliset erot, mikä optimoi mallin suorituskykyä erityisesti luokittelutehtävissä.
Ristivalidointi on tilastollinen menetelmä, jota käytetään koneoppimismallien arvioimiseen ja vertailuun jakamalla data useita kertoja koulutus- ja validointijoukkoihin, mikä varmistaa mallien yleistyvyyden tuntemattomaan dataan ja auttaa ehkäisemään ylioppimista.
Vastaanottajan käyttöominaisuuskäyrä (ROC-käyrä) on graafinen esitys, jota käytetään binaarisen luokittelijan suorituskyvyn arviointiin, kun sen diskriminointikynnystä vaihdellaan. Käyrä sai alkunsa signaalin tunnistusteoriasta toisen maailmansodan aikana, ja ROC-käyrät ovat nykyään olennaisia koneoppimisessa, lääketieteessä ja tekoälyssä mallien arviointiin.
Roskaa sisään, roskaa ulos (GIGO) korostaa, kuinka tekoälyn ja muiden järjestelmien tuotos riippuu suoraan syötteen laadusta. Lue GIGOn vaikutuksista tekoälyyn, datan laadun tärkeydestä sekä keinoista estää GIGOa tarkempien, oikeudenmukaisempien ja luotettavampien tulosten saavuttamiseksi.
ROUGE-pisteet ovat joukko mittareita, joita käytetään koneellisesti tuotettujen tiivistelmien ja käännösten laadun arviointiin vertaamalla niitä ihmisen luomiin viitteisiin. Laajasti käytetty NLP:ssä, ROUGE mittaa sisällön päällekkäisyyttä ja recall-arvoa, auttaen tiivistys- ja käännösjärjestelmien arvioinnissa.
Ruumiillinen tekoälyagentti on älykäs järjestelmä, joka havaitsee, tulkitsee ja on vuorovaikutuksessa ympäristönsä kanssa fyysisen tai virtuaalisen kehon kautta. Opi, miten nämä agentit toimivat robotiikassa ja digitaalisissa simulaatioissa suorittaen tehtäviä, jotka vaativat havainnointia, päättelyä ja toimintaa.
Opi perustiedot Rytristä. Nopea yleiskatsaus tärkeimmistä ominaisuuksista, eduista ja haitoista sekä vaihtoehdoista.
Sanaluokkien tunnistus (POS tagging) on keskeinen tehtävä laskennallisessa kielitieteessä ja luonnollisen kielen käsittelyssä (NLP). Siinä annetaan jokaiselle sanalle tekstissä sen vastaava sanaluokka määritelmänsä ja lauseyhteytensä perusteella. Tavoitteena on luokitella sanat kieliopillisiin kategorioihin, kuten substantiiveihin, verbeihin, adjektiiveihin, adverbeihin jne., jotta koneet voivat käsitellä ja ymmärtää ihmiskieltä tehokkaammin.
Sanaupotukset ovat kehittyneitä sanojen esityksiä jatkuvassa vektoriavaruudessa, jotka tallentavat semanttisia ja syntaktisia suhteita edistyneisiin NLP-tehtäviin kuten tekstin luokittelu, konekäännös ja tunnetilan analyysi.
Scikit-learn on tehokas avoimen lähdekoodin koneoppimiskirjasto Pythonille, joka tarjoaa yksinkertaisia ja tehokkaita työkaluja ennakoivaan data-analyysiin. Laajasti käytetty data-analyytikoiden ja koneoppimisen ammattilaisten keskuudessa, se tarjoaa laajan valikoiman algoritmeja luokitteluun, regressioon, klusterointiin ja paljon muuhun, saumattomasti integroituna Python-ekosysteemiin.
SciPy on vankka avoimen lähdekoodin Python-kirjasto tieteelliseen ja tekniseen laskentaan. Se rakentuu NumPyn päälle ja tarjoaa kehittyneitä matemaattisia algoritmeja, optimointia, integrointia, datan käsittelyä, visualisointia sekä yhteensopivuuden Matplotlibin ja Pandasin kaltaisten kirjastojen kanssa, tehden siitä olennaisen työkalun tieteellisessä laskennassa ja data-analyysissä.
Sekamatrisi on koneoppimisen työkalu luokittelumallien suorituskyvyn arviointiin, joka yksilöi oikeat/väärät positiiviset ja negatiiviset ennusteet tarjoten tarkkuutta syvempää tietoa, erityisesti epätasapainoisissa aineistoissa.
Tutustu sekvenssimallinnukseen tekoälyssä ja koneoppimisessa—ennusta ja generoi sekvenssejä datassa, kuten tekstissä, audiossa ja DNA:ssa, käyttäen RNN:iä, LSTM:iä, GRU:ja ja Transformereita. Sukella keskeisiin käsitteisiin, sovelluksiin, haasteisiin ja uusimpaan tutkimukseen.
Tekoälyn selitettävyys viittaa kykyyn ymmärtää ja tulkita tekoälyjärjestelmien tekemiä päätöksiä ja ennusteita. Mallien monimutkaistuessa selitettävyys takaa läpinäkyvyyden, luottamuksen, sääntelyn noudattamisen, puolueellisuuden vähentämisen ja mallin optimoinnin LIME:n ja SHAP:n kaltaisten menetelmien avulla.
Semanttinen analyysi on keskeinen luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) tekniikka, joka tulkitsee ja johtaa merkityksiä tekstistä, mahdollistaen koneiden ymmärtää kielen kontekstia, tunnetta ja vivahteita parempaa käyttäjävuorovaikutusta ja liiketoiminnan oivalluksia varten.
Semanttinen segmentointi on tietokonenäön tekniikka, jossa kuvat jaetaan useisiin segmentteihin ja jokaiselle pikselille annetaan luokkamerkintä, joka edustaa objektia tai aluetta. Se mahdollistaa yksityiskohtaisen ymmärryksen esimerkiksi itseajavien autojen, lääketieteellisen kuvantamisen ja robotiikan sovelluksissa syväoppimismallien, kuten CNN:n, FCN:n, U-Netin ja DeepLabin avulla.
SEO-pisteet ovat numeerinen mittari siitä, kuinka hyvin verkkosivusto noudattaa SEO:n parhaita käytäntöjä arvioiden teknisiä osa-alueita, sisällön laatua, käyttäjäkokemusta ja mobiiliresponsiivisuutta. SEO-pisteiden ymmärtäminen ja parantaminen on olennaista verkkosivuston näkyvyyden lisäämiseksi hakukonetuloksissa.
Opi, mitä siemen tarkoittaa tekoälytaiteessa, miten se vaikuttaa kuvien luomisprosessiin ja kuinka taiteilijat käyttävät siemeniä johdonmukaisuuden tai luovan kokeilun saavuttamiseksi generatiivisilla taidealustoilla.
