Bla gjennom alt innhold i kategorien Glossary
ChatGPT er en avansert AI-chatbot utviklet av OpenAI, som benytter avansert naturlig språkprosessering (NLP) for å muliggjøre menneskelignende samtaler og hjelpe brukere med oppgaver fra å svare på spørsmål til å generere innhold. Lansert i 2022, og er mye brukt på tvers av bransjer til innholdsproduksjon, koding, kundestøtte og mer.
Finn ut mer om Anthropics Claude 3.5 Sonnet: hvordan den sammenlignes med andre modeller, dens styrker, svakheter og bruksområder innen blant annet resonnering, koding og visuelle oppgaver.
Lær mer om Claude Haiku, Anthropics raskeste og rimeligste AI-modell. Oppdag nøkkelfunksjoner, bedriftsbruk og hvordan den sammenlignes med andre modeller i Claude 3-familien.
Lær mer om Claude fra Anthropic. Forstå hva det brukes til, de ulike modellene som tilbys, og dets unike egenskaper.
Finn ut mer om Opus-modellen til Claude av Anthropic. Oppdag dens styrker og svakheter, og hvordan den sammenlignes med andre modeller.
Clearbit er en kraftig plattform for dataaktivering som hjelper bedrifter, spesielt salgs- og markedsteam, med å berike kundedata, personalisere markedsføringsinnsats og optimalisere salgsstrategier ved hjelp av sanntids, omfattende B2B-data og AI-drevet automatisering.
Microsoft Copilot er en AI-drevet assistent som øker produktiviteten og effektiviteten i Microsoft 365-apper. Bygget på OpenAI sin GPT-4, automatiserer den oppgaver, gir sanntidsinnsikt og integreres sømløst med verktøy som Word, Excel, PowerPoint, Outlook og Teams.
Oppdag Copy.ai, et AI-drevet skriveverktøy bygget på OpenAI sin GPT-3, designet for å generere innhold av høy kvalitet som blogger, e-poster og nettsidetekster på over 25 språk. Ideelt for markedsførere, innholdsskapere og bedrifter som ønsker rask, effektiv og brukervennlig AI-innholdsgenerering.
Copysmith er en AI-drevet programvare for innholdsproduksjon, designet for å hjelpe markedsførere, innholdsprodusenter og bedrifter med å generere innhold av høy kvalitet på en effektiv måte. Den effektiviserer innholdsprosessen ved å bruke kunstig intelligens til å produsere ulike typer innhold, inkludert blogginnlegg, produktbeskrivelser, innhold til sosiale medier og e-poster.
CrushOn.AI er en avansert AI-chatbotplattform som tilbyr ufiltrerte, dynamiske samtaler med virtuelle karakterer. Personliggjør interaksjoner, utforsk kreative scenarioer, og delta i flerspråklig rollespill med AI-genererte personligheter for underholdning, læring og selskap.
DALL-E er en serie tekst-til-bilde-modeller utviklet av OpenAI, som bruker dyp læring for å generere digitale bilder fra tekstbeskrivelser. Lær om historien, bruksområder innen kunst, markedsføring, utdanning og etiske vurderinger.
Dash er et åpen kildekode Python-rammeverk fra Plotly for å bygge interaktive datavisualiseringsapplikasjoner og dashbord, som kombinerer Flask, React.js og Plotly.js for sømløse analyse- og business intelligence-løsninger.
Datamangel refererer til utilstrekkelig data for å trene maskinlæringsmodeller eller gjennomføre omfattende analyser, noe som hindrer utviklingen av nøyaktige AI-systemer. Oppdag årsaker, konsekvenser og teknikker for å overvinne datamangel i AI og automatisering.
Datamaskinsyn er et felt innen kunstig intelligens (KI) som fokuserer på å gjøre datamaskiner i stand til å tolke og forstå den visuelle verden. Ved å utnytte digitale bilder fra kameraer, videoer og dyp læring, kan maskiner nøyaktig identifisere og klassifisere objekter, og deretter reagere på det de ser.
Datastyring er rammeverket av prosesser, retningslinjer, roller og standarder som sikrer effektiv og hensiktsmessig bruk, tilgjengelighet, integritet og sikkerhet av data i en organisasjon. Det driver etterlevelse, beslutningstaking og datakvalitet på tvers av bransjer.
Datautvinning er en sofistikert prosess for å analysere store mengder rådata for å avdekke mønstre, sammenhenger og innsikter som kan informere forretningsstrategier og beslutninger. Ved å utnytte avansert analyse hjelper det organisasjoner med å forutsi trender, forbedre kundeopplevelser og øke operasjonell effektivitet.
Datavalidering i KI refererer til prosessen med å vurdere og sikre kvaliteten, nøyaktigheten og påliteligheten til data som brukes til å trene og teste KI-modeller. Det innebærer å identifisere og rette opp avvik, feil eller unormaliteter for å forbedre modellens ytelse og troverdighet.
Datavask er den avgjørende prosessen med å oppdage og rette feil eller inkonsistenser i data for å forbedre kvaliteten, og sikre nøyaktighet, konsistens og pålitelighet for analyse og beslutningstaking. Utforsk sentrale prosesser, utfordringer, verktøy og rollen til AI og automatisering i effektiv datavask.
Et Deep Belief Network (DBN) er en sofistikert generativ modell som benytter dype arkitekturer og Restricted Boltzmann Machines (RBMs) for å lære hierarkiske datarepresentasjoner for både overvåkede og ikke-overvåkede oppgaver, som bilde- og talegjenkjenning.
Deepfakes er en form for syntetiske medier hvor KI brukes til å generere svært realistiske, men falske bilder, videoer eller lydopptak. Begrepet «deepfake» er en sammensetning av «deep learning» og «fake», som gjenspeiler teknologiens avhengighet av avanserte maskinlæringsteknikker.
Hva er en dekk sparker? I salg er en dekk sparker en potensiell kunde som virker interessert i et produkt eller en tjeneste, men som mangler reell hensikt eller evne til å kjøpe. Lær hvordan du kan identifisere, håndtere og minimere påvirkningen av dekk sparkere ved å bruke effektive salgsstrategier og AI-verktøy.
En deterministisk modell er en matematisk eller datamaskinbasert modell som gir et enkelt, definitivt utfall for et gitt sett med inngangsbetingelser, og tilbyr forutsigbarhet og pålitelighet uten tilfeldigheter. Mye brukt innen AI, finans, ingeniørfag og GIS, gir deterministiske modeller presis analyse, men kan mangle fleksibilitet for variasjon i virkeligheten.
Developmental Reading Assessment (DRA) er et individuelt administrert verktøy utviklet for å vurdere en elevs leseferdigheter, og gir innsikt i lesenivå, flyt og forståelse. Det hjelper lærere med å tilpasse undervisningen og overvåke fremgang fra barnehage til åttende klasse.
Dimensjonsreduksjon er en sentral teknikk innen databehandling og maskinlæring, hvor antallet inputvariabler i et datasett reduseres samtidig som essensiell informasjon bevares for å forenkle modeller og forbedre ytelsen.
Lær om diskriminative AI-modeller—maskinlæringsmodeller som fokuserer på klassifisering og regresjon ved å modellere beslutningsgrenser mellom klasser. Forstå hvordan de fungerer, deres fordeler, utfordringer og bruksområder innen NLP, datamaskinsyn og AI-automatisering.
Diskriminering i KI refererer til urettferdig eller ulik behandling av enkeltpersoner eller grupper basert på beskyttede egenskaper som rase, kjønn, alder eller funksjonshemming. Dette skyldes ofte skjevheter innebygd i KI-systemer under datainnsamling, algoritmeutvikling eller implementering, og kan ha betydelig innvirkning på sosial og økonomisk likestilling.
DL4J, eller DeepLearning4J, er et åpen kildekode, distribuert dyp læringsbibliotek for Java Virtual Machine (JVM). Som en del av Eclipse-økosystemet muliggjør det skalerbar utvikling og utrulling av dyp læringsmodeller ved bruk av Java, Scala og andre JVM-språk.
Forbedret dokumentsøk med NLP integrerer avanserte teknikker for naturlig språkbehandling i dokumentsøkesystemer, noe som forbedrer nøyaktighet, relevans og effektivitet når man søker gjennom store mengder tekstdata med naturlige språkspørringer.
Dokumentvurdering i Retrieval-Augmented Generation (RAG) er prosessen med å evaluere og rangere dokumenter basert på deres relevans og kvalitet som svar på en forespørsel, og sikrer at kun de mest relevante og høykvalitetsdokumentene brukes til å generere nøyaktige, kontekstsensitive svar.
Dropout er en regulariseringsteknikk innen KI, spesielt i nevrale nettverk, som motvirker overtilpasning ved å tilfeldig deaktivere nevroner under trening, noe som fremmer robust funksjonslæring og bedre generalisering til nye data.
Dybdeestimering er en avgjørende oppgave innen datamaskinsyn, med fokus på å forutsi avstanden til objekter i et bilde i forhold til kameraet. Det omgjør 2D-bildedata til 3D romlig informasjon og er grunnleggende for applikasjoner som autonome kjøretøy, AR, robotikk og 3D-modellering.
Dyp læring er en undergruppe av maskinlæring innen kunstig intelligens (KI) som etterligner menneskehjernens måte å behandle data og skape mønstre på for bruk i beslutningstaking. Den er inspirert av strukturen og funksjonen til hjernen, kalt kunstige nevrale nettverk. Algoritmer for dyp læring analyserer og tolker komplekse datarelasjoner, noe som muliggjør oppgaver som talegjenkjenning, bildeklassifisering og kompleks problemløsning med høy nøyaktighet.
Finn ut hva AWS Edge-lokasjoner er, hvordan de skiller seg fra Regioner og Tilgjengelighetssoner, og hvordan de forbedrer innholdslevering med redusert ventetid, forbedret ytelse og global rekkevidde.
Et AI-ekspertsystem er et avansert dataprogram utviklet for å løse komplekse problemer og ta beslutninger på lik linje med en menneskelig ekspert. Disse systemene bruker en omfattende kunnskapsbase og slutningsregler for å behandle data og gi løsninger eller anbefalinger.
Ekstraktiv KI er en spesialisert gren av kunstig intelligens som fokuserer på å identifisere og hente ut spesifikk informasjon fra eksisterende datakilder. I motsetning til generativ KI, lokaliserer ekstraktiv KI nøyaktige datadeler i strukturerte eller ustrukturerte datasett ved hjelp av avanserte NLP-teknikker, noe som sikrer nøyaktighet og pålitelighet i datauttrekk og informasjonsinnhenting.
Emergens i KI refererer til sofistikerte, systemomfattende mønstre og atferd som ikke er eksplisitt programmert, men som oppstår fra samspillet mellom systemets komponenter. Disse emergente atferdene gir utfordringer knyttet til forutsigbarhet og etikk, og krever sikkerhetstiltak og retningslinjer for å håndtere deres påvirkning.
Etterlevelsesrapportering er en strukturert og systematisk prosess som gjør det mulig for organisasjoner å dokumentere og presentere bevis på at de følger interne retningslinjer, bransjestandarder og regulatoriske krav. Det sikrer risikostyring, åpenhet og juridisk beskyttelse på tvers av ulike sektorer.
Den europeiske unions lov om kunstig intelligens (EU AI-loven) er verdens første omfattende regulatoriske rammeverk designet for å håndtere risikoene og utnytte fordelene ved kunstig intelligens (KI). Loven ble introdusert i april 2021, og har som mål å sikre at KI-systemer er trygge, transparente og i samsvar med grunnleggende rettigheter og etiske prinsipper.
F-Score, også kjent som F-mål eller F1-score, er en statistisk målemetode brukt for å evaluere nøyaktigheten til en test eller modell, spesielt i binær klassifisering. Den balanserer presisjon og tilbakekalling, og gir et helhetlig bilde av modellens ytelse, spesielt i ubalanserte datasett.
Fasettert søk er en avansert teknikk som lar brukere raffinere og navigere gjennom store mengder data ved å bruke flere filtre basert på forhåndsdefinerte kategorier, kjent som fasetter. Utbredt brukt i netthandel, biblioteker og bedriftsøk, forbedrer det brukeropplevelsen ved å gjøre det enklere å finne relevant informasjon effektivt.
Few-Shot Learning er en maskinlæringsmetode som gjør det mulig for modeller å gi nøyaktige prediksjoner ved bruk av kun et lite antall merkede eksempler. I motsetning til tradisjonelle overvåkede metoder fokuserer den på å generalisere fra begrensede data, ved å benytte teknikker som meta-læring, overføringslæring og dataforsterkning.
Remote MCP (Model Context Protocol) er et system som lar AI-agenter få tilgang til eksterne verktøy, datakilder og tjenester gjennom standardiserte grensesnitt som er vert på eksterne servere. Dette gjør det mulig for AI-modeller å samhandle med spesialiserte funksjoner og informasjon utover treningsdataene sine, og utvider deres evner samtidig som sikkerhet og fleksibilitet opprettholdes.
Flesch Reading Ease er en lesbarhetsformel som vurderer hvor lett en tekst er å forstå. Utviklet av Rudolf Flesch på 1940-tallet, gir den en poengsum basert på setningslengde og stavelsesantall for å indikere tekstens kompleksitet. Bredt brukt i utdanning, publisering og KI for å gjøre innhold tilgjengelig.
Føderert læring er en samarbeidende maskinlæringsteknikk hvor flere enheter trener en delt modell mens treningsdataene forblir lokalt. Denne tilnærmingen forbedrer personvernet, reduserer ventetid og muliggjør skalerbar KI på tvers av millioner av enheter uten å dele rådata.
AI-forklarbarhet refererer til evnen til å forstå og tolke beslutningene og prediksjonene gjort av kunstig intelligens-systemer. Etter hvert som AI-modeller blir mer komplekse, sikrer forklarbarhet åpenhet, tillit, overholdelse av regelverk, reduksjon av skjevhet og modelloptimalisering gjennom teknikker som LIME og SHAP.
Forsterkende læring (RL) er en undergruppe av maskinlæring som fokuserer på å trene agenter til å ta sekvenser av beslutninger i et miljø, og lære optimale atferder gjennom tilbakemeldinger i form av belønninger eller straff. Utforsk nøkkelbegreper, algoritmer, bruksområder og utfordringer innen RL.
Forsterkende læring (RL) er en metode for å trene maskinlæringsmodeller der en agent lærer å ta beslutninger ved å utføre handlinger og motta tilbakemelding. Tilbakemeldingen, i form av belønninger eller straff, veileder agenten til å forbedre ytelsen over tid. RL brukes mye innen spill, robotikk, finans, helsevesen og autonome kjøretøy.
Forsterkende læring fra menneskelig tilbakemelding (RLHF) er en maskinlæringsteknikk som integrerer menneskelig innspill for å styre treningsprosessen til forsterkende læringsalgoritmer. I motsetning til tradisjonell forsterkende læring, som utelukkende baserer seg på forhåndsdefinerte belønningssignaler, benytter RLHF menneskelige vurderinger for å forme og finjustere atferden til AI-modeller. Denne tilnærmingen sikrer at AI-en tilpasses menneskelige verdier og preferanser, noe som gjør den spesielt nyttig i komplekse og subjektive oppgaver.
En forvirringsmatrise er et verktøy innen maskinlæring for å evaluere ytelsen til klassifiseringsmodeller, og viser detaljer om sanne/falske positive og negative for å gi innsikt utover nøyaktighet, spesielt nyttig i ubalanserte datasett.
Forward Deployed Engineers (FDE) er spesialiserte tekniske fagpersoner som jobber direkte med kunder for å tilpasse, konfigurere og implementere programvareløsninger skreddersydd til deres unike behov, og bygger bro mellom produktets muligheter og virkelig anvendelse.
Lær det grunnleggende om Frase, et AI-drevet verktøy for å lage SEO-optimalisert innhold. Oppdag nøkkelfunksjoner, fordeler og ulemper, samt alternativer.
Fréchet-inception-avstand (FID) er en metrikk som brukes til å evaluere kvaliteten på bilder generert av generative modeller, spesielt GAN-er. FID sammenligner fordelingen av genererte bilder med ekte bilder og gir en mer helhetlig vurdering av bildekvalitet og variasjon.
Funksjonsekstraksjon omformer rådata til et redusert sett med informative egenskaper, og forbedrer maskinlæring ved å forenkle data, forbedre modellens ytelse og redusere beregningskostnadene. Oppdag teknikker, bruksområder, verktøy og vitenskapelige innsikter i denne omfattende guiden.
Utforsk hvordan funksjonsutvikling og -ekstraksjon forbedrer ytelsen til AI-modeller ved å forvandle rådata til verdifulle innsikter. Oppdag nøkkelteknikker som funksjonsopprettelse, transformasjon, PCA og autoencodere for å øke nøyaktighet og effektivitet i ML-modeller.
Fuzzy matching er en søketeknikk som brukes for å finne omtrentlige treff på en forespørsel, og tillater variasjoner, feil eller inkonsekvenser i data. Vanligvis brukt i datarensing, sammenkobling av poster og tekstgjenfinning, benytter den algoritmer som Levenshtein-avstand og Soundex for å identifisere like, men ikke identiske, oppføringer.
Generaliseringsfeil måler hvor godt en maskinlæringsmodell predikerer ukjente data, og balanserer skjevhet og varians for å sikre robuste og pålitelige AI-applikasjoner. Oppdag dens betydning, matematiske definisjon og effektive teknikker for å minimere den for suksess i virkelige situasjoner.
En Generativ Forhåndstrent Transformator (GPT) er en KI-modell som bruker dyp læring for å produsere tekst som ligner menneskelig skriving. Basert på transformer-arkitektur, benytter GPT selvoppmerksomhetsmekanismer for effektiv tekstbehandling og -generering, og revolusjonerer NLP-applikasjoner som innholdsproduksjon og chatboter.
Generativ KI refererer til en kategori av algoritmer innen kunstig intelligens som kan generere nytt innhold, som tekst, bilder, musikk, kode og videoer. I motsetning til tradisjonell KI produserer generativ KI originale resultater basert på data den har blitt trent på, noe som muliggjør kreativitet og automatisering på tvers av bransjer.
Generativ Motormotoroptimalisering (GEO) er strategien for å optimalisere innhold for AI-plattformer som ChatGPT og Bard, og sikrer synlighet og nøyaktig representasjon i AI-genererte svar.
Et Generative Adversarial Network (GAN) er et maskinlæringsrammeverk med to nevrale nettverk—en generator og en diskriminator—som konkurrerer om å generere data som er umulig å skille fra ekte data. Introdusert av Ian Goodfellow i 2014, brukes GANs mye til bildegenerering, dataforsterkning, avviksdeteksjon og mer.
