Bla gjennom alt innhold i kategorien Glossary
Prompt engineering er praksisen med å designe og forbedre inndata for generative AI-modeller for å produsere optimale resultater. Dette innebærer å lage presise og effektive prompt som styrer AI-en til å generere tekst, bilder eller andre former for innhold som oppfyller spesifikke krav.
PyTorch er et åpen kildekode maskinlæringsrammeverk utviklet av Meta AI, kjent for sin fleksibilitet, dynamiske beregningsgrafer, GPU-akselerasjon og sømløs Python-integrasjon. Det er mye brukt for dyp læring, datamaskinsyn, NLP og forskningsapplikasjoner.
Q-læring er et grunnleggende konsept innen kunstig intelligens (KI) og maskinlæring, spesielt innenfor forsterkende læring. Det gjør det mulig for agenter å lære optimale handlinger gjennom interaksjon og tilbakemelding via belønninger eller straff, og forbedrer beslutningstaking over tid.
Utforsk recall i maskinlæring: et avgjørende mål for å evaluere modellens ytelse, spesielt i klassifiseringsoppgaver der korrekt identifisering av positive tilfeller er kritisk. Lær om definisjon, beregning, betydning, bruksområder og strategier for forbedring.
Rekursive nevrale nettverk (RNN) er en sofistikert klasse av kunstige nevrale nettverk utviklet for å behandle sekvensielle data ved å benytte minne om tidligere input. RNN-er utmerker seg i oppgaver der rekkefølgen på dataene er avgjørende, inkludert NLP, talegjenkjenning og tidsserieprognoser.
Regler for databeskyttelse er juridiske rammeverk, retningslinjer og standarder som sikrer personopplysninger, styrer behandlingen av dem og beskytter individers rett til personvern over hele verden. De sikrer etterlevelse, forhindrer uautorisert tilgang og ivaretar den registrertes rettigheter i den digitale tidsalder.
Regularisering i kunstig intelligens (KI) refererer til et sett med teknikker som brukes for å forhindre overtilpasning i maskinlæringsmodeller ved å innføre begrensninger under treningen, slik at de generaliserer bedre til ukjente data.
Rekursiv prompting er en AI-teknikk som brukes med store språkmodeller som GPT-4, og gjør det mulig for brukere å gradvis forbedre utdata gjennom dialog frem og tilbake for høyere kvalitet og mer nøyaktige resultater.
Resonnering er den kognitive prosessen med å trekke konklusjoner, gjøre slutninger eller løse problemer basert på informasjon, fakta og logikk. Utforsk dens betydning i KI, inkludert OpenAIs o1-modell og avanserte resonneringsevner.
Retrieval Augmented Generation (RAG) er et avansert AI-rammeverk som kombinerer tradisjonelle informasjonshentingssystemer med generative store språkmodeller (LLM-er), og muliggjør at AI kan generere tekst som er mer nøyaktig, oppdatert og kontekstuelt relevant ved å integrere ekstern kunnskap.
En Receiver Operating Characteristic (ROC)-kurve er en grafisk fremstilling som brukes for å vurdere ytelsen til et binært klassifiseringssystem når diskrimineringsterskelen varieres. ROC-kurver stammer fra signaldeteksjonsteori under andre verdenskrig, og er nå essensielle innen maskinlæring, medisin og kunstig intelligens for modellevaluering.
ROUGE-score er et sett med måleverdier som brukes til å evaluere kvaliteten på maskin-genererte sammendrag og oversettelser ved å sammenligne dem med menneskelige referanser. ROUGE er mye brukt innen NLP og måler innholdsoverlapp og recall, og hjelper med å vurdere systemer for oppsummering og oversettelse.
Lær den grunnleggende informasjonen om Rytr. En rask oversikt over nøkkelfunksjoner, fordeler og ulemper, samt alternativer.
Oppdag samarbeidende roboter (koboter): deres opprinnelse, sikkerhetsfunksjoner, AI-integrasjon, bruksområder på tvers av industrier, fordeler og begrensninger. Lær hvordan koboter muliggjør sikker menneske-robot-interaksjon og driver innovasjon.
Samtale-AI refererer til teknologier som gjør det mulig for datamaskiner å simulere menneskelige samtaler ved hjelp av NLP, maskinlæring og andre språkteknologier. Det driver chatboter, virtuelle assistenter og stemmeassistenter innen kundestøtte, helsevesen, detaljhandel og mer, og forbedrer effektivitet og personalisering.
Scene Text Recognition (STR) er en spesialisert gren av optisk tegngjenkjenning (OCR) som fokuserer på å identifisere og tolke tekst i bilder tatt i naturlige omgivelser ved hjelp av AI og dyp læring. STR driver applikasjoner som autonome kjøretøy, utvidet virkelighet og smart by-infrastruktur ved å konvertere kompleks, virkelig tekst til maskinlesbare formater.
Scikit-learn er et kraftig, åpen kildekode maskinlæringsbibliotek for Python, som tilbyr enkle og effektive verktøy for prediktiv dataanalyse. Bredt brukt av dataforskere og maskinlæringsutøvere, tilbyr det et bredt spekter av algoritmer for klassifisering, regresjon, klynging og mer, med sømløs integrasjon i Python-økosystemet.
SciPy er et robust, åpen kildekode Python-bibliotek for vitenskapelig og teknisk databehandling. Med utgangspunkt i NumPy tilbyr det avanserte matematiske algoritmer, optimalisering, integrasjon, datamanipulering, visualisering og samhandling med biblioteker som Matplotlib og Pandas, noe som gjør det essensielt for vitenskapelig databehandling og dataanalyse.
Oppdag hva et seed er i KI-kunst, hvordan det påvirker bildegenereringsprosessen, og hvordan kunstnere bruker seeds for konsistens eller kreativ utforskning på generative kunstplattformer.
Oppdag sekvensmodellering i KI og maskinlæring—forutsi og generer sekvenser i data som tekst, lyd og DNA ved hjelp av RNN-er, LSTM-er, GRU-er og Transformere. Utforsk nøkkelbegreper, bruksområder, utfordringer og ny forskning.
Semantisk analyse er en avgjørende teknikk innen naturlig språkprosessering (NLP) som tolker og utleder mening fra tekst, slik at maskiner kan forstå språkets kontekst, stemning og nyanser for bedre brukerinteraksjon og forretningsinnsikt.
Semantisk segmentering er en datamaskinsyn-teknikk som deler opp bilder i flere segmenter, der hver piksel får en klasselabel som representerer et objekt eller et område. Dette muliggjør detaljert forståelse for applikasjoner som autonom kjøring, medisinsk bildediagnostikk og robotikk gjennom dype læringsmodeller som CNN, FCN, U-Net og DeepLab.
Semi-supervisert læring (SSL) er en maskinlæringsteknikk som utnytter både merkede og umerkede data for å trene modeller, noe som gjør det ideelt når det er upraktisk eller kostbart å merke all data. Det kombinerer styrkene til overvåket og ikke-overvåket læring for å forbedre nøyaktighet og generalisering.
Sentimentanalyse, også kjent som meningsutvinning, er en avgjørende AI- og NLP-oppgave for å klassifisere og tolke den emosjonelle tonen i tekst som positiv, negativ eller nøytral. Oppdag dens betydning, typer, tilnærminger og praktiske bruksområder for bedrifter.
En SEO-poengsum er et tallbasert mål på hvor godt et nettsted følger SEO-best praksis, og vurderer tekniske aspekter, innholdskvalitet, brukeropplevelse og mobiltilpasning. Å forstå og forbedre SEO-poengsummen din er avgjørende for å øke synligheten til nettstedet ditt i søkeresultatene.
Oppdag hva en AI-setningsomskriver er, hvordan den fungerer, bruksområdene, og hvordan den hjelper skribenter, studenter og markedsførere med å omformulere tekst samtidig som meningen bevares og klarheten forbedres.
Singulariteten innen kunstig intelligens er et teoretisk fremtidig punkt hvor maskinintelligens overgår menneskelig intelligens, noe som utløser raske, uforutsigbare samfunnsendringer. Utforsk dens opprinnelse, nøkkelbegreper, implikasjoner og pågående debatter.
Utforsk skjevhet i KI: forstå dens kilder, påvirkning på maskinlæring, eksempler fra virkeligheten, og strategier for å motvirke skjevhet for å bygge rettferdige og pålitelige KI-systemer.
Skjulte Markov-modeller (HMMs) er sofistikerte statistiske modeller for systemer der underliggende tilstander er uobserverbare. De er mye brukt innen talegjenkjenning, bioinformatikk og finans, hvor HMMs tolker skjulte prosesser og drives av algoritmer som Viterbi og Baum-Welch.
Slutten av kvartalet markerer avslutningen av et selskaps regnskapskvartal, avgjørende for finansiell rapportering, resultatvurdering og strategisk planlegging. Lær hvordan KI og automatisering effektiviserer disse prosessene, forbedrer nøyaktigheten og gir bedre beslutningsgrunnlag.
Smile and Dial er en salgsteknikk som innebærer å ringe utgående samtaler til potensielle kunder med en positiv og entusiastisk holdning. Å smile mens man ringer forbedrer stemmeleiet, bygger varme, tillit og engasjement—spesielt i kaldt salg og telemarketing. Med støtte fra AI øker det personlige interaksjoner, til tross for utfordringer som utbrenthet eller regelverk.
Søppel inn, søppel ut (GIGO) fremhever hvordan kvaliteten på utdata fra AI og andre systemer er direkte avhengig av kvaliteten på inndata. Lær om implikasjonene i AI, viktigheten av datakvalitet, og strategier for å redusere GIGO for mer nøyaktige, rettferdige og pålitelige resultater.
spaCy er et robust, åpen kildekode Python-bibliotek for avansert behandling av naturlig språk (NLP), kjent for sin hastighet, effektivitet og produksjonsklare funksjoner som tokenisering, ordklassemerking og navngitt enhetsgjenkjenning.
Språkgjenkjenning i store språkmodeller (LLM-er) er prosessen der disse modellene identifiserer språket i innteksten, noe som muliggjør nøyaktig behandling for flerspråklige applikasjoner som chatboter, oversettelse og innholdsmoderering.
Stable Diffusion er en avansert tekst-til-bilde generasjonsmodell som bruker dyp læring for å produsere bilder av høy kvalitet og fotorealistiske bilder fra tekstbeskrivelser. Som en latent diffusjonsmodell representerer den et stort gjennombrudd innen generativ AI, og kombinerer effektivt diffusjonsmodeller og maskinlæring for å generere bilder som samsvarer tett med de gitte oppfordringene.
En stor språkmodell (LLM) er en type KI trent på enorme mengder tekstdata for å forstå, generere og manipulere menneskespråk. LLM-er bruker dyp læring og transformer-nevrale nettverk for å muliggjøre oppgaver som tekstgenerering, oppsummering, oversetting og mer på tvers av bransjer.
Lær mer om strukturerte data og deres bruk, se eksempler, og sammenlign det med andre typer datastrukturer.
Oppdag omfanget og strategiene for Svarmotoroptimalisering (AEO), med fokus på å levere direkte svar på brukerforespørsler gjennom talesøk, AI-integrasjon og strukturert data. Lær hvordan AEO skiller seg fra tradisjonell SEO og hvilken rolle det spiller for å øke brukerengasjement og synlighet.
Syntetiske data refererer til kunstig generert informasjon som etterligner virkelige data. De lages ved hjelp av algoritmer og datasimuleringer for å erstatte eller supplere ekte data. I AI er syntetiske data avgjørende for trening, testing og validering av maskinlæringsmodeller.
Talegjenkjenning, også kjent som automatisk talegjenkjenning (ASR) eller tale-til-tekst, gjør det mulig for datamaskiner å tolke og konvertere talespråk til skrevet tekst, og driver applikasjoner fra virtuelle assistenter til tilgjengelighetsverktøy og forandrer samhandlingen mellom mennesker og maskiner.
Talegjenkjenning, også kjent som automatisk talegjenkjenning (ASR) eller tale-til-tekst, er en teknologi som gjør det mulig for maskiner og programmer å tolke og transkribere muntlig språk til skriftlig tekst. Denne kraftfulle egenskapen er forskjellig fra stemmegjenkjenning, som identifiserer en individuell talers stemme. Talegjenkjenning fokuserer utelukkende på å oversette verbal tale til tekst.
Den teknologiske singulariteten er en teoretisk fremtidig hendelse der kunstig intelligens (KI) overgår menneskelig intelligens, noe som fører til en dramatisk og uforutsigbar transformasjon av samfunnet. Dette konseptet utforsker både de potensielle fordelene og betydelige risikoene forbundet med superintelligent KI.
Tekst-til-tale (TTS)-teknologi er en avansert programvaremekanisme som konverterer skrevet tekst til hørbar tale, og forbedrer tilgjengelighet og brukeropplevelse innen kundeservice, utdanning, hjelpemiddelteknologi og mer ved å bruke KI for naturlig klingende stemmer.
Tekstgenerering med store språkmodeller (LLMs) innebærer avansert bruk av maskinlæringsmodeller for å produsere menneskelignende tekst fra forespørsler. Utforsk hvordan LLM-er, drevet av transformer-arkitekturer, revolusjonerer innholdsproduksjon, chatboter, oversettelse og mer.
Tekstklassifisering, også kjent som tekstkategorisering eller tekstmerking, er en kjerneoppgave innen NLP som tildeler forhåndsdefinerte kategorier til tekstdokumenter. Det organiserer og strukturerer ustrukturert data for analyse, ved å bruke maskinlæringsmodeller for å automatisere prosesser som sentimentanalyse, spamdeteksjon og temakategorisering.
Tekstoppsummering er en essensiell KI-prosess som destillerer lange dokumenter til konsise sammendrag, samtidig som nøkkelinformasjon og betydning beholdes. Ved å utnytte store språkmodeller som GPT-4 og BERT, muliggjør det effektiv håndtering og forståelse av store mengder digitalt innhold gjennom abstraktive, ekstraktive og hybride metoder.
TensorFlow er et åpen kildekode-bibliotek utviklet av Google Brain-teamet, designet for numerisk beregning og storskala maskinlæring. Det støtter dyp læring, nevrale nettverk, og kjører på CPUer, GPUer og TPUer, og forenkler datainnsamling, modelltrening og distribusjon.
Et token i sammenheng med store språkmodeller (LLM-er) er en sekvens av tegn som modellen konverterer til numeriske representasjoner for effektiv prosessering. Tokenene er de grunnleggende enhetene av tekst brukt av LLM-er som GPT-3 og ChatGPT for å forstå og generere språk.
Top-k nøyaktighet er en evalueringsmetode innen maskinlæring som vurderer om den sanne klassen er blant de k beste predikerte klassene, og gir et helhetlig og tilgivende mål i flerklasses klassifiseringsoppgaver.
Torch er et åpen kildekode maskinlæringsbibliotek og vitenskapelig datarammeverk basert på Lua, optimalisert for dyp læring og AI-oppgaver. Det tilbyr verktøy for å bygge nevrale nettverk, støtter GPU-akselerasjon, og var en forgjenger til PyTorch.
Transformatorer er en revolusjonerende nevralt nettverksarkitektur som har forvandlet kunstig intelligens, spesielt innen naturlig språkbehandling. Introdusert i 2017 med 'Attention is All You Need', muliggjør de effektiv parallellprosessering og har blitt grunnlaget for modeller som BERT og GPT, med stor innvirkning på NLP, bildebehandling og mer.
En transformer-modell er en type nevralt nettverk spesielt utviklet for å håndtere sekvensielle data, som tekst, tale eller tidsseriedata. I motsetning til tradisjonelle modeller som RNN-er og CNN-er, benytter transformere en oppmerksomhetsmekanisme for å vekte betydningen av elementene i inndata-sekvensen, noe som muliggjør kraftig ytelse i applikasjoner som NLP, talegjenkjenning, genomikk og mer.
Transparens i kunstig intelligens (KI) refererer til åpenheten og klarheten som KI-systemer opererer med, inkludert deres beslutningsprosesser, algoritmer og data. Det er avgjørende for KI-etikk og styring, og sikrer ansvarlighet, tillit og etterlevelse av regelverk.
Treningsdata refererer til datasettet som brukes for å instruere AI-algoritmer, slik at de kan gjenkjenne mønstre, ta beslutninger og forutsi utfall. Disse dataene kan inkludere tekst, tall, bilder og videoer, og må være av høy kvalitet, varierte og godt merkede for effektiv ytelse av AI-modellen.
Treningsfeil i AI og maskinlæring er avviket mellom en modells predikerte og faktiske utganger under trening. Det er en nøkkelindikator for å evaluere modellens ytelse, men må vurderes sammen med testfeil for å unngå overtilpasning eller undertilpasning.
Turing-testen er et grunnleggende konsept innen kunstig intelligens, utviklet for å vurdere om en maskin kan utvise intelligent atferd som ikke kan skilles fra et menneskes. Testen ble etablert av Alan Turing i 1950, og innebærer at en menneskelig dommer fører samtaler med både et menneske og en maskin for å avgjøre om maskinen overbevisende kan etterligne menneskelige responser.
Underfitting oppstår når en maskinlæringsmodell er for enkel til å fange opp de underliggende trendene i dataene den er trent på. Dette fører til dårlig ytelse både på ukjente og treningsdata, ofte på grunn av manglende modellkompleksitet, utilstrekkelig trening eller utilstrekkelig utvalg av funksjoner.
Uovervåket læring er en gren av maskinlæring som fokuserer på å finne mønstre, strukturer og relasjoner i umerkede data, og muliggjør oppgaver som klynging, dimensjonsreduksjon og assosiasjonsregel-læring for applikasjoner som kundesegmentering, avviksdeteksjon og anbefalingsmotorer.
Uovervåket læring er en maskinlæringsteknikk som trener algoritmer på umerkede data for å oppdage skjulte mønstre, strukturer og relasjoner. Vanlige metoder inkluderer klynging, assosiasjon og dimensjonsreduksjon, med anvendelser innen kundesegmentering, avviksdeteksjon og markedsanalyse.
Finn ut hva ustrukturert data er og hvordan det sammenlignes med strukturert data. Lær om utfordringer og verktøy brukt for ustrukturert data.
