Przeglądaj całą zawartość w kategorii Glossary
Agentowa sztuczna inteligencja (AI) to zaawansowana gałąź sztucznej inteligencji, która umożliwia systemom działanie autonomiczne, podejmowanie decyzji oraz realizację złożonych zadań przy minimalnym nadzorze człowieka. W przeciwieństwie do tradycyjnej AI, systemy agentowe analizują dane, adaptują się do dynamicznych środowisk i realizują wieloetapowe procesy z autonomią i wydajnością.
Agentowy RAG (Agentic Retrieval-Augmented Generation) to zaawansowane środowisko AI integrujące inteligentnych agentów z tradycyjnymi systemami RAG, umożliwiające autonomiczną analizę zapytań, strategiczne podejmowanie decyzji oraz adaptacyjne pozyskiwanie informacji dla zwiększonej dokładności i efektywności.
Poznaj, jak sztuczna inteligencja wpływa na prawa człowieka — równoważąc korzyści, takie jak lepszy dostęp do usług, z ryzykami, m.in. naruszeniami prywatności i uprzedzeniami. Dowiedz się o międzynarodowych ramach prawnych, wyzwaniach regulacyjnych i znaczeniu odpowiedzialnego wdrażania AI dla ochrony praw podstawowych.
AI Konstytucyjna odnosi się do dostosowania systemów AI do zasad konstytucyjnych i ram prawnych, zapewniając, że działania AI przestrzegają praw, przywilejów i wartości zapisanych w konstytucjach lub podstawowych dokumentach prawnych dla zgodności etycznej i prawnej.
AllenNLP to solidna, otwartoźródłowa biblioteka do badań nad przetwarzaniem języka naturalnego (NLP), zbudowana na PyTorch przez AI2. Oferuje modułowe, rozbudowywane narzędzia, gotowe modele oraz łatwą integrację z bibliotekami takimi jak spaCy i Hugging Face, wspierając zadania takie jak klasyfikacja tekstu, rozpoznawanie koreferencji i wiele innych.
Amazon SageMaker to w pełni zarządzana usługa uczenia maszynowego (ML) od AWS, która umożliwia naukowcom danych i deweloperom szybkie budowanie, trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego przy użyciu kompleksowego zestawu zintegrowanych narzędzi, frameworków i możliwości MLOps.
Analiza semantyczna to kluczowa technika Przetwarzania Języka Naturalnego (NLP), która interpretuje i wydobywa znaczenie z tekstu, umożliwiając maszynom rozumienie kontekstu językowego, sentymentu i niuansów dla lepszej interakcji z użytkownikiem oraz wniosków biznesowych.
Analiza sentimentów, znana również jako wydobywanie opinii, to kluczowe zadanie AI i NLP polegające na klasyfikowaniu i interpretowaniu emocjonalnego wydźwięku tekstu jako pozytywny, negatywny lub neutralny. Poznaj jej znaczenie, typy, podejścia oraz praktyczne zastosowania dla firm.
Antropomorfizm to przypisywanie cech, emocji lub intencji ludzkich nieludzkim bytom, takim jak zwierzęta, rośliny czy przedmioty nieożywione. Głęboko zakorzeniony w psychologii i kulturze człowieka, przejawia się w opowieściach, religii, mediach i codziennym życiu, sprzyjając emocjonalnym więziom i zrozumieniu.
Anyword to narzędzie do copywritingu oparte na AI, zaprojektowane, by wspierać zespoły marketingowe w tworzeniu skutecznych, spójnych z marką treści. Usprawnia proces tworzenia contentu dzięki analizie danych, optymalizując teksty pod kątem różnych kanałów marketingowych.
Automatyzacja obsługi klienta wykorzystuje AI, chatboty, portale samoobsługowe i zautomatyzowane systemy do zarządzania zapytaniami klientów oraz zadaniami serwisowymi przy minimalnym udziale człowieka—usprawniając interakcje, obniżając koszty i zwiększając efektywność przy zachowaniu równowagi z obsługą ludzką.
Backpropagacja to algorytm służący do trenowania sztucznych sieci neuronowych poprzez dostosowywanie wag w celu minimalizacji błędu predykcji. Dowiedz się, jak działa, jakie są jej etapy i zasady podczas uczenia sieci neuronowych.
Bagging, czyli Bootstrap Aggregating, to podstawowa technika uczenia zespołowego w AI i uczeniu maszynowym, która zwiększa dokładność i odporność modeli poprzez trenowanie wielu bazowych modeli na bootstrappowanych podzbiorach danych i agregowanie ich przewidywań.
Batch normalization to przełomowa technika w uczeniu głębokim, która znacząco usprawnia proces trenowania sieci neuronowych poprzez eliminację wewnętrznego przesunięcia kowariancji, stabilizację aktywacji oraz umożliwienie szybszego i bardziej stabilnego treningu.
BeenVerified to internetowa platforma do sprawdzania historii, która agreguje publiczne rejestry oraz dane z mediów społecznościowych, by dostarczać kompleksowe raporty o osobach i nieruchomościach. Oferuje wyszukiwanie osób, wsteczne wyszukiwanie numerów telefonów i adresów e-mail, a także wyszukiwanie nieruchomości przez stronę www i aplikacje mobilne.
Benchmarking modeli AI to systematyczna ocena i porównanie modeli sztucznej inteligencji przy użyciu zestandaryzowanych zbiorów danych, zadań i miar wydajności. Umożliwia obiektywną ocenę, porównywanie modeli, śledzenie postępów oraz promuje przejrzystość i standaryzację w rozwoju AI.
Poznaj BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – otwartoźródłowe środowisko uczenia maszynowego opracowane przez Google do przetwarzania języka naturalnego. Dowiedz się, jak dwukierunkowa architektura Transformerów rewolucjonizuje rozumienie języka przez AI, poznaj zastosowania BERT w NLP, chatbotach, automatyzacji oraz najważniejsze osiągnięcia badawcze.
Anaconda to kompleksowa, otwartoźródłowa dystrybucja Pythona i R, zaprojektowana w celu uproszczenia zarządzania pakietami i wdrożeniami na potrzeby obliczeń naukowych, data science i uczenia maszynowego. Opracowana przez Anaconda, Inc., oferuje solidną platformę z narzędziami dla data scientistów, programistów i zespołów IT.
BigML to platforma uczenia maszynowego zaprojektowana w celu uproszczenia tworzenia i wdrażania modeli predykcyjnych. Założona w 2011 roku, jej misją jest uczynienie uczenia maszynowego dostępnym, zrozumiałym i przystępnym cenowo dla każdego, oferując przyjazny interfejs oraz solidne narzędzia do automatyzacji procesów ML.
Blokowanie botów AI zapobiega dostępowi botów napędzanych sztuczną inteligencją do danych strony internetowej za pomocą pliku robots.txt, chroniąc treści przed nieautoryzowanym wykorzystaniem. Chroni integralność treści, prywatność oraz własność intelektualną, biorąc pod uwagę aspekty SEO i prawne.
Błąd uczenia w AI i uczeniu maszynowym to rozbieżność między przewidywanymi a rzeczywistymi wynikami modelu podczas treningu. Jest to kluczowy wskaźnik oceny jakości modelu, ale należy go analizować wraz z błędem testowym, aby uniknąć przeuczenia lub niedouczenia.
Błąd uogólnienia mierzy, jak dobrze model uczenia maszynowego przewiduje nieznane dane, równoważąc błąd i wariancję, aby zapewnić solidne i niezawodne zastosowania AI. Poznaj jego znaczenie, matematyczną definicję oraz skuteczne techniki minimalizacji dla sukcesu w rzeczywistych warunkach.
BMXNet to otwartoźródłowa implementacja binarnych sieci neuronowych (BNN) oparta na Apache MXNet, umożliwiająca wydajne wdrażanie AI z binarnymi wagami i aktywacjami na urządzeniach o niskim poborze mocy.
Boosting to technika uczenia maszynowego, która łączy predykcje wielu słabych uczących się w celu stworzenia silnego modelu, zwiększając dokładność i umożliwiając obsługę złożonych danych. Poznaj kluczowe algorytmy, korzyści, wyzwania oraz zastosowania w rzeczywistych sytuacjach.
Dowiedz się więcej o Botpress — platformie AI do budowy chatbotów. Poznaj jej kluczowe funkcje, zalety i wady, opcje cenowe oraz najważniejsze alternatywy, aby wybrać odpowiednie rozwiązanie konwersacyjnej AI.
Brag Book to osobista kompilacja osiągnięć zawodowych, wyróżnień i namacalnych dowodów swoich umiejętności oraz dokonań. Służy jako potężne narzędzie do prezentowania swojej ekspertyzy, śledzenia rozwoju kariery i dostarczania konkretnych dowodów swojej wartości w środowisku zawodowym.
Cache Augmented Generation (CAG) to nowatorskie podejście do zwiększania możliwości dużych modeli językowych (LLM) poprzez wcześniejsze załadowanie wiedzy w postaci wstępnie obliczonych pamięci podręcznych klucz-wartość, co umożliwia niską latencję, wysoką dokładność i wydajność AI w zadaniach wymagających statycznej wiedzy.
Caffe to otwartoźródłowy framework do uczenia głębokiego stworzony przez BVLC, zoptymalizowany pod kątem szybkości i modułowości w budowie konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN). Szeroko stosowany w klasyfikacji obrazów, detekcji obiektów i innych zastosowaniach AI, Caffe oferuje elastyczną konfigurację modeli, szybkie przetwarzanie oraz silne wsparcie społeczności.
Chainer to otwartoźródłowy framework do głębokiego uczenia, oferujący elastyczną, intuicyjną i wydajną platformę dla sieci neuronowych, z dynamicznymi grafami define-by-run, akceleracją GPU i szerokim wsparciem dla architektur. Opracowany przez Preferred Networks przy udziale dużych firm technologicznych, idealny do badań, prototypowania i rozproszonego treningu, lecz obecnie jest w trybie utrzymania.
Chatboty to cyfrowe narzędzia symulujące rozmowę z człowiekiem za pomocą AI i NLP, oferujące wsparcie 24/7, skalowalność i oszczędność kosztów. Dowiedz się, jak działają chatboty, jakie są ich rodzaje, korzyści oraz zastosowania w rzeczywistych sytuacjach z FlowHunt.
ChatGPT to zaawansowany chatbot AI opracowany przez OpenAI, wykorzystujący zaawansowane przetwarzanie języka naturalnego (NLP), aby umożliwiać prowadzenie rozmów zbliżonych do ludzkich i pomagać użytkownikom w zadaniach – od odpowiadania na pytania po generowanie treści. Uruchomiony w 2022 roku, jest szeroko stosowany w różnych branżach do tworzenia treści, kodowania, obsługi klienta i nie tylko.
Dowiedz się więcej o Claude 3.5 Sonnet firmy Anthropic: jak wypada na tle innych modeli, jakie ma mocne i słabe strony oraz gdzie znajduje zastosowanie – w tym w rozumowaniu, programowaniu i zadaniach wizualnych.
Dowiedz się więcej o Claude Haiku, najszybszym i najtańszym modelu AI firmy Anthropic. Poznaj jego kluczowe cechy, zastosowania w przedsiębiorstwach oraz porównanie z innymi modelami z rodziny Claude 3.
Dowiedz się więcej o Claude od Anthropic. Zrozum, do czego służy, poznaj dostępne modele oraz ich unikalne cechy.
Dowiedz się więcej o modelu Opus Claude'a firmy Anthropic. Poznaj jego mocne i słabe strony oraz porównanie z innymi modelami.
Clearbit to zaawansowana platforma aktywacji danych, która pomaga firmom, zwłaszcza zespołom sprzedaży i marketingu, wzbogacać dane klientów, personalizować działania marketingowe oraz optymalizować strategie sprzedaży dzięki kompleksowym danym B2B w czasie rzeczywistym i automatyzacji opartej na AI.
Microsoft Copilot to asystent oparty na sztucznej inteligencji, zwiększający produktywność i efektywność w aplikacjach Microsoft 365. Zbudowany na bazie GPT-4 od OpenAI, automatyzuje zadania, dostarcza analizy w czasie rzeczywistym i integruje się z narzędziami takimi jak Word, Excel, PowerPoint, Outlook oraz Teams.
Odkryj Copy.ai – narzędzie do pisania wspierane przez AI, oparte na GPT-3 OpenAI, zaprojektowane do generowania wysokiej jakości treści, takich jak blogi, e-maile i teksty na strony internetowe w ponad 25 językach. Idealne dla marketerów, twórców treści i firm poszukujących szybkiego, efektywnego i łatwego w obsłudze rozwiązania do generowania treści AI.
Copysmith to oprogramowanie do tworzenia treści oparte na AI, zaprojektowane, aby pomóc marketerom, twórcom treści i firmom w efektywnym generowaniu wysokiej jakości tekstów. Usprawnia proces tworzenia treści przy użyciu sztucznej inteligencji, umożliwiając produkcję różnych typów materiałów, w tym wpisów na bloga, opisów produktów, treści do mediów społecznościowych i e-maili.
CrushOn.AI to zaawansowana platforma chatbotów AI oferująca niefiltrowane, dynamiczne rozmowy z wirtualnymi postaciami. Personalizuj interakcje, eksploruj kreatywne scenariusze i angażuj się w wielojęzyczne odgrywanie ról z generowanymi przez AI personami dla rozrywki, nauki i towarzystwa.
Human-in-the-Loop (HITL) to podejście w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, które integruje wiedzę ekspercką człowieka z procesem trenowania, dostrajania i stosowania systemów AI, zwiększając dokładność, zmniejszając liczbę błędów oraz zapewniając zgodność z normami etycznymi.
Odkryj, jak funkcja 'Czy Miałeś na Myśli' (DYM) w NLP identyfikuje i koryguje błędy wprowadzane przez użytkowników, takie jak literówki czy błędna pisownia, oraz sugeruje alternatywy, aby poprawić doświadczenie użytkownika w wyszukiwarkach, chatbotach i nie tylko.
Fastai to biblioteka głębokiego uczenia oparta na PyTorch, oferująca wysokopoziomowe API, transfer learning oraz warstwową architekturę, która upraszcza rozwój sieci neuronowych dla wizji komputerowej, NLP, danych tabelarycznych i nie tylko. Opracowana przez Jeremy'ego Howarda i Rachel Thomas, Fastai jest projektem open source napędzanym przez społeczność, czyniąc nowoczesną AI dostępną dla wszystkich.
Czyszczenie danych to kluczowy proces wykrywania i naprawiania błędów lub niespójności w danych w celu poprawy ich jakości, zapewniając dokładność, spójność i niezawodność dla analiz oraz podejmowania decyzji. Poznaj najważniejsze procesy, wyzwania, narzędzia oraz rolę AI i automatyzacji w efektywnym czyszczeniu danych.
Czytelność mierzy, jak łatwo czytelnik może zrozumieć tekst pisany, odzwierciedlając przejrzystość i dostępność poprzez słownictwo, budowę zdań i organizację. Poznaj jej znaczenie, wzory pomiarowe oraz jak narzędzia AI poprawiają czytelność w edukacji, marketingu, ochronie zdrowia i innych dziedzinach.
DALL-E to seria modeli przekształcających tekst na obraz, opracowanych przez OpenAI, wykorzystujących deep learning do generowania cyfrowych obrazów na podstawie opisów tekstowych. Dowiedz się o historii, zastosowaniach w sztuce, marketingu, edukacji oraz kwestiach etycznych.
Dowiedz się, czym są dane niestrukturyzowane i jak wypadają na tle danych strukturyzowanych. Poznaj wyzwania oraz narzędzia wykorzystywane do pracy z danymi niestrukturyzowanymi.
Dowiedz się więcej o danych strukturalnych i ich zastosowaniu, zobacz przykłady oraz porównaj je z innymi typami struktur danych.
Dane syntetyczne to sztucznie generowane informacje, które naśladują dane rzeczywiste. Tworzone są za pomocą algorytmów i symulacji komputerowych, aby służyć jako substytut lub uzupełnienie prawdziwych danych. W AI dane syntetyczne są kluczowe do trenowania, testowania i walidacji modeli uczenia maszynowego.
Dane treningowe to zbiór danych wykorzystywany do instruowania algorytmów AI, umożliwiający im rozpoznawanie wzorców, podejmowanie decyzji i przewidywanie wyników. Dane te mogą obejmować tekst, liczby, obrazy i filmy, a dla skuteczności modeli AI muszą być wysokiej jakości, różnorodne i odpowiednio oznakowane.
Dash to otwartoźródłowy framework Pythona stworzony przez firmę Plotly do budowania interaktywnych aplikacji do wizualizacji danych i pulpitów nawigacyjnych, łączący Flask, React.js i Plotly.js dla płynnych rozwiązań analitycznych i business intelligence.
Data mining to zaawansowany proces analizowania ogromnych zbiorów surowych danych w celu odkrycia wzorców, zależności i wniosków, które mogą wspierać strategie biznesowe i decyzje. Wykorzystując zaawansowaną analitykę, pomaga organizacjom przewidywać trendy, poprawiać doświadczenia klientów oraz zwiększać efektywność operacyjną.
Data odcięcia wiedzy to konkretny moment w czasie, po którym model AI nie posiada już zaktualizowanych informacji. Dowiedz się, dlaczego te daty są ważne, jak wpływają na modele AI oraz poznaj daty odcięcia dla GPT-3.5, Bard, Claude i innych.
Deepfake to forma syntetycznych mediów, w których sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do generowania bardzo realistycznych, ale fałszywych obrazów, filmów lub nagrań audio. Termin „deepfake” to połączenie słów „deep learning” (uczenie głębokie) i „fake” (fałszywy), odzwierciedlając zależność tej technologii od zaawansowanych technik uczenia maszynowego.
DL4J, czyli DeepLearning4J, to otwartoźródłowa, rozproszona biblioteka do uczenia głębokiego dla Java Virtual Machine (JVM). Jako część ekosystemu Eclipse umożliwia skalowalny rozwój i wdrażanie modeli głębokiego uczenia z użyciem języków Java, Scala oraz innych języków JVM.
Poznaj znaczenie dokładności i stabilności modeli AI w uczeniu maszynowym. Dowiedz się, jak te metryki wpływają na zastosowania takie jak wykrywanie oszustw, diagnostyka medyczna i chatboty, oraz odkryj techniki zwiększające niezawodność działania AI.
Dostrajanie do instrukcji to technika w AI, która dostraja duże modele językowe (LLM) na parach instrukcja-odpowiedź, zwiększając ich zdolność do wykonywania ludzkich poleceń i realizacji określonych zadań.
Dropout to technika regularyzacji w sztucznej inteligencji, szczególnie w sieciach neuronowych, która przeciwdziała przeuczeniu poprzez losowe wyłączanie neuronów podczas treningu, wspierając naukę odpornych cech i lepszą generalizację na nowe dane.
Dryf modelu, zwany też degradacją modelu, oznacza spadek skuteczności predykcyjnej modelu uczenia maszynowego w czasie, spowodowany zmianami w rzeczywistym środowisku. Poznaj typy, przyczyny, metody wykrywania i sposoby przeciwdziałania dryfowi modelu w AI i uczeniu maszynowym.
Drzewo decyzyjne to potężne i intuicyjne narzędzie do podejmowania decyzji i analizy predykcyjnej, stosowane zarówno w zadaniach klasyfikacji, jak i regresji. Jego struktura przypominająca drzewo sprawia, że jest łatwe do interpretacji, a szeroko wykorzystywane w uczeniu maszynowym, finansach, opiece zdrowotnej i wielu innych dziedzinach.
Pokazywanie 1 z 6
