Przeglądaj całą zawartość w kategorii Glossary
LangChain to otwartoźródłowy framework do tworzenia aplikacji opartych na dużych modelach językowych (LLM), usprawniający integrację zaawansowanych LLM-ów, takich jak GPT-3.5 i GPT-4 od OpenAI, z zewnętrznymi źródłami danych na potrzeby zaawansowanych aplikacji NLP.
LangGraph to zaawansowana biblioteka do budowania stanowych, wieloaktorowych aplikacji z wykorzystaniem dużych modeli językowych (LLM). Opracowana przez LangChain Inc, rozszerza LangChain o możliwości cyklicznych obliczeń, umożliwiając złożone zachowania agentowe i workflowy z udziałem człowieka.
Large Language Model Meta AI (LLaMA) to najnowocześniejszy model przetwarzania języka naturalnego opracowany przez firmę Meta. Dzięki aż 65 miliardom parametrów, LLaMA doskonale rozumie i generuje tekst przypominający ludzki, wspierając zadania takie jak tłumaczenie, podsumowywanie oraz chatboty.
LazyGraphRAG to innowacyjne podejście do Retrieval-Augmented Generation (RAG), optymalizujące wydajność i obniżające koszty pozyskiwania danych przez AI dzięki połączeniu teorii grafów i przetwarzania języka naturalnego, zapewniając dynamiczne, wysokiej jakości wyniki zapytań.
Lead scraping automatyzuje pozyskiwanie wartościowych danych kontaktowych z internetowych źródeł, umożliwiając firmom efektywne budowanie wysokiej jakości baz leadów do marketingu i sprzedaży przy jednoczesnym zapewnieniu zgodności z przepisami o ochronie danych osobowych.
Lexile Framework for Reading to naukowa metoda mierzenia zarówno umiejętności czytelnika, jak i złożoności tekstu na tej samej skali rozwojowej, pomagająca dopasować czytelników do odpowiednio wymagających tekstów i wspierająca rozwój umiejętności czytania.
LightGBM, czyli Light Gradient Boosting Machine, to zaawansowane środowisko boostingowe gradientowe opracowane przez Microsoft. Zaprojektowane do wysokowydajnych zadań uczenia maszynowego, takich jak klasyfikacja, ranking i regresja, LightGBM doskonale radzi sobie z obsługą dużych zbiorów danych, zużywając minimalną ilość pamięci i zapewniając wysoką dokładność.
Plik llms.txt to standaryzowany plik Markdown zaprojektowany w celu optymalizacji sposobu, w jaki Duże Modele Językowe (LLM) uzyskują dostęp i przetwarzają treści ze stron internetowych. Umieszczony w katalogu głównym witryny, stanowi wyselekcjonowany, możliwy do odczytu przez maszyny indeks, poprawiający interakcje napędzane przez AI.
Log loss, czyli strata logarytmiczna/entropia krzyżowa, to kluczowa miara oceny wydajności modeli uczenia maszynowego—szczególnie dla klasyfikacji binarnej—poprzez mierzenie rozbieżności między przewidywanymi prawdopodobieństwami a rzeczywistymi wynikami, karząc niepoprawne lub zbyt pewne przewidywania.
Dowiedz się, czym są lokalizacje brzegowe AWS, czym różnią się od regionów i stref dostępności oraz jak poprawiają dostarczanie treści dzięki zmniejszonej latencji, lepszej wydajności i globalnemu zasięgowi.
Long Short-Term Memory (LSTM) to specjalistyczny typ architektury Recurrent Neural Network (RNN), zaprojektowany do nauki długoterminowych zależności w danych sekwencyjnych. Sieci LSTM wykorzystują komórki pamięci oraz mechanizmy bramek, aby rozwiązać problem znikającego gradientu, co czyni je niezbędnymi do zadań takich jak modelowanie języka, rozpoznawanie mowy czy prognozowanie szeregów czasowych.
Macierz pomyłek to narzędzie uczenia maszynowego służące do oceny wydajności modeli klasyfikacyjnych, szczegółowo przedstawiające liczbę trafnych/nietrafnych pozytywnych i negatywnych przewidywań, co daje pogląd wykraczający poza samą dokładność — szczególnie przydatne w niezrównoważonych zbiorach danych.
Mapa kognitywna to mentalna reprezentacja relacji przestrzennych i środowisk, umożliwiająca jednostkom pozyskiwanie, przechowywanie, przypominanie i dekodowanie informacji o lokalizacjach i cechach otoczenia. Jest fundamentalna dla nawigacji, uczenia się, pamięci i ma coraz większe znaczenie w AI oraz robotyce.
Model Context Protocol (MCP) to otwarty standard interfejsu, który umożliwia dużym modelom językowym (LLM) bezpieczny i spójny dostęp do zewnętrznych źródeł danych, narzędzi i funkcjonalności, działając jako „USB-C” dla systemów AI.
Metaprompt w sztucznej inteligencji to instrukcja wysokiego poziomu zaprojektowana do generowania lub ulepszania innych promptów dla dużych modeli językowych (LLM), poprawiająca wyniki AI, automatyzująca zadania i usprawniająca wieloetapowe rozumowanie w chatbotach oraz automatyzacjach.
Metody Monte Carlo to algorytmy obliczeniowe wykorzystujące powtarzalne losowe próbkowanie do rozwiązywania złożonych, często deterministycznych problemów. Szeroko stosowane w finansach, inżynierii, AI i innych dziedzinach, umożliwiają modelowanie niepewności, optymalizację i ocenę ryzyka poprzez symulację wielu scenariuszy i analizę wyników probabilistycznych.
Miara F, znana również jako F-Measure lub F1 Score, to statystyczny wskaźnik służący do oceny dokładności testu lub modelu, szczególnie w klasyfikacji binarnej. Równoważy precyzję i czułość, zapewniając kompleksowy obraz wydajności modelu, zwłaszcza w przypadku niezrównoważonych zbiorów danych.
Dowiedz się więcej o Mistral AI i oferowanych przez nich modelach LLM. Odkryj, jak wykorzystywane są te modele i co je wyróżnia.
Model bazowy AI to wielkoskalowy model uczenia maszynowego trenowany na ogromnych ilościach danych, który można dostosować do szerokiej gamy zadań. Modele bazowe zrewolucjonizowały AI, służąc jako uniwersalna podstawa dla wyspecjalizowanych aplikacji AI w dziedzinach takich jak NLP, wizja komputerowa i inne.
Model deterministyczny to matematyczny lub obliczeniowy model, który dla danego zestawu warunków wejściowych generuje pojedynczy, jednoznaczny wynik, oferując przewidywalność i niezawodność bez losowości. Szeroko stosowane w AI, finansach, inżynierii i GIS, modele deterministyczne umożliwiają precyzyjną analizę, lecz mogą być mało elastyczne wobec zmienności świata rzeczywistego.
Dowiedz się więcej o dyskryminacyjnych modelach AI—modelach uczenia maszynowego skoncentrowanych na klasyfikacji i regresji poprzez modelowanie granic decyzyjnych między klasami. Poznaj ich działanie, zalety, wyzwania oraz zastosowania w NLP, wizji komputerowej i automatyzacji AI.
Poznaj modelowanie sekwencji w AI i uczeniu maszynowym—przewiduj i generuj sekwencje danych takich jak tekst, dźwięk i DNA z wykorzystaniem RNN, LSTM, GRU i Transformerów. Zgłęb kluczowe pojęcia, zastosowania, wyzwania oraz najnowsze badania.
Apache MXNet to otwartoźródłowy framework do głębokiego uczenia, zaprojektowany do wydajnego i elastycznego trenowania oraz wdrażania głębokich sieci neuronowych. Znany ze swojej skalowalności, hybrydowego modelu programowania oraz wsparcia wielu języków, MXNet umożliwia badaczom i deweloperom tworzenie zaawansowanych rozwiązań AI.
Naive Bayes to rodzina algorytmów klasyfikacyjnych opartych na twierdzeniu Bayesa, stosujących prawdopodobieństwo warunkowe przy uproszczeniu polegającym na założeniu niezależności cech. Pomimo tego uproszczenia, klasyfikatory Naive Bayes są skuteczne, skalowalne i wykorzystywane w takich zastosowaniach jak wykrywanie spamu czy klasyfikacja tekstu.
Negatywny prompt w AI to polecenie, które instruuje modele, czego nie należy uwzględniać w generowanych wynikach. W przeciwieństwie do tradycyjnych promptów ukierunkowujących tworzenie treści, negatywne prompt określają elementy, style lub cechy do pominięcia, co pozwala doprecyzować rezultaty i zapewnić zgodność z preferencjami użytkownika, zwłaszcza w modelach generatywnych takich jak Stable Diffusion i Midjourney.
Niedobór danych oznacza brak wystarczających danych do trenowania modeli uczenia maszynowego lub przeprowadzenia kompleksowej analizy, co utrudnia rozwój dokładnych systemów AI. Poznaj przyczyny, skutki i techniki radzenia sobie z niedoborem danych w AI i automatyzacji.
Niedouczenie występuje, gdy model uczenia maszynowego jest zbyt prosty, by uchwycić ukryte zależności w danych, na których został wytrenowany. Prowadzi to do słabej wydajności zarówno na danych niewidzianych, jak i treningowych, często z powodu niskiej złożoności modelu, niewystarczającego treningu lub nieodpowiedniego doboru cech.
Natural Language Toolkit (NLTK) to kompleksowy zestaw bibliotek i programów Pythona do symbolicznego i statystycznego przetwarzania języka naturalnego (NLP). Szeroko stosowany w środowisku akademickim i przemyśle, oferuje narzędzia do tokenizacji, stemmingu, lematyzacji, tagowania części mowy i wiele więcej.
Platformy No-Code AI umożliwiają użytkownikom tworzenie, wdrażanie i zarządzanie modelami AI i uczenia maszynowego bez pisania kodu. Oferują interfejsy wizualne i gotowe komponenty, demokratyzując AI dla użytkowników biznesowych, analityków i ekspertów dziedzinowych.
Nowy Biznes Netto odnosi się do przychodów generowanych z nowo pozyskanych klientów lub reaktywowanych kont w określonym okresie, zazwyczaj z wyłączeniem wszelkich przychodów z dosprzedaży (upselling) lub sprzedaży krzyżowej (cross-selling) do istniejących aktywnych klientów. Jest to kluczowy wskaźnik dla firm, które chcą mierzyć wzrost napędzany poszerzaniem bazy klientów, a nie polegać wyłącznie na dodatkowej sprzedaży obecnym klientom.
NSFW, skrót od Not Safe For Work (niebezpieczne w pracy), to slang internetowy używany do oznaczania treści, które mogą być nieodpowiednie lub obraźliwe do oglądania w miejscach publicznych lub zawodowych. To oznaczenie służy jako ostrzeżenie, że materiał może zawierać elementy takie jak nagość, treści seksualne, drastyczną przemoc, wulgaryzmy lub inne wrażliwe tematy, które są nieodpowiednie w środowiskach pracy lub szkoły.
NumPy to otwarta biblioteka Pythona kluczowa dla obliczeń numerycznych, zapewniająca wydajne operacje na tablicach i funkcje matematyczne. Stanowi podstawę obliczeń naukowych, data science i uczenia maszynowego, umożliwiając szybkie przetwarzanie dużych zbiorów danych.
Obliczenia kognitywne to przełomowy model technologiczny, który symuluje ludzkie procesy myślowe w złożonych scenariuszach. Integruje AI i przetwarzanie sygnałów w celu odtworzenia ludzkiej kognicji, usprawniając podejmowanie decyzji poprzez przetwarzanie ogromnych ilości danych strukturalnych i niestrukturalnych.
Uzyskaj szybki i prosty przegląd tego, czym są obliczenia kwantowe. Dowiedz się, jak można je wykorzystać, jakie wyzwania stoją na drodze i jakie są nadzieje na przyszłość.
Obliczenia neuromorficzne to nowatorskie podejście do inżynierii komputerowej, które wzoruje elementy sprzętowe i programistyczne na ludzkim mózgu i układzie nerwowym. Ta interdyscyplinarna dziedzina, znana również jako inżynieria neuromorficzna, czerpie z informatyki, biologii, matematyki, inżynierii elektronicznej i fizyki, aby tworzyć systemy komputerowe i sprzęt inspirowane biologią.
Ocenianie dokumentów w Retrieval-Augmented Generation (RAG) to proces oceny i klasyfikowania dokumentów na podstawie ich trafności i jakości w odpowiedzi na zapytanie, zapewniający, że do generowania precyzyjnych, kontekstowych odpowiedzi wykorzystywane są tylko najbardziej istotne i wysokiej jakości dokumenty.
Odporność modelu odnosi się do zdolności modelu uczenia maszynowego (ML) do utrzymania spójnej i dokładnej wydajności pomimo różnic i niepewności w danych wejściowych. Odporne modele są kluczowe dla niezawodnych zastosowań AI, zapewniając odporność na szum, wartości odstające, przesunięcia rozkładu oraz ataki adversarialne.
Okienkowanie w sztucznej inteligencji odnosi się do przetwarzania danych w segmentach, czyli „okienkach”, aby efektywnie analizować informacje sekwencyjne. Niezbędne w NLP i dużych modelach językowych, okienkowanie optymalizuje zarządzanie kontekstem, wykorzystanie zasobów i wydajność modelu przy zadaniach takich jak tłumaczenie, chatboty czy analiza szeregów czasowych.
Open Neural Network Exchange (ONNX) to otwarty format umożliwiający bezproblemową wymianę modeli uczenia maszynowego pomiędzy różnymi frameworkami, zwiększając elastyczność wdrożeń, standaryzację oraz optymalizację sprzętową.
OpenAI to wiodąca organizacja badawcza zajmująca się sztuczną inteligencją, znana z opracowania GPT, DALL-E i ChatGPT, dążąca do stworzenia bezpiecznej i korzystnej ogólnej sztucznej inteligencji (AGI) dla ludzkości.
OpenCV to zaawansowana, otwartoźródłowa biblioteka do komputerowego rozpoznawania obrazów i uczenia maszynowego, oferująca ponad 2500 algorytmów do przetwarzania obrazów, detekcji obiektów i aplikacji czasu rzeczywistego w wielu językach i na różnych platformach.
Optical Character Recognition (OCR) to przełomowa technologia, która przekształca dokumenty, takie jak zeskanowane papiery, pliki PDF lub obrazy, w edytowalne i przeszukiwalne dane. Dowiedz się, jak działa OCR, jakie są jego rodzaje, zastosowania, korzyści, ograniczenia oraz najnowsze osiągnięcia w systemach OCR opartych na AI.
Poznaj zakres i strategie Optymalizacji pod Silniki Odpowiedzi (AEO), koncentrującej się na dostarczaniu bezpośrednich odpowiedzi na zapytania użytkowników poprzez wyszukiwanie głosowe, integrację AI oraz dane strukturalne. Dowiedz się, czym AEO różni się od tradycyjnego SEO i jaką rolę odgrywa w zwiększaniu zaangażowania użytkowników oraz widoczności.
Organy nadzoru nad AI to organizacje odpowiedzialne za monitorowanie, ocenę i regulowanie rozwoju oraz wdrażania sztucznej inteligencji, zapewniające odpowiedzialne, etyczne i transparentne wykorzystanie oraz minimalizujące ryzyko, takie jak dyskryminacja, naruszenia prywatności czy brak odpowiedzialności.
Osadzenia wyrazów to zaawansowane reprezentacje słów w ciągłej przestrzeni wektorowej, uchwytujące semantyczne i składniowe relacje dla zaawansowanych zadań NLP, takich jak klasyfikacja tekstu, tłumaczenie maszynowe czy analiza sentymentu.
Osobliwość w sztucznej inteligencji to teoretyczny punkt w przyszłości, w którym inteligencja maszyn przewyższa inteligencję człowieka, wywołując gwałtowne, nieprzewidywalne zmiany społeczne. Poznaj jej początki, kluczowe koncepcje, implikacje i toczące się debaty.
Osobliwość technologiczna to teoretyczne, przyszłe zdarzenie, w którym sztuczna inteligencja (SI) przewyższa ludzką inteligencję, prowadząc do dramatycznej i nieprzewidywalnej transformacji społeczeństwa. Koncepcja ta bada zarówno potencjalne korzyści, jak i znaczące ryzyka związane z superinteligentną SI.
Pamięć asocjacyjna w sztucznej inteligencji (AI) umożliwia systemom przywoływanie informacji na podstawie wzorców i skojarzeń, naśladując ludzką pamięć. Ten model pamięci usprawnia rozpoznawanie wzorców, wyszukiwanie danych i uczenie się w aplikacjach AI, takich jak chatboty i narzędzia automatyzacji.
Pandas to otwartoźródłowa biblioteka do manipulacji i analizy danych w Pythonie, znana ze swojej wszechstronności, solidnych struktur danych i łatwości obsługi złożonych zbiorów danych. Jest fundamentem dla analityków danych i naukowców zajmujących się danymi, wspierając efektywne czyszczenie, transformację i analizę danych.
Dowiedz się, czym jest parafrazator akapitów, jak działa, jakie są jego kluczowe cechy oraz jak może poprawić jakość pisania, pomagać unikać plagiatu i zwiększać SEO dzięki zaawansowanym technikom przetwarzania języka.
Parafrazowanie w komunikacji to umiejętność powtórzenia przekazu innej osoby własnymi słowami przy zachowaniu oryginalnego znaczenia. Zapewnia jasność, sprzyja zrozumieniu i jest wspierane przez narzędzia AI, które efektywnie oferują alternatywne sformułowania.
Parsowanie zależności to metoda analizy składniowej w NLP, która identyfikuje relacje gramatyczne między słowami, tworząc struktury drzewiaste niezbędne w takich zastosowaniach jak tłumaczenie maszynowe, analiza sentymentu czy ekstrakcja informacji.
Poznaj, jak partnerstwa w zakresie AI pomiędzy uczelniami a firmami prywatnymi napędzają innowacje, badania i rozwój umiejętności poprzez łączenie wiedzy akademickiej z zastosowaniami przemysłowymi. Dowiedz się o kluczowych cechach, korzyściach, wyzwaniach i rzeczywistych przykładach udanych współprac.
Pathways Language Model (PaLM) to zaawansowana rodzina dużych modeli językowych Google, zaprojektowana do wszechstronnych zastosowań, takich jak generowanie tekstu, rozumowanie, analiza kodu oraz tłumaczenia wielojęzyczne. Opierając się na inicjatywie Pathways, PaLM wyróżnia się wydajnością, skalowalnością i odpowiedzialnym podejściem do AI.
Perplexity AI to zaawansowana wyszukiwarka oparta na sztucznej inteligencji oraz narzędzie konwersacyjne, które wykorzystuje NLP i uczenie maszynowe do dostarczania precyzyjnych, kontekstowych odpowiedzi wraz z cytowaniami. Idealne do badań, nauki i zastosowań profesjonalnych – integruje wiele dużych modeli językowych i źródeł, zapewniając dokładne, aktualne pozyskiwanie informacji.
Personalizowany marketing z wykorzystaniem AI polega na zastosowaniu sztucznej inteligencji do dostosowywania strategii marketingowych i komunikacji do indywidualnych klientów na podstawie ich zachowań, preferencji i interakcji, zwiększając zaangażowanie, satysfakcję oraz wskaźniki konwersji.
Pionowe Agenty AI to branżowe rozwiązania sztucznej inteligencji, zaprojektowane z myślą o specyficznych wyzwaniach i optymalizacji procesów w poszczególnych sektorach. Dowiedz się, jak pionowe agenty AI rewolucjonizują oprogramowanie dla przedsiębiorstw poprzez wyspecjalizowane, wysokoefektywne zastosowania.
Pipeline uczenia maszynowego to zautomatyzowany przepływ pracy, który usprawnia i standaryzuje rozwój, trenowanie, ewaluację oraz wdrażanie modeli uczenia maszynowego, efektywnie przekształcając surowe dane w praktyczne wnioski na dużą skalę.
Plotly to zaawansowana, otwartoźródłowa biblioteka do tworzenia interaktywnych, publikacyjnej jakości wykresów online. Kompatybilna z Pythonem, R i JavaScriptem, Plotly umożliwia realizację złożonych wizualizacji danych i obsługuje szeroki zakres typów wykresów, interaktywności oraz integrację z aplikacjami webowymi.
Poznaj pojazdy autonomiczne — samochody samojezdne korzystające ze sztucznej inteligencji, czujników i łączności do działania bez udziału człowieka. Dowiedz się o kluczowych technologiach, roli AI, integracji LLM, wyzwaniach i przyszłości inteligentnego transportu.
Pokazywanie 3 z 6
