Przeglądaj całą zawartość w kategorii Glossary
Pole pod krzywą (AUC) to podstawowa miara w uczeniu maszynowym służąca do oceny skuteczności modeli klasyfikacji binarnej. Określa ogólną zdolność modelu do rozróżniania klas pozytywnych i negatywnych poprzez obliczenie pola pod krzywą ROC (Receiver Operating Characteristic).
Dowiedz się, czym jest poziom czytania, jak się go mierzy i dlaczego jest ważny. Poznaj różne systemy oceniania, czynniki wpływające na umiejętność czytania oraz strategie poprawy swojego poziomu czytania, w tym rolę AI w spersonalizowanej nauce.
Dowiedz się, czym jest poziom klasy w czytelności, jak jest obliczany za pomocą wzorów takich jak Flesch-Kincaid i dlaczego jest kluczowy dla dostosowania treści do zdolności czytelniczych odbiorców.
Procesy certyfikacji AI to kompleksowe oceny i weryfikacje mające na celu zapewnienie, że systemy sztucznej inteligencji spełniają określone standardy oraz regulacje. Certyfikaty te stanowią punkt odniesienia przy ocenie niezawodności, bezpieczeństwa i zgodności etycznej technologii AI.
W świecie dużych modeli językowych (LLM) prompt to tekst wejściowy, który kieruje generowaną odpowiedzią modelu. Dowiedz się, jak skuteczne prompty — w tym techniki zero-, one-, few-shot oraz chain-of-thought — poprawiają jakość odpowiedzi AI.
Przejrzystość AI to praktyka umożliwiająca interesariuszom zrozumienie działania i procesów decyzyjnych systemów sztucznej inteligencji. Poznaj jej znaczenie, kluczowe elementy, ramy regulacyjne, techniki wdrożenia, wyzwania i rzeczywiste przykłady zastosowań.
Przejrzystość algorytmiczna odnosi się do jasności i otwartości w zakresie funkcjonowania oraz procesów decyzyjnych algorytmów. Jest kluczowa w AI i uczeniu maszynowym dla zapewnienia odpowiedzialności, zaufania oraz zgodności z normami prawnymi i etycznymi.
Przejrzystość w sztucznej inteligencji (AI) odnosi się do otwartości i jasności działania systemów AI, w tym ich procesów decyzyjnych, algorytmów i danych. Jest kluczowa dla etyki i zarządzania AI, zapewniając odpowiedzialność, zaufanie i zgodność z regulacjami.
Dowiedz się, czym jest AI Przekształcacz Zdań, jak działa, jakie ma zastosowania i jak pomaga pisarzom, studentom oraz marketerom w parafrazowaniu tekstu przy zachowaniu sensu oraz poprawie przejrzystości.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) umożliwia komputerom rozumienie, interpretację i generowanie ludzkiego języka z wykorzystaniem lingwistyki komputerowej, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. NLP napędza aplikacje takie jak tłumaczenia, chatboty, analiza sentymentu i wiele innych, rewolucjonizując branże oraz usprawniając interakcję człowiek-komputer.
Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP) to poddziedzina sztucznej inteligencji (AI), która umożliwia komputerom rozumienie, interpretację i generowanie języka ludzkiego. Poznaj kluczowe aspekty, sposób działania oraz zastosowania w różnych branżach.
Przeuczenie to kluczowe pojęcie w sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym (ML), pojawiające się, gdy model zbyt dobrze uczy się danych treningowych, w tym szumów, co prowadzi do słabej generalizacji na nowe dane. Dowiedz się, jak rozpoznawać i zapobiegać przeuczeniu za pomocą skutecznych technik.
Punkt kontaktowy (POC) to osoba lub dział, który koordynuje komunikację i przepływ informacji dotyczących określonej aktywności, projektu lub organizacji, obsługuje zapytania i ułatwia interakcje.
PyTorch to otwartoźródłowy framework do uczenia maszynowego opracowany przez Meta AI, znany ze swojej elastyczności, dynamicznych grafów obliczeniowych, akceleracji GPU i bezproblemowej integracji z Pythonem. Jest szeroko wykorzystywany w uczeniu głębokim, wizji komputerowej, NLP oraz badaniach naukowych.
Q-learning to fundamentalna koncepcja w sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym, szczególnie w ramach uczenia ze wzmocnieniem. Umożliwia agentom uczenie się optymalnych działań poprzez interakcję i otrzymywanie informacji zwrotnej w postaci nagród lub kar, co poprawia podejmowanie decyzji w czasie.
Ramowe regulacje dotyczące AI to uporządkowane wytyczne i środki prawne mające na celu zarządzanie rozwojem, wdrażaniem i użytkowaniem technologii sztucznej inteligencji. Ich celem jest zapewnienie, że systemy AI działają w sposób etyczny, bezpieczny i zgodny z wartościami społecznymi. Obejmują aspekty takie jak prywatność danych, transparentność, odpowiedzialność i zarządzanie ryzykiem, wspierając odpowiedzialne innowacje AI przy jednoczesnym ograniczaniu potencjalnych zagrożeń.
Raportowanie zgodności to uporządkowany i systematyczny proces, który umożliwia organizacjom dokumentowanie i przedstawianie dowodów przestrzegania wewnętrznych polityk, standardów branżowych oraz wymagań regulacyjnych. Zapewnia zarządzanie ryzykiem, transparentność i ochronę prawną w różnych sektorach.
Poznaj recall w uczeniu maszynowym: kluczowy wskaźnik do oceny wydajności modeli, zwłaszcza w zadaniach klasyfikacyjnych, gdzie prawidłowe rozpoznanie pozytywnych przypadków jest niezwykle istotne. Dowiedz się, czym jest recall, jak go obliczać, dlaczego jest ważny, gdzie znajduje zastosowanie i jak go poprawić.
Redakcja tekstu to proces przeglądu i poprawy materiału pisanego w celu zwiększenia jego dokładności, czytelności i spójności. Obejmuje sprawdzanie błędów gramatycznych, ortograficznych, interpunkcyjnych oraz zapewnienie konsekwencji stylu i tonu w całym dokumencie. Narzędzia AI, takie jak Grammarly, pomagają w rutynowych kontrolach, ale ludzki osąd pozostaje kluczowy.
Redukcja wymiarowości to kluczowa technika w przetwarzaniu danych i uczeniu maszynowym, polegająca na zmniejszeniu liczby zmiennych wejściowych w zbiorze danych przy jednoczesnym zachowaniu istotnych informacji, aby uprościć modele i zwiększyć ich wydajność.
Regresja liniowa to podstawowa technika analityczna w statystyce i uczeniu maszynowym, modelująca zależność między zmiennymi zależnymi i niezależnymi. Znana ze swojej prostoty i interpretowalności, jest kluczowa dla analityki predykcyjnej i modelowania danych.
Regresja logistyczna to statystyczna i uczenie maszynowe metoda służąca do przewidywania wyników binarnych na podstawie danych. Szacuje prawdopodobieństwo wystąpienia danego zdarzenia w oparciu o jedną lub więcej zmiennych niezależnych i jest szeroko stosowana w ochronie zdrowia, finansach, marketingu oraz AI.
Regulacje dotyczące ochrony danych to ramy prawne, polityki i standardy mające na celu zabezpieczenie danych osobowych, zarządzanie ich przetwarzaniem oraz ochronę praw do prywatności osób na całym świecie. Zapewniają zgodność, zapobiegają nieautoryzowanemu dostępowi i gwarantują prawa podmiotów danych w erze cyfrowej.
Regularyzacja w sztucznej inteligencji (AI) odnosi się do zestawu technik używanych do zapobiegania przeuczeniu modeli uczenia maszynowego poprzez wprowadzanie ograniczeń w trakcie treningu, co umożliwia lepszą generalizację na nieznane dane.
Poznaj rekonstrukcję 3D: Dowiedz się, jak ten zaawansowany proces umożliwia przechwytywanie rzeczywistych obiektów lub środowisk i przekształcanie ich w szczegółowe modele 3D z wykorzystaniem technik takich jak fotogrametria, skanowanie laserowe i algorytmy oparte na sztucznej inteligencji. Odkryj kluczowe pojęcia, zastosowania, wyzwania i trendy przyszłości.
Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) to zaawansowana klasa sztucznych sieci neuronowych zaprojektowanych do przetwarzania danych sekwencyjnych poprzez wykorzystanie pamięci poprzednich wejść. RNN świetnie sprawdzają się w zadaniach, gdzie kolejność danych jest kluczowa, w tym w NLP, rozpoznawaniu mowy i prognozowaniu szeregów czasowych.
Rekursywne podpowiadanie to technika AI wykorzystywana z dużymi modelami językowymi, takimi jak GPT-4, umożliwiająca użytkownikom iteracyjne udoskonalanie wyników poprzez dialog tam i z powrotem w celu uzyskania wyższej jakości i dokładniejszych rezultatów.
Retrieval Augmented Generation (RAG) to zaawansowane ramy AI, które łączą tradycyjne systemy wyszukiwania informacji z generatywnymi dużymi modelami językowymi (LLM), umożliwiając AI generowanie tekstu, który jest dokładniejszy, aktualny i kontekstowo trafny dzięki integracji wiedzy zewnętrznej.
Poznaj roboty współpracujące (koboty): ich genezę, funkcje bezpieczeństwa, integrację z AI, zastosowania w różnych branżach, korzyści i ograniczenia. Dowiedz się, jak koboty umożliwiają bezpieczną współpracę człowieka z robotem i napędzają innowacje.
Routing leadów to proces automatycznego przydzielania napływających leadów sprzedażowych do odpowiednich przedstawicieli handlowych w organizacji, zapewniający dopasowanie potencjalnych klientów do najlepszego sprzedawcy na podstawie takich kryteriów jak lokalizacja, zainteresowanie produktem czy ekspertyza. Dowiedz się, jak automatyzacja i AI optymalizują dystrybucję leadów, zwiększając konwersję i poprawiając doświadczenie klienta.
Rozpoznawanie koreferencji to fundamentalne zadanie NLP polegające na identyfikacji i łączeniu wyrażeń w tekście odnoszących się do tej samej jednostki, kluczowe dla maszynowego rozumienia w zastosowaniach takich jak streszczanie, tłumaczenie i odpowiadanie na pytania.
Rozpoznawanie mowy, znane również jako automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR) lub zamiana mowy na tekst, umożliwia komputerom interpretację i konwersję języka mówionego na tekst pisany, napędzając aplikacje od wirtualnych asystentów po narzędzia dostępności i zmieniając interakcję człowiek-maszyna.
Rozpoznawanie mowy, znane również jako automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR) lub zamiana mowy na tekst, to technologia umożliwiająca maszynom i programom interpretację oraz transkrypcję języka mówionego na tekst pisany. Ta potężna funkcjonalność różni się od rozpoznawania głosu, które identyfikuje głos konkretnej osoby. Rozpoznawanie mowy skupia się wyłącznie na tłumaczeniu wypowiedzi na tekst.
Rozpoznawanie Nazwanych Encji (NER) to kluczowa dziedzina Przetwarzania Języka Naturalnego (NLP) w AI, skupiająca się na identyfikacji i klasyfikacji encji w tekście do z góry określonych kategorii, takich jak osoby, organizacje i miejsca, aby usprawnić analizę danych i zautomatyzować ekstrakcję informacji.
Dowiedz się, czym jest rozpoznawanie obrazów w AI. Do czego służy, jakie są trendy i czym różni się od podobnych technologii.
Rozpoznawanie Tekstu w Scenach (STR) to wyspecjalizowana gałąź Optycznego Rozpoznawania Znaków (OCR), skupiająca się na identyfikacji i interpretacji tekstu w obrazach uchwyconych w naturalnym otoczeniu z wykorzystaniem AI i modeli uczenia głębokiego. STR napędza zastosowania takie jak pojazdy autonomiczne, rzeczywistość rozszerzona i infrastruktura inteligentnych miast, przekształcając złożony tekst ze świata rzeczywistego w formaty czytelne dla maszyn.
Rozpoznawanie wzorców to proces obliczeniowy polegający na identyfikowaniu wzorców i regularności w danych, kluczowy w takich dziedzinach jak AI, informatyka, psychologia i analiza danych. Automatyzuje rozpoznawanie struktur w mowie, tekście, obrazach i abstrakcyjnych zbiorach danych, umożliwiając inteligentne systemy i aplikacje, takie jak widzenie komputerowe, rozpoznawanie mowy, OCR i wykrywanie oszustw.
Rozszerzalność AI odnosi się do zdolności systemów sztucznej inteligencji do poszerzania swoich możliwości na nowe domeny, zadania i zbiory danych bez konieczności gruntownego ponownego uczenia, wykorzystując techniki takie jak uczenie transferowe, uczenie wielozadaniowe oraz modułowa budowa dla elastyczności i płynnej integracji.
Rozumienie Języka Naturalnego (NLU) to poddziedzina AI skoncentrowana na umożliwieniu maszynom kontekstowego rozumienia i interpretacji ludzkiego języka, wykraczając poza podstawowe przetwarzanie tekstu, by rozpoznawać intencje, semantykę i niuanse, co znajduje zastosowanie m.in. w chatbotach, analizie sentymentu czy tłumaczeniu maszynowym.
Rozumowanie to proces poznawczy polegający na wyciąganiu wniosków, dokonywaniu inferencji lub rozwiązywaniu problemów na podstawie informacji, faktów i logiki. Poznaj jego znaczenie w AI, w tym model o1 OpenAI i zaawansowane możliwości rozumowania.
Rozwojowa Ocena Czytania (DRA) to indywidualne narzędzie służące do oceny umiejętności czytania ucznia, dostarczające informacji o poziomie czytania, płynności i rozumieniu tekstu. Pomaga nauczycielom dostosować nauczanie oraz monitorować postępy od zerówki do ósmej klasy.
Poznaj podstawowe informacje o Rytr. Szybki przegląd kluczowych funkcji, zalet i wad oraz alternatyw.
Scikit-learn to potężna, otwartoźródłowa biblioteka uczenia maszynowego dla Pythona, oferująca proste i wydajne narzędzia do predykcyjnej analizy danych. Szeroko stosowana przez naukowców danych i praktyków uczenia maszynowego, oferuje szeroki zakres algorytmów do klasyfikacji, regresji, klasteryzacji i innych, z płynną integracją z ekosystemem Pythona.
SciPy to solidna, otwarta biblioteka Pythona do obliczeń naukowych i technicznych. Bazując na NumPy, oferuje zaawansowane algorytmy matematyczne, optymalizację, całkowanie, manipulację danymi, wizualizację oraz współpracę z bibliotekami takimi jak Matplotlib i Pandas, czyniąc ją niezbędną w obliczeniach naukowych i analizie danych.
Dowiedz się, czym jest seed w sztuce AI, jak wpływa na proces generowania obrazów oraz jak artyści wykorzystują seedy do uzyskania spójności lub twórczej eksploracji na platformach generatywnej sztuki.
Segmentacja instancji to zadanie z zakresu widzenia komputerowego polegające na wykrywaniu i wyodrębnianiu każdego pojedynczego obiektu na obrazie z precyzją na poziomie pikseli. Umożliwia to bardziej szczegółową analizę niż wykrywanie obiektów czy segmentacja semantyczna, co czyni ją kluczową w takich dziedzinach jak obrazowanie medyczne, autonomiczna jazda czy robotyka.
Segmentacja semantyczna to technika widzenia komputerowego, która dzieli obrazy na wiele segmentów, przypisując każdemu pikselowi etykietę klasy reprezentującą obiekt lub region. Umożliwia to szczegółowe zrozumienie dla zastosowań takich jak autonomiczna jazda, obrazowanie medyczne i robotyka dzięki modelom głębokiego uczenia, takim jak CNN, FCN, U-Net i DeepLab.
Sieć bayesowska (BN) to probabilistyczny model grafowy, który reprezentuje zmienne i ich zależności warunkowe za pomocą skierowanego acyklicznego grafu (DAG). Sieci bayesowskie modelują niepewność, wspierają wnioskowanie i uczenie się, a także są szeroko stosowane w opiece zdrowotnej, AI, finansach i innych dziedzinach.
Sieć Głębokich Przekonań (DBN) to zaawansowany model generatywny wykorzystujący głęboką architekturę oraz Ograniczone Maszyny Boltzmanna (RBM) do nauki hierarchicznych reprezentacji danych w zadaniach zarówno nadzorowanych, jak i nienadzorowanych, takich jak rozpoznawanie obrazów i mowy.
Skorygowany współczynnik determinacji to miara statystyczna używana do oceny dopasowania modelu regresji, która uwzględnia liczbę predyktorów, aby uniknąć przeuczenia i zapewnić dokładniejszą ocenę wydajności modelu.
Skrucha po zakupie to zjawisko psychologiczne, w którym osoba odczuwa żal, niepokój lub niezadowolenie po dokonaniu zakupu. Poznaj przyczyny, aspekty psychologiczne, wpływ na biznes oraz rolę AI w przewidywaniu i łagodzeniu skruchy po zakupie.
Smile and Dial to technika sprzedaży polegająca na wykonywaniu połączeń wychodzących do potencjalnych klientów z pozytywnym, entuzjastycznym nastawieniem. Uśmiechając się podczas dzwonienia, sprzedawca poprawia ton głosu, budując ciepło, zaufanie i zaangażowanie—zwłaszcza podczas zimnych telefonów i telemarketingu. Wspierana przez AI, zwiększa personalizację kontaktów, mimo wyzwań, takich jak wypalenie zawodowe czy regulacje prawne.
spaCy to solidna, otwartoźródłowa biblioteka Pythona do zaawansowanego przetwarzania języka naturalnego (NLP), znana z szybkości, wydajności oraz funkcji gotowych do produkcji, takich jak tokenizacja, rozpoznawanie części mowy i rozpoznawanie nazwanych encji.
Spadek gradientowy to fundamentalny algorytm optymalizacyjny szeroko stosowany w uczeniu maszynowym i głębokim uczeniu do minimalizacji funkcji kosztu lub straty poprzez iteracyjne dostosowywanie parametrów modelu. Jest kluczowy dla optymalizacji modeli takich jak sieci neuronowe i występuje w wariantach takich jak Batch, Stochastic i Mini-Batch Gradient Descent.
Specyficzny Układ Scalony (ASIC) to rodzaj układu scalonego zaprojektowanego do konkretnych zadań, oferujący wysoką wydajność, niskie zużycie energii i zoptymalizowaną pracę. ASIC-i są kluczowe w AI, automatyzacji i kopaniu kryptowalut ze względu na efektywność przetwarzania.
Stable Diffusion to zaawansowany model generowania obrazów na podstawie tekstu, który wykorzystuje uczenie głębokie do tworzenia wysokiej jakości, fotorealistycznych obrazów na podstawie opisów tekstowych. Jako model latent diffusion stanowi przełom w generatywnej AI, efektywnie łącząc modele dyfuzji i uczenie maszynowe, by generować obrazy ściśle dopasowane do podanych promptów.
Startup oparty na sztucznej inteligencji to firma, która opiera swoją działalność, produkty lub usługi na technologiach sztucznej inteligencji, aby wprowadzać innowacje, automatyzować oraz zdobywać przewagę konkurencyjną.
Streszczanie tekstu to kluczowy proces AI, który skraca obszerne dokumenty do zwięzłych podsumowań, zachowując najważniejsze informacje i sens. Wykorzystując duże modele językowe, takie jak GPT-4 i BERT, umożliwia efektywne zarządzanie i rozumienie ogromnej ilości treści cyfrowych za pomocą metod abstrakcyjnych, ekstrakcyjnych i hybrydowych.
Strojenie hiperparametrów to fundamentalny proces w uczeniu maszynowym, służący optymalizacji wydajności modeli poprzez dostosowywanie parametrów takich jak współczynnik uczenia się oraz regularizacja. Poznaj metody takie jak grid search, random search, optymalizacja bayesowska i inne.
Poznaj stronniczość w AI: zrozum jej źródła, wpływ na uczenie maszynowe, przykłady z rzeczywistości oraz strategie łagodzenia, aby budować sprawiedliwe i wiarygodne systemy AI.
Pokazywanie 4 z 6
