Przeglądaj całą zawartość w kategorii Glossary
System Automatyzacji AI integruje technologie sztucznej inteligencji z procesami automatyzacji, wzbogacając tradycyjną automatyzację o zdolności kognitywne, takie jak uczenie się, rozumowanie i rozwiązywanie problemów, aby wykonywać złożone zadania przy minimalnej interwencji człowieka.
System ekspertowy AI to zaawansowany program komputerowy zaprojektowany do rozwiązywania złożonych problemów i podejmowania decyzji podobnie jak ludzki ekspert. Systemy te wykorzystują rozbudowaną bazę wiedzy i reguły wnioskowania do przetwarzania danych oraz dostarczania rozwiązań lub rekomendacji.
Szacowanie głębokości to kluczowe zadanie w dziedzinie widzenia komputerowego, polegające na przewidywaniu odległości obiektów na obrazie względem kamery. Przekształca dane obrazowe 2D w przestrzenne informacje 3D i stanowi podstawę dla zastosowań takich jak pojazdy autonomiczne, AR, robotyka czy modelowanie 3D.
Sztuczna inteligencja (AI) w produkcji przekształca procesy wytwórcze poprzez integrację zaawansowanych technologii w celu zwiększenia produktywności, efektywności oraz usprawnienia podejmowania decyzji. AI automatyzuje złożone zadania, poprawia precyzję i optymalizuje przepływy pracy, napędzając innowacje i doskonałość operacyjną.
Sztuczna Ogólna Inteligencja (AGI) to teoretyczna forma AI, która potrafi rozumieć, uczyć się i stosować wiedzę w różnych zadaniach na poziomie zbliżonym do ludzkiego, w przeciwieństwie do wąskiej AI. Poznaj jej definicje, kluczowe cechy, obecny stan oraz kierunki badań.
Sztuczna Superinteligencja (ASI) to teoretyczna sztuczna inteligencja, która przewyższa ludzką inteligencję we wszystkich dziedzinach, posiada zdolności samodoskonalenia i multimodalne. Poznaj jej cechy, elementy składowe, zastosowania, korzyści i zagrożenia etyczne.
Sztuczne Sieci Neuronowe (ANN) to podzbiór algorytmów uczenia maszynowego wzorowanych na ludzkim mózgu. Te modele obliczeniowe składają się ze współpołączonych węzłów, czyli 'neuronów', które razem rozwiązują złożone problemy. ANNy są szeroko stosowane w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów i mowy, przetwarzanie języka naturalnego oraz analityka predykcyjna.
Zasada Garbage In, Garbage Out (GIGO) podkreśla, że jakość wyników generowanych przez AI i inne systemy jest bezpośrednio zależna od jakości danych wejściowych. Dowiedz się, jakie ma to znaczenie w AI, dlaczego jakość danych jest tak ważna oraz poznaj strategie ograniczania GIGO, by uzyskiwać dokładniejsze, sprawiedliwe i wiarygodne rezultaty.
Średni błąd bezwzględny (MAE) to podstawowa miara w uczeniu maszynowym służąca do oceny modeli regresyjnych. Mierzy średnią wielkość błędów prognoz, zapewniając prosty i interpretowalny sposób oceny dokładności modelu bez uwzględniania kierunku błędów.
Średnia Precyzja (mAP) to kluczowy wskaźnik w wizji komputerowej, służący do oceny modeli detekcji obiektów, który za pomocą jednej wartości liczbowej uwzględnia zarówno trafność wykrycia, jak i lokalizacji. Jest szeroko stosowany do benchmarkingu i optymalizacji modeli AI, m.in. w autonomicznej jeździe, monitoringu i wyszukiwaniu informacji.
Tagowanie części mowy (POS tagging) to kluczowe zadanie w lingwistyce komputerowej i przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). Polega na przypisywaniu każdemu słowu w tekście odpowiedniej części mowy, w oparciu o jego definicję i kontekst w zdaniu. Głównym celem jest kategoryzowanie słów do kategorii gramatycznych takich jak rzeczowniki, czasowniki, przymiotniki, przysłówki itd., umożliwiając maszynom skuteczniejsze przetwarzanie i rozumienie ludzkiego języka.
TensorFlow to otwartoźródłowa biblioteka opracowana przez zespół Google Brain, zaprojektowana do obliczeń numerycznych i uczenia maszynowego na dużą skalę. Obsługuje deep learning, sieci neuronowe i działa na CPU, GPU oraz TPU, upraszczając pozyskiwanie danych, trenowanie modeli oraz wdrażanie.
Test Turinga to fundamentalna koncepcja w sztucznej inteligencji, zaprojektowana do oceny, czy maszyna potrafi wykazać zachowanie inteligentne nieodróżnialne od ludzkiego. Ustanowiony przez Alana Turinga w 1950 roku, test polega na tym, że ludzki sędzia prowadzi rozmowę zarówno z człowiekiem, jak i maszyną, aby ustalić, czy maszyna potrafi przekonująco symulować ludzkie odpowiedzi.
Technologia Text-to-Speech (TTS) to zaawansowany mechanizm programowy, który przekształca tekst pisany w mowę dźwiękową, zwiększając dostępność i doświadczenie użytkownika w obsłudze klienta, edukacji, technologiach wspomagających i wielu innych, wykorzystując AI do uzyskania naturalnie brzmiących głosów.
Kim jest tire kicker? W sprzedaży tire kicker to potencjalny klient, który sprawia wrażenie zainteresowanego produktem lub usługą, ale nie ma realnego zamiaru ani możliwości zakupu. Dowiedz się, jak rozpoznawać, zarządzać i minimalizować wpływ tire kickerów dzięki skutecznym strategiom sprzedaży i narzędziom AI.
Token w kontekście dużych modeli językowych (LLM) to sekwencja znaków, którą model przekształca w reprezentacje numeryczne dla efektywnego przetwarzania. Tokeny są podstawowymi jednostkami tekstu wykorzystywanymi przez LLM, takimi jak GPT-3 i ChatGPT, do rozumienia i generowania języka.
Dokładność top-k to miara oceny w uczeniu maszynowym, która sprawdza, czy prawdziwa klasa znajduje się wśród k najwyżej przewidywanych klas, oferując kompleksową i elastyczną ocenę w zadaniach wieloklasowej klasyfikacji.
Torch to otwartoźródłowa biblioteka uczenia maszynowego oraz framework do obliczeń naukowych oparty na języku Lua, zoptymalizowany pod kątem zadań związanych z uczeniem głębokim i sztuczną inteligencją. Udostępnia narzędzia do budowy sieci neuronowych, wspiera akcelerację GPU i była prekursorem PyTorch.
Transformatory to rewolucyjna architektura sieci neuronowych, która zrewolucjonizowała sztuczną inteligencję, zwłaszcza w przetwarzaniu języka naturalnego. Wprowadzona w pracy 'Attention is All You Need' z 2017 roku, umożliwia wydajne przetwarzanie równoległe i stała się podstawą modeli takich jak BERT i GPT, wpływając na NLP, widzenie komputerowe i wiele innych dziedzin.
Model transformera to rodzaj sieci neuronowej zaprojektowanej specjalnie do obsługi danych sekwencyjnych, takich jak tekst, mowa czy dane szeregów czasowych. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli, takich jak RNN i CNN, transformatory wykorzystują mechanizm uwagi do ważenia istotności elementów w sekwencji wejściowej, co umożliwia osiąganie wysokiej wydajności w takich zastosowaniach jak NLP, rozpoznawanie mowy, genomika i wiele innych.
Transkrypcja audio to proces przekształcania mowy z nagrań dźwiękowych na tekst pisany, umożliwiając dostępność i wyszukiwanie przemówień, wywiadów, wykładów i innych formatów audio. Postępy w AI poprawiły dokładność i wydajność transkrypcji, wspierając branże medialne, akademickie, prawne oraz tworzenia treści.
Poznaj najnowsze trendy finansowania AI w 2024 roku, w tym rosnące inwestycje, dominację gigantów technologicznych, rozwój generatywnej AI oraz wpływ startupów. Dowiedz się o największych transakcjach, inwestycjach sektorowych i wyzwaniach kształtujących krajobraz inwestycji w AI.
Trendy technologii AI obejmują obecne i pojawiające się osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji, w tym uczenie maszynowe, duże modele językowe, możliwości multimodalne i generatywną AI, które kształtują branże i wpływają na przyszły rozwój technologiczny.
Tworzenie prototypów AI to iteracyjny proces projektowania i budowania wstępnych wersji systemów AI, umożliwiający eksperymentowanie, walidację i optymalizację zasobów przed wdrożeniem na pełną skalę. Poznaj kluczowe biblioteki, podejścia i zastosowania w różnych branżach.
Tworzenie treści z wykorzystaniem AI polega na użyciu sztucznej inteligencji do automatyzacji i ulepszania generowania, kuracji oraz personalizacji treści cyfrowych – tekstowych, wizualnych i audio. Poznaj narzędzia, korzyści oraz przewodniki krok po kroku, które usprawnią i skalują procesy tworzenia treści.
Ucieleśniony agent AI to inteligentny system, który postrzega, interpretuje i wchodzi w interakcje ze swoim otoczeniem za pomocą fizycznego lub wirtualnego ciała. Dowiedz się, jak działają tacy agenci w robotyce i symulacjach cyfrowych, wykonując zadania wymagające percepcji, rozumowania i działania.
Uczenie adaptacyjne to przełomowa metoda edukacyjna, która wykorzystuje technologię do tworzenia spersonalizowanego doświadczenia nauki dla każdego ucznia. Dzięki wykorzystaniu AI, uczenia maszynowego i analityki danych, uczenie adaptacyjne dostarcza indywidualnie dopasowane treści edukacyjne odpowiadające na konkretne potrzeby.
Uczenie federacyjne to wspólna technika uczenia maszynowego, w której wiele urządzeń trenuje współdzielony model, zachowując dane treningowe lokalnie. Takie podejście zwiększa prywatność, zmniejsza opóźnienia i umożliwia skalowalne AI na milionach urządzeń bez konieczności udostępniania surowych danych.
Uczenie głębokie to podzbiór uczenia maszynowego w sztucznej inteligencji (SI), który naśladuje działanie ludzkiego mózgu w przetwarzaniu danych i tworzeniu wzorców wykorzystywanych w podejmowaniu decyzji. Inspiracją dla tej technologii jest struktura i funkcjonowanie mózgu, określane jako sztuczne sieci neuronowe. Algorytmy uczenia głębokiego analizują i interpretują złożone relacje danych, umożliwiając zadania takie jak rozpoznawanie mowy, klasyfikacja obrazów oraz rozwiązywanie skomplikowanych problemów z wysoką dokładnością.
Uczenie maszynowe (ML) to podzbiór sztucznej inteligencji (AI), który umożliwia maszynom uczenie się na podstawie danych, identyfikowanie wzorców, dokonywanie predykcji oraz ulepszanie podejmowania decyzji w czasie bez konieczności jawnego programowania.
Uczenie nadzorowane to podstawowe podejście w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, w którym algorytmy uczą się na oznakowanych zestawach danych, aby dokonywać predykcji lub klasyfikacji. Poznaj proces, rodzaje, kluczowe algorytmy, zastosowania i wyzwania tej metody.
Uczenie nadzorowane to podstawowa koncepcja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, w której algorytmy są trenowane na oznaczonych danych, aby dokonywać trafnych predykcji lub klasyfikacji na nowych, nieznanych danych. Dowiedz się o jego kluczowych elementach, typach i zaletach.
Uczenie nienadzorowane to gałąź uczenia maszynowego koncentrująca się na odnajdywaniu wzorców, struktur i zależności w nieoznakowanych danych, umożliwiająca zadania takie jak grupowanie, redukcja wymiarów czy reguły asocjacyjne dla zastosowań takich jak segmentacja klientów, wykrywanie anomalii i systemy rekomendacji.
Uczenie nienadzorowane to technika uczenia maszynowego, która trenuje algorytmy na nieoznaczonych danych w celu odkrywania ukrytych wzorców, struktur i relacji. Do najczęstszych metod należą klasteryzacja, asocjacja oraz redukcja wymiarowości, a zastosowania obejmują segmentację klientów, wykrywanie anomalii i analizę koszyka zakupowego.
Uczenie pół-nadzorowane (SSL) to technika uczenia maszynowego, która wykorzystuje zarówno dane oznaczone, jak i nieoznaczone do trenowania modeli, co czyni ją idealną, gdy oznaczanie wszystkich danych jest niepraktyczne lub kosztowne. Łączy zalety uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, aby poprawić dokładność i uogólnianie.
Uczenie transferowe to zaawansowana technika uczenia maszynowego, która umożliwia ponowne wykorzystanie modeli wytrenowanych do jednego zadania w celu realizacji powiązanego zadania, zwiększając efektywność i wydajność, zwłaszcza gdy dane są ograniczone.
Uczenie transferowe to potężna technika AI/ML, która dostosowuje wstępnie wytrenowane modele do nowych zadań, poprawiając wydajność przy ograniczonych danych i zwiększając efektywność w różnych zastosowaniach, takich jak rozpoznawanie obrazów i NLP.
Uczenie ze wzmocnieniem (RL) to podzbiór uczenia maszynowego skoncentrowany na trenowaniu agentów do podejmowania sekwencji decyzji w środowisku, uczących się optymalnych zachowań poprzez informacje zwrotne w postaci nagród lub kar. Poznaj kluczowe pojęcia, algorytmy, zastosowania oraz wyzwania RL.
Uczenie ze wzmocnieniem (RL) to metoda trenowania modeli uczenia maszynowego, w której agent uczy się podejmować decyzje poprzez wykonywanie akcji i otrzymywanie informacji zwrotnej. Informacja ta, w postaci nagród lub kar, kieruje agenta do poprawy wyników w czasie. RL jest szeroko stosowane w grach, robotyce, finansach, opiece zdrowotnej i pojazdach autonomicznych.
Uczenie ze wzmocnieniem na podstawie informacji zwrotnej od człowieka (RLHF) to technika uczenia maszynowego, która integruje ludzki wkład w celu ukierunkowania procesu trenowania algorytmów uczenia ze wzmocnieniem. W przeciwieństwie do tradycyjnego uczenia ze wzmocnieniem, które opiera się wyłącznie na z góry zdefiniowanych sygnałach nagrody, RLHF wykorzystuje ludzkie oceny do kształtowania i udoskonalania zachowania modeli AI. Takie podejście sprawia, że AI jest lepiej dostosowana do wartości i preferencji człowieka, co czyni ją szczególnie przydatną w złożonych i subiektywnych zadaniach.
Ukryte modele Markowa (HMM) to zaawansowane modele statystyczne dla systemów, w których stany ukryte są nieobserwowalne. Szeroko stosowane w rozpoznawaniu mowy, bioinformatyce i finansach, HMM interpretują ukryte procesy i wykorzystują algorytmy, takie jak Viterbi oraz Baum-Welch.
Walidacja danych w AI odnosi się do procesu oceny i zapewnienia jakości, dokładności oraz wiarygodności danych wykorzystywanych do trenowania i testowania modeli AI. Polega na identyfikowaniu i korygowaniu rozbieżności, błędów lub anomalii w celu zwiększenia wydajności i niezawodności modeli.
Walidacja krzyżowa to statystyczna metoda służąca do oceny i porównywania modeli uczenia maszynowego poprzez wielokrotny podział danych na zbiory treningowe i walidacyjne, co zapewnia dobre uogólnianie modeli do nowych danych i pomaga zapobiegać przeuczeniu.
Wektor osadzenia to gęsta, numeryczna reprezentacja danych w przestrzeni wielowymiarowej, odzwierciedlająca relacje semantyczne i kontekstowe. Dowiedz się, jak wektory osadzeń napędzają zadania AI, takie jak NLP, przetwarzanie obrazów oraz systemy rekomendacji.
OpenAI Whisper to zaawansowany system automatycznego rozpoznawania mowy (ASR), który transkrybuje mowę na tekst, obsługuje 99 języków, jest odporny na akcenty i szumy oraz jest open-source do wszechstronnych zastosowań AI.
Wizja komputerowa to dziedzina sztucznej inteligencji (AI), której celem jest umożliwienie komputerom interpretacji i rozumienia świata wizualnego. Dzięki wykorzystaniu obrazów cyfrowych z kamer, nagrań wideo oraz modeli głębokiego uczenia, maszyny mogą precyzyjnie identyfikować i klasyfikować obiekty, a następnie reagować na to, co „widzą”.
Wnioskowanie przyczynowe to podejście metodologiczne służące do określania relacji przyczynowo-skutkowych między zmiennymi, kluczowe w naukach do zrozumienia mechanizmów przyczynowych poza korelacjami i radzenia sobie z wyzwaniami, takimi jak zmienne zakłócające.
Wnioskowanie wieloetapowe to proces AI, szczególnie w NLP i grafach wiedzy, w którym systemy łączą wiele fragmentów informacji, by odpowiedzieć na złożone pytania lub podejmować decyzje. Umożliwia logiczne powiązania między źródłami danych, wspierając zaawansowane systemy odpowiedzi na pytania, uzupełnianie grafów wiedzy oraz inteligentniejsze chatboty.
Wpływ gospodarczy napędzany przez AI odnosi się do tego, jak sztuczna inteligencja przekształca produktywność, zatrudnienie, dystrybucję dochodów i wzrost gospodarczy poprzez automatyzację zadań, umożliwienie lepszego podejmowania decyzji i tworzenie nowych rynków. Ten wpływ może być zarówno pozytywny, jak i negatywny – od wzrostu efektywności po utratę miejsc pracy czy rosnące nierówności.
Poznaj podstawowe informacje o Writesonic. Szybki przegląd kluczowych funkcji, zalet i wad oraz alternatyw.
Wskaźniki adopcji AI wskazują procent organizacji, które włączyły sztuczną inteligencję do swoich operacji. Wskaźniki te różnią się w zależności od branż, regionów i wielkości firm, odzwierciedlając różnorodne zastosowania i wpływ technologii AI. Według badania McKinsey z 2024 roku, adopcja AI wzrosła do 72%, przy znaczącym udziale generatywnej AI.
Dowiedz się więcej o wskaźniku czytelności LIX — formule opracowanej do oceny złożoności tekstu poprzez analizę długości zdań oraz długich słów. Poznaj jego zastosowania w edukacji, wydawnictwach, dziennikarstwie, AI i nie tylko.
Wyjaśnialność AI odnosi się do zdolności rozumienia i interpretowania decyzji oraz przewidywań podejmowanych przez systemy sztucznej inteligencji. Wraz ze wzrostem złożoności modeli AI, wyjaśnialność zapewnia przejrzystość, zaufanie, zgodność z regulacjami, ograniczanie uprzedzeń oraz optymalizację modeli za pomocą technik takich jak LIME i SHAP.
Wykrywanie anomalii to proces identyfikacji punktów danych, zdarzeń lub wzorców odbiegających od oczekiwanej normy w zbiorze danych, często z wykorzystaniem AI i uczenia maszynowego do automatycznego wykrywania w czasie rzeczywistym w branżach takich jak cyberbezpieczeństwo, finanse i opieka zdrowotna.
Wykrywanie anomalii na obrazach identyfikuje wzorce odbiegające od normy, co jest kluczowe w zastosowaniach takich jak inspekcja przemysłowa czy obrazowanie medyczne. Dowiedz się o metodach niesuperwizyjnych i słabo nadzorowanych, integracji AI oraz praktycznych przypadkach użycia.
Wykrywanie języka w dużych modelach językowych (LLM) to proces, w którym modele te identyfikują język tekstu wejściowego, umożliwiając dokładne przetwarzanie dla wielojęzycznych zastosowań, takich jak chatboty, tłumaczenia i moderacja treści.
Wynik BLEU, czyli Bilingual Evaluation Understudy, to kluczowy wskaźnik oceny jakości tekstu generowanego przez systemy tłumaczenia maszynowego. Opracowany przez IBM w 2001 roku, był pionierską miarą, która wykazywała silną korelację z ocenami jakości tłumaczeń dokonanymi przez ludzi. Wynik BLEU pozostaje fundamentem w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (NLP) i jest szeroko stosowany do oceny systemów tłumaczenia maszynowego.
Wynik ROUGE to zestaw miar służących do oceny jakości streszczeń i tłumaczeń generowanych przez maszyny poprzez porównanie ich z referencjami stworzonymi przez ludzi. Powszechnie stosowany w NLP, ROUGE mierzy pokrycie treści i przypomnienie, wspomagając ocenę systemów do streszczania i tłumaczenia.
Wynik SEO to numeryczne przedstawienie stopnia zgodności strony internetowej z najlepszymi praktykami SEO, oceniające aspekty techniczne, jakość treści, doświadczenie użytkownika oraz responsywność mobilną. Zrozumienie i poprawa wyniku SEO jest kluczowa dla zwiększenia widoczności strony w wynikach wyszukiwania.
Wyszukiwanie AI to semantyczna lub wektorowa metodologia wyszukiwania, która wykorzystuje modele uczenia maszynowego do zrozumienia intencji i kontekstu zapytań, dostarczając bardziej trafne i dokładne wyniki niż tradycyjne wyszukiwanie oparte na słowach kluczowych.
Pokazywanie 5 z 6
