Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Machine Learning
Sztuczna inteligencja w wykrywaniu oszustw finansowych odnosi się do zastosowania technologii AI w celu identyfikacji i zapobiegania nieuczciwym działaniom w usługach finansowych. Technologie te obejmują uczenie maszynowe, analizę predykcyjną oraz wykrywanie anomalii, które analizują duże zbiory danych w celu identyfikacji podejrzanych transakcji lub wzorców odbiegających od typowego zachowania.
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.
Wyszukiwanie informacji wykorzystuje AI, NLP i uczenie maszynowe do efektywnego i dokładnego pozyskiwania danych spełniających wymagania użytkownika. Stanowiąc podstawę dla wyszukiwarek internetowych, bibliotek cyfrowych i rozwiązań korporacyjnych, IR mierzy się z wyzwaniami takimi jak dwuznaczność, stronniczość algorytmów czy skalowalność, a przyszłe trendy koncentrują się na generatywnej AI i głębokim uczeniu.
Wyjaśnialna Sztuczna Inteligencja (XAI) to zestaw metod i procesów mających na celu uczynienie wyników modeli AI zrozumiałymi dla ludzi, co sprzyja przejrzystości, interpretowalności i odpowiedzialności w złożonych systemach uczenia maszynowego.
XGBoost oznacza Extreme Gradient Boosting. Jest to zoptymalizowana, rozproszona biblioteka gradient boosting zaprojektowana do wydajnego i skalowalnego trenowania modeli uczenia maszynowego, znana ze swojej szybkości, wydajności i solidnej regularyzacji.
Załamanie modelu to zjawisko w sztucznej inteligencji, w którym wytrenowany model degraduje się z czasem, szczególnie gdy polega na danych syntetycznych lub generowanych przez AI. Prowadzi to do zmniejszenia różnorodności wyników, bezpiecznych odpowiedzi oraz ograniczonej zdolności do tworzenia kreatywnych lub oryginalnych treści.
Zarządzanie projektami AI w R&D odnosi się do strategicznego wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) i technologii uczenia maszynowego (ML) w celu usprawnienia zarządzania projektami badawczo-rozwojowymi. Integracja ta ma na celu optymalizację planowania, realizacji i monitorowania projektów, oferując oparte na danych informacje, które poprawiają podejmowanie decyzji, alokację zasobów oraz efektywność.
Zero-Shot Learning to metoda w sztucznej inteligencji, w której model rozpoznaje obiekty lub kategorie danych bez wcześniejszego uczenia się na tych kategoriach, wykorzystując opisy semantyczne lub atrybuty do wyciągania wniosków. Jest to szczególnie przydatne, gdy zebranie danych treningowych jest trudne lub niemożliwe.
Poznaj podstawy klasyfikacji intencji w AI, stosowane techniki, realne zastosowania, wyzwania oraz trendy przyszłościowe w usprawnianiu interakcji człowiek-maszyna.
Odkryj znaczenie i zastosowania Human in the Loop (HITL) w chatbotach AI, gdzie wiedza ekspertów poprawia systemy AI, zwiększając ich dokładność, standardy etyczne oraz satysfakcję użytkowników w różnych branżach.
Poznaj podstawy rozumowania AI, w tym jego typy, znaczenie i zastosowania w rzeczywistych sytuacjach. Dowiedz się, jak AI naśladuje ludzki sposób myślenia, usprawnia podejmowanie decyzji oraz jakie wyzwania związane z uprzedzeniami i sprawiedliwością pojawiają się w zaawansowanych modelach, takich jak o1 OpenAI.
