Răsfoiți tot conținutul din categoria Glossary
Descoperă importanța acurateței și stabilității modelelor AI în învățarea automată. Află cum aceste metrici influențează aplicații precum detectarea fraudei, diagnosticul medical și chatboții și explorează tehnici pentru a îmbunătăți performanța fiabilă a AI.
Acuratețea top-k este o metrică de evaluare în învățarea automată care verifică dacă clasa reală se află printre primele k clase prezise, oferind o măsură cuprinzătoare și permisivă în sarcinile de clasificare multi-clasă.
Afaceri Noi Nete se referă la veniturile generate din clienți nou achiziționați sau conturi reactivate într-o perioadă specifică, de obicei excluzând orice venituri provenite din upselling sau cross-selling către clienții activi existenți. Este o metrică esențială pentru companiile care doresc să măsoare creșterea bazată pe extinderea bazei de clienți, și nu doar pe vânzări suplimentare către clienții existenți.
Agenții AI verticali sunt soluții de inteligență artificială specifice unei industrii, concepute pentru a aborda provocări unice și pentru a optimiza procesele în sectoare distincte. Descoperiți cum agenții AI verticali transformă software-ul de întreprindere cu aplicații specializate, cu impact ridicat.
AI agentic reprezintă o ramură avansată a inteligenței artificiale care oferă sistemelor capacitatea de a acționa autonom, de a lua decizii și de a îndeplini sarcini complexe cu supraveghere umană minimă. Spre deosebire de AI-ul tradițional, sistemele agentice analizează datele, se adaptează la medii dinamice și execută procese cu mai multe etape în mod autonom și eficient.
Agentic RAG (Generarea Augmentată prin Recuperare Agentică) este un cadru AI avansat care integrează agenți inteligenți în sistemele RAG tradiționale, permițând analiza autonomă a interogărilor, luarea deciziilor strategice și recuperarea adaptivă a informațiilor pentru o acuratețe și eficiență îmbunătățite.
Un agent AI întrupat este un sistem inteligent care percepe, interpretează și interacționează cu mediul său printr-un corp fizic sau virtual. Află cum operează acești agenți în robotică și simulări digitale, îndeplinind sarcini ce necesită percepție, raționament și acțiune.
Un agent inteligent este o entitate autonomă concepută să perceapă mediul său prin senzori și să acționeze asupra acestuia folosind actuatori, echipată cu capabilități de inteligență artificială pentru luarea deciziilor și rezolvarea problemelor.
AI-ul constituțional se referă la alinierea sistemelor de inteligență artificială cu principiile constituționale și cadrele legale, asigurând că operațiunile AI respectă drepturile, privilegiile și valorile consacrate în constituții sau documente legale fundamentale, pentru conformitate etică și legală.
AI extractivă este o ramură specializată a inteligenței artificiale care se concentrează pe identificarea și extragerea informațiilor specifice din surse de date existente. Spre deosebire de AI generativă, AI extractivă localizează exact fragmentele de date din seturi de date structurate sau nestructurate folosind tehnici NLP avansate, asigurând acuratețea și fiabilitatea în extragerea datelor și recuperarea informațiilor.
Ajustarea Eficientă din Punct de Vedere al Parametrilor (PEFT) este o abordare inovatoare în AI și NLP care permite adaptarea modelelor mari pre-antrenate la sarcini specifice prin actualizarea doar a unui subset redus de parametri, reducând costurile computaționale și timpul de antrenare pentru o implementare eficientă.
Ajustarea hiperparametrilor este un proces fundamental în învățarea automată pentru optimizarea performanței modelelor prin ajustarea parametrilor precum rata de învățare și regularizarea. Explorează metode precum grid search, random search, optimizarea bayesiană și altele.
Ajustarea pe baza instrucțiunilor este o tehnică din AI care ajustează fin modelele de limbaj de mari dimensiuni (LLM) pe perechi instrucțiune-răspuns, îmbunătățindu-le abilitatea de a urma instrucțiuni umane și de a îndeplini sarcini specifice.
AllenNLP este o bibliotecă robustă open-source pentru cercetare NLP, construită pe PyTorch de AI2. Oferă instrumente modulare, extensibile, modele pre-antrenate și integrare ușoară cu biblioteci precum spaCy și Hugging Face, susținând sarcini precum clasificarea textului, rezoluția coreferenței și multe altele.
Amazon SageMaker este un serviciu complet gestionat de învățare automată (ML) de la AWS, care permite oamenilor de știință în domeniul datelor și dezvoltatorilor să construiască, să antreneze și să implementeze rapid modele de învățare automată folosind o suită cuprinzătoare de instrumente integrate, cadre și capabilități MLOps.
Analiza dependențelor este o metodă de analiză sintactică în NLP care identifică relațiile gramaticale dintre cuvinte, formând structuri de tip arbore esențiale pentru aplicații precum traducerea automată, analiza sentimentului și extragerea de informații.
Analiza Exploratorie a Datelor (EDA) este un proces care rezumă caracteristicile unui set de date folosind metode vizuale pentru a descoperi tipare, a detecta anomalii și a informa procesul de curățare a datelor, selecția modelelor și analiza utilizând instrumente precum Python, R și Tableau.
Analiza sentimentului, cunoscută și ca opinie mining, este o sarcină esențială de IA și NLP pentru clasificarea și interpretarea tonului emoțional al textului ca fiind pozitiv, negativ sau neutru. Descoperă importanța, tipurile, abordările și aplicațiile practice pentru afaceri.
Analiza semantică este o tehnică esențială de Procesare a Limbajului Natural (NLP) care interpretează și extrage sensul din text, permițând mașinilor să înțeleagă contextul limbajului, sentimentele și nuanțele pentru o interacțiune îmbunătățită cu utilizatorii și perspective de afaceri.
Antropomorfismul este atribuirea trăsăturilor, emoțiilor sau intențiilor umane unor entități non-umane, precum animale, plante sau obiecte neînsuflețite. Adânc înrădăcinat în psihologia și cultura umană, apare în povestiri, religie, media și viața de zi cu zi, favorizând conexiuni emoționale și înțelegere.
Anyword este un instrument de copywriting alimentat de inteligență artificială, conceput pentru a ajuta echipele de marketing să genereze conținut de impact, aliniat cu brandul. Acesta eficientizează crearea de conținut folosind informații bazate pe date pentru a optimiza textele pentru diverse canale de marketing.
Un arbore de decizie este un instrument puternic și intuitiv pentru luarea deciziilor și analiza predictivă, folosit atât în sarcini de clasificare, cât și de regresie. Structura sa de tip arbore îl face ușor de interpretat și este aplicat pe scară largă în învățarea automată, finanțe, sănătate și multe altele.
Un arbore de decizie este un algoritm de învățare supervizată utilizat pentru a lua decizii sau a face predicții pe baza datelor de intrare. Este vizualizat ca o structură asemănătoare unui copac, unde nodurile interne reprezintă teste, ramurile reprezintă rezultate, iar frunzele reprezintă etichete de clasă sau valori.
Aria de sub curbă (AUC) este o metrică fundamentală în învățarea automată, folosită pentru a evalua performanța modelelor de clasificare binară. Ea cuantifică abilitatea generală a unui model de a distinge între clasele pozitive și negative, prin calcularea ariei de sub curba ROC (Receiver Operating Characteristic).
Descoperiți cum funcția 'Ați vrut să scrieți' (DYM) din NLP identifică și corectează erorile din inputul utilizatorilor, precum greșeli de tastare sau ortografie, și sugerează alternative pentru a îmbunătăți experiența utilizatorilor în motoare de căutare, chatboți și multe altele.
Automatizarea serviciului clienți utilizează AI, chatbot-uri, portaluri de autoservire și sisteme automate pentru a gestiona solicitările și sarcinile de service cu intervenție umană minimă—optimizând interacțiunile, reducând costurile și îmbunătățind eficiența, menținând în același timp un echilibru cu suportul uman.
Backpropagarea este un algoritm pentru antrenarea rețelelor neuronale artificiale prin ajustarea ponderilor pentru a minimiza eroarea de predicție. Află cum funcționează, care sunt pașii și principiile sale în antrenarea rețelelor neuronale.
Bagging, prescurtare de la Bootstrap Aggregating, este o tehnică fundamentală de învățare de tip ansamblu în AI și învățare automată care îmbunătățește acuratețea și robustețea modelelor prin antrenarea mai multor modele de bază pe subseturi bootstrapped de date și agregarea predicțiilor lor.
BeenVerified este o platformă online de verificare a antecedentelor care agregă date din registre publice și rețele de socializare pentru a furniza rapoarte complete despre persoane și proprietăți. Oferă căutare de persoane, identificare inversă a numerelor de telefon și email, precum și căutări de proprietăți prin aplicații web și mobile.
Descoperă BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), un framework open-source de învățare automată dezvoltat de Google pentru procesarea limbajului natural. Află cum arhitectura bidirecțională Transformer a BERT revoluționează înțelegerea limbajului de către AI, aplicațiile sale în NLP, chatboți, automatizare și principalele progrese în cercetare.
Anaconda este o distribuție open-source cuprinzătoare de Python și R, concepută pentru a simplifica gestionarea pachetelor și implementarea pentru calcul științific, știința datelor și învățarea automată. Dezvoltată de Anaconda, Inc., oferă o platformă robustă cu instrumente pentru specialiști în date, dezvoltatori și echipe IT.
BigML este o platformă de machine learning concepută pentru a simplifica crearea și implementarea modelelor predictive. Fondată în 2011, misiunea sa este de a face machine learning-ul accesibil, ușor de înțeles și accesibil financiar pentru toată lumea, oferind o interfață prietenoasă și instrumente robuste pentru automatizarea fluxurilor de lucru de machine learning.
Blocarea bot-urilor AI previne accesul bot-urilor alimentate de inteligență artificială la datele site-ului utilizând robots.txt, protejând conținutul împotriva utilizării neautorizate. Aceasta protejează integritatea conținutului, confidențialitatea și proprietatea intelectuală, având în vedere și implicațiile SEO și legale.
BMXNet este o implementare open-source a Rețelelor Neuronale Binare (BNNs) bazată pe Apache MXNet, care permite implementarea eficientă a AI-ului cu greutăți și activări binare pentru dispozitive cu consum redus de energie.
Boosting este o tehnică de învățare automată care combină predicțiile mai multor învățători slabi pentru a crea un învățător puternic, îmbunătățind acuratețea și gestionând date complexe. Află despre algoritmi cheie, beneficii, provocări și aplicații reale.
Află despre Botpress, o platformă AI pentru construirea chatbot-urilor. Descoperă principalele sale caracteristici, avantaje și dezavantaje, opțiuni de preț și cele mai bune alternative pentru a alege soluția potrivită de AI conversațional.
Un Brag Book este o compilație personală de realizări profesionale, distincții și dovezi concrete ale abilităților și realizărilor tale. Acesta servește drept un instrument puternic pentru a-ți evidenția expertiza, a urmări progresul în carieră și a oferi dovezi clare ale valorii tale în contexte profesionale.
Cadrul de reglementare pentru inteligența artificială reprezintă seturi structurate de ghiduri și măsuri legale concepute pentru a guverna dezvoltarea, implementarea și utilizarea tehnologiilor de inteligență artificială. Aceste cadre urmăresc să asigure că sistemele de IA funcționează într-un mod etic, sigur și aliniat cu valorile societății. Ele abordează aspecte precum confidențialitatea datelor, transparența, responsabilitatea și gestionarea riscurilor, încurajând inovația responsabilă în domeniul IA, reducând în același timp riscurile potențiale.
Cadrul Lexile pentru Citire este o metodă științifică de măsurare atât a abilității cititorului, cât și a complexității textului pe aceeași scară de dezvoltare, ajutând la potrivirea cititorilor cu texte adecvat de provocatoare și promovând dezvoltarea lecturii.
Caffe este un framework open-source de deep learning dezvoltat de BVLC, optimizat pentru viteză și modularitate în construirea rețelelor neuronale convoluționale (CNN). Utilizat pe scară largă în clasificarea imaginilor, detecția obiectelor și alte aplicații AI, Caffe oferă configurare flexibilă a modelelor, procesare rapidă și un sprijin puternic din partea comunității.
Calculul cognitiv reprezintă un model tehnologic transformator care simulează procesele de gândire umană în scenarii complexe. Integrează inteligența artificială și procesarea semnalelor pentru a replica cogniția umană, îmbunătățind luarea deciziilor prin procesarea unor cantități vaste de date structurate și nestructurate.
Calculul neuromorfic este o abordare de ultimă generație în ingineria calculatoarelor care modelează atât elementele hardware, cât și cele software, după creierul uman și sistemul nervos. Acest domeniu interdisciplinar, cunoscut și sub numele de inginerie neuromorfică, îmbină informatica, biologia, matematica, ingineria electronică și fizica pentru a crea sisteme și hardware inspirate de biologie.
Obține o prezentare rapidă și simplă despre ce este calculul cuantic. Află cum poate fi utilizat, care sunt provocările și speranțele de viitor.
Căutarea AI este o metodologie de căutare semantică sau bazată pe vectori care utilizează modele de învățare automată pentru a înțelege intenția și sensul contextual din spatele interogărilor de căutare, oferind rezultate mai relevante și mai precise decât căutarea tradițională bazată pe cuvinte-cheie.
Căutarea îmbunătățită de documente cu NLP integrează tehnici avansate de Procesare a Limbajului Natural în sistemele de regăsire a documentelor, îmbunătățind acuratețea, relevanța și eficiența la căutarea unui volum mare de date textuale folosind interogări în limbaj natural.
Căutarea făcetară este o tehnică avansată care permite utilizatorilor să rafineze și să navigheze volume mari de date aplicând mai multe filtre bazate pe categorii predefinite, cunoscute sub numele de facete. Folosită pe scară largă în e-commerce, biblioteci și căutare enterprise, îmbunătățește experiența utilizatorului, facilitând găsirea rapidă a informațiilor relevante.
Fastai este o bibliotecă de deep learning construită pe PyTorch, oferind API-uri de nivel înalt, învățare prin transfer și o arhitectură pe straturi pentru a simplifica dezvoltarea rețelelor neuronale pentru viziune, NLP, date tabelare și altele. Dezvoltată de Jeremy Howard și Rachel Thomas, Fastai este open-source și susținută de comunitate, făcând AI-ul de ultimă generație accesibil tuturor.
Chainer este un framework open-source pentru deep learning care oferă o platformă flexibilă, intuitivă și performantă pentru rețele neuronale, cu grafuri dinamice define-by-run, accelerare GPU și suport larg pentru diverse arhitecturi. Dezvoltat de Preferred Networks cu contribuții majore din partea marilor companii tech, este ideal pentru cercetare, prototipare și antrenare distribuită, însă acum se află în modul de întreținere.
Chatboții sunt instrumente digitale care simulează conversațiile umane folosind AI și NLP, oferind suport non-stop, scalabilitate și eficiență din punct de vedere al costurilor. Descoperă cum funcționează chatboții, tipurile, beneficiile și aplicațiile lor reale cu FlowHunt.
ChatGPT este un chatbot AI de ultimă generație dezvoltat de OpenAI, care utilizează Procesarea Avansată a Limbajului Natural (NLP) pentru a permite conversații similare celor umane și pentru a ajuta utilizatorii cu diverse sarcini, de la răspunsuri la întrebări până la generarea de conținut. Lansat în 2022, este folosit pe scară largă în industrii pentru crearea de conținut, programare, suport clienți și multe altele.
Un Circuit Integrat Specific Aplicației (ASIC) este un tip de circuit integrat proiectat pentru sarcini specifice, oferind eficiență ridicată, consum redus de energie și performanță optimizată. ASIC-urile sunt vitale în AI, automatizare și mineritul de criptomonede pentru eficiența procesării.
Clasificarea textului, cunoscută și ca categorizarea sau etichetarea textului, este o sarcină centrală NLP care atribuie categorii predefinite documentelor text. Aceasta organizează și structurează datele nestructurate pentru analiză, folosind modele de învățare automată pentru a automatiza procese precum analiza sentimentelor, detectarea spamului și categorizarea subiectelor.
Un clasificator AI este un algoritm de învățare automată care atribuie etichete de clasă datelor de intrare, categorisind informația în clase predefinite pe baza tiparelor învățate din date istorice. Clasificatoarele sunt instrumente fundamentale în AI și știința datelor, alimentând luarea deciziilor în diverse industrii.
Află mai multe despre Claude 3.5 Sonnet de la Anthropic: cum se compară cu alte modele, punctele sale forte, punctele slabe și aplicațiile în domenii precum raționamentul, programarea și sarcinile vizuale.
Află mai multe despre Claude Haiku, cel mai rapid și mai accesibil model de inteligență artificială de la Anthropic. Descoperă principalele sale caracteristici, utilizări în mediul enterprise și cum se compară cu alte modele din familia Claude 3.
Află mai multe despre Claude de la Anthropic. Înțelege la ce se folosește, ce modele oferă și ce caracteristici unice are.
Află mai multe despre modelul Opus al Claude de la Anthropic. Descoperă punctele sale forte și slăbiciunile, precum și cum se compară cu celelalte modele.
Clearbit este o platformă puternică de activare a datelor care ajută companiile, în special echipele de vânzări și marketing, să îmbogățească datele despre clienți, să personalizeze eforturile de marketing și să optimizeze strategiile de vânzări folosind date B2B complete în timp real și automatizare bazată pe inteligență artificială.
Ce este un client care doar „se uită”? În vânzări, un astfel de client este un potențial interesat de un produs sau serviciu, dar fără intenție reală sau capacitate de cumpărare. Află cum să identifici, gestionezi și să reduci impactul acestor potențiali cu strategii eficiente de vânzări și instrumente AI.
Clustering K-Means este un algoritm popular de învățare automată nesupravegheată pentru împărțirea seturilor de date într-un număr predefinit de clustere distincte, neîncărcate, prin minimizarea sumei pătratelor distanțelor dintre punctele de date și centroizii clusterelor.
Se afișează 1 din 6
