Răsfoiți tot conținutul din categoria Glossary
Colapsul modelului este un fenomen din inteligența artificială în care un model antrenat se degradează în timp, în special când se bazează pe date sintetice sau generate de AI. Acest lucru duce la scăderea diversității rezultatelor, răspunsuri sigure și o capacitate diminuată de a produce conținut creativ sau original.
Convergența în AI se referă la procesul prin care modelele de învățare automată și învățare profundă ating o stare stabilă prin învățare iterativă, asigurând predicții precise prin minimizarea diferenței dintre rezultatele prezise și cele reale. Este fundamentală pentru eficacitatea și fiabilitatea AI în diverse aplicații, de la vehicule autonome la orașe inteligente.
Microsoft Copilot este un asistent bazat pe inteligență artificială care îmbunătățește productivitatea și eficiența în aplicațiile Microsoft 365. Construit pe GPT-4 de la OpenAI, automatizează sarcinile, oferă informații în timp real și se integrează perfect cu instrumente precum Word, Excel, PowerPoint, Outlook și Teams.
Descoperă Copy.ai, un instrument de scriere alimentat de inteligență artificială, construit pe GPT-3 de la OpenAI, conceput pentru a genera conținut de înaltă calitate precum bloguri, emailuri și texte web în peste 25 de limbi. Ideal pentru marketeri, creatori de conținut și afaceri care caută generare rapidă, eficientă și ușor de utilizat a conținutului cu ajutorul AI.
Copysmith este un software de creare de conținut alimentat de inteligență artificială, conceput pentru a ajuta marketerii, creatorii de conținut și companiile să genereze eficient conținut scris de înaltă calitate. Simplifică procesul de creare a conținutului folosind inteligența artificială pentru a produce diverse tipuri de conținut, inclusiv articole de blog, descrieri de produse, conținut pentru rețelele sociale și emailuri.
Un corpus (plural: corpora) în AI se referă la un set mare și structurat de texte sau date audio folosite pentru antrenarea și evaluarea modelelor AI. Corpora sunt esențiale pentru a învăța sistemele AI să înțeleagă, interpreteze și să genereze limbaj uman.
Descoperă costurile asociate cu antrenarea și implementarea modelelor lingvistice mari (LLMs) precum GPT-3 și GPT-4, inclusiv cheltuieli pentru calcul, energie și hardware, și explorează strategii pentru gestionarea și reducerea acestor costuri.
Crearea de Conținut cu AI valorifică inteligența artificială pentru a automatiza și îmbunătăți generarea, curarea și personalizarea conținutului digital, incluzând text, imagini și audio. Explorează instrumente, beneficii și ghiduri pas cu pas pentru fluxuri de lucru eficiente și scalabile.
CrushOn.AI este o platformă avansată de chatbot AI care oferă conversații nefiltrate și dinamice cu personaje virtuale. Personalizează interacțiunile, explorează scenarii creative și participă la role-play multilingv cu personaje generate de AI pentru divertisment, învățare și companie.
Curățarea datelor este procesul crucial de detectare și remediere a erorilor sau neconcordanțelor din date pentru a le îmbunătăți calitatea, asigurând acuratețea, consistența și fiabilitatea pentru analize și luarea deciziilor. Explorează procesele cheie, provocările, instrumentele și rolul AI-ului și al automatizării în curățarea eficientă a datelor.
O curbă de învățare în inteligența artificială este o reprezentare grafică ce ilustrează relația dintre performanța de învățare a unui model și variabile precum dimensiunea setului de date sau numărul de iterații de antrenament, ajutând la diagnosticarea compromisului bias-variabilitate, selecția modelului și optimizarea proceselor de antrenament.
O curbă Receiver Operating Characteristic (ROC) este o reprezentare grafică folosită pentru a evalua performanța unui sistem de clasificare binară pe măsură ce pragul de discriminare este variat. Originară din teoria detectării semnalului în timpul celui de-al Doilea Război Mondial, curbele ROC sunt acum esențiale în învățarea automată, medicină și AI pentru evaluarea modelelor.
DALL-E este o serie de modele text-în-imagine dezvoltate de OpenAI, care utilizează învățarea profundă pentru a genera imagini digitale din descrieri textuale. Află despre istoria sa, aplicațiile în artă, marketing, educație și considerațiile etice.
Dash este un framework open-source Python creat de Plotly pentru construirea de aplicații interactive de vizualizare a datelor și dashboard-uri, combinând Flask, React.js și Plotly.js pentru soluții de analiză și business intelligence fără întreruperi.
O dată de tăiere a cunoștințelor este momentul specific după care un model AI nu mai are informații actualizate. Află de ce contează aceste date, cum afectează modelele AI și vezi datele de tăiere pentru GPT-3.5, Bard, Claude și altele.
Datele de instruire se referă la setul de date folosit pentru a instrui algoritmii AI, permițându-le să recunoască tipare, să ia decizii și să prezică rezultate. Aceste date pot include text, numere, imagini și videoclipuri și trebuie să fie de înaltă calitate, diverse și bine etichetate pentru o performanță eficientă a modelelor AI.
Află ce sunt datele nestructurate și cum se compară cu datele structurate. Descoperă provocările și instrumentele utilizate pentru datele nestructurate.
Datele sintetice se referă la informații generate artificial care imită datele din lumea reală. Sunt create folosind algoritmi și simulări pe calculator pentru a servi ca substitut sau supliment pentru datele reale. În AI, datele sintetice sunt cruciale pentru antrenarea, testarea și validarea modelelor de învățare automată.
Află mai multe despre datele structurate și utilizarea acestora, vezi exemple și compară-le cu alte tipuri de structuri de date.
Deepfake-urile sunt o formă de media sintetică în care AI-ul este folosit pentru a genera imagini, videoclipuri sau înregistrări audio extrem de realiste, dar false. Termenul „deepfake” este un portmanteu între „deep learning” și „fake”, reflectând dependența tehnologiei de tehnici avansate de învățare automată.
Derivarea modelului, sau degradarea modelului, se referă la scăderea performanței predictive a unui model de învățare automată în timp, din cauza schimbărilor din mediul real. Află despre tipuri, cauze, metode de detectare și soluții pentru derivarea modelului în AI și învățare automată.
Detectarea anomaliilor este procesul de identificare a punctelor de date, evenimentelor sau tiparelor care se abat de la norma așteptată într-un set de date, folosind adesea inteligența artificială și învățarea automată pentru detectare automată, în timp real, în industrii precum securitatea cibernetică, finanțe și sănătate.
Detectarea anomaliilor în imagini identifică tipare care se abat de la normă, esențială pentru aplicații precum inspecția industrială și imagistica medicală. Află despre metode nesupravegheate și slab supravegheate, integrarea AI și cazuri de utilizare reale.
Detectarea limbii în modelele lingvistice mari (LLMs) este procesul prin care aceste modele identifică limba textului de intrare, permițând procesarea precisă pentru aplicații multilingve precum chatboți, traducere și moderare de conținut.
Dezvoltarea prototipurilor de inteligență artificială este procesul iterativ de proiectare și creare a unor versiuni preliminare ale sistemelor AI, permițând experimentarea, validarea și optimizarea resurselor înainte de producția la scară largă. Descoperă biblioteci cheie, abordări și cazuri de utilizare din diverse industrii.
Discriminarea în AI se referă la tratamentul nedrept sau inegal al indivizilor sau grupurilor pe baza unor caracteristici protejate precum rasa, genul, vârsta sau dizabilitatea. Aceasta rezultă adesea din prejudecăți încorporate în sistemele de AI în timpul colectării datelor, dezvoltării algoritmilor sau implementării și poate afecta semnificativ egalitatea socială și economică.
Distanța Fréchet Inception (FID) este o metrică folosită pentru a evalua calitatea imaginilor generate de modelele generative, în special GAN-urile. FID compară distribuția imaginilor generate cu cea a imaginilor reale, oferind o măsură mai holistică a calității și diversității imaginilor.
DL4J, sau DeepLearning4J, este o bibliotecă open-source, distribuită, de deep learning pentru Java Virtual Machine (JVM). Parte a ecosistemului Eclipse, permite dezvoltarea și implementarea scalabilă a modelelor de deep learning folosind Java, Scala și alte limbaje JVM.
Dropout este o tehnică de regularizare în AI, în special în rețelele neuronale, care combate suprainvățarea prin dezactivarea aleatorie a neuronilor în timpul antrenamentului, promovând învățarea robustă a caracteristicilor și o generalizare îmbunătățită către date noi.
Editarea de conținut este procesul de revizuire și corectare a materialelor scrise pentru a îmbunătăți acuratețea, lizibilitatea și coerența acestora. Implică verificarea erorilor gramaticale, greșelilor de ortografie, problemelor de punctuație și asigurarea consecvenței stilului și tonului în întregul document. Instrumente AI precum Grammarly ajută la verificări de rutină, însă judecata umană rămâne esențială.
Embedding-urile de cuvinte sunt reprezentări sofisticate ale cuvintelor într-un spațiu vectorial continuu, capturând relațiile semantice și sintactice pentru sarcini NLP avansate precum clasificarea textului, traducerea automată și analiza sentimentelor.
Emergența în AI se referă la modele și comportamente sofisticate, la nivel de sistem, care nu au fost programate explicit, apărând din interacțiunile dintre componentele sistemului. Aceste comportamente emergente ridică provocări de predictibilitate și etică, necesitând măsuri de protecție și ghiduri pentru gestionarea impactului lor.
Entropia încrucișată este un concept esențial atât în teoria informației, cât și în învățarea automată, servind ca o metrică pentru a măsura divergența dintre două distribuții de probabilitate. În învățarea automată, este folosită ca funcție de pierdere pentru a cuantifica discrepanțele dintre valorile prezise și etichetele reale, optimizând performanța modelului, în special în sarcinile de clasificare.
Eroarea de antrenare în AI și învățarea automată reprezintă discrepanța dintre predicțiile unui model și valorile reale în timpul antrenării. Este o metrică cheie pentru evaluarea performanței modelului, dar trebuie analizată împreună cu eroarea de testare pentru a evita supraînvățarea sau subînvățarea.
Eroarea Absolută Medie (MAE) este o metrică fundamentală în învățarea automată pentru evaluarea modelelor de regresie. Măsoară magnitudinea medie a erorilor în predicții, oferind o modalitate simplă și ușor de interpretat pentru a evalua acuratețea modelului fără a ține cont de direcția erorii.
Eroarea de generalizare măsoară cât de bine prezice un model de învățare automată date nevăzute, echilibrând biasul și varianța pentru a asigura aplicații AI robuste și de încredere. Descoperă importanța, definiția matematică și tehnicile eficiente de minimizare pentru succesul în lumea reală.
Estimarea adâncimii este o sarcină esențială în viziunea computerizată, concentrându-se pe prezicerea distanței obiectelor dintr-o imagine față de cameră. Ea transformă datele imagistice 2D în informații spațiale 3D și stă la baza unor aplicații precum vehicule autonome, realitate augmentată, robotică și modelare 3D.
Estimarea poziției este o tehnică de viziune computerizată care prezice poziția și orientarea unei persoane sau a unui obiect în imagini sau videoclipuri prin identificarea și urmărirea punctelor cheie. Este esențială pentru aplicații precum analiza sportivă, robotică, gaming și conducere autonomă.
Explorați ghidurile de etică AI: principii și cadre care asigură dezvoltarea, implementarea și utilizarea etică a tehnologiilor AI. Aflați despre corectitudine, transparență, responsabilitate, standarde globale și strategii pentru o AI responsabilă.
Etichetarea părților de vorbire (POS tagging) este o sarcină esențială în lingvistica computațională și procesarea limbajului natural (NLP). Aceasta implică atribuirea fiecărui cuvânt dintr-un text a părții de vorbire corespunzătoare, pe baza definiției și contextului său într-o propoziție. Principalul obiectiv este de a categoriza cuvintele în clase gramaticale precum substantive, verbe, adjective, adverbe etc., permițând astfel mașinilor să proceseze și să înțeleagă mai eficient limbajul uman.
Euristicile oferă soluții rapide și satisfăcătoare în AI prin valorificarea cunoștințelor experiențiale și a regulilor empirice, simplificând problemele complexe de căutare și ghidând algoritmi precum A* și Hill Climbing să se concentreze pe căile promițătoare pentru o eficiență sporită.
Evaluarea comparativă a modelelor de inteligență artificială (IA) reprezintă evaluarea și compararea sistematică a modelelor de inteligență artificială utilizând seturi de date, sarcini și metrici de performanță standardizate. Aceasta permite evaluarea obiectivă, compararea modelelor, monitorizarea progresului și promovează transparența și standardizarea în dezvoltarea IA.
Evaluarea Dezvoltării Citirii (DRA) este un instrument administrat individual, conceput pentru a evalua abilitățile de citire ale unui elev, oferind perspective asupra nivelului de citire, fluenței și înțelegerii. Ajută educatorii să personalizeze instruirea și să monitorizeze progresul de la grădiniță până la clasa a opta.
Evaluarea documentelor în Retrieval-Augmented Generation (RAG) este procesul de evaluare și clasificare a documentelor pe baza relevanței și calității lor ca răspuns la o interogare, asigurându-se că doar cele mai pertinente și de înaltă calitate documente sunt folosite pentru a genera răspunsuri corecte și adaptate contextului.
Explicabilitatea AI se referă la capacitatea de a înțelege și interpreta deciziile și predicțiile făcute de sistemele de inteligență artificială. Pe măsură ce modelele AI devin mai complexe, explicabilitatea asigură transparență, încredere, conformitate cu reglementările, reducerea prejudecăților și optimizarea modelelor prin tehnici precum LIME și SHAP.
Extensibilitatea AI se referă la capacitatea sistemelor de inteligență artificială de a-și extinde abilitățile către noi domenii, sarcini și seturi de date fără o reantrenare majoră, folosind tehnici precum transferul de învățare, învățarea multi-sarcină și designul modular pentru flexibilitate și integrare fără întreruperi.
Scraping-ul de lead-uri automatizează extragerea de date de contact valoroase din surse online, permițând companiilor să construiască eficient baze de date de lead-uri de înaltă calitate pentru marketing și vânzări țintite, asigurând în același timp conformitatea cu normele de confidențialitate a datelor.
Extracția de caracteristici transformă datele brute într-un set redus de caracteristici informative, îmbunătățind învățarea automată prin simplificarea datelor, creșterea performanței modelelor și reducerea costurilor computaționale. Descoperă tehnici, aplicații, instrumente și perspective științifice în acest ghid cuprinzător.
F-Score, cunoscut și ca F-Măsură sau F1 Score, este o metrică statistică folosită pentru a evalua acuratețea unui test sau model, în special în clasificarea binară. Echilibrează precizia și acoperirea, oferind o perspectivă cuprinzătoare asupra performanței modelului, mai ales în seturi de date dezechilibrate.
Ferestrele (windowing) în inteligența artificială se referă la procesarea datelor în segmente sau „ferestre” pentru a analiza informații secvențiale eficient. Esențială în NLP și LLM-uri, această tehnică optimizează gestionarea contextului, utilizarea resurselor și performanța modelelor pentru sarcini precum traducerea, chatbot-urile și analiza seriilor temporale.
Flesch Reading Ease este o formulă de lizibilitate care evaluează cât de ușor poate fi înțeles un text. Dezvoltată de Rudolf Flesch în anii 1940, atribuie un scor pe baza lungimii propozițiilor și a numărului de silabe pentru a indica complexitatea textului. Este folosită pe scară largă în educație, publishing și AI pentru a face conținutul accesibil.
Un flux de lucru învățare automată este un proces automatizat care eficientizează și standardizează dezvoltarea, antrenarea, evaluarea și implementarea modelelor de învățare automată, transformând date brute în perspective acționabile eficient și la scară largă.
Află informațiile de bază despre Frase, un instrument bazat pe inteligență artificială pentru crearea de conținut optimizat SEO. Descoperă principalele sale funcționalități, avantaje și dezavantaje, precum și alternative.
Funcțiile de activare sunt fundamentale pentru rețelele neuronale artificiale, introducând non-liniaritate și permițând învățarea unor tipare complexe. Acest articol explorează scopul, tipurile, provocările și principalele aplicații ale acestora în AI, deep learning și rețele neuronale.
Generarea Augmentată cu Cache (CAG) este o abordare inovatoare pentru îmbunătățirea modelelor lingvistice mari (LLM) prin preîncărcarea cunoștințelor sub formă de cache-uri precompute cu perechi cheie-valoare, permițând performanță AI cu latență redusă, precisă și eficientă pentru sarcini cu cunoștințe statice.
Generarea Augmentată prin Recuperare (RAG) este un cadru AI avansat care combină sistemele tradiționale de recuperare a informațiilor cu modele generative mari de limbaj (LLM), permițând AI-ului să genereze texte mai precise, actuale și relevante contextual prin integrarea cunoștințelor externe.
Generarea de text cu modele lingvistice mari (LLM) se referă la utilizarea avansată a modelelor de învățare automată pentru a produce text asemănător cu cel uman pornind de la prompturi. Descoperiți cum LLM-urile, alimentate de arhitecturi de tip transformer, revoluționează crearea de conținut, chatbot-urile, traducerea și multe altele.
Generarea limbajului natural (NLG) este o ramură a inteligenței artificiale axată pe conversia datelor structurate în text asemănător limbajului uman. NLG alimentează aplicații precum chatboturi, asistenți vocali, creare de conținut și multe altele, generând narațiuni coerente, relevante contextual și gramatical corecte.
Un generator de site-uri web cu export de cod bazat pe inteligență artificială este un instrument software care utilizează inteligența artificială pentru a automatiza crearea site-urilor web, permițând totodată utilizatorilor să exporte și să personalizeze codul sursă în HTML, CSS, JavaScript sau în framework-uri populare.
Gensim este o bibliotecă Python open-source populară pentru procesarea limbajului natural (NLP), specializată în modelarea nesupravegheată a subiectelor, indexarea documentelor și regăsirea similarităților. Gestionând eficient seturi mari de date, suportă analiza semantică și este larg utilizată în cercetare și industrie pentru text mining, clasificare și chatboți.
