Răsfoiți tot conținutul din categoria Glossary
O strategie go-to-market (GTM) este un plan cuprinzător utilizat de companii pentru a introduce și vinde un produs sau serviciu nou pe piață, reducând riscurile prin înțelegerea pieței țintă și optimizarea marketingului și distribuției. Integrarea AI îmbunătățește GTM prin rafinarea cercetării de piață, a targetării clienților și a dezvoltării de conținut.
Google Colaboratory (Google Colab) este o platformă Jupyter notebook bazată pe cloud, oferită de Google, care permite utilizatorilor să scrie și să execute cod Python direct în browser, cu acces gratuit la GPU/TPU-uri, fiind ideală pentru machine learning și știința datelor.
Gradient Descent este un algoritm fundamental de optimizare, utilizat pe scară largă în învățarea automată și învățarea profundă pentru a minimiza funcțiile de cost sau de pierdere prin ajustarea iterativă a parametrilor modelului. Este esențial pentru optimizarea modelelor precum rețelele neuronale și este implementat sub forme precum Batch, Stochastic și Mini-Batch Gradient Descent.
Granturile pentru cercetare în inteligență artificială sunt premii financiare acordate de instituții precum NSF, NEH și organizații private pentru a finanța proiecte de cercetare în domeniul inteligenței artificiale. Aceste granturi susțin dezvoltarea de noi tehnologii și metodologii AI, stimulând inovația și abordând provocările fundamentale și aplicate.
Află mai multe despre modelul Grok creat de xAI, un chatbot AI avansat condus de Elon Musk. Descoperă accesul său la date în timp real, principalele funcționalități, benchmark-uri, cazuri de utilizare și cum se compară cu alte modele AI.
Gunoi la intrare, gunoi la ieșire (GIGO) evidențiază modul în care calitatea ieșirii din AI și alte sisteme depinde direct de calitatea datelor de intrare. Află despre implicațiile sale în AI, importanța calității datelor și strategii pentru a reduce efectul GIGO pentru rezultate mai exacte, corecte și de încredere.
Guvernanța datelor este cadrul de procese, politici, roluri și standarde care asigură utilizarea eficientă și eficace, disponibilitatea, integritatea și securitatea datelor în cadrul unei organizații. Ea stimulează conformitatea, luarea deciziilor și calitatea datelor în toate industriile.
O halucinație în modelele lingvistice apare atunci când AI generează un text care pare plauzibil, dar este de fapt incorect sau fabricat. Află despre cauze, metode de detectare și strategii pentru a reduce halucinațiile în rezultatele AI.
O hartă cognitivă este o reprezentare mentală a relațiilor spațiale și a mediilor, permițând indivizilor să dobândească, să stocheze, să-și amintească și să decodeze informații despre locații și atribute din împrejurimi. Este fundamentală pentru navigație, învățare, memorie și are o influență tot mai mare în AI și robotică.
Ce este un heteronim? Un heteronim este un fenomen lingvistic unic în care două sau mai multe cuvinte au aceeași scriere, dar pronunții și semnificații diferite. Aceste cuvinte sunt homografe care nu sunt omofone. Mai simplu spus, heteronimele arată identic în scris, dar se aud diferit când sunt rostite și transmit semnificații distincte în funcție de context.
Horovod este un framework robust, open-source pentru antrenarea distribuită a modelelor de deep learning, conceput pentru a facilita scalarea eficientă pe mai multe GPU-uri sau mașini. Suportă TensorFlow, Keras, PyTorch și MXNet, optimizând viteza și scalabilitatea pentru antrenarea modelelor de machine learning.
Hugging Face Transformers este o bibliotecă Python open-source de top care facilitează implementarea modelelor Transformer pentru sarcini de învățare automată în procesarea limbajului natural (NLP), viziune computerizată și procesare audio. Oferă acces la mii de modele pre-antrenate și suportă framework-uri populare precum PyTorch, TensorFlow și JAX.
Ideogram AI este o platformă inovatoare de generare a imaginilor care folosește inteligența artificială pentru a transforma prompturile text în imagini de înaltă calitate. Prin utilizarea rețelelor neuronale de învățare profundă, Ideogram înțelege legătura dintre text și vizual, permițând utilizatorilor să creeze imagini care reflectă fidel descrierile lor.
Impactul economic generat de inteligența artificială se referă la modul în care inteligența artificială transformă productivitatea, ocuparea forței de muncă, distribuția veniturilor și creșterea economică prin automatizarea sarcinilor, facilitarea unor decizii mai bune și crearea de noi piețe. Acest impact poate fi atât pozitiv, precum creșterea eficienței, cât și negativ, cum ar fi înlocuirea locurilor de muncă sau accentuarea inegalităților.
Inferența cauzală este o abordare metodologică folosită pentru a determina relațiile de tip cauză-efect dintre variabile, esențială în științe pentru înțelegerea mecanismelor cauzale dincolo de corelații și pentru a face față provocărilor precum variabilele de confuzie.
Inginerii Forward Deployed (FDE) sunt profesioniști tehnici specializați care lucrează direct cu clienții pentru a personaliza, configura și implementa soluții software adaptate nevoilor lor unice, făcând legătura între capabilitățile produsului și aplicarea acestuia în lumea reală.
Ingineria cunoașterii în AI este procesul de construire a sistemelor inteligente care utilizează cunoștințe pentru a rezolva probleme complexe, imitând expertiza umană în domenii precum diagnosticul medical, analiza financiară și depanarea tehnică.
Ingineria prompturilor este practica de a proiecta și rafina intrări pentru modelele generative de inteligență artificială, pentru a obține rezultate optime. Aceasta implică crearea de prompturi precise și eficiente care ghidează AI-ul să genereze text, imagini sau alte forme de conținut ce îndeplinesc cerințe specifice.
Explorează cum Ingineria și Extragerea Caracteristicilor îmbunătățesc performanța modelelor de inteligență artificială prin transformarea datelor brute în informații valoroase. Descoperă tehnici cheie precum crearea de caracteristici, transformarea, PCA și autoencoderele pentru a crește acuratețea și eficiența modelelor de ML.
Descoperă ce este un Insight Engine—o platformă avansată, bazată pe inteligență artificială, care îmbunătățește căutarea și analiza datelor prin înțelegerea contextului și a intenției. Află cum Insight Engine-urile integrează NLP, învățarea automată și deep learning-ul pentru a oferi perspective acționabile din surse de date structurate și nestructurate.
Inteligența artificială (IA) în producție transformă procesele de fabricație prin integrarea tehnologiilor avansate pentru a crește productivitatea, eficiența și calitatea deciziilor. IA automatizează sarcini complexe, îmbunătățește precizia și optimizează fluxurile de lucru, stimulând inovația și excelența operațională.
Explorați modul în care inteligența artificială influențează drepturile omului, echilibrând beneficiile precum accesul îmbunătățit la servicii cu riscurile precum încălcarea vieții private și prejudecățile. Aflați despre cadrele internaționale, provocările de reglementare și importanța implementării responsabile a AI pentru protejarea drepturilor fundamentale.
Inteligența artificială conversațională se referă la tehnologiile care permit computerelor să simuleze conversații umane folosind procesarea limbajului natural (NLP), învățarea automată și alte tehnologii lingvistice. Aceasta alimentează chatbot-urile, asistenții virtuali și asistenții vocali în domenii precum suportul pentru clienți, sănătate, retail și altele, îmbunătățind eficiența și personalizarea.
Inteligența Artificială Generală (AGI) este o formă teoretică de inteligență artificială care poate înțelege, învăța și aplica cunoștințe în diverse sarcini la un nivel similar cu cel uman, spre deosebire de inteligența artificială îngustă. Explorează definițiile sale, trăsăturile cheie, stadiul actual și direcțiile de cercetare.
Inteligența artificială generativă se referă la o categorie de algoritmi de inteligență artificială care pot genera conținut nou, precum text, imagini, muzică, cod și videoclipuri. Spre deosebire de AI-ul tradițional, AI-ul generativ produce rezultate originale bazate pe datele pe care a fost antrenat, permițând creativitate și automatizare în diverse industrii.
Interpretabilitatea modelelor se referă la abilitatea de a înțelege, explica și avea încredere în predicțiile și deciziile realizate de modelele de învățare automată. Este esențială în AI, mai ales pentru luarea deciziilor în domenii precum sănătatea, finanțele și sistemele autonome, făcând legătura între modelele complexe și înțelegerea umană.
Înțelegerea Limbajului Natural (NLU) este un subdomeniu al inteligenței artificiale axat pe permiterea mașinilor să înțeleagă și să interpreteze limbajul uman în mod contextual, depășind procesarea de bază a textului pentru a recunoaște intenția, semantica și nuanțele pentru aplicații precum chatbot-uri, analiza sentimentului și traducerea automată.
Învățarea adaptivă este o metodă educațională transformatoare care valorifică tehnologia pentru a crea o experiență de învățare personalizată pentru fiecare elev. Folosind AI, învățare automată și analiză de date, învățarea adaptivă oferă conținut educațional personalizat adaptat nevoilor individuale.
Învățarea federată este o tehnică colaborativă de învățare automată în care mai multe dispozitive antrenează un model comun, păstrând datele de antrenament localizate. Această abordare îmbunătățește confidențialitatea, reduce latența și permite scalarea inteligenței artificiale pe milioane de dispozitive fără a partaja date brute.
Învățarea nesupravegheată este o tehnică de învățare automată care antrenează algoritmi pe date neetichetate pentru a descoperi tipare, structuri și relații ascunse. Metodele comune includ clusterizarea, asocierea și reducerea dimensionalității, cu aplicații în segmentarea clienților, detectarea anomaliilor și analiza coșului de cumpărături.
Învățarea prin consolidare din feedback uman (RLHF) este o tehnică de învățare automată care integrează inputul uman pentru a ghida procesul de antrenare al algoritmilor de învățare prin consolidare. Spre deosebire de învățarea prin consolidare tradițională, care se bazează exclusiv pe semnale de recompensă predefinite, RLHF valorifică judecățile umane pentru a modela și rafina comportamentul modelelor de inteligență artificială. Această abordare asigură o aliniere mai strânsă a AI-ului cu valorile și preferințele umane, fiind deosebit de utilă în sarcini complexe și subiective.
Învățarea prin recompensă (RL) este o ramură a învățării automate axată pe instruirea agenților să ia secvențe de decizii într-un mediu, învățând comportamente optime prin feedback sub formă de recompense sau penalizări. Explorează conceptele cheie, algoritmii, aplicațiile și provocările RL.
Învățarea prin recompensă (RL) este o metodă de antrenare a modelelor de învățare automată în care un agent învață să ia decizii prin efectuarea de acțiuni și primirea de feedback. Feedback-ul, sub formă de recompense sau penalizări, ghidează agentul să-și îmbunătățească performanța în timp. RL este utilizat pe scară largă în jocuri, robotică, finanțe, sănătate și vehicule autonome.
Învățarea prin transfer este o tehnică sofisticată de învățare automată care permite reutilizarea modelelor antrenate pe o sarcină pentru o altă sarcină similară, îmbunătățind eficiența și performanța, mai ales atunci când datele sunt limitate.
Învățarea prin transfer este o tehnică puternică de AI/ML care adaptează modele pre-antrenate pentru sarcini noi, îmbunătățind performanța cu date limitate și sporind eficiența în diverse aplicații precum recunoașterea imaginilor și NLP.
Învățarea semi-supervizată (SSL) este o tehnică de învățare automată care utilizează atât date etichetate, cât și neetichetate pentru antrenarea modelelor, fiind ideală atunci când etichetarea tuturor datelor este nepractică sau costisitoare. Aceasta combină punctele forte ale învățării supervizate și nesupervizate pentru a îmbunătăți acuratețea și generalizarea.
Învățarea supervizată este o abordare fundamentală în învățarea automată și inteligența artificială, unde algoritmii învață din seturi de date etichetate pentru a face predicții sau clasificări. Explorează procesul, tipurile, algoritmii cheie, aplicațiile și provocările sale.
Învățarea supervizată este un concept fundamental în AI și machine learning, unde algoritmii sunt antrenați pe date etichetate pentru a face predicții sau clasificări precise asupra unor date noi, nevăzute. Află despre componentele cheie, tipuri și avantaje.
Învățarea Zero-Shot este o metodă în inteligența artificială prin care un model recunoaște obiecte sau categorii de date fără să fi fost antrenat explicit pe acele categorii, folosind descrieri semantice sau atribute pentru a face inferențe. Este deosebit de utilă atunci când colectarea datelor de antrenament este dificilă sau imposibilă.
Învățarea automată (ML) este o subramură a inteligenței artificiale (IA) care permite mașinilor să învețe din date, să identifice tipare, să facă predicții și să îmbunătățească luarea deciziilor în timp, fără programare explicită.
Învățarea Few-Shot este o abordare de învățare automată care permite modelelor să facă predicții precise folosind doar un număr mic de exemple etichetate. Spre deosebire de metodele supervizate tradiționale, se concentrează pe generalizarea din date limitate, utilizând tehnici precum meta-învățarea, transferul de învățare și augmentarea datelor.
Învățarea nesupravegheată este o ramură a învățării automate axată pe identificarea tiparelor, structurilor și relațiilor în date fără etichete, permițând sarcini precum gruparea în clustere, reducerea dimensionalității și învățarea regulilor de asociere pentru aplicații precum segmentarea clienților, detectarea anomaliilor și motoarele de recomandare.
Învățarea profundă este o ramură a învățării automate din inteligența artificială (IA) care imită modul de funcționare al creierului uman în procesarea datelor și crearea de tipare pentru luarea deciziilor. Este inspirată de structura și funcția creierului numită rețele neuronale artificiale. Algoritmii de învățare profundă analizează și interpretează relații complexe între date, permițând sarcini precum recunoașterea vocală, clasificarea imaginilor și rezolvarea de probleme complexe cu o acuratețe ridicată.
Jasper.ai este un instrument de generare de conținut bazat pe inteligență artificială, conceput pentru marketeri și creatori de conținut, care permite producerea eficientă de texte de înaltă calitate folosind modele avansate de limbaj.
Jupyter Notebook este o aplicație web open-source care permite utilizatorilor să creeze și să partajeze documente cu cod live, ecuații, vizualizări și text narativ. Folosit pe scară largă în știința datelor, învățare automată, educație și cercetare, suportă peste 40 de limbaje de programare și integrare perfectă cu instrumente AI.
Algoritmul k-cei mai apropiați vecini (KNN) este un algoritm de învățare supravegheată, neparametric, utilizat pentru sarcini de clasificare și regresie în învățarea automată. Acesta prezice rezultatele găsind cei 'k' cei mai apropiați puncte de date, utilizând metrici de distanță și vot majoritar, fiind cunoscut pentru simplitatea și versatilitatea sa.
Keras este o API open-source, puternică și ușor de utilizat, pentru rețele neuronale de nivel înalt, scrisă în Python și capabilă să ruleze peste TensorFlow, CNTK sau Theano. Permite experimentare rapidă și susține atât cazurile de utilizare în producție cât și cele de cercetare, prin modularitate și simplitate.
LangChain este un framework open-source pentru dezvoltarea aplicațiilor alimentate de Modele de Limbaj de Mari Dimensiuni (LLM-uri), simplificând integrarea LLM-urilor puternice precum GPT-3.5 și GPT-4 de la OpenAI cu surse externe de date pentru aplicații NLP avansate.
LangGraph este o bibliotecă avansată pentru construirea de aplicații stateful, multi-actor, folosind modele lingvistice mari (LLMs). Dezvoltată de LangChain Inc, extinde LangChain cu abilități de calcul ciclic, permițând comportamente complexe de tip agent și fluxuri de lucru cu om în buclă.
Large Language Model Meta AI (LLaMA) este un model de procesare avansată a limbajului natural dezvoltat de Meta. Cu până la 65 de miliarde de parametri, LLaMA excelează în înțelegerea și generarea de text asemănător celui uman pentru sarcini precum traducerea, rezumarea și chatbot-uri.
LazyGraphRAG este o abordare inovatoare a Generării Augmentate prin Regăsire (RAG), optimizând eficiența și reducând costurile în regăsirea datelor bazată pe inteligență artificială, prin combinarea teoriei grafurilor și procesării limbajului natural pentru rezultate dinamice și de înaltă calitate.
Legea privind Inteligența Artificială a Uniunii Europene (Legea UE privind IA) este primul cadru de reglementare cuprinzător din lume conceput pentru a gestiona riscurile și a valorifica beneficiile inteligenței artificiale (IA). Introdusă în aprilie 2021, Legea privind IA are ca scop asigurarea faptului că sistemele IA sunt sigure, transparente și aliniate cu drepturile fundamentale și principiile etice.
LightGBM, sau Light Gradient Boosting Machine, este un cadru avansat de boosting pe gradient dezvoltat de Microsoft. Proiectat pentru sarcini de învățare automată de înaltă performanță, precum clasificare, ranking și regresie, LightGBM excelează în gestionarea eficientă a seturilor mari de date, consumând memorie minimă și oferind acuratețe ridicată.
Lipsa de date se referă la insuficiența datelor pentru antrenarea modelelor de învățare automată sau pentru analize complexe, ceea ce împiedică dezvoltarea unor sisteme de inteligență artificială precise. Descoperă cauzele, impactul și tehnicile de depășire a lipsei de date în AI și automatizare.
Lizibilitatea măsoară cât de ușor poate un cititor să înțeleagă un text scris, reflectând claritatea și accesibilitatea prin vocabular, structură a propozițiilor și organizare. Descoperă importanța, formulele de măsurare și modul în care instrumentele AI îmbunătățesc lizibilitatea în educație, marketing, sănătate și altele.
Fișierul llms.txt este un fișier Markdown standardizat conceput pentru a optimiza modul în care Modelele Lingvistice Mari (LLM) accesează și procesează conținutul website-urilor. Găzduit la rădăcina unui website, acesta oferă un index selectat, lizibil pentru mașini, pentru a îmbunătăți interacțiunile asistate de AI.
Descoperă ce sunt locațiile Edge AWS, cum diferă de Regiuni și Zone de Disponibilitate și cum îmbunătățesc livrarea conținutului prin reducerea latenței, performanță sporită și acoperire globală.
Log loss, sau pierderea logaritmică/entropia încrucișată, este o metrică cheie pentru evaluarea performanței modelelor de învățare automată—mai ales pentru clasificarea binară—prin măsurarea diferenței dintre probabilitățile prezise și rezultatele reale, penalizând predicțiile incorecte sau prea încrezătoare.
Long Short-Term Memory Bidirecțional (BiLSTM) este un tip avansat de arhitectură Recurrent Neural Network (RNN) care procesează date secvențiale atât în direcția înainte, cât și înapoi, îmbunătățind înțelegerea contextuală pentru aplicații din NLP, recunoaștere vocală și bioinformatică.
Marketingul personalizat cu AI utilizează inteligența artificială pentru a adapta strategiile și comunicările de marketing la fiecare client în parte, pe baza comportamentelor, preferințelor și interacțiunilor acestora, crescând implicarea, satisfacția și ratele de conversie.
