Răsfoiți tot conținutul din categoria Glossary
O matrice de confuzie este un instrument de învățare automată pentru evaluarea performanței modelelor de clasificare, detaliind valorile pozitive/negative adevărate și false pentru a oferi perspective dincolo de acuratețe, fiind deosebit de utilă în seturile de date dezechilibrate.
Află despre măsura de lizibilitate LIX—o formulă dezvoltată pentru a evalua complexitatea textului prin analizarea lungimii propozițiilor și a cuvintelor lungi. Înțelege aplicațiile sale în educație, publicare, jurnalism, AI și multe altele.
Remote MCP (Model Context Protocol) este un sistem care permite agenților AI să acceseze instrumente externe, surse de date și servicii prin interfețe standardizate găzduite pe servere la distanță. Astfel, modelele AI pot interacționa cu funcții specializate și informații dincolo de datele lor de antrenament, extinzându-și capabilitățile și menținând securitatea și flexibilitatea.
Protocolul de Context al Modelului (MCP) este o interfață standard deschisă care permite Modelelor Lingvistice Mari (LLM) să acceseze în siguranță și în mod consecvent surse externe de date, instrumente și capabilități, acționând ca un „USB-C” pentru sistemele AI.
Memoria asociativă în inteligența artificială (IA) permite sistemelor să își amintească informații pe baza unor tipare și asocieri, imitând memoria umană. Acest model de memorie îmbunătățește recunoașterea tiparelor, regăsirea datelor și procesul de învățare în aplicații IA precum chatbot-uri și instrumente de automatizare.
Memoria pe termen lung și scurt (LSTM) este un tip specializat de arhitectură Recurrent Neural Network (RNN) concepută pentru a învăța dependențe pe termen lung în date secvențiale. Rețelele LSTM utilizează celule de memorie și mecanisme de control pentru a rezolva problema gradientului care dispare, făcându-le esențiale pentru sarcini precum modelarea limbajului, recunoașterea vocală și prognoza seriilor temporale.
Un metaprompt în inteligența artificială este o instrucțiune la nivel înalt concepută pentru a genera sau îmbunătăți alte prompturi pentru modelele lingvistice mari (LLM), îmbunătățind rezultatele AI, automatizând sarcini și sporind raționamentul multi-pas în chatboturi și fluxuri de lucru automatizate.
Metodele Monte Carlo sunt algoritmi computaționali care folosesc eșantionarea aleatorie repetată pentru a rezolva probleme complexe, adesea deterministe. Larg utilizate în finanțe, inginerie, inteligență artificială și multe altele, acestea permit modelarea incertitudinii, optimizarea și evaluarea riscului prin simularea a numeroase scenarii și analiza rezultatelor probabilistice.
Mineritul de date este un proces sofisticat de analiză a unor seturi vaste de date brute pentru a descoperi tipare, relații și perspective care pot informa strategiile și deciziile de business. Prin utilizarea analiticii avansate, ajută organizațiile să prezică tendințe, să îmbunătățească experiențele clienților și să optimizeze eficiența operațională.
Află mai multe despre Mistral AI și modelele LLM pe care le oferă. Descoperă cum sunt utilizate aceste modele și ce le diferențiază.
Un model determinist este un model matematic sau computațional care produce un singur rezultat definitiv pentru un set dat de condiții de intrare, oferind predictibilitate și fiabilitate fără elemente de aleatoriu. Folosite pe scară largă în AI, finanțe, inginerie și GIS, modelele deterministe oferă analize precise, dar pot lipsi de flexibilitate pentru variabilitatea din lumea reală.
Un Model Fundamental AI este un model de învățare automată la scară largă, antrenat pe cantități uriașe de date, adaptabil la o gamă variată de sarcini. Modelele fundamentale au revoluționat AI-ul, servind ca bază versatilă pentru aplicații AI specializate în domenii precum NLP, viziune computerizată și altele.
Un model lingvistic mare (LLM) este un tip de inteligență artificială antrenat pe cantități vaste de date textuale pentru a înțelege, genera și manipula limbajul uman. LLM-urile folosesc învățarea profundă și rețele neuronale de tip transformer pentru a alimenta sarcini precum generarea de text, rezumare, traducere și multe altele, în diverse industrii.
Modelele Markov Ascunse (HMM) sunt modele statistice sofisticate pentru sisteme în care stările interne nu sunt observabile. Larg utilizate în recunoașterea vorbirii, bioinformatică și finanțe, HMM-urile interpretează procese ascunse și sunt alimentate de algoritmi precum Viterbi și Baum-Welch.
Descoperă modelarea secvențelor în AI și învățarea automată—prezicerea și generarea secvențelor de date precum text, audio și ADN folosind RNN, LSTM, GRU și Transformere. Explorează concepte cheie, aplicații, provocări și cercetări recente.
Află despre Modelele Discriminative de AI—modele de învățare automată axate pe clasificare și regresie prin modelarea frontierelor de decizie dintre clase. Înțelege cum funcționează, avantajele, provocările și aplicațiile lor în NLP, viziune computerizată și automatizare AI.
Modelul de Limbaj Pathways (PaLM) este familia avansată de modele mari de limbaj de la Google, concepută pentru aplicații versatile precum generarea de text, raționament, analiză de cod și traducere multilingvă. Bazat pe inițiativa Pathways, PaLM excelează în performanță, scalabilitate și practici responsabile de AI.
Apache MXNet este un framework open-source de deep learning proiectat pentru antrenarea și implementarea eficientă și flexibilă a rețelelor neuronale profunde. Cunoscut pentru scalabilitatea sa, modelul de programare hibrid și suportul pentru mai multe limbaje, MXNet le oferă cercetătorilor și dezvoltatorilor posibilitatea de a construi soluții AI avansate.
Naive Bayes este o familie de algoritmi de clasificare bazată pe Teorema lui Bayes, aplicând probabilitatea condiționată cu presupunerea simplificatoare că atributele sunt condiționat independente. În ciuda acestui fapt, clasificatoarele Naive Bayes sunt eficiente, scalabile și folosite în aplicații precum filtrarea spamului și clasificarea textelor.
Descoperă ce înseamnă nivelul de clasă în lizibilitate, cum se calculează folosind formule precum Flesch-Kincaid și de ce este crucial pentru adaptarea conținutului la abilitatea de lectură a publicului tău.
Descoperă ce înseamnă nivelul de lectură, cum este măsurat și de ce este important. Află despre diferite sisteme de evaluare, factori care influențează abilitatea de a citi și strategii pentru îmbunătățirea nivelului de lectură, inclusiv rolul AI în învățarea personalizată.
Natural Language Toolkit (NLTK) este o suită cuprinzătoare de biblioteci și programe Python pentru procesarea limbajului natural (NLP) simbolică și statistică. Larg utilizat în mediul academic și în industrie, oferă instrumente pentru tokenizare, stemming, lematizare, etichetare POS și multe altele.
Platformele AI No-Code permit utilizatorilor să construiască, să implementeze și să gestioneze modele de inteligență artificială și învățare automată fără a scrie cod. Aceste platforme oferă interfețe vizuale și componente predefinite, democratizând AI-ul pentru utilizatori de business, analiști și experți de domeniu.
Normalizarea pe loturi este o tehnică transformatoare în învățarea profundă care îmbunătățește semnificativ procesul de antrenare al rețelelor neuronale, abordând schimbarea internă a covariatelor, stabilizând activările și permițând un antrenament mai rapid și mai stabil.
NSFW, un acronim pentru Nu este sigur pentru muncă, este un termen de argou pe internet folosit pentru a eticheta conținut care ar putea fi nepotrivit sau ofensator de vizualizat în spații publice sau profesionale. Această desemnare servește drept avertisment că materialul poate conține elemente precum nuditate, conținut sexual, violență grafică, limbaj licențios sau alte subiecte sensibile nepotrivite în mediile de lucru sau școli.
NumPy este o bibliotecă Python open-source esențială pentru calculul numeric, oferind operații eficiente pe tablouri și funcții matematice. Stă la baza calculului științific, științei datelor și fluxurilor de lucru în învățarea automată, permițând procesarea rapidă a datelor la scară mare.
Human-in-the-Loop (HITL) este o abordare AI și de învățare automată care integrează expertiza umană în procesul de antrenare, ajustare și aplicare a sistemelor AI, sporind acuratețea, reducând erorile și asigurând respectarea standardelor etice.
Open Neural Network Exchange (ONNX) este un format open-source pentru schimbul fără probleme al modelelor de învățare automată între diverse cadre, sporind flexibilitatea în implementare, standardizarea și optimizarea pentru hardware.
OpenAI este o organizație de cercetare de top în domeniul inteligenței artificiale, cunoscută pentru dezvoltarea GPT, DALL-E și ChatGPT, având ca scop crearea unei inteligențe artificiale generale (AGI) sigure și benefice pentru omenire.
OpenCV este o bibliotecă avansată open-source pentru viziune computerizată și învățare automată, oferind peste 2500 de algoritmi pentru procesarea imaginilor, detecția obiectelor și aplicații în timp real pe mai multe limbi și platforme.
Descoperă domeniul și strategiile Optimizării Motoarelor de Răspuns (AEO), axate pe livrarea de răspunsuri directe la întrebările utilizatorilor prin căutare vocală, integrare AI și date structurate. Află cum diferă AEO de SEO-ul tradițional și rolul său în creșterea implicării și vizibilității utilizatorilor.
Optimizarea Motorului Generativ (GEO) este strategia de optimizare a conținutului pentru platforme AI precum ChatGPT și Bard, asigurând vizibilitatea și reprezentarea corectă în răspunsurile generate de AI.
Organismele de Supraveghere a Inteligenței Artificiale sunt organizații însărcinate cu monitorizarea, evaluarea și reglementarea dezvoltării și implementării AI, asigurând utilizarea responsabilă, etică și transparentă, reducând riscurile precum discriminarea, încălcările de confidențialitate și lipsa responsabilității.
Pandas este o bibliotecă open-source pentru manipularea și analiza datelor în Python, renumită pentru versatilitatea sa, structurile de date robuste și ușurința de utilizare în gestionarea seturilor de date complexe. Este o piatră de temelie pentru analiștii și oamenii de știință din domeniul datelor, susținând curățarea, transformarea și analiza eficientă a datelor.
Parafrazarea în comunicare este abilitatea de a reda mesajul altei persoane cu propriile cuvinte, păstrând sensul original. Aceasta asigură claritate, favorizează înțelegerea și este îmbunătățită de instrumentele AI care oferă expresii alternative în mod eficient.
Descoperă cum parteneriatele AI dintre universități și companiile private stimulează inovația, cercetarea și dezvoltarea competențelor prin îmbinarea cunoștințelor academice cu aplicațiile din industrie. Află despre principalele caracteristici, beneficii, provocări și exemple reale de colaborări de succes.
Explorați părtinirea în AI: înțelegeți sursele, impactul asupra învățării automate, exemple din viața reală și strategii de reducere pentru a construi sisteme AI echitabile și de încredere.
Perplexity AI este un motor de căutare avansat, alimentat de inteligență artificială, și un instrument conversațional care valorifică NLP și învățarea automată pentru a oferi răspunsuri precise și contextuale cu citări. Ideal pentru cercetare, învățare și uz profesional, integrează mai multe modele lingvistice mari și surse pentru recuperarea informațiilor exacte, în timp real.
Plotly este o bibliotecă avansată open-source pentru crearea de grafice interactive, de calitate pentru publicare, online. Compatibilă cu Python, R și JavaScript, Plotly oferă utilizatorilor posibilitatea de a livra vizualizări complexe de date și suportă o gamă largă de tipuri de grafice, interactivitate și integrare cu aplicații web.
Potrivirea fuzzy este o tehnică de căutare folosită pentru a găsi potriviri aproximative față de o interogare, permițând variații, erori sau inconsecvențe în date. Aplicată frecvent în curățarea datelor, legarea înregistrărilor și regăsirea textului, folosește algoritmi precum distanța Levenshtein și Soundex pentru a identifica înregistrări similare, dar nu identice.
Precizia Medie Medie (mAP) este o metrică esențială în viziunea computerizată pentru evaluarea modelelor de detecție a obiectelor, surprinzând atât acuratețea detecției, cât și a localizării cu o singură valoare scalară. Este utilizată pe scară largă în evaluarea performanțelor și optimizarea modelelor de inteligență artificială pentru sarcini precum conducerea autonomă, supravegherea și regăsirea informațiilor.
Procesarea limbajului natural (NLP) permite computerelor să înțeleagă, să interpreteze și să genereze limbaj uman folosind lingvistică computațională, învățare automată și învățare profundă. NLP alimentează aplicații precum traducerea, chatbot-urile, analiza sentimentelor și multe altele, transformând industrii și îmbunătățind interacțiunea om-calculator.
Procesarea limbajului natural (NLP) este o ramură a inteligenței artificiale (AI) care permite computerelor să înțeleagă, să interpreteze și să genereze limbaj uman. Descoperiți aspectele cheie, modul de funcționare și aplicațiile sale în diverse industrii.
Procesele de certificare AI sunt evaluări și validări cuprinzătoare concepute pentru a asigura că sistemele de inteligență artificială respectă standarde și reglementări predefinite. Aceste certificări acționează ca repere pentru evaluarea fiabilității, siguranței și conformității etice a tehnologiilor AI.
În domeniul LLM-urilor, un prompt este un text de intrare care ghidează răspunsul modelului. Află cum prompturile eficiente, inclusiv tehnicile zero-, one-, few-shot și chain-of-thought, îmbunătățesc calitatea răspunsurilor în modelele lingvistice AI.
Un prompt negativ în AI este o directivă care instruiește modelele asupra a ceea ce să NU includă în rezultatul generat. Spre deosebire de prompturile tradiționale care ghidează crearea conținutului, prompturile negative specifică elemente, stiluri sau caracteristici de evitat, rafinând rezultatele și asigurând alinierea la preferințele utilizatorului, mai ales în modele generative precum Stable Diffusion și Midjourney.
Promptarea recursivă este o tehnică AI folosită cu modele lingvistice mari precum GPT-4, permițând utilizatorilor să rafineze iterativ rezultatele prin dialog repetat pentru rezultate de calitate superioară și mai precise.
Un punct de contact (POC) se referă la o persoană sau un departament care coordonează comunicarea și informațiile pentru o anumită activitate, proiect sau organizație, gestionând solicitările și facilitând interacțiunile.
PyTorch este un cadru open-source de învățare automată dezvoltat de Meta AI, renumit pentru flexibilitatea sa, grafurile de calcul dinamice, accelerarea GPU și integrarea perfectă cu Python. Este utilizat pe scară largă pentru deep learning, viziune computerizată, procesare a limbajului natural și aplicații de cercetare.
Q-learning este un concept fundamental în inteligența artificială (AI) și în învățarea automată, în special în cadrul învățării prin întărire. Acesta permite agenților să învețe acțiuni optime prin interacțiune și feedback sub formă de recompense sau penalizări, îmbunătățind procesul decizional în timp.
R pătrat ajustat este o măsură statistică folosită pentru a evalua cât de bine se potrivește un model de regresie, ținând cont de numărul de predictori pentru a evita supraajustarea și pentru a oferi o evaluare mai precisă a performanței modelului.
Randamentul Inteligenței Artificiale (ROAI) măsoară impactul investițiilor în AI asupra operațiunilor, productivității și profitabilității unei companii. Află cum să evaluezi, măsori și maximizezi rezultatele inițiativelor tale AI cu strategii, exemple reale și perspective din cercetare.
Raportarea de conformitate este un proces structurat și sistematic care permite organizațiilor să documenteze și să prezinte dovezi ale respectării politicilor interne, standardelor din industrie și cerințelor de reglementare. Asigură managementul riscului, transparența și protecția legală în diverse sectoare.
Ratele de adoptare a AI indică procentul organizațiilor care au integrat inteligența artificială în operațiunile lor. Aceste rate variază în funcție de industrie, regiune și dimensiunea companiei, reflectând aplicațiile și impactul divers al tehnologiei AI. Conform sondajului McKinsey din 2024, adoptarea AI a crescut la 72%, cu contribuții semnificative din partea AI generative.
Raționamentul este procesul cognitiv de a trage concluzii, a face inferențe sau a rezolva probleme pe baza informațiilor, faptelor și logicii. Explorează semnificația sa în AI, inclusiv modelul o1 al OpenAI și capabilitățile avansate de raționament.
Raționamentul multi-hop este un proces AI, în special în NLP și grafuri de cunoștințe, unde sistemele conectează mai multe bucăți de informație pentru a răspunde la întrebări complexe sau pentru a lua decizii. Permite conexiuni logice între surse de date, susținând răspunsuri avansate la întrebări, completarea grafurilor de cunoștințe și chatbot-uri mai inteligente.
Explorează recall-ul în învățarea automată: o metrică esențială pentru evaluarea performanței modelelor, în special în sarcinile de clasificare unde identificarea corectă a instanțelor pozitive este vitală. Află definiția, modul de calcul, importanța, cazurile de utilizare și strategiile de îmbunătățire.
Explorează Reconstrucția 3D: Află cum acest proces avansat capturează obiecte sau medii reale și le transformă în modele 3D detaliate folosind tehnici precum fotogrametria, scanarea cu laser și algoritmi bazați pe inteligență artificială. Descoperă concepte cheie, aplicații, provocări și tendințe viitoare.
Recunoașterea Entităților Denumite (NER) este un subdomeniu cheie al Procesării Limbajului Natural (NLP) în AI, axat pe identificarea și clasificarea entităților din text în categorii predefinite precum persoane, organizații și locații pentru a îmbunătăți analiza datelor și a automatiza extragerea informațiilor.
Află ce este recunoașterea imaginilor în AI. La ce se folosește, care sunt tendințele și cum diferă față de tehnologii similare.
