Prehľadávať všetok obsah v kategórii Glossary
Ekonomický vplyv poháňaný umelou inteligenciou označuje, ako umelá inteligencia mení produktivitu, zamestnanosť, distribúciu príjmov a hospodársky rast automatizovaním úloh, umožnením lepšieho rozhodovania a vytváraním nových trhov. Tento vplyv môže byť pozitívny, napríklad zvýšená efektivita, ale aj negatívny, ako strata pracovných miest alebo rastúca nerovnosť.
Emergencia v AI označuje sofistikované, systémové vzory a správanie, ktoré neboli explicitne naprogramované a vznikajú z interakcií medzi komponentmi systému. Tieto emergentné správania prinášajú výzvy v oblasti predvídateľnosti a etiky, preto je potrebné zavádzať opatrenia a smernice na zvládanie ich dopadu.
Preskúmajte smernice pre etiku umelej inteligencie: princípy a rámce zabezpečujúce etický vývoj, nasadenie a používanie technológií umelej inteligencie. Zistite viac o férovosti, transparentnosti, zodpovednosti, globálnych štandardoch a stratégiách pre zodpovednú AI.
AI expertný systém je pokročilý počítačový program navrhnutý na riešenie zložitých problémov a prijímanie rozhodnutí podobne ako ľudský expert. Tieto systémy využívajú rozsiahlu bázu znalostí a inferenčné pravidlá na spracovanie údajov a poskytovanie riešení alebo odporúčaní.
Extrahovanie príznakov premieňa surové dáta na zredukovanú množinu informatívnych príznakov, čím zjednodušuje dáta, zlepšuje výkonnosť modelov a znižuje výpočtové náklady v strojovom učení. Objavte techniky, aplikácie, nástroje a vedecké poznatky v tomto komplexnom sprievodcovi.
Extraktívna AI je špecializovaná oblasť umelej inteligencie zameraná na identifikáciu a získavanie konkrétnych informácií z existujúcich dátových zdrojov. Na rozdiel od generatívnej AI, extraktívna AI vyhľadáva presné úseky dát v štruktúrovaných alebo neštruktúrovaných datasetoch pomocou pokročilých NLP techník, čím zabezpečuje presnosť a spoľahlivosť pri extrakcii a vyhľadávaní informácií.
F-skóre, známe aj ako F-miera alebo F1 skóre, je štatistická metrika používaná na vyhodnotenie presnosti testu alebo modelu, najmä pri binárnej klasifikácii. Vyvažuje presnosť a citlivosť (recall), čím poskytuje komplexný pohľad na výkonnosť modelu, obzvlášť pri nevyvážených dátových súboroch.
Fázové vyhľadávanie je pokročilá technika, ktorá umožňuje používateľom spresniť a prehľadávať veľké objemy dát pomocou viacerých filtrov na základe vopred definovaných kategórií, známych ako fázy. Široko využívané v e-commerce, knižniciach a podnikovom vyhľadávaní, zlepšuje používateľskú skúsenosť tým, že uľahčuje efektívne vyhľadávanie relevantných informácií.
Federované učenie je kolaboratívna technika strojového učenia, pri ktorej viaceré zariadenia trénujú spoločný model a tréningové dáta zostávajú lokálne. Tento prístup zvyšuje úroveň súkromia, znižuje latenciu a umožňuje škálovateľnú umelú inteligenciu naprieč miliónmi zariadení bez zdieľania surových dát.
Few-Shot Learning je prístup strojového učenia, ktorý umožňuje modelom robiť presné predikcie iba na základe malého počtu označených príkladov. Na rozdiel od tradičných metód s dohľadom sa zameriava na generalizáciu z obmedzených dát, využívajúc techniky ako meta-učenie, transferové učenie a augmentáciu dát.
Fleschova čitateľská jednoduchosť je vzorec na hodnotenie čitateľnosti, ktorý posudzuje, ako ľahké je pochopiť text. Vyvinutý Rudolfom Fleschom v 40. rokoch 20. storočia, priraďuje skóre na základe dĺžky viet a počtu slabík, aby určil zložitosť textu. Široko používaný vo vzdelávaní, vydavateľstve a AI na sprístupnenie obsahu.
Zistite základné informácie o Frase, AI nástroji na tvorbu SEO optimalizovaného obsahu. Objavte jeho hlavné funkcie, výhody a nevýhody, ako aj alternatívy.
Fréchetov incepčný rozdiel (FID) je metrika používaná na hodnotenie kvality obrázkov generovaných generatívnymi modelmi, najmä GANmi. FID porovnáva rozdelenie generovaných obrázkov s reálnymi obrázkami a poskytuje komplexnejšie hodnotenie kvality a rozmanitosti obrázkov.
Fuzzy matching je vyhľadávacia technika používaná na nájdenie približných zhôd s dopytom, pričom umožňuje variácie, chyby alebo nekonzistentnosti v údajoch. Bežne sa využíva pri čistení údajov, prepájaní záznamov a vyhľadávaní textu; používa algoritmy ako Levenshteinova vzdialenosť a Soundex na identifikáciu podobných, ale nie identických záznamov.
Generatívna adversariálna sieť (GAN) je rámec strojového učenia s dvoma neurónovými sieťami — generátorom a diskriminátorom — ktoré medzi sebou súťažia v generovaní údajov nerozoznateľných od skutočných údajov. GAN predstavil Ian Goodfellow v roku 2014 a široko sa používa na generovanie obrázkov, rozširovanie dát, detekciu anomálií a ďalšie účely.
Generatívna AI označuje kategóriu algoritmov umelej inteligencie, ktoré dokážu generovať nový obsah, ako sú texty, obrázky, hudba, kód a videá. Na rozdiel od tradičnej AI produkuje generatívna AI originálne výstupy na základe údajov, na ktorých bola vytrénovaná, čím umožňuje kreativitu a automatizáciu v rôznych odvetviach.
Generatívny predtrénovaný transformátor (GPT) je AI model, ktorý využíva techniky hlbokého učenia na produkciu textu, ktorý úzko napodobňuje ľudské písanie. Na základe architektúry transformátora GPT využíva mechanizmy sebapozornosti na efektívne spracovanie a generovanie textu, čím revolučne mení NLP aplikácie ako tvorba obsahu a chatboty.
AI generátor webových stránok s exportom kódu je softvérový nástroj, ktorý využíva umelú inteligenciu na automatizáciu tvorby webových stránok a zároveň umožňuje používateľom exportovať a prispôsobovať základný kód v HTML, CSS, JavaScripte alebo populárnych frameworkoch.
Generovanie prirodzeného jazyka (NLG) je pododvetvie umelej inteligencie zamerané na prevod štruktúrovaných dát do textu podobného ľudskej reči. NLG poháňa aplikácie ako chatboti, hlasoví asistenti, tvorba obsahu a ďalšie tým, že generuje súvislé, kontextovo relevantné a gramaticky správne texty.
Generovanie textu pomocou veľkých jazykových modelov (LLMs) označuje pokročilé využitie strojového učenia na produkciu textu podobného ľudskému na základe zadaných promptov. Preskúmajte, ako LLMs, poháňané architektúrou transformerov, revolučne menia tvorbu obsahu, chatboty, preklad a ďalšie oblasti.
Gensim je populárna open-source Python knižnica pre spracovanie prirodzeného jazyka (NLP), špecializujúca sa na neštruktúrované modelovanie tém, indexovanie dokumentov a vyhľadávanie podobností. Efektívne spracúva veľké datasety, podporuje sémantickú analýzu a je široko používaná vo výskume aj priemysle na dolovanie textu, klasifikáciu a chatboty.
Go-to-market (GTM) stratégia je komplexný plán, ktorý firmy používajú na uvedenie a predaj nového produktu alebo služby na trh, pričom znižuje riziká vďaka pochopeniu cieľového trhu a optimalizácii marketingu a distribúcie. Integrácia AI zlepšuje GTM precíznym prieskumom trhu, cielením na zákazníka a tvorbou obsahu.
Google Colaboratory (Google Colab) je cloudová platforma Jupyter notebookov od spoločnosti Google, ktorá umožňuje používateľom písať a spúšťať Python kód v prehliadači s bezplatným prístupom k GPU/TPU, ideálna pre strojové učenie a dátovú vedu.
Gradientný zostup je základný optimalizačný algoritmus široko využívaný v strojovom učení a hlbokom učení na minimalizáciu nákladových alebo strátových funkcií iteratívnym upravovaním parametrov modelu. Je kľúčový pre optimalizáciu modelov ako neurónové siete a je implementovaný vo formách ako Batch, Stochastic a Mini-Batch Gradient Descent.
Granty na výskum umelej inteligencie sú finančné ocenenia od inštitúcií ako NSF, NEH a súkromných organizácií na financovanie výskumných projektov v oblasti umelej inteligencie. Tieto granty podporujú vývoj nových AI technológií a metodológií, poháňajú inovácie a riešia základné aj aplikačné výzvy.
Zistite viac o modeli Grok od xAI, pokročilom AI chatbote vedenom Elonom Muskom. Objavte jeho prístup k dátam v reálnom čase, kľúčové vlastnosti, benchmarky, použitia a porovnanie s inými AI modelmi.
Halucinácia v jazykových modeloch nastáva vtedy, keď AI generuje text, ktorý sa javí ako vierohodný, ale v skutočnosti je nesprávny alebo vymyslený. Zistite viac o príčinách, metódach detekcie a stratégiách na zmiernenie halucinácií vo výstupoch AI.
Čo je heteronymum? Heteronymum je jedinečný jazykový jav, pri ktorom dve alebo viac slov má rovnaký pravopis, ale líši sa výslovnosťou a významom. Tieto slová sú homografy, ktoré nie sú homofónmi. Jednoducho povedané, heteronymá vyzerajú v písanej podobe rovnako, ale pri hovorení znejú inak a vyjadrujú odlišné významy v závislosti od kontextu.
Heuristiky poskytujú rýchle, uspokojivé riešenia v AI využitím skúsenostných poznatkov a pravidiel palca, zjednodušujú zložité vyhľadávacie úlohy a vedú algoritmy ako A* a Hill Climbing, aby sa sústredili na sľubné cesty pre vyššiu efektívnosť.
Hĺbkové učenie je podmnožinou strojového učenia v umelej inteligencii (AI), ktoré napodobňuje fungovanie ľudského mozgu pri spracovaní dát a vytváraní vzorov na podporu rozhodovania. Inšpiruje sa štruktúrou a funkciou mozgu, nazývaných umelé neurónové siete. Algoritmy hĺbkového učenia analyzujú a interpretujú zložité vzťahy v údajoch, čo umožňuje úlohy ako rozpoznávanie reči, klasifikáciu obrázkov a riešenie komplexných problémov s vysokou presnosťou.
Hlboko-veriaca sieť (DBN) je sofistikovaný generatívny model využívajúci hlboké architektúry a obmedzené Boltzmannove stroje (RBM) na učenie hierarchických reprezentácií dát pre úlohy s dohľadom aj bez dohľadu, ako je rozpoznávanie obrazu a reči.
Hodnotenie dokumentov v Retrieval-Augmented Generation (RAG) je proces hodnotenia a zoradenia dokumentov na základe ich relevantnosti a kvality v reakcii na dopyt, čím sa zabezpečí, že pre generovanie presných a kontextuálne vhodných odpovedí sa použijú len tie najvhodnejšie a najkvalitnejšie dokumenty.
Horovod je robustný open-source rámec na distribuované trénovanie hlbokého učenia, navrhnutý na efektívne škálovanie naprieč viacerými GPU alebo strojmi. Podporuje TensorFlow, Keras, PyTorch a MXNet, optimalizuje rýchlosť a škálovateľnosť pri trénovaní modelov strojového učenia.
Hugging Face Transformers je popredná open-source knižnica v jazyku Python, ktorá uľahčuje implementáciu Transformer modelov pre úlohy strojového učenia v oblasti NLP, počítačového videnia a spracovania zvuku. Poskytuje prístup k tisícom predtrénovaných modelov a podporuje populárne frameworky ako PyTorch, TensorFlow a JAX.
Chainer je open-source framework hlbokého učenia, ktorý ponúka flexibilnú, intuitívnu a vysoko výkonnú platformu pre neurónové siete s dynamickými define-by-run grafmi, akceleráciou pomocou GPU a širokou podporou architektúr. Vyvinutý spoločnosťou Preferred Networks s významnými príspevkami od veľkých technologických firiem, je ideálny na výskum, prototypovanie a distribuované trénovanie, no aktuálne je už len v režime údržby.
Chatboty sú digitálne nástroje, ktoré simulujú ľudskú konverzáciu pomocou umelej inteligencie a spracovania prirodzeného jazyka (NLP), ponúkajú nonstop podporu, škálovateľnosť a efektívnosť nákladov. Objavte, ako chatboty fungujú, aké sú ich typy, výhody a reálne využitie s FlowHunt.
ChatGPT je špičkový AI chatbot vyvinutý spoločnosťou OpenAI, ktorý využíva pokročilé spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) na umožnenie konverzácií podobných ľudským a asistenciu používateľom pri úlohách od odpovedí na otázky až po generovanie obsahu. Spustený v roku 2022, je široko využívaný v rôznych odvetviach na tvorbu obsahu, programovanie, zákaznícku podporu a ďalšie.
Chyba generalizácie meria, ako dobre model strojového učenia predpovedá neznáme dáta, vyvažuje zaujatosť a rozptyl, aby boli AI aplikácie robustné a spoľahlivé. Objavte jej význam, matematickú definíciu a efektívne techniky na jej minimalizáciu pre úspech v reálnom svete.
Chyba na trénovacích dátach v AI a strojovom učení je rozdiel medzi predikovanými a skutočnými výstupmi modelu počas tréningu. Je to kľúčová metrika na hodnotenie výkonu modelu, no musí sa posudzovať spolu s chybou na testovacích dátach, aby sa predišlo preučeniu alebo nedoučeniu.
Ideogram AI je inovatívna platforma na generovanie obrázkov, ktorá využíva umelú inteligenciu na premenenie textových podnetov na vysoko kvalitné obrázky. Vďaka využitiu hlbokých neurónových sietí Ideogram chápe prepojenie medzi textom a vizuálom, čím umožňuje používateľom vytvárať obrázky, ktoré presne zodpovedajú ich popisom.
Zistite, čo je Insight Engine—pokročilá, AI-poháňaná platforma, ktorá zlepšuje vyhľadávanie a analýzu dát tým, že rozumie kontextu a zámeru. Zistite, ako Insight Engine integruje NLP, strojové učenie a hlboké učenie na poskytovanie praktických poznatkov zo štruktúrovaných aj neštruktúrovaných dátových zdrojov.
Inteligentný agent je autonómna entita navrhnutá na vnímanie svojho prostredia prostredníctvom senzorov a pôsobenie na toto prostredie pomocou akčných členov, vybavená schopnosťami umelej inteligencie na rozhodovanie a riešenie problémov.
Interpretovateľnosť modelu znamená schopnosť porozumieť, vysvetliť a dôverovať predikciám a rozhodnutiam, ktoré robia modely strojového učenia. Je kľúčová v AI, najmä pri rozhodovaní v zdravotníctve, financiách a autonómnych systémoch, pretože preklenuje priepasť medzi zložitými modelmi a ľudským porozumením.
Preskúmajte, ako inžinierstvo a extrakcia príznakov zlepšujú výkon AI modelov transformáciou surových dát na cenné poznatky. Objavte kľúčové techniky ako tvorba a transformácia príznakov, PCA a autoenkódery na zvýšenie presnosti a efektivity ML modelov.
Inžinierstvo promptov je prax navrhovania a zdokonaľovania vstupov pre generatívne AI modely s cieľom dosiahnuť optimálne výstupy. Zahŕňa tvorbu presných a efektívnych promptov, ktoré vedú AI k generovaniu textu, obrázkov alebo iného obsahu podľa špecifických požiadaviek.
Inžinierstvo znalostí v AI je proces budovania inteligentných systémov, ktoré využívajú znalosti na riešenie zložitých problémov, napodobňujúc odborné znalosti človeka v oblastiach ako medicínska diagnostika, finančná analýza a technická podpora.
Jasper.ai je nástroj na generovanie obsahu poháňaný umelou inteligenciou, navrhnutý pre marketérov a tvorcov obsahu, ktorý umožňuje efektívnu produkciu kvalitného písaného obsahu pomocou pokročilých jazykových modelov.
Jazyková úprava textu je proces prehliadania a opravovania písomných materiálov s cieľom zvýšiť ich presnosť, čitateľnosť a súdržnosť. Zahŕňa kontrolu gramatických chýb, preklepov, problémov s interpunkciou a zabezpečenie konzistentného štýlu a tónu v celom dokumente. AI nástroje ako Grammarly pomáhajú s rutinnými kontrolami, ale ľudský úsudok zostáva kľúčový.
Jupyter Notebook je open-source webová aplikácia, ktorá umožňuje používateľom vytvárať a zdieľať dokumenty so živým kódom, rovnicami, vizualizáciami a popisným textom. Široko využívaná v dátovej vede, strojovom učení, vzdelávaní a výskume, podporuje viac ako 40 programovacích jazykov a bezproblémovú integráciu s AI nástrojmi.
K-Means zhlukovanie je populárny algoritmus neřízeného strojového učenia na rozdelenie dátových súborov do vopred stanoveného počtu odlišných, neprekrývajúcich sa zhlukov minimalizovaním súčtu štvorcov vzdialeností medzi dátovými bodmi a ich centroidmi zhluku.
Algoritmus k-najbližších susedov (KNN) je neparametrický, supervidovaný učebný algoritmus používaný na klasifikáciu a regresiu v strojovom učení. Predpovedá výsledky vyhľadávaním 'k' najbližších dátových bodov, využíva metriky vzdialenosti a väčšinové hlasovanie a je známy svojou jednoduchosťou a univerzálnosťou.
Kauzálna inferencia je metodologický prístup používaný na určovanie príčinných vzťahov medzi premennými, ktorý je kľúčový vo vede na pochopenie kauzálnych mechanizmov nad rámec korelácií a čelí výzvam, ako sú zmätočné premenné.
Keras je výkonné a používateľsky prívetivé open-source API pre vysokú úroveň neurónových sietí, napísané v Pythone a schopné bežať nad TensorFlow, CNTK alebo Theano. Umožňuje rýchle experimentovanie a podporuje produkčné aj výskumné prípady použitia vďaka modularite a jednoduchej práci.
Klasifikácia textu, známa aj ako kategorizácia alebo označovanie textu, je základnou úlohou NLP, ktorá priraďuje vopred definované kategórie textovým dokumentom. Organizuje a štruktúruje nestruktúrované dáta na analýzu, pričom využíva modely strojového učenia na automatizáciu procesov ako analýza sentimentu, detekcia spamu a kategorizácia tém.
AI klasifikátor je algoritmus strojového učenia, ktorý priraďuje vstupným údajom triedy, čím kategorizuje informácie do vopred definovaných tried na základe naučených vzorov z historických údajov. Klasifikátory sú základným nástrojom v AI a dátovej vede, ktoré poháňajú rozhodovanie naprieč odvetviami.
Kniha úspechov je osobná zbierka profesionálnych úspechov, ocenení a hmatateľných dôkazov vašich zručností a dosiahnutých výsledkov. Slúži ako silný nástroj na prezentáciu vašej odbornosti, sledovanie kariérneho postupu a poskytovanie konkrétnych dôkazov o vašej hodnote v profesionálnom prostredí.
Anaconda je komplexná, open-source distribúcia Pythonu a R, navrhnutá na zjednodušenie správy balíkov a nasadzovania pre vedecké výpočty, dátovú vedu a strojové učenie. Vyvinutá spoločnosťou Anaconda, Inc., ponúka robustnú platformu s nástrojmi pre dátových vedcov, vývojárov a IT tímy.
Kognitívna mapa je mentálna reprezentácia priestorových vzťahov a prostredí, ktorá umožňuje jednotlivcom získavať, ukladať, vybavovať si a dekódovať informácie o umiestnení a atribútoch v ich okolí. Je základom pre navigáciu, učenie, pamäť a čoraz viac ovplyvňuje aj AI a robotiku.
Kognitívne počítanie predstavuje transformačný technologický model, ktorý simuluje ľudské myslenie v zložitých situáciách. Integruje AI a spracovanie signálov na replikáciu ľudskej kognície, čím zlepšuje rozhodovanie spracovaním obrovského množstva štruktúrovaných aj neštruktúrovaných údajov.
Objavte kolaboratívne roboty (koboti): ich pôvod, bezpečnostné prvky, integráciu umelej inteligencie, využitie v rôznych odvetviach, výhody a obmedzenia. Zistite, ako koboti umožňujú bezpečnú interakciu medzi človekom a robotom a podporujú inovácie.
Zobrazené 2 z 6
