Prehľadávať všetok obsah v kategórii Glossary
Smerovanie leadov je proces automatického priraďovania prichádzajúcich obchodných leadov vhodným obchodným zástupcom v rámci organizácie, čím sa zabezpečí, že potenciálni zákazníci budú priradení najlepšiemu zástupcovi na základe kritérií ako poloha, záujem o produkt a odborné znalosti. Zistite, ako automatizácia a AI optimalizujú distribúciu leadov pre lepšiu konverziu a zákaznícku skúsenosť.
spaCy je robustná open-source knižnica pre pokročilé spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) v Pythone, známa svojou rýchlosťou, efektívnosťou a produkčnými funkciami ako tokenizácia, POS tagging a rozpoznávanie pomenovaných entít.
Spätné šírenie je algoritmus na trénovanie umelých neurónových sietí úpravou váh s cieľom minimalizovať chybu predikcie. Zistite, ako funguje, aké sú jeho kroky a princípy pri trénovaní neurónových sietí.
Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) umožňuje počítačom rozumieť, interpretovať a generovať ľudský jazyk pomocou počítačovej lingvistiky, strojového učenia a hlbokého učenia. NLP poháňa aplikácie ako preklad, chatboty, analýza sentimentu a ďalšie, čím transformuje odvetvia a zlepšuje interakciu medzi človekom a počítačom.
Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) je pododvetvie umelej inteligencie (AI), ktoré umožňuje počítačom porozumieť, interpretovať a generovať ľudský jazyk. Objavte kľúčové aspekty, ako funguje a jeho využitie v rôznych odvetviach.
Správa údajov je rámec procesov, politík, rolí a štandardov, ktoré zabezpečujú efektívne a účinné využívanie, dostupnosť, integritu a bezpečnosť údajov v rámci organizácie. Podporuje súlad s predpismi, rozhodovanie a kvalitu údajov naprieč odvetviami.
Správy o súlade sú štruktúrovaný a systematický proces, ktorý organizáciám umožňuje dokumentovať a prezentovať dôkazy o ich dodržiavaní interných politík, priemyselných štandardov a regulačných požiadaviek. Zabezpečuje riadenie rizík, transparentnosť a právnu ochranu v rôznych sektoroch.
Stable Diffusion je pokročilý model generovania obrázkov z textu, ktorý využíva hlboké učenie na tvorbu vysoko kvalitných, fotorealistických obrázkov na základe textových popisov. Ako latentný difúzny model predstavuje významný prelom v generatívnej AI, efektívne kombinuje difúzne modely a strojové učenie na generovanie obrázkov presne zodpovedajúcich zadaným podnetom.
Startup poháňaný umelou inteligenciou je podnik, ktorý sústreďuje svoje operácie, produkty alebo služby okolo technológií umelej inteligencie s cieľom inovovať, automatizovať a získať konkurenčnú výhodu.
Stelesnený AI agent je inteligentný systém, ktorý vníma, interpretuje a interaguje so svojím prostredím prostredníctvom fyzického alebo virtuálneho tela. Zistite, ako títo agenti fungujú v robotike a digitálnych simuláciách, kde vykonávajú úlohy, ktoré vyžadujú vnímanie, uvažovanie a akciu.
Strojové učenie (ML) je podmnožinou umelej inteligencie (AI), ktorá umožňuje strojom učiť sa z dát, identifikovať vzory, robiť predikcie a zlepšovať rozhodovanie v priebehu času bez explicitného programovania.
Sumarizácia textu je kľúčový AI proces, ktorý zhŕňa rozsiahle dokumenty do stručných súhrnov pri zachovaní kľúčových informácií a významu. Využívaním veľkých jazykových modelov ako GPT-4 a BERT umožňuje efektívne spravovanie a porozumenie obrovského digitálneho obsahu pomocou abstraktívnych, extraktívnych a hybridných metód.
Supervidované učenie je základný prístup v strojovom učení a umelej inteligencii, kde algoritmy sa učia z označených dátových súborov, aby robili predikcie alebo klasifikácie. Preskúmajte jeho proces, typy, kľúčové algoritmy, aplikácie a výzvy.
Supervidované učenie je základný koncept umelej inteligencie a strojového učenia, pri ktorom sa algoritmy trénujú na označených dátach, aby dokázali presne predpovedať alebo klasifikovať nové, neznáme dáta. Zistite viac o jeho kľúčových komponentoch, typoch a výhodách.
Syntetické dáta označujú umelo generované informácie, ktoré napodobňujú reálne dáta. Vznikajú pomocou algoritmov a počítačových simulácií a slúžia ako náhrada alebo doplnok skutočných dát. V AI sú syntetické dáta kľúčové pre trénovanie, testovanie a validáciu modelov strojového učenia.
Systém AI automatizácie integruje technológie umelej inteligencie s automatizačnými procesmi, čím rozširuje tradičnú automatizáciu o kognitívne schopnosti ako učenie, uvažovanie a riešenie problémov, aby vykonával zložité úlohy s minimálnym zásahom človeka.
Zistite viac o štruktúrovaných dátach, ich využití, pozrite si príklady a porovnajte ich s inými typmi dátových štruktúr.
Tagovanie častí reči (POS tagging) je kľúčová úloha v počítačovej lingvistike a spracovaní prirodzeného jazyka (NLP). Zahŕňa priraďovanie každej slovnej jednotky v texte k jej príslušnej časti reči na základe jej definície a kontextu vo vete. Hlavným cieľom je kategorizovať slová do gramatických kategórií, ako sú podstatné mená, slovesá, prídavné mená, príslovky atď., čo umožňuje strojom efektívnejšie spracovávať a rozumieť ľudskému jazyku.
Technologická singularita je teoretická budúca udalosť, keď umelá inteligencia (AI) prekoná ľudskú inteligenciu, čo povedie k dramatickej a nepredvídateľnej premene spoločnosti. Tento koncept skúma potenciálne prínosy aj významné riziká spojené so superinteligentnou AI.
TensorFlow je open-source knižnica vyvinutá tímom Google Brain, určená na numerické výpočty a strojové učenie vo veľkom rozsahu. Podporuje hlboké učenie, neurónové siete a beží na CPU, GPU aj TPU, čím zjednodušuje získavanie dát, trénovanie modelov a ich nasadzovanie.
Technológia Text-to-Speech (TTS) je sofistikovaný softvérový mechanizmus, ktorý prevádza písaný text na zrozumiteľnú reč, čím zvyšuje prístupnosť a používateľský zážitok v zákazníckych službách, vzdelávaní, asistenčných technológiách a ďalších oblastiach vďaka využitiu umelej inteligencie na prirodzene znejúce hlasy.
Token v kontexte veľkých jazykových modelov (LLM) je sekvencia znakov, ktorú model prevádza na číselné reprezentácie pre efektívne spracovanie. Tokeny sú základné jednotky textu, ktoré LLM ako GPT-3 a ChatGPT používajú na porozumenie a generovanie jazyka.
Top-k presnosť je metrika hodnotenia strojového učenia, ktorá posudzuje, či sa skutočná trieda nachádza medzi top k predikovanými triedami, čím ponúka komplexnejšie a tolerantnejšie hodnotenie v úlohách viactriednej klasifikácie.
Torch je open-source knižnica strojového učenia a vedecký výpočtový rámec založený na Lua, optimalizovaný pre úlohy hlbokého učenia a umelej inteligencie. Poskytuje nástroje na tvorbu neurónových sietí, podporuje akceleráciu pomocou GPU a bol predchodcom PyTorch.
Transfer learning je sofistikovaná technika strojového učenia, ktorá umožňuje modelom trénovaným na jednej úlohe byť znovu použitými pre príbuznú úlohu, čím sa zvyšuje efektivita a výkon, najmä keď sú dáta vzácne.
Transfer Learning je výkonná technika AI/ML, ktorá prispôsobuje predtrénované modely novým úlohám, zlepšuje výkon pri obmedzených dátach a zvyšuje efektivitu v rôznych aplikáciách, ako je rozpoznávanie obrázkov a spracovanie prirodzeného jazyka (NLP).
Transformátor je typ neurónovej siete špeciálne navrhnutý na spracovanie sekvenčných údajov, ako sú text, reč alebo časové rady. Na rozdiel od tradičných modelov, ako sú RNN a CNN, transformátory využívajú mechanizmus pozornosti na váženie významu prvkov v sekvencii vstupov, čo umožňuje výnimočný výkon v aplikáciách ako NLP, rozpoznávanie reči, genomika a ďalšie.
Transformátory sú revolučnou architektúrou neurónových sietí, ktorá zásadne zmenila umelú inteligenciu, najmä v spracovaní prirodzeného jazyka. Predstavené v roku 2017 v práci 'Attention is All You Need', umožňujú efektívne paralelné spracovanie a stali sa základom modelov ako BERT a GPT, ovplyvňujúc NLP, vizuálne vnímanie a ďalšie oblasti.
Transparentnosť umelej inteligencie je prax sprístupňovania fungovania a rozhodovacích procesov systémov umelej inteligencie zainteresovaným stranám. Zistite jej význam, kľúčové zložky, regulačné rámce, techniky implementácie, výzvy a príklady z praxe.
Transparentnosť v umelej inteligencii (AI) znamená otvorenosť a jasnosť, s akou AI systémy fungujú, vrátane ich rozhodovacích procesov, algoritmov a dát. Je kľúčová pre etiku a riadenie AI, zabezpečuje zodpovednosť, dôveru a súlad s reguláciami.
Trendy AI technológií zahŕňajú súčasné a vznikajúce pokroky v oblasti umelej inteligencie, vrátane strojového učenia, veľkých jazykových modelov, multimodálnych schopností a generatívnej AI, ktoré formujú odvetvia a ovplyvňujú budúci technologický vývoj.
Preskúmajte najnovšie trendy financovania AI v roku 2024 vrátane rastúcich investícií, dominancie technologických gigantov, rastu generatívnej AI a vplyvu startupov. Zistite viac o veľkých obchodoch, sektorovo špecifických investíciách a výzvach, ktoré formujú prostredie investícií do AI.
Tréningové dáta sú súbor údajov používaný na inštruktáž AI algoritmov, ktoré im umožňujú rozpoznávať vzory, prijímať rozhodnutia a predpovedať výsledky. Tieto dáta môžu zahŕňať text, čísla, obrázky a videá a musia byť kvalitné, rôznorodé a správne označené na efektívny výkon AI modelov.
Turingov test je základný pojem v umelej inteligencii, navrhnutý na hodnotenie, či dokáže stroj prejavovať inteligentné správanie nerozoznateľné od ľudského. Test zaviedol Alan Turing v roku 1950 a spočíva v tom, že ľudský sudca vedie rozhovor s človekom aj strojom, aby zistil, či stroj dokáže presvedčivo simulovať ľudské odpovede.
Tvorba obsahu pomocou AI využíva umelú inteligenciu na automatizáciu a zlepšenie generovania, kurácie a personalizácie digitálneho obsahu v oblasti textu, vizuálov a audia. Preskúmajte nástroje, výhody a podrobné návody pre efektívne a škálovateľné pracovné postupy pri tvorbe obsahu.
Umelá superinteligencia (ASI) je teoretická AI, ktorá prekonáva ľudskú inteligenciu vo všetkých oblastiach, s možnosťou samo-zlepšovania a multimodálnych schopností. Objavte jej charakteristiky, stavebné bloky, aplikácie, prínosy a etické riziká.
Umelá všeobecná inteligencia (AGI) je teoretická forma AI, ktorá dokáže porozumieť, učiť sa a aplikovať vedomosti naprieč rôznymi úlohami na úrovni podobnej človeku, na rozdiel od úzko zameranej AI. Preskúmajte jej definície, kľúčové črty, aktuálny stav a smery výskumu.
Umelé neurónové siete (ANNs) sú podmnožinou algoritmov strojového učenia inšpirovaných ľudským mozgom. Tieto výpočtové modely pozostávajú z prepojených uzlov alebo 'neurónov', ktoré spolupracujú na riešení zložitých problémov. ANNs sú široko využívané v oblastiach ako rozpoznávanie obrazu a reči, spracovanie prirodzeného jazyka a prediktívna analytika.
Upravené R-kvadrát je štatistická miera používaná na hodnotenie kvality prispôsobenia regresného modelu, pričom zohľadňuje počet prediktorov, aby sa predišlo preťaženiu a poskytlo presnejšie zhodnotenie výkonnosti modelu.
Zistite, čo znamená úroveň čítania, ako sa meria a prečo je dôležitá. Spoznajte rôzne hodnotiace systémy, faktory ovplyvňujúce schopnosť čítať a stratégie na zlepšenie úrovne čítania vrátane úlohy umelej inteligencie v personalizovanom vzdelávaní.
Zistite, čo znamená úroveň ročníka v čitateľnosti, ako sa počíta pomocou vzorcov ako Flesch-Kincaid a prečo je kľúčová pri prispôsobovaní obsahu schopnostiam čitateľov.
Usmievaj sa a telefonuj je predajná technika, ktorá zahŕňa uskutočňovanie odchádzajúcich hovorov potenciálnym zákazníkom s pozitívnym, nadšeným prístupom. Usmievanie sa počas telefonovania zlepšuje tón hlasu, buduje srdečnosť, dôveru a angažovanosť – najmä pri studených hovoroch a telemarketingu. S podporou AI zvyšuje personalizované interakcie, aj napriek výzvam ako vyhorenie alebo regulácie.
Ústavná AI znamená zosúladenie AI systémov s ústavnými princípmi a právnymi rámcami, čím sa zabezpečuje, že činnosť AI rešpektuje práva, privilégiá a hodnoty zakotvené v ústavách alebo základných právnych dokumentoch pre etickú a právnu zhodu.
Uvažovanie je kognitívny proces vyvodzovania záverov, tvorby záverov alebo riešenia problémov na základe informácií, faktov a logiky. Preskúmajte jeho význam v AI, vrátane modelu o1 od OpenAI a pokročilých schopností uvažovania.
Validácia údajov v AI označuje proces hodnotenia a zabezpečenia kvality, presnosti a spoľahlivosti údajov používaných na trénovanie a testovanie AI modelov. Zahŕňa identifikáciu a nápravu nezrovnalostí, chýb alebo anomálií s cieľom zlepšiť výkon a dôveryhodnosť modelu.
Vektor vloženia je hustá číselná reprezentácia údajov v multidimenzionálnom priestore, ktorá zachytáva sémantické a kontextové vzťahy. Zistite, ako vektory vloženia poháňajú AI úlohy ako NLP, spracovanie obrazov a odporúčania.
Vektorové reprezentácie slov sú sofistikované reprezentácie slov v spojitom vektorovom priestore, ktoré zachytávajú sémantické a syntaktické vzťahy pre pokročilé úlohy spracovania prirodzeného jazyka, ako je klasifikácia textu, strojový preklad a analýza sentimentu.
Veľký jazykový model (LLM) je typ umelej inteligencie trénovanej na obrovských textových dátach, aby porozumela, generovala a manipulovala s ľudským jazykom. LLM využívajú hlboké učenie a transformerové neurónové siete na poháňanie úloh ako generovanie textu, sumarizácia, preklad a ďalšie naprieč odvetviami.
Veľký jazykový model Meta AI (LLaMA) je špičkový model na spracovanie prirodzeného jazyka vyvinutý spoločnosťou Meta. S počtom parametrov až 65 miliárd vyniká LLaMA v porozumení a generovaní textu podobného ľudskému pre úlohy ako preklad, sumarizácia a chatboty.
Vertikálni AI agenti sú odvetvovo špecifické riešenia umelej inteligencie navrhnuté na riešenie jedinečných výziev a optimalizáciu procesov v rôznych sektoroch. Zistite, ako vertikálni AI agenti menia podnikový softvér pomocou špecializovaných, vysoko efektívnych aplikácií.
Viacnásobné (multi-hop) uvažovanie je proces umelej inteligencie, najmä v NLP a znalostných grafoch, kde systémy prepájajú viacero informácií na zodpovedanie zložitých otázok alebo prijímanie rozhodnutí. Umožňuje logické prepojenia medzi zdrojmi dát, podporuje pokročilé odpovedanie na otázky, dopĺňanie znalostných grafov a inteligentnejšie chatboty.
Vylepšené vyhľadávanie dokumentov pomocou NLP integruje pokročilé techniky spracovania prirodzeného jazyka do systémov na vyhľadávanie dokumentov, čím zlepšuje presnosť, relevantnosť a efektivitu pri vyhľadávaní veľkých objemov textových dát pomocou dotazov v prirodzenom jazyku.
Vyhľadávanie informácií využíva AI, NLP a strojové učenie na efektívne a presné získavanie dát, ktoré spĺňajú požiadavky používateľa. Je základom pre webové vyhľadávače, digitálne knižnice a podnikové riešenia. IR rieši výzvy ako nejednoznačnosť, zaujatosti algoritmov a škálovateľnosť, pričom budúce trendy sa zameriavajú na generatívnu AI a hlboké učenie.
Vysvetliteľnosť AI označuje schopnosť porozumieť a interpretovať rozhodnutia a predpovede, ktoré robia systémy umelej inteligencie. S rastúcou zložitosťou AI modelov zabezpečuje vysvetliteľnosť transparentnosť, dôveru, súlad s reguláciami, zmierňovanie zaujatosti a optimalizáciu modelov prostredníctvom techník, ako sú LIME a SHAP.
Vývinové čítacie hodnotenie (DRA) je individuálne administrovaný nástroj navrhnutý na hodnotenie čitateľských schopností žiaka, poskytujúci prehľad o úrovni čítania, plynulosti a porozumení textu. Pomáha pedagógom prispôsobiť výučbu a sledovať pokrok od materskej školy po ôsmy ročník.
Vývoj AI prototypov je iteratívny proces navrhovania a tvorby počiatočných verzií AI systémov, ktorý umožňuje experimentovanie, overovanie a optimalizáciu zdrojov pred nasadením v plnej prevádzke. Objavte kľúčové knižnice, prístupy a prípady použitia naprieč odvetviami.
OpenAI Whisper je pokročilý systém na automatické rozpoznávanie reči (ASR), ktorý prepíše hovorený jazyk do textu, podporuje 99 jazykov, je odolný voči akcentom a šumu a je open-source pre všestranné AI aplikácie.
Windowing v umelej inteligencii označuje spracovanie dát v segmentoch alebo „oknách“ na efektívnu analýzu sekvenčných informácií. Nevyhnutné v NLP a LLM, windowing optimalizuje prácu s kontextom, využitie zdrojov a výkon modelu pre úlohy ako preklad, chatboty a analýza časových radov.
Zistite základné informácie o Writesonic. Rýchly prehľad kľúčových funkcií, výhod a nevýhod, ako aj alternatív.
Vysvetliteľná umelá inteligencia (XAI) je súbor metód a procesov navrhnutých tak, aby boli výstupy AI modelov zrozumiteľné pre ľudí, čím podporuje transparentnosť, interpretovateľnosť a zodpovednosť v komplexných systémoch strojového učenia.
Zobrazené 5 z 6
