Prehľadávať všetok obsah označený Machine Learning
Preskúmajte 3D rekonštrukciu: Zistite, ako tento pokročilý proces zachytáva skutočné objekty alebo prostredia a premieňa ich na detailné 3D modely pomocou techník ako fotogrametria, laserové skenovanie a algoritmy poháňané umelou inteligenciou. Objavte kľúčové pojmy, aplikácie, výzvy a budúce trendy.
Adaptívne učenie je transformačná vzdelávacia metóda, ktorá využíva technológie na vytvorenie prispôsobeného vzdelávacieho zážitku pre každého študenta. Pomocou umelej inteligencie, strojového učenia a dátovej analytiky poskytuje adaptívne učenie personalizovaný vzdelávací obsah šitý na mieru individuálnym potrebám.
Agentická AI je pokročilá vetva umelej inteligencie, ktorá umožňuje systémom konať autonómne, prijímať rozhodnutia a zvládať zložité úlohy s minimálnym dohľadom človeka. Na rozdiel od tradičnej AI dokážu agentické systémy analyzovať dáta, prispôsobovať sa dynamickému prostrediu a vykonávať viacstupňové procesy s autonómiou a efektivitou.
Preskúmajte, ako umelá inteligencia ovplyvňuje ľudské práva, vyvážením prínosov, ako je zlepšený prístup k službám, s rizikami, ako sú porušenia súkromia a zaujatosť. Zistite viac o medzinárodných rámcoch, regulačných výzvach a dôležitosti zodpovedného nasadzovania AI na ochranu základných práv.
AI dátový analytik synergizuje tradičné zručnosti v oblasti dátovej analýzy s umelou inteligenciou (AI) a strojovým učením (ML), aby získal poznatky, predpovedal trendy a zlepšil rozhodovanie naprieč odvetviami.
AI konzultant prepája technológiu umelej inteligencie s obchodnou stratégiou, vedie spoločnosti pri integrácii AI za účelom podpory inovácií, efektivity a rastu. Zistite, aké sú jeho úlohy, zodpovednosti, požadované zručnosti a ako AI konzulting mení podnikanie.
Objavte škálovateľné Python riešenie na extrakciu údajov z faktúr pomocou AI OCR. Naučte sa, ako konvertovať PDF, nahrávať obrázky do FlowHunt API a efektívne získavať štruktúrované dáta vo formáte CSV, čím zefektívnite svoje dokumentové procesy.
Zistite, čo je AI SDR a ako zástupcovia pre rozvoj predaja s umelou inteligenciou automatizujú vyhľadávanie potenciálnych zákazníkov, kvalifikáciu leadov, oslovovanie a následné komunikácie, čím zvyšujú produktivitu a efektivitu predajných tímov.
Zistite, aká je úloha AI systémového inžiniera: navrhovať, vyvíjať a udržiavať AI systémy, integrovať strojové učenie, spravovať infraštruktúru a poháňať AI automatizáciu v podnikaní.
Umelá inteligencia (AI) v kybernetickej bezpečnosti využíva technológie umelej inteligencie, ako je strojové učenie a spracovanie prirodzeného jazyka (NLP), na detekciu, prevenciu a reakciu na kybernetické hrozby automatizovaním reakcií, analýzou dát a zlepšovaním hrozbovej inteligencie pre robustnú digitálnu obranu.
Umelá inteligencia (AI) v maloobchode využíva pokročilé technológie ako strojové učenie, NLP, počítačové videnie a robotiku na zlepšenie zákazníckej skúsenosti, optimalizáciu zásob, zefektívnenie dodávateľských reťazcov a zvýšenie prevádzkovej efektivity.
AI revolučne mení zábavu, zlepšuje hry, film a hudbu prostredníctvom dynamických interakcií, personalizácie a evolúcie obsahu v reálnom čase. Poháňa adaptívne hry, inteligentných NPC a personalizované používateľské zážitky, pretvára rozprávanie príbehov a angažovanosť.
Umelá inteligencia (AI) v zdravotníctve využíva pokročilé algoritmy a technológie, ako je strojové učenie, NLP a hlboké učenie, na analýzu komplexných medicínskych údajov, zlepšovanie diagnostiky, personalizáciu liečby a zvýšenie prevádzkovej efektivity, pričom transformuje starostlivosť o pacientov a urýchľuje objavovanie liekov.
Umelá inteligencia (AI) vo výrobe mení produkciu integráciou pokročilých technológií na zvýšenie produktivity, efektivity a rozhodovania. AI automatizuje zložité úlohy, zlepšuje presnosť a optimalizuje pracovné postupy, čím poháňa inovácie a prevádzkovú dokonalosť.
AI vyhľadávanie je sémantická alebo vektorová metóda vyhľadávania, ktorá využíva modely strojového učenia na pochopenie zámeru a kontextového významu vyhľadávacích dopytov, čím poskytuje relevantnejšie a presnejšie výsledky než tradičné vyhľadávanie založené na kľúčových slovách.
Aktivačné funkcie sú základom umelých neurónových sietí – vnášajú nelinearitu a umožňujú učenie zložitých vzorcov. Tento článok skúma ich účel, typy, výzvy a kľúčové aplikácie v AI, hlbokom učení a neurónových sieťach.
Algoritmická transparentnosť sa vzťahuje na jasnosť a otvorenosť týkajúcu sa vnútorného fungovania a rozhodovacích procesov algoritmov. Je kľúčová v oblasti umelej inteligencie a strojového učenia na zabezpečenie zodpovednosti, dôvery a súladu s právnymi a etickými normami.
Amazon SageMaker je plne spravovaná služba strojového učenia (ML) od AWS, ktorá umožňuje dátovým vedcom a vývojárom rýchlo vytvárať, trénovať a nasadzovať modely strojového učenia pomocou komplexnej sady integrovaných nástrojov, rámcov a MLOps možností.
Analýza sentimentu, známa aj ako dolovanie názorov, je kľúčová úloha AI a NLP na klasifikáciu a interpretáciu emocionálneho tónu textu ako pozitívneho, negatívneho alebo neutrálneho. Objavte jej význam, typy, prístupy a praktické využitie pre firmy.
Automatická klasifikácia automatizuje kategorizáciu obsahu analýzou jeho vlastností a priraďovaním značiek pomocou technológií ako strojové učenie, NLP a sémantická analýza. Zvyšuje efektivitu, vyhľadávanie a správu dát naprieč odvetviami.
Preskúmajte autonómne vozidlá—samojazdiace autá, ktoré využívajú AI, senzory a konektivitu na prevádzku bez ľudského zásahu. Zistite viac o ich kľúčových technológiách, úlohe AI, integrácii LLM, výzvach a budúcnosti inteligentnej dopravy.
Bagging, skrátene Bootstrap Aggregating, je základná technika ansámblového učenia v AI a strojovom učení, ktorá zlepšuje presnosť a robustnosť modelov trénovaním viacerých základných modelov na bootstrappovaných podmnožinách dát a agregovaním ich predikcií.
Batch normalizácia je transformačná technika v hlbokom učení, ktorá výrazne zlepšuje proces trénovania neurónových sietí riešením vnútorného posunu kovariancie, stabilizovaním aktivácií a umožnením rýchlejšieho a stabilnejšieho učenia.
Bayesovská sieť (BN) je pravdepodobnostný grafický model, ktorý reprezentuje premenné a ich podmienené závislosti pomocou orientovaného acyklického grafu (DAG). Bayesovské siete modelujú neistotu, podporujú inferenciu a učenie a sú široko využívané v zdravotníctve, umelej inteligencii, financiách a ďalších oblastiach.
Objavte BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), open-source framework strojového učenia vyvinutý spoločnosťou Google pre spracovanie prirodzeného jazyka. Zistite, ako BERT-ova bidirekcionálna architektúra Transformerov revolučne mení porozumenie jazyka v AI, jeho aplikácie v NLP, chatboty, automatizáciu a kľúčové výskumné pokroky.
BigML je platforma strojového učenia navrhnutá na zjednodušenie tvorby a nasadenia prediktívnych modelov. Bola založená v roku 2011 a jej poslaním je sprístupniť, priblížiť a zlacniť strojové učenie pre každého. Ponúka používateľsky prívetivé rozhranie a robustné nástroje na automatizáciu pracovných tokov strojového učenia.
Boosting je technika strojového učenia, ktorá kombinuje predpovede viacerých slabých učiacich sa modelov do jedného silného modelu, čím zvyšuje presnosť a zvláda zložité dáta. Zistite viac o kľúčových algoritmoch, výhodách, výzvach a reálnych aplikáciách.
Caffe je open-source framework pre hlboké učenie od BVLC, optimalizovaný pre rýchlosť a modularitu pri tvorbe konvolučných neurónových sietí (CNN). Široko používaný pri klasifikácii obrázkov, detekcii objektov a iných AI aplikáciách, Caffe ponúka flexibilnú konfiguráciu modelov, rýchle spracovanie a silnú komunitnú podporu.
Zistite viac o Claude 3.5 Sonnet od spoločnosti Anthropic: ako sa porovnáva s inými modelmi, jeho silné a slabé stránky a využitie v oblastiach ako je uvažovanie, programovanie a vizuálne úlohy.
Clearbit je výkonná platforma na aktiváciu dát, ktorá pomáha firmám, najmä obchodným a marketingovým tímom, obohacovať zákaznícke dáta, personalizovať marketingové aktivity a optimalizovať predajné stratégie pomocou komplexných B2B dát v reálnom čase a automatizácie poháňanej umelou inteligenciou.
Čistenie dát je kľúčový proces detekcie a opravy chýb alebo nezrovnalostí v dátach s cieľom zvýšiť ich kvalitu a zabezpečiť presnosť, konzistentnosť a spoľahlivosť pre analytiku a rozhodovanie. Preskúmajte hlavné procesy, výzvy, nástroje a úlohu AI a automatizácie v efektívnom čistení dát.
Human-in-the-Loop (HITL) je prístup v oblasti AI a strojového učenia, ktorý integruje ľudskú odbornosť do trénovania, ladenia a aplikácie AI systémov, čím zvyšuje presnosť, znižuje chyby a zabezpečuje etickú zhodu.
Fastai je knižnica hlbokého učenia postavená na PyTorch, ktorá ponúka vysokú úroveň API, transfer learning a vrstvenú architektúru na zjednodušenie vývoja neurónových sietí pre vizuálne úlohy, NLP, tabuľkové dáta a ďalšie. Vyvíjaná Jeremy Howardom a Rachel Thomas, Fastai je open-source a poháňaná komunitou, vďaka čomu sprístupňuje najmodernejšiu AI každému.
DataRobot je komplexná AI platforma, ktorá zjednodušuje tvorbu, nasadzovanie a správu modelov strojového učenia, čím sprístupňuje prediktívnu a generatívnu AI používateľom všetkých úrovní technickej zdatnosti.
Dátová ťažba je sofistikovaný proces analýzy veľkých množín surových údajov s cieľom odhaliť vzory, vzťahy a poznatky, ktoré môžu ovplyvniť obchodné stratégie a rozhodnutia. Využívaním pokročilej analytiky pomáha organizáciám predpovedať trendy, zlepšovať zákaznícku skúsenosť a zvyšovať prevádzkovú efektivitu.
Dátum ukončenia aktualizácie znamená konkrétny časový bod, po ktorom už AI model nemá aktuálne informácie. Zistite, prečo sú tieto dátumy dôležité, ako ovplyvňujú AI modely a pozrite si dátumy ukončenia aktualizácie pre GPT-3.5, Bard, Claude a ďalšie.
Deepfaky sú forma syntetických médií, kde sa na generovanie mimoriadne realistických, ale falošných obrázkov, videí alebo zvukových nahrávok používa umelá inteligencia. Pojem „deepfake“ je zloženinou slov „deep learning“ (hlboké učenie) a „fake“ (falošný), čo odráža závislosť tejto technológie na pokročilých technikách strojového učenia.
Preskúmajte svet modelov AI agentov prostredníctvom komplexnej analýzy 20 špičkových systémov. Objavte, ako premýšľajú, uvažujú a plnia rôzne úlohy a pochopte nuansy, ktoré ich odlišujú.
Detekcia anomálií je proces identifikácie dátových bodov, udalostí alebo vzorcov, ktoré sa odchyľujú od očakávanej normy v rámci dátovej množiny, pričom často využíva AI a strojové učenie na automatizovanú detekciu v reálnom čase v odvetviach ako kybernetická bezpečnosť, financie a zdravotníctvo.
AI v detekcii finančných podvodov označuje použitie technológií umelej inteligencie na identifikáciu a prevenciu podvodných aktivít vo finančných službách. Tieto technológie zahŕňajú strojové učenie, prediktívnu analytiku a detekciu anomálií, ktoré analyzujú veľké dátové súbory s cieľom identifikovať podozrivé transakcie alebo vzorce, ktoré sa odchyľujú od typického správania.
Detekcia podvodov pomocou AI využíva strojové učenie na identifikáciu a zmierňovanie podvodných aktivít v reálnom čase. Zvyšuje presnosť, škálovateľnosť a nákladovú efektívnosť v odvetviach ako bankovníctvo a e-commerce a zároveň rieši výzvy ako kvalita dát a dodržiavanie regulácií.
Zistite viac o diskriminačných AI modeloch—modeloch strojového učenia zameraných na klasifikáciu a regresiu modelovaním rozhodovacích hraníc medzi triedami. Pochopte ich fungovanie, výhody, výzvy a využitie v NLP, počítačovom videní a AI automatizácii.
DL4J, alebo DeepLearning4J, je open-source, distribuovaná knižnica pre hlboké učenie určená pre Java Virtual Machine (JVM). Je súčasťou ekosystému Eclipse a umožňuje škálovateľný vývoj a nasadzovanie modelov hlbokého učenia pomocou Java, Scala a ďalších JVM jazykov.
Doladenie modelu prispôsobuje predtrénované modely na nové úlohy drobnými úpravami, čím znižuje potrebu dát a zdrojov. Zistite, ako doladenie využíva transfer learning, rôzne techniky, osvedčené postupy a metriky hodnotenia na efektívne zlepšenie výkonu modelu v NLP, počítačovom videní a ďalších oblastiach.
Zistite, ako AI mení SEO automatizáciou prieskumu kľúčových slov, optimalizácie obsahu a zapojenia používateľov. Preskúmajte kľúčové stratégie, nástroje a budúce trendy na posilnenie výkonnosti vašej digitálnej marketingovej stratégie.
Dropout je regularizačná technika v AI, najmä v neurónových sieťach, ktorá bojuje proti preučeniu tým, že počas trénovania náhodne vypína neuróny, čím podporuje robustné učenie čŕt a lepšiu generalizáciu na nové dáta.
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.
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.
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.
Finančné prognózovanie je sofistikovaný analytický proces využívaný na predpovedanie budúcich finančných výsledkov spoločnosti analýzou historických údajov, trhových trendov a ďalších relevantných faktorov. Projekcia kľúčových finančných metrík umožňuje informované rozhodovanie, strategické plánovanie a riadenie rizík.
Flux AI Model od Black Forest Labs je pokročilý systém na generovanie obrázkov z textu, ktorý premieňa prirodzené jazykové podnety na vysoko detailné, fotorealistické obrázky pomocou sofistikovaných algoritmov strojového učenia.
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.
Naučte sa, ako automatizovať tvorbu opisného textu z obrázkov pomocou API a tvorcu workflow od FlowHunt.io, čím posilníte online prítomnosť autorov konzistentným a pútavým obsahom.
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.
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.
Gradient Boosting je výkonná ensemble technika strojového učenia pre regresiu a klasifikáciu. Modely buduje sekvenčne, typicky pomocou rozhodovacích stromov, aby optimalizoval predikcie, zvýšil presnosť a zabránil preučeniu. Široko používaný v dátových súťažiach a biznis riešeniach.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Kaggle je online komunita a platforma pre dátových vedcov a strojových inžinierov, kde môžu spolupracovať, učiť sa, súťažiť a zdieľať poznatky. Kaggle, ktoré v roku 2017 získala spoločnosť Google, slúži ako centrum pre súťaže, dátové sady, poznámkové bloky a vzdelávacie zdroje, čím podporuje inovácie a rozvoj zručností v oblasti AI.
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 do zhlukov je nesupervidovaná technika strojového učenia, ktorá zoskupuje podobné dátové body a umožňuje prieskumnú analýzu dát bez označených údajov. Zistite viac o typoch, aplikáciách a o tom, ako embedding modely zlepšujú klasifikáciu do zhlukov.
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.
KNIME (Konstanz Information Miner) je výkonná open-source platforma na analýzu dát, ktorá ponúka vizuálne pracovné postupy, bezproblémovú integráciu dát, pokročilú analytiku a automatizáciu pre rôzne odvetvia.
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.
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.
Kolaps modelu je jav v umelej inteligencii, keď trénovaný model časom degraduje, najmä ak sa spolieha na syntetické alebo AI-generované dáta. Vedie to k zníženej rozmanitosti výstupov, bezpečným odpovediam a zníženej schopnosti vytvárať kreatívny alebo originálny obsah.
Umelá inteligencia (AI) v kontrole právnych dokumentov predstavuje významný posun v tom, ako právni odborníci zvládajú obrovské množstvo dokumentov, ktoré sú súčasťou právnych procesov. Využívaním AI technológií, ako je strojové učenie, spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) a optické rozpoznávanie znakov (OCR), právny sektor zažíva zvýšenú efektivitu, presnosť a rýchlosť pri spracovaní dokumentov.
Konvergencia v AI označuje proces, pri ktorom modely strojového a hlbokého učenia dosahujú stabilný stav prostredníctvom iteratívneho učenia, čím zabezpečujú presné predikcie minimalizovaním rozdielu medzi predpokladanými a skutočnými výsledkami. Je základom efektívnosti a spoľahlivosti AI v rôznych aplikáciách, od autonómnych vozidiel po inteligentné mestá.
Konverzačná AI označuje technológie, ktoré umožňujú počítačom simulovať ľudské rozhovory pomocou NLP, strojového učenia a ďalších jazykových technológií. Poháňa chatboty, virtuálnych asistentov a hlasových asistentov v zákazníckej podpore, zdravotníctve, maloobchode a ďalších oblastiach, čím zvyšuje efektivitu a personalizáciu.
Korpus (množné číslo: korpusy) v AI označuje veľký, štruktúrovaný súbor textov alebo zvukových dát používaných na trénovanie a hodnotenie AI modelov. Korpusy sú nevyhnutné na to, aby sa AI systémy naučili porozumieť, interpretovať a generovať ľudský jazyk.
Krivka učenia v umelej inteligencii je grafické znázornenie ilustrujúce vzťah medzi výkonnosťou modelu a premennými, ako je veľkosť dátovej množiny alebo počet tréningových iterácií, čo pomáha pri diagnostike kompromisu medzi zaujatím a rozptylom, výbere modelu a optimalizácii tréningových procesov.
Krížová validácia je štatistická metóda používaná na vyhodnocovanie a porovnávanie modelov strojového učenia delením dát na trénovacie a validačné sady viackrát, čo zabezpečuje, že modely sa dobre generalizujú na nevidené dáta a pomáha predchádzať preučeniu.
Kros-entropia je kľúčový pojem v informačnej teórii aj strojovom učení. Slúži ako metrika na meranie rozdielu medzi dvoma pravdepodobnostnými rozdeleniami. V strojovom učení sa používa ako strata na kvantifikáciu nesúladu medzi predikovanými výstupmi a skutočnými značkami, čím optimalizuje výkon modelu, najmä pri klasifikačných úlohách.
Kubeflow je open-source platforma pre strojové učenie (ML) na Kubernetes, ktorá zjednodušuje nasadzovanie, správu a škálovanie ML pracovných tokov. Ponúka sadu nástrojov pokrývajúcich celý životný cyklus ML, od vývoja modelu po nasadenie a monitorovanie, čím zvyšuje škálovateľnosť, reprodukovateľnosť a efektívnosť využitia zdrojov.
Ladenie hyperparametrov je základný proces v strojovom učení na optimalizáciu výkonnosti modelu úpravou parametrov ako je rýchlosť učenia a regularizácia. Preskúmajte metódy ako grid search, random search, Bayesovská optimalizácia a ďalšie.
Ladenie pomocou inštrukcií je technika v oblasti AI, ktorá dolaďuje veľké jazykové modely (LLM) na pároch inštrukcia-odpoveď, čím zlepšuje ich schopnosť nasledovať ľudské pokyny a vykonávať konkrétne úlohy.
LightGBM, alebo Light Gradient Boosting Machine, je pokročilý framework pre gradient boosting vyvinutý spoločnosťou Microsoft. Je navrhnutý pre vysoko výkonné úlohy strojového učenia, ako sú klasifikácia, ranking a regresia. LightGBM vyniká efektívnym spracovaním veľkých dátových súborov s minimálnou spotrebou pamäte a vysokou presnosťou.
Lineárna regresia je základná analytická technika v štatistike a strojovom učení, ktorá modeluje vzťah medzi závislými a nezávislými premennými. Je známa svojou jednoduchosťou a interpretovateľnosťou a je základom pre prediktívnu analytiku a modelovanie dát.
Logaritmická strata, alebo logaritmická/kros-entropická strata, je kľúčová metrika na hodnotenie výkonnosti modelov strojového učenia—najmä pri binárnej klasifikácii—meraním rozdielu medzi predpokladanými pravdepodobnosťami a skutočnými výsledkami, pričom penalizuje nesprávne alebo príliš sebavedomé predikcie.
Logistická regresia je štatistická a strojovo-učebná metóda používaná na predikciu binárnych výsledkov z dát. Odhaduje pravdepodobnosť, že udalosť nastane na základe jednej alebo viacerých nezávislých premenných a je široko využívaná v zdravotníctve, financiách, marketingu a AI.
Marketing poháňaný umelou inteligenciou využíva technológie umelej inteligencie ako strojové učenie, NLP a prediktívnu analytiku na automatizáciu úloh, získavanie prehľadov o zákazníkoch, doručovanie personalizovaných zážitkov a optimalizáciu kampaní pre lepšie výsledky.
Maticová matica je nástroj strojového učenia na hodnotenie výkonnosti klasifikačných modelov. Podrobne zobrazuje skutočné a falošné pozitíva a negatíva, čím poskytuje hlbší vhľad ako len presnosť, a je obzvlášť užitočná pri nevyvážených dátových súboroch.
