Duyệt tất cả nội dung trong danh mục Glossary
Học Máy Ít Mẫu là một phương pháp học máy cho phép các mô hình đưa ra dự đoán chính xác chỉ từ một số lượng nhỏ các ví dụ đã gán nhãn. Khác với các phương pháp học có giám sát truyền thống, nó tập trung vào khả năng tổng quát hóa từ dữ liệu hạn chế, tận dụng các kỹ thuật như meta-learning, học chuyển giao và tăng cường dữ liệu.
Học sâu là một nhánh của học máy trong trí tuệ nhân tạo (AI) mô phỏng hoạt động của bộ não con người trong việc xử lý dữ liệu và tạo ra các mẫu phục vụ cho việc ra quyết định. Nó được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não gọi là mạng nơ-ron nhân tạo. Các thuật toán học sâu phân tích và diễn giải các mối quan hệ dữ liệu phức tạp, cho phép thực hiện các nhiệm vụ như nhận diện giọng nói, phân loại hình ảnh và giải quyết các vấn đề phức tạp với độ chính xác cao.
Học tăng cường (RL) là một nhánh của học máy tập trung vào việc huấn luyện các tác nhân đưa ra chuỗi quyết định trong một môi trường, học các hành vi tối ưu thông qua phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt. Khám phá các khái niệm chính, thuật toán, ứng dụng và thách thức của RL.
Học tăng cường (RL) là một phương pháp huấn luyện các mô hình học máy, trong đó một tác nhân học cách đưa ra quyết định bằng cách thực hiện các hành động và nhận phản hồi. Phản hồi, dưới dạng phần thưởng hoặc phạt, hướng dẫn tác nhân cải thiện hiệu suất theo thời gian. RL được ứng dụng rộng rãi trong trò chơi, robot, tài chính, y tế và phương tiện tự hành.
Học Tăng Cường từ Phản Hồi của Con Người (RLHF) là một kỹ thuật học máy tích hợp ý kiến con người để hướng dẫn quá trình huấn luyện các thuật toán học tăng cường. Khác với học tăng cường truyền thống chỉ dựa vào tín hiệu phần thưởng được định nghĩa trước, RLHF tận dụng đánh giá của con người để định hình và hoàn thiện hành vi của các mô hình AI. Phương pháp này đảm bảo AI phù hợp hơn với giá trị và sở thích của con người, đặc biệt hữu ích trong các nhiệm vụ phức tạp và mang tính chủ quan.
Học tập thích ứng là một phương pháp giáo dục mang tính đổi mới, tận dụng công nghệ để tạo ra trải nghiệm học tập được cá nhân hóa cho từng học sinh. Sử dụng AI, máy học và phân tích dữ liệu, học tập thích ứng cung cấp nội dung giáo dục được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu của từng cá nhân.
Horovod là một framework mã nguồn mở mạnh mẽ dành cho huấn luyện học sâu phân tán, được thiết kế để giúp việc mở rộng hiệu quả trên nhiều GPU hoặc máy. Nó hỗ trợ TensorFlow, Keras, PyTorch và MXNet, tối ưu hóa tốc độ và khả năng mở rộng cho quá trình huấn luyện mô hình học máy.
Hối hận khi mua hàng là một hiện tượng tâm lý khi một cá nhân cảm thấy hối tiếc, lo lắng hoặc không hài lòng sau khi thực hiện một giao dịch mua. Khám phá các nguyên nhân, khía cạnh tâm lý, tác động đến doanh nghiệp và vai trò của AI trong việc dự đoán và giảm thiểu hối hận khi mua hàng.
Hồi quy logistic là một phương pháp thống kê và học máy được sử dụng để dự đoán các kết quả nhị phân từ dữ liệu. Nó ước lượng xác suất xảy ra của một sự kiện dựa trên một hoặc nhiều biến độc lập, và được ứng dụng rộng rãi trong y tế, tài chính, marketing và AI.
Hồi quy tuyến tính là một kỹ thuật phân tích nền tảng trong thống kê và học máy, mô hình hóa mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Nổi tiếng với sự đơn giản và dễ giải thích, đây là cơ sở cho phân tích dự đoán và mô hình hóa dữ liệu.
Hội tụ trong AI đề cập đến quá trình mà các mô hình máy học và học sâu đạt được trạng thái ổn định thông qua học lặp đi lặp lại, đảm bảo dự đoán chính xác bằng cách giảm thiểu sự khác biệt giữa dự đoán và kết quả thực tế. Đây là nền tảng cho hiệu quả và độ tin cậy của AI trên nhiều ứng dụng khác nhau, từ xe tự lái đến thành phố thông minh.
Hugging Face Transformers là một thư viện Python mã nguồn mở hàng đầu giúp dễ dàng triển khai các mô hình Transformer cho các nhiệm vụ học máy trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính và xử lý âm thanh. Thư viện cung cấp quyền truy cập vào hàng nghìn mô hình đã được huấn luyện trước và hỗ trợ các framework phổ biến như PyTorch, TensorFlow và JAX.
Ideogram AI là một nền tảng tạo ảnh sáng tạo sử dụng trí tuệ nhân tạo để biến các gợi ý văn bản thành hình ảnh chất lượng cao. Bằng cách tận dụng các mạng nơ-ron học sâu, Ideogram hiểu được mối liên kết giữa văn bản và hình ảnh, cho phép người dùng tạo ra những hình ảnh sát với mô tả của họ.
Jasper.ai là một công cụ tạo nội dung dựa trên AI được thiết kế cho các nhà tiếp thị và người sáng tạo nội dung, cho phép sản xuất nội dung viết chất lượng cao một cách hiệu quả nhờ sử dụng các mô hình ngôn ngữ tiên tiến.
Jupyter Notebook là một ứng dụng web mã nguồn mở cho phép người dùng tạo và chia sẻ tài liệu với mã nguồn trực tiếp, phương trình, trực quan hóa và văn bản thuyết minh. Được sử dụng rộng rãi trong khoa học dữ liệu, máy học, giáo dục và nghiên cứu, nó hỗ trợ hơn 40 ngôn ngữ lập trình và tích hợp liền mạch với các công cụ AI.
Thuật toán k-láng giềng gần nhất (KNN) là một thuật toán học máy có giám sát, không tham số, được sử dụng cho các bài toán phân loại và hồi quy trong học máy. Thuật toán dự đoán kết quả bằng cách tìm 'k' điểm dữ liệu gần nhất, sử dụng các phép đo khoảng cách và bỏ phiếu đa số, và được biết đến nhờ sự đơn giản và linh hoạt.
Keras là một API mạng nơ-ron sâu mã nguồn mở mạnh mẽ và thân thiện với người dùng, được viết bằng Python và có thể chạy trên TensorFlow, CNTK hoặc Theano. Nó cho phép thử nghiệm nhanh và hỗ trợ cả các trường hợp sử dụng trong sản xuất lẫn nghiên cứu với tính mô-đun và đơn giản.
Kết thúc quý đánh dấu sự kết thúc của một quý tài chính của công ty, đóng vai trò quan trọng trong báo cáo tài chính, đánh giá hiệu suất và hoạch định chiến lược. Tìm hiểu cách AI và tự động hóa giúp đơn giản hóa các quy trình này, nâng cao độ chính xác và thúc đẩy ra quyết định hiệu quả hơn.
Khả năng mở rộng của AI đề cập đến khả năng của các hệ thống AI mở rộng năng lực sang các lĩnh vực, nhiệm vụ và bộ dữ liệu mới mà không cần huấn luyện lại lớn, sử dụng các kỹ thuật như học chuyển giao, học đa nhiệm và thiết kế mô-đun nhằm linh hoạt và tích hợp liền mạch.
Khách hàng 'xem hàng' là ai? Trong bán hàng, đây là khách hàng tiềm năng tỏ ra quan tâm đến sản phẩm/dịch vụ nhưng thực tế không có ý định hoặc khả năng mua. Tìm hiểu cách nhận diện, quản lý và giảm thiểu tác động của nhóm khách này bằng các chiến lược bán hàng hiệu quả và công cụ AI.
Khai phá dữ liệu là một quá trình tinh vi để phân tích các tập dữ liệu thô lớn nhằm khám phá ra các mẫu, mối quan hệ và nhận định giúp định hướng chiến lược kinh doanh và ra quyết định. Bằng cách tận dụng phân tích nâng cao, nó giúp các tổ chức dự đoán xu hướng, nâng cao trải nghiệm khách hàng và cải thiện hiệu quả hoạt động.
Khoảng cách Fréchet Inception (FID) là một chỉ số được sử dụng để đánh giá chất lượng hình ảnh được tạo ra bởi các mô hình sinh, đặc biệt là GAN. FID so sánh phân phối của hình ảnh được tạo với hình ảnh thật, cung cấp một thước đo toàn diện hơn về chất lượng và sự đa dạng của hình ảnh.
Các nền tảng AI Không Mã Lệnh cho phép người dùng xây dựng, triển khai và quản lý các mô hình AI và học máy mà không cần viết mã. Những nền tảng này cung cấp giao diện trực quan và các thành phần dựng sẵn, dân chủ hóa AI cho người dùng doanh nghiệp, nhà phân tích và chuyên gia lĩnh vực.
Khung năng lực Lexile cho Đọc hiểu là một phương pháp khoa học để đo lường cả khả năng đọc của người đọc và độ phức tạp của văn bản trên cùng một thang phát triển, giúp ghép nối người đọc với các văn bản phù hợp với năng lực nhằm thúc đẩy sự phát triển kỹ năng đọc.
Khung pháp lý cho AI là bộ hướng dẫn và biện pháp pháp lý có cấu trúc nhằm quản lý việc phát triển, triển khai và sử dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo. Những khung pháp lý này nhằm đảm bảo hệ thống AI hoạt động một cách đạo đức, an toàn và phù hợp với các giá trị xã hội. Chúng giải quyết các khía cạnh như quyền riêng tư dữ liệu, minh bạch, trách nhiệm giải trình và quản lý rủi ro, thúc đẩy đổi mới AI có trách nhiệm đồng thời giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn.
Kiểm định chéo là một phương pháp thống kê được sử dụng để đánh giá và so sánh các mô hình học máy bằng cách chia dữ liệu thành các tập huấn luyện và kiểm định nhiều lần, đảm bảo mô hình tổng quát tốt cho dữ liệu chưa thấy và giúp ngăn ngừa hiện tượng quá khớp.
Kiểm tra dữ liệu trong AI đề cập đến quá trình đánh giá và đảm bảo chất lượng, độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu được sử dụng để huấn luyện và kiểm tra các mô hình AI. Quá trình này bao gồm việc xác định và khắc phục các sai lệch, lỗi hoặc bất thường nhằm nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của mô hình.
Kiểm Tra Turing là một khái niệm nền tảng trong trí tuệ nhân tạo, được thiết kế để đánh giá liệu một cỗ máy có thể thể hiện hành vi thông minh không thể phân biệt với con người hay không. Được Alan Turing đề xuất vào năm 1950, bài kiểm tra này bao gồm một giám khảo là con người tham gia trò chuyện với cả một người thật và một cỗ máy để xác định xem cỗ máy có thể mô phỏng thuyết phục các phản hồi giống con người hay không.
Kỹ sư Triển khai Tiền tuyến (FDE) là những chuyên gia kỹ thuật chuyên biệt làm việc trực tiếp với khách hàng để tùy chỉnh, cấu hình và triển khai các giải pháp phần mềm phù hợp với nhu cầu riêng biệt, kết nối khoảng cách giữa năng lực sản phẩm và ứng dụng thực tế.
Kỹ thuật tối ưu hóa lời nhắc là thực hành thiết kế và tinh chỉnh các đầu vào cho các mô hình AI sinh để tạo ra kết quả tối ưu. Điều này bao gồm việc xây dựng các lời nhắc chính xác và hiệu quả để hướng dẫn AI tạo ra văn bản, hình ảnh hoặc các dạng nội dung khác đáp ứng các yêu cầu cụ thể.
Kỹ thuật tri thức trong AI là quá trình xây dựng các hệ thống thông minh sử dụng tri thức để giải quyết các vấn đề phức tạp, mô phỏng chuyên môn của con người trong các lĩnh vực như chẩn đoán y khoa, phân tích tài chính và xử lý sự cố kỹ thuật.
Khám phá cách Kỹ Thuật và Trích Xuất Đặc Trưng nâng cao hiệu suất mô hình AI bằng cách chuyển đổi dữ liệu thô thành những thông tin giá trị. Tìm hiểu các kỹ thuật chính như tạo đặc trưng, chuyển đổi, PCA và autoencoders để cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong các mô hình ML.
Làm sạch dữ liệu là quá trình quan trọng nhằm phát hiện và sửa các lỗi hoặc sự không nhất quán trong dữ liệu để nâng cao chất lượng, đảm bảo độ chính xác, tính nhất quán và độ tin cậy cho phân tích cũng như ra quyết định. Khám phá các quy trình chính, thách thức, công cụ và vai trò của AI cũng như tự động hóa trong làm sạch dữ liệu hiệu quả.
Lan truyền ngược là một thuật toán huấn luyện mạng nơ-ron nhân tạo bằng cách điều chỉnh trọng số để giảm thiểu lỗi dự đoán. Tìm hiểu cách hoạt động, các bước thực hiện và nguyên lý huấn luyện mạng nơ-ron với thuật toán này.
LangChain là một framework mã nguồn mở giúp phát triển các ứng dụng sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), đơn giản hóa việc tích hợp các LLM mạnh mẽ như GPT-3.5 và GPT-4 của OpenAI với các nguồn dữ liệu bên ngoài cho các ứng dụng NLP nâng cao.
LangGraph là một thư viện tiên tiến để xây dựng các ứng dụng đa tác nhân, có trạng thái sử dụng các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs). Được phát triển bởi LangChain Inc, nó mở rộng LangChain với khả năng tính toán tuần hoàn, cho phép các hành vi phức tạp như tác tử và các quy trình có sự tham gia của con người.
LazyGraphRAG là một phương pháp tiếp cận sáng tạo cho Retrieval-Augmented Generation (RAG), tối ưu hóa hiệu quả và giảm chi phí trong truy xuất dữ liệu do AI điều khiển bằng cách kết hợp lý thuyết đồ thị và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra kết quả truy vấn năng động, chất lượng cao.
Lead scraping tự động hóa việc thu thập dữ liệu liên hệ giá trị từ các nguồn trực tuyến, giúp doanh nghiệp xây dựng cơ sở dữ liệu khách hàng tiềm năng chất lượng cao một cách hiệu quả cho tiếp thị và bán hàng có mục tiêu, đồng thời đảm bảo tuân thủ quyền riêng tư dữ liệu.
LightGBM, hay Light Gradient Boosting Machine, là một framework boosting gradient tiên tiến được phát triển bởi Microsoft. Được thiết kế cho các nhiệm vụ machine learning hiệu suất cao như phân loại, xếp hạng và hồi quy, LightGBM nổi bật với khả năng xử lý các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả, tiêu tốn ít bộ nhớ và mang lại độ chính xác cao.
Tệp llms.txt là một tệp Markdown chuẩn hóa được thiết kế để tối ưu hóa cách các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) truy cập và xử lý nội dung website. Được đặt ở thư mục gốc của website, nó cung cấp một chỉ mục chọn lọc, có thể đọc được bằng máy để cải thiện tương tác do AI điều khiển.
Lỗi huấn luyện trong AI và học máy là sự chênh lệch giữa đầu ra dự đoán của mô hình và đầu ra thực tế trong quá trình huấn luyện. Đây là chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu suất mô hình, nhưng cần được xem xét cùng với lỗi kiểm tra để tránh hiện tượng quá khớp hoặc thiếu khớp.
Lỗi khái quát hóa đo lường mức độ dự đoán dữ liệu chưa từng thấy của một mô hình học máy, cân bằng giữa độ lệch và phương sai để đảm bảo ứng dụng AI mạnh mẽ và tin cậy. Tìm hiểu tầm quan trọng, định nghĩa toán học và các kỹ thuật hiệu quả để giảm thiểu lỗi này nhằm thành công ngoài thực tiễn.
Trong lĩnh vực các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), lời nhắc là văn bản đầu vào hướng dẫn đầu ra của mô hình. Tìm hiểu cách các lời nhắc hiệu quả, bao gồm các kỹ thuật không có ví dụ, một ví dụ, vài ví dụ và chuỗi suy nghĩ, giúp nâng cao chất lượng phản hồi của các mô hình ngôn ngữ AI.
Bộ nhớ ngắn dài hạn hai chiều (BiLSTM) là một loại kiến trúc Mạng Nơ-ron Hồi tiếp (RNN) tiên tiến, xử lý dữ liệu tuần tự theo cả hai chiều tiến và lùi, từ đó tăng cường khả năng hiểu ngữ cảnh cho các ứng dụng NLP, nhận diện giọng nói và tin sinh học.
Lý luận là quá trình nhận thức nhằm rút ra kết luận, suy luận hoặc giải quyết vấn đề dựa trên thông tin, sự kiện và logic. Khám phá tầm quan trọng của lý luận trong AI, bao gồm cả mô hình o1 của OpenAI và các năng lực lý luận tiên tiến.
Ma trận nhầm lẫn là một công cụ trong học máy để đánh giá hiệu suất của các mô hình phân loại, chi tiết số lượng dự đoán đúng/sai của các trường hợp dương/tính và âm/giả, cung cấp cái nhìn sâu hơn vượt qua độ chính xác, đặc biệt hữu ích với tập dữ liệu mất cân bằng.
Mạch Tích Hợp Chuyên Dụng (ASIC) là một loại vi mạch được thiết kế cho các nhiệm vụ cụ thể, mang lại hiệu suất cao, tiết kiệm điện năng và tối ưu hóa hiệu quả vận hành. ASIC đóng vai trò quan trọng trong AI, tự động hóa và khai thác tiền điện tử nhờ khả năng xử lý hiệu quả.
Mạng Bayesian (BN) là một mô hình đồ họa xác suất biểu diễn các biến và sự phụ thuộc có điều kiện của chúng thông qua Đồ thị Có Hướng Không Chu Trình (DAG). Mạng Bayesian mô hình hóa sự bất định, hỗ trợ suy luận và học máy, và được ứng dụng rộng rãi trong y tế, AI, tài chính và nhiều lĩnh vực khác.
Mạng Đối Kháng Sinh Tạo (GAN) là một khung học máy gồm hai mạng nơ-ron—một trình sinh tạo và một trình phân biệt—cạnh tranh với nhau để tạo ra dữ liệu không thể phân biệt với dữ liệu thực. Được Ian Goodfellow giới thiệu vào năm 2014, GAN được sử dụng rộng rãi trong tạo ảnh, tăng cường dữ liệu, phát hiện bất thường và nhiều lĩnh vực khác.
Mạng Niềm Tin Sâu (DBN) là một mô hình sinh phức tạp sử dụng kiến trúc sâu và Máy Boltzmann Hạn Chế (RBMs) để học các biểu diễn dữ liệu phân cấp cho cả nhiệm vụ có giám sát và không giám sát, như nhận diện hình ảnh và giọng nói.
Mạng Nơ-ron Hồi tiếp (RNN) là một lớp mạng nơ-ron nhân tạo tiên tiến được thiết kế để xử lý dữ liệu tuần tự bằng cách sử dụng bộ nhớ của các đầu vào trước đó. RNN vượt trội trong các nhiệm vụ mà thứ tự dữ liệu rất quan trọng, bao gồm Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), nhận dạng giọng nói và dự báo chuỗi thời gian.
Mạng nơ-ron nhân tạo (ANNs) là một nhánh của các thuật toán học máy được mô phỏng theo bộ não con người. Các mô hình tính toán này gồm các nút hoặc 'nơ-ron' liên kết với nhau, cùng nhau giải quyết các vấn đề phức tạp. ANNs được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như nhận diện hình ảnh và giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích dự đoán.
Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN) là một loại mạng nơ-ron nhân tạo chuyên biệt được thiết kế để xử lý dữ liệu dạng lưới có cấu trúc, như hình ảnh. CNN đặc biệt hiệu quả trong các nhiệm vụ liên quan đến dữ liệu hình ảnh, bao gồm phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn ảnh. Chúng mô phỏng cơ chế xử lý hình ảnh của não người, trở thành nền tảng trong lĩnh vực thị giác máy tính.
Tìm hiểu tổng quan nhanh và đơn giản về Máy Tính Lượng Tử là gì. Khám phá cách nó có thể được sử dụng, những thách thức và kỳ vọng trong tương lai.
Remote MCP (Model Context Protocol) là một hệ thống cho phép các tác nhân AI truy cập vào các công cụ, nguồn dữ liệu và dịch vụ bên ngoài thông qua các giao diện chuẩn hóa được lưu trữ trên máy chủ từ xa. Điều này giúp các mô hình AI có thể tương tác với các chức năng và thông tin chuyên biệt vượt ra ngoài dữ liệu huấn luyện, mở rộng năng lực trong khi vẫn đảm bảo bảo mật và linh hoạt.
Model Context Protocol (MCP) là một giao diện tiêu chuẩn mở cho phép các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) truy cập an toàn và nhất quán vào các nguồn dữ liệu, công cụ và khả năng bên ngoài, đóng vai trò như một 'USB-C' cho các hệ thống AI.
Một metaprompt trong trí tuệ nhân tạo là một chỉ dẫn cấp cao được thiết kế để tạo ra hoặc cải thiện các prompt khác cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), giúp nâng cao đầu ra AI, tự động hóa các tác vụ và cải thiện khả năng suy luận nhiều bước trong chatbot và quy trình tự động hóa.
Mỉm cười và gọi điện là một kỹ thuật bán hàng liên quan đến việc thực hiện các cuộc gọi ra cho khách hàng tiềm năng với thái độ tích cực, nhiệt tình. Mỉm cười khi gọi điện giúp cải thiện tông giọng, xây dựng sự ấm áp, tin tưởng và gắn kết—đặc biệt trong các cuộc gọi lạnh và tiếp thị qua điện thoại. Được hỗ trợ bởi AI, kỹ thuật này tăng cường tương tác cá nhân hóa, dù vẫn gặp những thách thức như kiệt sức hoặc quy định pháp lý.
Minh bạch AI là thực tiễn làm cho cách vận hành và quá trình ra quyết định của các hệ thống trí tuệ nhân tạo trở nên dễ hiểu đối với các bên liên quan. Tìm hiểu tầm quan trọng, các thành phần chính, khung pháp lý, kỹ thuật triển khai, thách thức và các trường hợp sử dụng thực tế của nó.
Minh bạch thuật toán đề cập đến sự rõ ràng và cởi mở về cách thức hoạt động bên trong và các quy trình ra quyết định của thuật toán. Điều này rất quan trọng trong AI và machine learning nhằm đảm bảo trách nhiệm giải trình, sự tin tưởng và tuân thủ các tiêu chuẩn pháp lý cũng như đạo đức.
