Šeit ir 10 galvenie termini, kas katram AI entuziastam būtu jāzina un jāsaprot.
Mākslīgais intelekts (AI) ir kļuvis par pārveidojošu spēku dažādās nozarēs, veidojot veidu, kā mēs mijiedarbojamies ar tehnoloģijām un apkārtējo pasauli. Tiem, kas dziļi nonāk mākslīgā intelekta jomā, būtiska ir izpratne par pamatā esošo terminoloģiju.
1. Artiskais intelekts (AI): Mākslīgais intelekts, kas attiecas uz datorsistēmu attīstību, kas spēj veikt uzdevumus, kuriem parasti nepieciešama cilvēka intelekts. Daži no šiem uzdevumiem ir mācīšanās, spriešana, problēmu risināšana, uztvere un valodas izpratne. AI sistēmas izmanto algoritmus, lai analizētu datus, mācītos no tiem un pieņemtu apzinātus lēmumus, atdarinot cilvēka intelektu.
Mašīnmācība (ML): Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta apakškopa, kas koncentrējas uz algoritmu attīstību, kas ļauj sistēmām mācīties un uzlabot no pieredzes, bez skaidras programmēšanas. Mašīnmācīšanās algoritmi ļauj datoriem atpazīt modeļus, izteikt prognozes un uzlabot to veiktspēju laika gaitā, kad tie ir pakļauti vairāk datu.
3. Neironu tīkli: neironu tīkli ir galvenā dziļas mācīšanās sastāvdaļa, mašīnmācīšanās apakškopa. Iedvesmojoties no cilvēka smadzeņu struktūras, neironu tīkli sastāv no savstarpēji savienotiem mezglu slāņiem vai mākslīgajiem neironiem. Šie tīkli ir apmācīti datiem, lai atpazītu modeļus un pieņemtu lēmumus, ļaujot tādiem sarežģītiem uzdevumiem kā attēla un runas atpazīšana.
Dabiskās valodas apstrāde (NLP): Dabiskās valodas apstrāde ir mākslīgā intelekta joma, kas koncentrējas uz datoru un cilvēku valodas mijiedarbību. NLP algoritmi ļauj datoriem izprast, interpretēt un ģenerēt cilvēku valodu, atvieglojot tādas lietojumprogrammas kā tērzēšanas roboti, valodas tulkošana un noskaņojuma analīze.
5. Dziļā mācīšanās: Dziļā mācīšanās ir mašīnmācīšanās apakšlauks, kas ietver vairākus neironu tīklu slāņus (dziļi neironu tīkli). Šie tīkli var automātiski apgūt hierarhiskos datu attēlojumus, padarot tos ļoti jaudīgus tādiem uzdevumiem kā attēla un runas atpazīšana un dabiskās valodas apstrāde.
Algoritms ir soli pa solim instrukciju vai noteikumu kopums, kuru dators ievēro, lai atrisinātu konkrētu problēmu vai veiktu noteiktu uzdevumu. Mākslīgajā intelektā algoritmi ir izšķiroši, lai apstrādātu un analizētu datu, ļaujot mašīnām pieņemt lēmumus vai prognozes, pamatojoties uz modeļiem un informāciju.
7, uzraudzīta mācīšanās: uzraudzīta mācīšanās ir mašīnmācīšanās veids, kurā algoritmi tiek apmācīti marķētās datu kopās, kas nozīmē, ka ievades dati atbilst vēlamajai atbilstošajai izvadei. Algoritms iemācās kartēt ievadi pareizajā izvadē, ļaujot tai prognozēt par jauniem, neredzētiem datiem.
8. Neuzraudzīta mācīšanās: atšķirībā no uzraudzītas mācības, neuzraudzīta mācīšanās ietver algoritma apmācību par neierobežotu datu kopu. Ja nav skaidru norādījumu, algoritmiem datos jāatrod modeļi un saites. Samazināšana un klasterizācija ir divas izplatītas lietojumprogrammas.
9. Pastiprināšanas mācīšanās: pastiprināšanas mācīšanās ir mašīnmācīšanās veids, kurā aģenti iemācās pieņemt lēmumus, mijiedarbojoties ar vidi. Atkarībā no viņu uzvedības aģents saņem atsauksmes stimulu vai sodu veidā, kas palīdz pakāpeniski apgūt labāko rīcību.
Datora redze: Datoru redze ir starpdisciplinārs lauks, kas ļauj mašīnām interpretēt un pieņemt lēmumus, pamatojoties uz vizuālajiem datiem. Tas ietver tādus uzdevumus kā attēlu un video atpazīšana, objektu noteikšana un attēlu segmentēšana. Datoru redze ir neatņemama lietojumprogrammu sastāvdaļa, piemēram, sejas atpazīšana un pašbraucošas automašīnas.