Ето 10 ключови термина, които всеки ентусиаст на AI трябва да знае и разбира.
Изкуственият интелект (AI) се превърна в трансформативна сила в индустриите, оформяйки начина, по който взаимодействаме със технологията и света около нас. За онези, които са дълбоко в областта на изкуствения интелект, разбирането на основната терминология е от решаващо значение.
1. Изкуствен интелект (AI): В основата си изкуственият интелект се отнася до разработването на компютърни системи, способни да изпълняват задачи, които обикновено изискват човешки интелект. Ученето, разсъжденията, решаването на проблеми, възприятието и разбирането на езика са някои от тези задачи. AI системите използват алгоритми за анализ на данни, научаване от тях и вземане на информирани решения, имитирайки човешкия интелект.
Машинно обучение (ML): Машинното обучение е подмножество от изкуствен интелект, който се фокусира върху развитието на алгоритми, които позволяват на системите да учат и подобряват от опит без изрично програмиране. Алгоритмите за машинно обучение дават възможност на компютрите да разпознават модели, да правят прогнози и да подобрят работата си във времето, тъй като са изложени на повече данни.
3. Невронни мрежи: Невронните мрежи са ключов компонент на дълбокото обучение, подмножество от машинно обучение. Вдъхновени от структурата на човешкия мозък, невронните мрежи се състоят от взаимосвързани възлови слоеве или изкуствени неврони. Тези мрежи са обучени на данни за разпознаване на модели и вземане на решения, като позволяват сложни задачи като разпознаване на изображения и реч.
Обработка на естествен език (NLP): Обработката на естествения език е поле на изкуствения интелект, което се фокусира върху взаимодействието между компютри и човешки език. NLP алгоритмите позволяват на компютрите да разбират, интерпретират и генерират човешки език, улесняващи приложения като чатботи, език на езика и анализ на настроенията.
5. Дълбоко обучение: Дълбокото обучение е подфийлд на машинно обучение, което включва множество слоеве от невронни мрежи (дълбоки невронни мрежи). Тези мрежи могат автоматично да научат йерархични представи на данни, което ги прави много мощни за задачи като разпознаване на изображения и реч и обработка на естествен език.
Алгоритъмът е набор от стъпка по стъпка инструкции или правила, които компютърът следва, за да реши конкретен проблем или да изпълни конкретна задача. В изкуствения интелект алгоритмите са от решаващо значение за обработката и анализирането на данни, което позволява на машините да вземат решения или прогнози въз основа на модели и информация.
7, Надзорно обучение: Напредното обучение е вид машинно обучение, при което алгоритмите са обучени на етикетирани набори от данни, което означава, че входните данни съвпадат с желания съответстващ изход. Алгоритъмът се научава да картографира входа към правилния изход, което му позволява да прави прогнози за нови, невиждани данни.
8. Неуспешно обучение: За разлика от контролираното обучение, неподдържаното обучение включва обучение на алгоритъм върху белязан набор от данни. При липса на изрични насоки алгоритмите трябва да намерят модели и връзки в данните. Намаляването и групирането са две общи приложения.
9. Укрепване на подсилването: Уморното обучение е вид машинно обучение, при което агентите се научават да вземат решения, като взаимодействат с околната среда. В зависимост от поведението им, агентът получава обратна връзка под формата на стимули или наказания, което помага постепенно да се научи най -добрият начин на действие.
Компютърно зрение: Компютърното зрение е интердисциплинарно поле, което дава възможност на машините да интерпретират и вземат решения въз основа на визуални данни. Това включва задачи като разпознаване на изображения и видео, откриване на обекти и сегментиране на изображението. Компютърното зрение е неразделна част от приложения като разпознаване на лица и самостоятелно управлявани автомобили.