Home-theater-designers
חקירת בינה מלאכותית (AI) יכולה להרגיש כמו להיכנס למבוך של מונחים טכניים מבלבלים וז'רגון מופרך. אין זה פלא שאפילו מי שמכיר את הבינה המלאכותית יכול למצוא את עצמו מגרדים את הראש בבלבול.
עם זאת בחשבון, יצרנו מילון מונחים מקיף של AI כדי לצייד אותך בידע הדרוש. מבינה מלאכותית עצמה ועד למידת מכונה וכריית נתונים, נפענח את כל מונחי הבינה המלאכותית החיוניים בשפה פשוטה ופשוטה.
איפור של סרטון היום גלול כדי להמשיך עם התוכן
בין אם אתה מתחיל סקרן או חובב בינה מלאכותית, הבנת מושגי הבינה המלאכותית הבאים תקרב אותך לפתיחת הכוח של הבינה המלאכותית.
1. אלגוריתם
אלגוריתם הוא קבוצה של הוראות או כללים שמכונות עוקבות אחריהם כדי לפתור בעיה או לבצע משימה.
2. בינה מלאכותית
AI היא היכולת של מכונות לחקות אינטליגנציה אנושית ולבצע משימות הקשורות בדרך כלל עם יצורים תבוניים.
3. בינה כללית מלאכותית (AGI)
AGI, המכונה גם בינה מלאכותית, היא סוג של בינה מלאכותית שיש לה יכולות מודיעין מתקדמות הדומות לבני אדם. בזמן בינה כללית מלאכותית פעם היה בעיקר מושג תיאורטי ומגרש משחקים עשיר למחקר, מפתחי AI רבים מאמינים כיום שהאנושות תגיע ל-AGI מתישהו בעשור הבא.,
4. התפשטות לאחור
התפשטות לאחור הוא אלגוריתם שרשתות עצביות משתמשות בהן כדי לשפר את הדיוק והביצועים שלהן. זה עובד על ידי חישוב שגיאה בפלט, הפצתה בחזרה דרך הרשת והתאמת המשקלים וההטיות של החיבורים כדי לקבל תוצאות טובות יותר.
5. הטיה
הטיית AI מתייחס לנטייה של מודל לבצע תחזיות מסוימות בתדירות גבוהה יותר מאחרות. הטיה יכולה להיגרם עקב נתוני האימון של מודל או ההנחות הטבועות בו.
6. ביג דאטה
נתונים גדולים הם מונח המתאר מערכי נתונים גדולים מדי או מורכבים מדי לעיבוד בשיטות מסורתיות. זה כרוך בניתוח קבוצות עצומות של מידע כדי לחלץ תובנות ודפוסים בעלי ערך לשיפור קבלת ההחלטות.
7. צ'טבוט
צ'אט בוט הוא תוכנה שיכולה לדמות שיחות עם משתמשים אנושיים באמצעות טקסט או פקודות קוליות. צ'טבוטים יכולים להבין וליצור תגובות דמויות אנוש, מה שהופך אותם לכלי רב עוצמה עבור יישומי שירות לקוחות.
8. מחשוב קוגניטיבי
מחשוב קוגניטיבי הוא תחום AI המתמקד בפיתוח מערכות המחקות יכולות קוגניטיביות אנושיות, כגון תפיסה, למידה, חשיבה ופתרון בעיות.
9. תורת הלמידה החישובית
ענף של בינה מלאכותית החוקר אלגוריתמים ומודלים מתמטיים של למידת מכונה. הוא מתמקד ביסודות התיאורטיים של למידה כדי להבין כיצד מכונות יכולות לרכוש ידע, לחזות ולשפר את הביצועים שלהן.
10. ראיית מחשב
ראייה ממוחשבת מתייחס ליכולת של מכונות לחלץ מידע חזותי מתמונות וסרטוני וידאו דיגיטליים. אלגוריתמי ראייה ממוחשבת נמצאים בשימוש נרחב ביישומים כמו זיהוי אובייקטים, זיהוי פנים, הדמיה רפואית ורכבים אוטונומיים.
11. כריית נתונים
כריית נתונים היא תהליך של רכישת ידע רב ערך ממערכי נתונים גדולים. הוא משתמש בטכניקות ניתוח סטטיסטי ולמידת מכונה כדי לזהות דפוסים, קשרים ומגמות בנתונים כדי לשפר את קבלת ההחלטות.
12. מדע נתונים
מדעי הנתונים כוללים הפקת תובנות מנתונים באמצעות שיטות, אלגוריתמים ומערכות מדעיות. זה מקיף יותר מכריית נתונים ומקיף מגוון רחב של פעילויות, כולל איסוף נתונים, הדמיית נתונים ומודלים חזויים לפתרון בעיות מורכבות.
מתאם אלחוטי לא עובד חלונות 10
13. למידה עמוקה
למידה עמוקה היא ענף של AI המשתמש ברשתות עצביות מלאכותיות בעלות שכבות מרובות (צמתים מחוברים בתוך הרשת העצבית) כדי ללמוד מכמויות אדירות של נתונים. זה מאפשר למכונות לבצע משימות מורכבות, כגון עיבוד שפה טבעית , זיהוי תמונה ודיבור.
14. AI גנרטיבי
AI גנרטיבי מתאר מערכות ואלגוריתמים של בינה מלאכותית שיכולים ליצור טקסט, אודיו, וידאו וסימולציות. מערכות בינה מלאכותית אלו לומדות דפוסים ודוגמאות מנתונים קיימים ומשתמשות בידע זה כדי ליצור תפוקות חדשות ומקוריות.
15. הזיה
הזיה בינה מלאכותית מתייחס למקרים שבהם מודל מייצר תוצאות שגויות עובדתיות, לא רלוונטיות או שטותיות. זה יכול לקרות מכמה סיבות, כולל חוסר הקשר, מגבלות בנתוני אימון או ארכיטקטורה.
16. היפרפרמטרים
היפרפרמטרים הם הגדרות שמגדירות כיצד אלגוריתם או מודל למידת מכונה לומד ומתנהג. היפרפרמטרים כוללים קצב למידה, חוזק רגוליזציה ומספר השכבות הנסתרות ברשת. אתה יכול להתעסק בפרמטרים אלה כדי לכוונן את ביצועי הדגם בהתאם לצרכים שלך.
17. מודל שפה גדול (LLM)
LLM הוא מודל למידת מכונה שאומן על כמויות אדירות של נתונים ומשתמש בלמידה מפוקחת כדי לייצר את האסימון הבא בהקשר נתון כדי לייצר תגובות משמעותיות והקשריות לתשומות המשתמש. המילה 'גדול' מציינת את השימוש בפרמטרים נרחבים על ידי מודל השפה. לדוגמה, מודלים של GPT משתמשים במאות מיליארדי פרמטרים לבצע מגוון רחב של משימות NLP.
18. למידת מכונה
למידת מכונה היא דרך למכונות ללמוד ולבצע חיזויים מבלי להיות מתוכנתים במפורש. זה כמו להאכיל מחשב בנתונים ולהעצים אותו לקבל החלטות או תחזיות על ידי זיהוי דפוסים בתוך הנתונים.
19. רשת עצבית
רשת עצבית היא מודל חישובי בהשראת המוח האנושי. הוא מורכב מצמתים מחוברים, או נוירונים, המאורגנים בשכבות. כל נוירון מקבל קלט מנוירונים אחרים ברשת, מה שמאפשר לו ללמוד דפוסים ולקבל החלטות. רשתות עצביות הן מרכיב מרכזי במודלים של למידת מכונה המאפשרים להן להצטיין במגוון רחב של משימות.
20. יצירת שפה טבעית (NLG)
יצירת שפה טבעית עוסקת ביצירת טקסט קריא אנושי מנתונים מובנים. NLG מוצא יישומים ביצירת תוכן, צ'אטבוטים ועוזרים קוליים.
ל- wifi אין חיבור ip חוקי
21. עיבוד שפה טבעית (NLP)
עיבוד שפה טבעית היא היכולת של מכונות לפרש, להבין ולהגיב לטקסט או דיבור הניתנים לקריאה על ידי אדם. הוא משמש ביישומים שונים, כולל ניתוח סנטימנטים, סיווג טקסט ומענה לשאלות.
22. OpenAI
OpenAI היא מעבדת מחקר בבינה מלאכותית, שנוסדה בשנת 2015 ובסיסה בסן פרנסיסקו, ארה'ב. החברה מפתחת ופורסת כלי AI שיכולים להיראות חכמים כמו בני אדם. המוצר הידוע ביותר של OpenAI, ChatGPT, שוחרר בנובמבר 2022 ומוכר כצ'אט בוט המתקדם ביותר בזכות יכולתו לספק תשובות במגוון רחב של נושאים.
23. זיהוי דפוסים
זיהוי דפוסים הוא היכולת של מערכת AI לזהות ולפרש דפוסים בנתונים. אלגוריתמים לזיהוי דפוסים מוצאים יישומים בזיהוי פנים, זיהוי הונאה וזיהוי דיבור.
24. רשת עצבית חוזרת (RNN)
סוג של רשת עצבית שיכולה לעבד נתונים עוקבים באמצעות חיבורי משוב. RNNs יכולים לשמור את הזיכרון של תשומות קודמות ומתאימים למשימות כמו NLP ותרגום מכונה.
25. למידת חיזוק
למידת חיזוק היא טכניקת למידת מכונה שבה סוכן AI לומד לקבל החלטות באמצעות אינטראקציות על ידי ניסוי וטעייה. הסוכן מקבל פרסים או עונשים מאלגוריתם המבוסס על פעולותיו, ומנחה אותו לשפר את ביצועיו לאורך זמן.
26. למידה מפוקחת
שיטת למידת מכונה שבה המודל מאומן באמצעות נתונים מסומנים עם הפלט הרצוי. המודל מכליל מהנתונים המסומנים ומבצע תחזיות מדויקות על נתונים חדשים.
27. טוקניזציה
טוקניזציה היא תהליך של פיצול מסמך טקסט ליחידות קטנות יותר הנקראות אסימונים. אסימונים אלה יכולים לייצג מילים, מספרים, ביטויים, סמלים או כל רכיב בטקסט שתוכנית יכולה לעבוד איתם. מטרת הטוקניזציה היא להפיק את המיטב מנתונים לא מובנים מבלי לעבד את הטקסט כולו כמחרוזת אחת, שאינה יעילה מבחינה חישובית וקשה למודל.
28. מבחן טיורינג
מבחן זה, שהוצג על ידי אלן טיורינג בשנת 1950, מעריך את יכולתה של מכונה להפגין אינטליגנציה שאינה ניתנת להבחנה מזו של אדם. ה מבחן טיורינג כרוך באינטראקציה של שופט אנושי עם אדם ומכונה מבלי לדעת מי הוא איזה. אם השופט לא מצליח להבחין בין המכונה לאדם, המכונה נחשבת כמי שעברה את המבחן.
29. למידה ללא פיקוח
שיטת למידת מכונה שבה המודל מסיק ממערכי נתונים ללא תווית. הוא מגלה דפוסים בנתונים כדי לבצע תחזיות על נתונים בלתי נראים.
אימוץ שפת הבינה המלאכותית
בינה מלאכותית היא תחום שמתפתח במהירות ומשנה את האופן שבו אנו מתקשרים עם טכנולוגיה. עם זאת, עם כל כך הרבה מילות באזז חדשות שצצות כל הזמן, זה יכול להיות קשה לעקוב אחר ההתפתחויות האחרונות בתחום.
בעוד שמונחים מסוימים עשויים להיראות מופשטים ללא הקשר, המשמעות שלהם מתבררת בשילוב עם הבנה בסיסית של למידת מכונה. הבנת המונחים והמושגים הללו יכולה להניח בסיס רב עוצמה שיעצים אותך לקבל החלטות מושכלות בתחום הבינה המלאכותית.