Evo 10 ključnih pojmova da bi svaki AI entuzijast trebao znati i razumjeti.
Umjetna inteligencija (AI) postala je transformativna sila preko industrija, oblikovanja načina na koji komuniciraju sa tehnologijom i svijetom oko nas. Za one duboke u oblasti umjetne inteligencije, razumijevanje temeljne terminologije je presudno.
1. Umjetna inteligencija (AI): U njenoj jezgri se umjetna inteligencija odnosi na razvoj računarskih sustava koji mogu obavljati zadatke koji obično zahtijevaju ljudsku inteligenciju. Učenje, obrazloženje, rješavanje problema, percepcija i razumijevanje jezika su neki od tih zadataka. AI sustavi koriste algoritme za analizu podataka, učenje iz nje i donose informirane odluke, oponašajući ljudsku inteligenciju.
Mašinsko učenje (ml): Mašinsko učenje je podskup umjetne inteligencije koja se fokusira na razvoj algoritama koji omogućuju učenje i poboljšanje sistema bez eksplicitnog programiranja. Algoritmi mašinskog učenja omogućavaju računarima da prepoznaju obrasce, predviđaju i poboljšaju svoj nastup s vremenom jer su izloženi više podataka.
3. Neuronske mreže: neuronske mreže su ključna komponenta dubokog učenja, podskup mašinske učenje. Inspirisan strukturom ljudskog mozga, neuronskih mreža sastoje se od međusobno povezanih nodalnih slojeva ili umjetnih neurona. Ove se mreže osposobljavaju za prepoznavanje obrazaca i donose odluke, omogućavajući složene zadatke kao što su imidž i prepoznavanje govora.
Prirodna obrada jezika (NLP): Prirodna obrada jezika je polje umjetne inteligencije koja se fokusira na interakciju između računara i ljudskih jezika. NLP algoritmi omogućavaju računarima da razumiju, tumače i generiraju ljudski jezik, olakšavajući aplikacije kao što su chatboti, prevod jezika i analize osjećaja.
5. Duboko učenje: Duboko učenje je potpolje mašinske učenje koje uključuje više slojeva neuronskih mreža (duboke neuronske mreže). Ove mreže mogu automatski naučiti hijerarhijske prikaze podataka, čineći ih vrlo moćnim za zadatke kao što su slika i prepoznavanje govora i prirodne obrade jezika.
Algoritam je skup po korak po korak uputstva ili pravila koja nastavi računar da riješi određeni problem ili izvrši određeni zadatak. U umjetnoj inteligenciji algoritmi su ključni za obradu i analizu podataka, omogućavajući strojevi za donošenje odluka ili predviđanja na osnovu obrazaca i informacija.
7, Nadzirano učenje: Nadzirano učenje je vrsta mašinskog učenja gdje se algoritmi obučavaju na označenim skupovima podataka, što znači da ulazne podatke odgovara željenom odgovarajućem izlazu. Algoritam saznaje da preskoče ulaz u ispravan izlaz, omogućavajući mu predviđanja o novim, nevidljivim podacima.
8. Neupotrebno učenje: Za razliku od nadgledanog učenja, nenadzirno učenje uključuje obuku algoritma na neobičnom postavljenom skupu podataka. U nedostatku eksplicitnih smjernica, algoritmi moraju pronaći obrasce i veze u podacima. Smanjenje i klasteriranje su dvije zajedničke aplikacije.
9. Učenje ojačanja: Učenje ojačanja je vrsta mašinskog učenja u kojem agenti nauče donositi odluke interakcijom sa okolišem. Ovisno o njihovom ponašanju, agent prima povratne informacije u obliku poticaja ili kazne, što pomaže postepeno da učite najbolji način djelovanja.
Računarsko vizija: Kompjuterski vid je interdisciplinarno polje koje omogućava mašinama da tumače i donose odluke na osnovu vizualnih podataka. Ovo uključuje zadatke kao što su imidž i video prepoznavanje, otkrivanje objekta i segmentacija slike. Kompjuterski vid je sastavni dio aplikacija kao što su prepoznavanje lica i automobila za samo-vođenje automobila.