Sztuczna inteligencja to bardzo dynamicznie rozwijająca się dziedzina, a zrozumienie podstawowych pojęć jest kluczowe, aby móc świadomie korzystać z tej technologii. Zapraszamy do zapoznania się z naszym słownikiem pojęć AI, który wyjaśnia zarówno podstawowe terminy, jak i bardziej zaawansowane koncepcje oraz typowe problemy i błędy, z którymi mogą się spotkać użytkownicy i twórcy systemów AI.
Interaktywna konwersacja tekstowa między użytkownikiem a systemem komputerowym. Chat może być używany do uzyskiwania informacji, wsparcia technicznego lub po prostu do prowadzenia rozmowy. Przykładem jest czat z asystentem w sklepie internetowym.
Large language model, duży model językowy. Jest to zaawansowany algorytm komputerowy, który został wytrenowany na bardzo dużej ilości tekstów, aby rozumieć i generować język naturalny, taki jak język angielski. Przykłady to GPT-3 lub GPT-4.
Sztuczna inteligencja, która potrafi generować nowe treści na podstawie wzorców w danych. Na przykład, generatywna AI może tworzyć realistyczne obrazy, pisać teksty czy komponować muzykę na podstawie danych, na których została wytrenowana.
Rodzaj sieci neuronowej stosowany głównie w przetwarzaniu obrazów, który automatycznie uczy się cech z danych wejściowych.
Model uczący się wzorców w języku naturalnym, który potrafi generować teksty lub odpowiadać na pytania.
Natural language processing, przetwarzanie języka naturalnego. Jest to dziedzina sztucznej inteligencji, która zajmuje się interakcją między komputerami a ludzkim językiem. NLP pozwala komputerom rozumieć, interpretować i generować tekst w sposób, który jest naturalny dla ludzi.
Rodzaj sieci neuronowej stosowany do przetwarzania danych sekwencyjnych, takich jak tekst lub dane czasowe.
Proces trenowania algorytmów komputerowych do wykonywania zadań na podstawie danych. Maszyna „uczy się” z danych, aby wykonywać zadania takie jak klasyfikacja e-maili jako spam lub nie-spam, rozpoznawanie obrazów czy przewidywanie trendów rynkowych.
Rodzaj uczenia maszynowego, w którym model jest trenowany na oznaczonych danych. Oznacza to, że dane wejściowe są powiązane z odpowiedziami (etykietami), a model uczy się przewidywać te odpowiedzi. Na przykład, uczenie nadzorowane może polegać na trenowaniu modelu do rozpoznawania zdjęć kotów (dane wejściowe) z odpowiednią etykietą „kot” (odpowiedź).
Zestaw danych używany do trenowania i testowania modeli uczenia maszynowego. Może to być kolekcja obrazów, tekstów, liczb lub innych informacji, które są używane przez algorytmy do nauki i weryfikacji.
Proces oceny opinii lub emocji w tekście, takich jak pozytywne, negatywne lub neutralne.
Dodawanie etykiet lub metadanych do danych w celu ich uporządkowania lub identyfikacji. Na przykład, jeśli mamy zbiór zdjęć, możemy dodawać do nich etykiety takie jak „kot” czy „pies”, aby łatwiej je wyszukiwać i analizować.
Technika oceny modelu, polegająca na podziale danych na kilka części i trenowaniu oraz testowaniu modelu na różnych zestawach danych.
Proces odkrywania wzorców i zależności w dużych zbiorach danych. Jest to technika analizy danych, która pozwala na wyciąganie użytecznych informacji z ogromnych ilości danych. Na przykład, data mining może pomóc firmie zrozumieć nawyki zakupowe klientów na podstawie ich historii zakupów.
Metoda optymalizacji używana do minimalizacji funkcji kosztu w modelach uczenia maszynowego.
Proces dostrajania parametrów modelu, które nie są trenowane bezpośrednio na danych, aby poprawić jego wydajność.
Przypisywanie tagów lub etykiet do elementów danych w celu ich kategoryzacji. Na przykład, w mediach społecznościowych możemy tagować zdjęcia hasztagami (#lato, #wakacje), aby je lepiej zorganizować i ułatwić ich wyszukiwanie.
Proces dzielenia tekstu na mniejsze jednostki, takie jak słowa lub zdania, w celu analizy.
Technika uczenia maszynowego, w której wiedza zdobyta przez model na jednym zadaniu jest wykorzystywana do innego, powiązanego zadania.
Transformator to zaawansowany model uczenia maszynowego, używany głównie do przetwarzania języka naturalnego. Jest efektywny dzięki możliwości jednoczesnego przetwarzania dużych ilości danych wejściowych, co pozwala na szybsze i dokładniejsze analizy i predykcje tekstów oraz dialogów.
Analiza i manipulacja obrazami za pomocą algorytmów komputerowych w celu ich interpretacji lub modyfikacji.
Technika pozwalająca komputerom na identyfikację i klasyfikację obiektów na obrazach.
Technologia umożliwiająca komputerom rozpoznawanie i interpretację mowy ludzkiej.
Technika reprezentowania słów w postaci wektorów liczbowych, które odzwierciedlają ich znaczenie semantyczne.
Problem w zbiorze danych, gdzie jedna klasa jest znacznie bardziej reprezentowana niż inna, co może prowadzić do błędów w modelu.
Problem, gdy informacje z zestawu testowego przypadkowo trafiają do zestawu treningowego, co prowadzi do zawyżonych wyników modelu.
Nagromadzenie wyzwań i problemów związanych z utrzymaniem, które mogą pojawić się w złożonych systemach AI w miarę upływu czasu.
Zmiana wzorców w danych w czasie, co powoduje pogorszenie wydajności modelu.
Pogorszenie wydajności modelu w czasie z powodu zmian w danych lub środowisku, na którym model został wytrenowany.
Błędy, gdy model nie wykrywa obecności określonego zjawiska, które faktycznie występuje. Na przykład, model antyspamowy może nie wykryć e-maila, który jest faktycznie spamem.
Błędy, gdy model przewiduje obecność określonego zjawiska, które w rzeczywistości nie występuje. Na przykład, model antyspamowy może oznaczyć prawidłowy e-mail jako spam.
Błędy w modelach generatywnych, gdzie model generuje dane, które są nieprawdziwe lub nie mają sensu. Na przykład, model może wygenerować tekst, który brzmi realistycznie, ale zawiera nieprawdziwe informacje.
Tendencja sieci neuronowych do „zapominania” sposobu wykonywania wcześniejszych zadań podczas uczenia się nowych rzeczy.
Niezamierzone i niepożądane zachowania, które mogą pojawić się w systemie AI, często z powodu błędów w funkcji nagrody lub procesie treningowym.
Nietypowe lub niespodziewane dane wejściowe, które mogą spowodować awarię modelu AI lub wygenerowanie nieprawidłowych wyników. Przykładowo, w przypadku systemu rozpoznawania obrazów, nietypowe warunki oświetleniowe lub mało typowe obiekty mogą być przypadkami brzegowymi, które utrudniają poprawne działanie systemu. Dlatego ważne jest, aby modele AI były testowane na różnorodnych danych, w tym również na przypadkach brzegowych.
Sytuacja, gdy rozkład danych treningowych nie odpowiada rzeczywistemu rozkładowi, w którym model będzie używany. Przesunięcie danych może prowadzić do zmniejszenia dokładności modelu w rzeczywistych warunkach użytkowania, ponieważ model nie został wystarczająco przystosowany do różnorodności danych, z jakimi może się spotkać.
Starannie zaprojektowane dane wejściowe, które mają na celu oszukanie modelu AI, aby wygenerował nieprawidłowe przewidywania.
Losowe lub nieistotne dane, które mogą zakłócać proces uczenia maszynowego i prowadzić do błędnych wyników.
Sytuacja, w której model generatywny AI nie potrafi wygenerować zróżnicowanych i wysokiej jakości wyników, często generując ograniczony zestaw powtarzalnych wyników.
Problemy występujące podczas uczenia głębokich sieci neuronowych, gdy „kierunki” uczenia stają się zbyt małe lub zbyt duże, co powoduje zastoje w procesie nauki.
Potrzebujesz szybko wycenić swoje tłumaczenie? A może chcesz dopytać o rodzaj usługi, język lub czas realizacji?
Wyślij plika lub zadaj nam dowolne pytanie – nasz Project Manager skontaktuje się z Tobą szybciej niż Tommy Lee Jones w Ściganym. 😎
Odpowiadamy w mniej niż 10 minut.
Nie lubisz formularzy? Zadzwoń!
Mamy biuro, ale działamy na terenie całego świata.
PL7010424337
0000951792
Od 2017 roku jesteśmy w pierwszej 10 biur tłumaczeń w Polsce według Book of Lists. Mamy za sobą miliony zrealizowanych zleceń, setki tysięcy przetłumaczonych stron, ponad 20 pracowników oraz dziesiątki tłumaczy współpracujących zdalnie. Te liczby to nie przypadek. Możesz spokojnie powierzyć nam swoje tłumaczenia.
© 2024 All rights reserved
