Глоссарий по искусственному интеллекту
ИИ — это быстро меняющаяся область, поэтому понимание ее основ необходимо для ее эффективного использования. Ниже приведены некоторые ключевые термины, которые необходимо знать, приступая к изучению этой новой технологии.
Алгоритм
Пошаговый набор инструкций по выполнению задачи, часто используемый в машинном обучении и других приложениях искусственного интеллекта. Алгоритмы предназначены для обучения машин на основе данных и принятия на их основе прогнозов и решений. Они являются важнейшим компонентом большинства систем искусственного интеллекта и могут быть адаптированы к конкретным условиям использования для оптимизации производительности и точности.
Искусственный интеллект (ИИ)
Искусственный интеллект (ИИ) — область информатики, занимающаяся разработкой алгоритмов и систем, способных выполнять задачи, для решения которых обычно требуется человеческий интеллект, такие как визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и перевод языка. ИИ часто делят на два основных типа: узкий или слабый ИИ, предназначенный для выполнения конкретной задачи, и общий или сильный ИИ, способный выполнять множество повторяющихся задач, которые под силу человеку. Благодаря машинному обучению, глубокому обучению и обработке естественного языка ИИ становится все более совершенным и быстро проникает в современные технологии, находя применение в самых разных областях — от здравоохранения и транспорта до финансов и, да, производительности труда.
Большие данные
Большие данные — это термин, используемый для описания чрезвычайно больших и сложных массивов данных. Определяющей характеристикой больших данных является их огромный объем, однако они также характеризуются скоростью и разнообразием. Под скоростью больших данных понимается скорость создания и обработки данных, а под разнообразием больших данных — различные типы данных, такие как структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные. В контексте искусственного интеллекта большие данные часто используются для обучения моделей машинного обучения, которые затем могут быть использованы для принятия прогнозов или решений на основе новых данных. В последние годы использование больших данных в искусственном интеллекте становится все более актуальным, поскольку генерируется и собирается все больше данных, открывающих возможности для новых открытий и осмыслений.
Чат-боты
Чат-боты — это компьютерные программы, предназначенные для общения с пользователями, как правило, посредством текстовых сообщений. Они используют обработку естественного языка и машинное обучение для понимания и ответа на запросы пользователей. Чат-боты могут использоваться для различных целей, включая обслуживание клиентов, маркетинг и электронную коммерцию.
Информатика
Информатика, изучающая вычислительные системы и их приложения, дает фундаментальные знания, необходимые для создания систем искусственного интеллекта, способных обучаться, рассуждать и принимать решения. Области информатики, которые особенно важны для ИИ, включают алгоритмы, структуры данных, машинное обучение, обработку естественного языка и компьютерное зрение.
Аналитика данных
Аналитика данных — это процесс изучения массивов данных с целью извлечения из содержащейся в них информации полезных сведений и поддержки принятия решений. Аналитика данных является важнейшим компонентом моделей машинного обучения, алгоритмы которых используют такие передовые методы, как интеллектуальный анализ данных, предиктивная аналитика и статистический анализ, для выявления закономерностей и составления прогнозов.
Добыча данных
Добыча данных — это процесс обнаружения закономерностей в больших массивах данных с помощью статистики, машинного обучения и методов искусственного интеллекта. Эти закономерности затем могут превратиться в выводы и знания из данных для поддержки принятия решений и решения сложных задач. Добыча данных может применяться в самых разных областях — от выявления мошенничества и сегментации потребителей до поиска лекарств и прогнозирования технического обслуживания.
Принятие решений
Принятие решений — это процесс выбора между различными вариантами действий на основе набора критериев, часто с целью максимизации желаемого или минимизации отрицательного результата. Программы искусственного интеллекта позволяют автоматизировать этот процесс за счет использования алгоритмов и моделей машинного обучения, которые анализируют данные и на основе этого анализа делают прогнозы или рекомендации. Эти модели могут использоваться в самых разных областях — от персонализированного маркетинга до медицинской диагностики. Однако важно обеспечить прозрачность, справедливость и подотчетность этих систем, чтобы избежать непредвиденных последствий или предвзятости.
Деревья решений
Деревья решений — это один из видов алгоритмов машинного обучения, используемый для моделирования решений и их возможных последствий. Они строятся путем рекурсивного разбиения набора данных на все более мелкие подмножества, основанные на значениях входных признаков, до тех пор, пока эти подмножества не станут однородными по отношению к желаемому результату. Деревья решений популярны благодаря своей простоте и интерпретируемости, поскольку их можно представить в виде древовидной структуры, где каждый внутренний узел представляет собой решение, принятое на основе признака, а каждый листовой узел — предсказанный результат.
Глубокое обучение
Глубокое обучение — это тип машинного обучения, основанный на структуре и функционировании человеческого мозга, в котором для обучения и принятия решений используются нейронные сети с несколькими слоями. Глубокое обучение позволяет системам ИИ с высокой степенью точности выполнять такие сложные задачи, как распознавание изображений и речи, обработка естественного языка и прогнозная аналитика.
Машинное обучение
Машинное обучение (МОО) — это подмножество ИИ, включающее в себя обучение алгоритмов прогнозированию или принятию решений на основе данных без явного программирования. Это позволяет машинам обучаться и улучшать свою работу с течением времени без вмешательства человека.
Среди распространенных примеров ML — распознавание образов, обработка естественного языка и рекомендательные системы.
ML берет свое начало в 1940-1950-х годах, но только с ростом объема больших данных и развитием более мощных вычислительных систем он стал более широко применяться во многих приложениях — от самодвижущихся автомобилей до выявления мошенничества и персонализированной рекламы.
Обработка естественного языка (NLP)
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — область искусственного интеллекта, направленная на создание условий для понимания и интерпретации человеческого языка компьютерами. НЛП позволяет машинам анализировать, интерпретировать и генерировать текстовые данные, что делает его важным компонентом таких приложений искусственного интеллекта, как чат-боты, анализ настроений и языковой перевод. Благодаря использованию таких методов, как статистическое моделирование, машинное обучение и глубокое обучение, технология NLP позволяет упростить взаимодействие людей с инструментами и системами, работающими на базе ИИ.
Нейронные сети
Нейронные сети — это модель машинного обучения, основанная на структуре и функционировании человеческого мозга. Слои взаимосвязанных узлов нейронных сетей с помощью метода проб и ошибок учатся распознавать закономерности в данных. Они используются в различных приложениях, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка и прогнозную аналитику.
Квантовые вычисления
Квантовые вычисления — это новая компьютерная технология, использующая принципы квантовой механики для обработки информации в геометрической прогрессии по сравнению с классическими компьютерами. Квантовые компьютеры особенно хорошо подходят для решения сложных задач, которые слишком сложны для классических компьютеров, таких как моделирование химических реакций и оптимизация логистики цепочек поставок. Пока квантовые вычисления находятся на ранних стадиях своего развития, но они способны произвести революцию в таких областях, как искусственный интеллект, медицина и финансы.
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, в котором агент учится выполнять действия в среде, чтобы максимизировать сигнал вознаграждения. Агент обучается, выполняя действия и получая обратную связь в виде вознаграждений или наказаний, со временем узнавая, какие действия приводят к наибольшему вознаграждению, и соответствующим образом корректируя свое поведение. Этот подход широко используется в таких задачах, как игры, робототехника и принятие решений.
Робототехника
Робототехника — это междисциплинарная область инженерных и естественных наук, занимающаяся проектированием, созданием и эксплуатацией роботов. Робототехника объединяет принципы механики, электроники и информатики для создания машин, способных выполнять задачи автономно или с помощью дистанционного управления. В контексте искусственного интеллекта робототехника часто связана с разработкой роботов, способных обучаться на основе окружающей среды и соответствующим образом адаптировать свое поведение, используя такие методы, как машинное обучение и компьютерное зрение.
Виртуальный помощник
Виртуальный помощник — это программа, работающая на основе ИИ, которая может выполнять задачи или услуги для человека на основе устных или письменных команд. Виртуальные помощники могут выполнять самые разнообразные функции — от планирования встреч и отправки напоминаний до информирования о погоде и ответов на вопросы. Они отличаются удобством и простотой использования, что делает их все более популярным инструментом для управления повседневными задачами и повышения производительности труда.
Ноушен AI — что это такое и как он может вам помочь?
Ноушен AI — это ваш интеллектуальный партнер. Он встроен прямо в Ноушен, чтобы улучшить существующие рабочие процессы — от документирования, ведения заметок до управления проектами. С помощью Ноушен AI вы можете:
- Работать быстрее. Автоматизировать повторяющиеся задачи.
- Писать лучше. Уверенно общаться.
- Мыслить шире. Победить писательский блок.