Mesterséges intelligencia szótár
Az MI, vagyis a mesterséges intelligencia egy rendkívül összetett és bonyolult terület, amely számos olyan fogalmat és kifejezést tartalmaz, amelyek egy átlagos ember számára nem mindig érthetőek. Ebben a szótárban összegyűjtöttük és röviden magyarázatot adunk azokra a legfontosabb fogalmakra és kifejezésekre, amelyekkel az MI területén találkozni lehet. A mesterséges intelligencia szótára segítséget nyújt abban, hogy jobban megértsd és átlásd az MI világát, valamint abban is, hogy azonos nyelvet beszélve az MI-szakértőkkel és fejlesztőkkel, hatékonyabban tudd kihasználni az AI által nyújtotta lehetőségeket a vállalkozásodban.
Ne felejts el feliratkozni a honlap alján a hírlevélre sem, hogy megkapd a mesterséges intelligencia és a marketing területéről a legfontosabb híreket, anyagokat!
Mesterséges intelligencia szójegyzék
There are currently 96 phrases in this directory
Adatazonosítás
Az adatazonosítás az az eljárás, amely során azonosítani tudjuk valaki vagy valami személyazonosságát, tulajdonságait vagy adatait. Az adatokat például név, cím, születési idő vagy azonosító szám alapján lehet azonosítani. Az adatazonosítás fontos szerepet játszik az adatvédelemben és a biztonságos adatkezelésben, hiszen csak azonosított adatokat lehet biztonságosan kezelni és felhasználni.
Adatbányászat
Az adatbányászat olyan folyamat, amelynek során nagy mennyiségű adatot vizsgálnak meg, hogy értékes információkat nyerjenek ki belőle. Az adatokat az algoritmusok és statisztikai módszerek segítségével elemezhetik és a felfedezett minták, összefüggések alapján javaslatokat tehetnek az üzleti döntések meghozatalához vagy akár a termékfejlesztéshez.
Adatelemzés
Adatelemzés az adatok vizsgálata és értelmezése annak érdekében, hogy hasznos információkat nyerjünk ki belőlük. Az adatokat különböző módszerekkel elemezzük és keresünk bennük mintázatokat, összefüggéseket, trendeket vagy akár eltéréseket. Az adatelemzés segítségével az adatokból kinyert információk alapján dönthetünk, tervezhetünk vagy javíthatunk bizonyos folyamatokat vagy termékeket.
Adatfeldolgozás
Az adatfeldolgozás az az folyamat, amikor az előzetesen gyűjtött adatokat előkészítik a különböző elemzésekhez vagy adatbázisokhoz való hozzáadásra. Az adatokat ebben a folyamatban általában megtisztítják, átalakítják, összevonják és egyéb műveleteket végeznek velük annak érdekében, hogy azok könnyebben és hatékonyabban használhatóak legyenek az adott célra.
Adathalmaz
Az adathalmaz egy gyűjtemény vagy tároló, amelyben adatok vannak tárolva. Ezek az adatok lehetnek strukturáltak, mint például táblázatok, vagy nem strukturáltak, mint például szöveges dokumentumok vagy képek. Az adathalmaz lehet kis vagy nagy méretű, és különböző típusú adatokat tartalmazhat, például szöveges információkat, számokat, időbélyegeket vagy kategóriákat. Az adathalmazokat általában az adatelemzés vagy a gépi tanulás algoritmusokkal dolgozzák fel, hogy információkat, mintákat vagy összefüggéseket fedezzenek fel bennük.
Adatnormalizálás
Az adatnormalizálás azt jelenti, hogy az adatokat egy adott szabályrendszer szerint átalakítjuk, hogy azok könnyebben értelmezhetők és használhatók legyenek. A cél az, hogy az adatokat egységes formába hozzuk, ami lehetővé teszi a pontosabb elemzést és összehasonlítást.
Adattisztítás
Az adattisztítás olyan folyamat, amely során az adathalmazból eltávolítják az ismétlődő vagy hiányzó adatokat, kijavítják az elrontott adatokat és általában a lehető legjobb állapotba hozzák az adatokat az elemzéshez.
Adatvizualizáció
Az adatvizualizáció olyan folyamat, amely során adatainkat grafikonok, diagramok, ábrák és egyéb vizuális elemek segítségével jelenítjük meg. Ezáltal adataink könnyebben értelmezhetőek, és segítségével könnyebben felismerhetjük azokat a trendeket és mintákat, amelyek az adatok mögött rejtőznek.
Ágens
Az ágens olyan szoftver vagy hardver, amely képes információkat gyűjteni és feldolgozni, valamint döntéseket hozni és cselekvéseket végrehajtani az adott környezetben. Az ágens lehet például chatbot, ami kommunikál az emberekkel, vagy önvezető autó, ami képes vezetni az úton. Az ágens általában az adott feladatot és környezetet figyelembe véve optimalizálja a döntéseit és cselekedeteit.
Aktivációs függvény
Az aktivációs függvény egy olyan matematikai képlet, amelyet az MI hálózatai használnak az adatok továbbítására. Az aktivációs függvény kiszámítja a bemenő adatok összegét, majd a kapott értéket átalakítja egy másik értékre, amelyet továbbít az MI hálózat következő rétegének. A célja az, hogy az aktivációs függvény segítségével az MI hálózat a legmegfelelőbb választásokat hozza meg az adatok elemzése és feldolgozása során.
Alapvető konvolúciós hálózat
Az alapvető konvolúciós hálózat egy olyan mesterséges intelligencia modell, amely képfeldolgozási feladatokra lett kifejlesztve. Az alapja a konvolúció, amely segítségével a hálózat a képeken található alakzatokat, mint például éleket, sarkokat és formákat, detektálja. A hálózat aztán ezeket az alakzatokat összeállítja a kép nagyobb egységekként való értelmezéséhez és az adott feladat megoldásához. Az alapvető konvolúciós hálózatokat gyakran használják képfelismerési, objektumfelismerési és gépi látásos feladatokban.
Algoritmus
Az algoritmus egy olyan pontos lépéssorozat, amelyet követve megoldást lehet találni egy problémára. Az algoritmusokat számítógépek is használják, hogy feladatokat hajtsanak végre, és az emberek is alkalmazzák mindennapi életükben, például receptek vagy utasítások formájában. Az algoritmusokat gyakran matematikai vagy logikai kifejezésekkel írják le, és széles körben alkalmazzák a tudományban, a művészetben, a gazdaságban és sok más területen.
Általános mesterséges intelligencia
Az általános mesterséges intelligencia olyan számítógépes rendszerek ágazata, amelyek képesek az emberi gondolkodással és döntéshozással hasonló feladatokat elvégezni. Ezek a rendszerek képesek tanulni és alkalmazkodni új környezetekhez és feladatokhoz, valamint önállóan javítani a saját teljesítményüket az idő múlásával.
Általánosítás
Az általánosítás egy olyan folyamat, amely során az adott adatokból szabályokat vagy mintákat határozunk meg, amelyeket a jövőbeli adatokra alkalmazhatunk. A cél az, hogy az adott adathalmazon tanult ismereteket alkalmazva megbízható eredményeket kapjunk a jövőbeli, eddig nem látott adatokra is. Vagyis az általánosítás azt jelenti, hogy a rendszerünk képes olyan problémákat megoldani, amelyekkel korábban nem találkozott, mert az adatok általános mintáinak felismerésével tud dolgozni.
Automatizálás
Az automatizálás során az emberi beavatkozást minimalizálják a folyamatokban vagy rendszerekben, és azokat az MI technológiákra bízzák. Az automatizálás az adatfeldolgozás, az adatgyűjtés vagy akár az ügyfélszolgálat területén is hasznos lehet.
Backpropagation
A backpropagation egy olyan algoritmus a neurális hálózatokban, ami lehetővé teszi, hogy a hálózatok maguktól javítsák a saját pontatlanságaikat azáltal, hogy visszafelé haladnak a hálózatban és módosítják azokat az összeköttetéseket, amelyek hozzájárulnak a hibához. Az algoritmus ezáltal optimalizálja a hálózatot, hogy jobban illeszkedjen a bemeneti adathalmazhoz.
Batch
A batch egy adathalmaz (pl. képek, szövegek), amelyet egyszerre adunk át egy algoritmusnak, például a gépi tanulás vagy az adatbányászat területén használt algoritmusoknak. Az algoritmusok a batchben található adatokat dolgozzák fel egyszerre, ami hatékonyabbá és gyorsabbá teszi az adatfeldolgozást, mintha az adatokat egyenként dolgoznánk fel. A batch mérete befolyásolhatja az algoritmus hatékonyságát, így a megfelelő méretű batch használata fontos a hatékony adatfeldolgozás érdekében.
Bayesi hálózat
A Bayesi hálózat egy matematikai modell, amely képes reprezentálni az ok-okozati összefüggéseket valószínűségi módon. Egyszerűen fogalmazva, az algoritmus megpróbálja megtalálni, hogy az egyik dolog hogyan befolyásolja a másikat, és ezeket az információkat gráfként jeleníti meg. Ezt az adatmodellezési módszert gyakran alkalmazzák döntési folyamatok, mint például diagnózisok vagy valószínűségi előrejelzések esetén.
Big Data
Big Data olyan adatokat jelent, amelyek olyan hatalmasak, hogy azokat már nem lehet hagyományos módszerekkel kezelni, feldolgozni és elemezni. Ezek az adatok általában nagy mennyiségű információt tartalmaznak, és többnyire számítógépes rendszerek és algoritmusok segítségével dolgozzák fel őket. A Big Data fontos szerepet játszik az üzleti döntéshozatalban, a tudományban, a közszférában és sok más területen.
Chatbot
A chatbot egy olyan számítógépes program, amely képes emberi nyelven kommunikálni, és számos feladatot elvégezni vagy kérdésekre válaszolni. A chatbotok általában az ügyfélkapcsolati szolgáltatásokban, az online értékesítésben, az oktatásban, az egészségügyben és az üzleti világban használatosak. Az emberek által küldött üzeneteket automatikusan értelmezi és válaszol rájuk.
Clustering
A clustering egy olyan adatelemzési technika, amelynek során az adatokat hasonló jellemzők alapján csoportokba osztják, úgynevezett csoportokba vagy klaszterekbe. Az egyes klaszterek azonos jellemzőkkel rendelkező adatokat tartalmaznak, míg a különböző klaszterek eltérő jellemzőkkel rendelkező adatokat tartalmaznak. A clustering hasznos lehet például a piackutatásban, az ügyfélprofilok elemzésében, a kórházakban vagy az online ajánlórendszerekben.
Decision tree
A decision tree (döntési fa) egy olyan algoritmus, amely adott adatokból egy hierarchikus fa struktúrát hoz létre. Az ágak döntéseket képviselnek, amelyeket a fa tetején található kérdések és feltételek határoznak meg. A fa ágainak végén a különböző eredmények találhatóak, amelyek a döntési folyamat eredményét jelentik. A decision tree nagyon hasznos lehet például az adatok elemzésében, az üzleti döntéshozatalban, a gépi tanulásban és sok más területen.
Deep Dream
Deep Dream egy olyan mesterséges intelligencia algoritmus, amely képes felismerni és manipulálni a képi tartalmakat, hogy látványos, szürrealis hatásokat hozzon létre. Az algoritmus működése a neurális hálózatokon alapul, amelyek megtanulják a képi adatokat, majd manipulálják azokat a képek újrakombinálásával vagy manipulálásával. A Deep Dream alkalmazásával például lehetővé válik egy kép átalakítása úgy, hogy az az eredetihez képest sokkal szürreálisabb és álomszerűbb legyen.
Deep Learning
Deep Learning vagy mélytanulás egy olyan mesterséges intelligencia alkalmazási terület, amelyben a számítógépes rendszerek képesek maguktól megtanulni az adatokból és tapasztalatból, anélkül, hogy különösen előre meghatározott programozásra lenne szükség. Az algoritmusok a nagy mennyiségű adatokra épülnek és a neurális hálózatok használatával képesek megtanulni a feladatokat és javítani az eredményeket a gyakorlatban. Ez az ágazat számos területen alkalmazható, például a kép- és beszédfelismerésben, a termékajánlásokban, az autonóm járművek fejlesztésében, és sok másban.
Dropout
A dropout egy olyan módszer a neurális hálózatokban, amely segít abban, hogy a hálózatok túltanulástól vagy "memorizálástól" mentesek legyenek. A módszer során véletlenszerűen "kikapcsolnak" vagy "kiejtenek" egyes neuronokat és azok kapcsolatait az adatfeldolgozás során, így a hálózatnak nem lesz olyan erős a memóriája, hogy az adatokra túl pontosan emlékezzen. Ezáltal javul a hálózat azon képessége, hogy más, hasonló adatokkal is jól boldoguljon, nem csak a tanítóadatokkal.
Elemzési szolgáltatások
Az elemzési szolgáltatások olyan eszközök és technológiák összessége, amelyek segítségével információkat nyerhetünk ki a nagy adatmennyiségekből, hogy jobban megérthessük azokat. Ezek a szolgáltatások lehetővé teszik az adatok vizsgálatát, elemzését és modellezését annak érdekében, hogy új összefüggésekre és tendenciákra leljünk, és ezzel segítsék a döntéshozókat az üzleti vagy tudományos területeken.
Epoch
Az epoch egy olyan fogalom, ami a gépi tanulásban és a neurális hálózatokban használatos. Az epoch annyit jelent, hogy a teljes adathalmazon végigmegyünk egy meghatározott számú iteráción keresztül a tanulás során. Tehát az epoch tulajdonképpen egy olyan ciklus, amelyben a neurális hálózat tanul, és ez a ciklus addig ismétlődik, amíg az elérjük a kívánt eredményt, vagy amíg úgy döntünk, hogy már elegendően jól tanult a rendszerünk.
Erősítéses tanulás
Az erősítéses tanulás egy olyan mesterséges intelligencia ágazat, amelyben egy intelligens rendszer környezetével kommunikál, és megtanulja a környezetétől kapott visszajelzéseket használni ahhoz, hogy javítsa a teljesítményét egy adott feladatban. A rendszer egy adott állapotban kezdődik, és a környezetből érkező visszajelzések segítségével különböző akciókat hajt végre. Az akciók eredményeként a rendszer újabb állapotba kerül, és újabb visszajelzést kap. Az erősítéses tanulási algoritmusoknak az a célja, hogy olyan döntéshozó mechanizmust alakítsanak ki, amely a lehető legjobban teljesíti a meghatározott célt a környezettel való interakció során.
Érzékenység
Az érzékenység azon esetek aránya, amelyeket a rendszer helyesen azonosít, amikor azok jelen vannak. Ez fontos szerepet játszik az egészségügyi és orvosi alkalmazásokban, amikor fontos, hogy az MI pontosan észleljen betegségeket vagy eltéréseket.
Evolutív számítás
Fogalmazd meg röviden, hozzá nem értő számára is jól érthetően: evolúciós számítás.
Felhőalapú számítás
Felhőalapú számításnak nevezzük azokat a számítási szolgáltatásokat, amelyeket az interneten keresztül érhetünk el, és amelyeket nem kell telepíteni és üzemeltetni a saját számítógépünkön vagy szerverünkön. Ehelyett a felhőszolgáltatók saját szervereiken kínálnak fel infrastruktúrát, szoftvereket vagy alkalmazásokat, amelyekhez bárhol, bármikor hozzáférhetünk az interneten keresztül, és amelyeket rugalmasan lehet bővíteni vagy szűkíteni az aktuális igényeknek megfelelően.
Felügyelet nélküli tanulás
A felügyelet nélküli tanulás (Unsupervised Learning) az a folyamat, amikor az algoritmusok adott adatokból próbálnak maguktól tanulni és felfedezni olyan jellemzőket, mint például csoportosítás vagy minták felismerése, anélkül, hogy az adatokat emberi beavatkozással címkéznék vagy bármilyen explicit visszacsatolást kapnának. Az algoritmusok maguktól próbálnak minél több információt kinyerni az adatokból, és saját maguk által definiált szempontok alapján csoportosítani vagy kategorizálni azokat. Ez a módszer a Mesterséges Intelligencia egyik legfontosabb területe.
Felügyelt tanulás
A felügyelt tanulás egy olyan gépi tanulási folyamat, amely során egy gépi algoritmusnak adatok alapján kell megtanulnia egy adott feladat megoldását. Az algoritmusnak olyan adatokra van szüksége, amelyekhez már tartozik az elvárt eredmény (a "felügyelet"), így a tanulási folyamat során az algoritmus összehasonlítja a saját kimenetét az elvárt eredménnyel, és igyekszik javítani a hibákon. A felügyelt tanulás tipikus alkalmazása például a képfelismerés, a hangfelismerés vagy a termékajánlás algoritmusok fejlesztése.
GAN
A GAN (Generative Adversarial Network) egy olyan mély tanulási technika, amely képes olyan képek, videók vagy hangok létrehozására, amelyek valóban új és autentikusnak tűnnek, azaz emberi alkotásnak tűnnek, de valójában mesterségesen generáltak. A GAN két neurális hálózatból áll: egy generatív hálózatból, amely létrehozza a hamis adatokat, és egy diszkriminatív hálózatból, amely megpróbálja megkülönböztetni az eredeti és a hamis adatokat egymástól. Az új adatok létrehozása során a generatív hálózat folyamatosan finomítja a kimenetét, míg a diszkriminatív hálózat visszacsatolást ad, ami segít a generatív hálózatnak javítani a kimenetét.
Generatív modellezés
A generatív modellezés egy olyan gépi tanulási technika, amelynek célja, hogy adott bemeneti adatokból olyan kimeneti adatokat generáljon, amelyek valamilyen szempontból hasonlítanak az eredeti adathalmazhoz. Az ilyen modelleknek általában van egy tanulási fázisa, amikor megtanulják az adathalmaz mintázatait, majd a tanulás után képesek új, hasonló adatokat létrehozni. Az ilyen modellek használhatók például kép- vagy zene-generálásra.
Genetikus algoritmus
A genetikus algoritmus egy olyan optimalizációs technika, amely a biológiai evolúció folyamatát utánozza. Egy adott probléma megoldásához véletlenszerűen létrehozott kezdeti megoldásokat generál, majd azokat keresztezve, mutálva és kiválasztva folyamatosan javítja a megoldások minőségét. Az algoritmusok alkalmazása különböző területeken jelent megoldást, például a mérnöki tervezésben, a gazdasági modellezésben vagy a mesterséges intelligenciában.
Gépi fordítás
A gépi fordítás olyan folyamat, amely során számítógépes algoritmusok segítségével szöveges tartalmakat fordítanak egyik nyelvről a másikra anélkül, hogy emberi beavatkozásra lenne szükség. A célja, hogy az emberek által különböző nyelveken írt szövegek átültethetők legyenek egy másik nyelv használatába, így lehetővé téve a kommunikációt és az információátadást a nyelvi akadályok áthidalásával.
Gépi látás
A gépi látás olyan mesterséges intelligencia ágazat, amelynek célja a számítógépek számára lehetővé tenni, hogy látási adatokat dolgozzanak fel, például képeket vagy videókat, és értelmezzék azokat. Ez a feldolgozás lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy észleljék, értékeljék és cselekedjenek a látott dolgok alapján, mint ahogy azt az emberi látás teszi. A gépi látás különböző iparágakban használható, például az önvezető autókban, a robotikában vagy az egészségügyi diagnosztikában.
Gépi tanulás
A gépi tanulás az a folyamat, amikor számítógépek olyan algoritmusokat sajátítanak el, amelyek segítségével adott feladatokat tudnak végrehajtani, anélkül hogy kifejezetten programozták volna őket erre a célra. Az algoritmusok több adathalmazon keresztül tanulnak, és képesek javítani a teljesítményüket az idő múlásával. A gépi tanulást számos területen alkalmazzák, például az adatelemzésben, a képfelismerésben és a beszédfelismerésben is.
Globális optimalizáció
Az MI azon technikája, amely az optimális megoldást keresi a lehetséges összes megoldás között és az összes lehetséges kombináció között navigálva az abszolút legjobbat találja meg.
GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Rövidítés a Generative Pre-trained Transformer kifejezésre, amely az MI területén a nyelvi modellezés és az előrejelzés egyik leghatékonyabb algoritmusának számít. A GPT algoritmusok nagy mennyiségű szövegadaton történő előképzéssel épülnek fel, majd finomhangolással képes konkrét feladatokra, például szöveggenerálásra vagy szövegértésre.
Hamis pozitív arány
Az MI-ben a hamis pozitív arány azon esetek aránya, amelyeket a rendszer hibásan azonosít. Vagyis a hamis pozitív arány egy olyan mérőszám, amely azt mutatja meg, hogy az összes pozitív eredmény közül mennyi azok száma, amelyek valójában nem pozitívak, vagyis tévesen pozitívnak jelölték meg őket. Például, ha egy teszt 1000 embert vizsgál és 100 embernek van valamilyen betegsége, de a teszt tévesen pozitívnak jelöl meg további 50 embert, akkor a hamis pozitív arány 50/(50+100) = 0,33, azaz 33% lesz. Az alacsonyabb hamis pozitív arány azt jelenti, hogy a teszt megbízhatóbban jelzi a valódi pozitív eredményeket.
Hiperparaméterek
A hiperparaméterek olyan beállítások vagy paraméterek, amelyek meghatározzák a gépi tanulási algoritmus viselkedését és hatékonyságát, de nem a tanulási folyamat során tanulnak meg. Az ilyen paramétereket általában az algoritmus használata előtt kiválasztják vagy optimalizálják a modell eredményességének növelése érdekében.
Iteráció
Az iteráció a folyamat ismételt végrehajtását jelenti, amíg el nem érjük a kívánt eredményt. Az iteráció során egy adott feladatot ismételten elvégezünk, és minden alkalommal ellenőrizzük az eredményt. Ha az eredmény nem megfelelő, akkor korrigáljuk a folyamatot, és újra elvégezzük, amíg el nem érjük a kívánt eredményt. Az iteráció hasznos lehet bonyolult feladatok megoldásában, amelyek során fontos az apró részletek figyelembevétele, és amelyek során az első próbálkozások nem mindig vezetnek a kívánt eredményre.
Képfeldolgozás
A képfeldolgozás az a folyamat, amely során a számítógépek és más eszközök képi adatokat dolgoznak fel és elemeznek, mint például fényképek, videók vagy orvosi képek. A képfeldolgozás számos alkalmazási területet foglal magában, például gépi látás, orvosi képalkotás és biztonságtechnika. A célja általában az, hogy előállítsunk információkat, javítsuk a kép minőségét vagy felismerjük a mintákat, az objektumokat, a mozgást és más jellemzőket.
Képfelismerés
A képfelismerés egy olyan számítógépes eljárás, amely során a számítógép képeket elemz és megpróbálja azonosítani a képen szereplő tárgyakat, alakzatokat, mintákat vagy éppen arcvonásokat. Ennek a folyamatnak az alapja a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia, amelyek lehetővé teszik a számítógép számára, hogy a feldolgozott képek alapján folyamatosan javuljon a felismerési képessége. A képfelismerésnek számos alkalmazása van, például járművek rendszámának azonosítása, arcfelismerés vagy éppen az orvosi képalkotás.
Kernel
A kernel egy olyan függvény, amely módosítja a bemeneti adatokat, hogy azok a gépi tanulási modellek számára könnyebben feldolgozhatóvá váljanak. Az MI (mesterséges intelligencia) kontextusában a kernel az adatok átalakítására használt matematikai függvény, amely lehetővé teszi az adatok összehasonlítását és csoportosítását, így a gépi tanulási modellek jobb eredményeket tudnak elérni.
Kiterjesztett valóság
A kiterjesztett valóság (angolul: Augmented Reality, AR) olyan technológia, amely lehetővé teszi, hogy az emberi érzékszervek segítségével kibővítse a valóság által nyújtott élményt. Ennek érdekében az AR alkalmazások egy virtuális réteget helyeznek el a valós világ fölé, amelyben különböző információk, virtuális objektumok, illetve animációk jelennek meg a valóságban. Az AR alkalmazásokat általában okostelefonok, tabletek vagy különleges szemüvegek segítségével használják.
Klaszteranalízis
A klaszteranalízis egy olyan adatelemzési módszer, amelynek célja, hogy az adatokat csoportokra, azaz klaszterekre bontsa úgy, hogy a csoportokon belül a hasonlóság, a csoportok között pedig a különbség nagy legyen. Ezzel segíti az adatok vizuális megjelenítését és az adatokban rejlő információk könnyebb feltárását.
Klaszterezés
Az MI-ben a klaszterezés olyan folyamat, amely során az algoritmusok az adatokat csoportokba rendezik olyan módon, hogy azonos jellemzőkkel rendelkező adatok ugyanabba a csoportba kerülnek.
Kombinatorikus optimalizálás
A kombinatorikus optimalizálás olyan matematikai terület, amely a lehetséges kombinációk között keresi a legjobb megoldást. Az ilyen problémák általában akkor merülnek fel, ha olyan döntéseket kell meghozni, amelyek egy adott korlátozott rendszeren belül véges számú lehetőségből állnak. A kombinatorikus optimalizálás célja az, hogy megtalálja a legjobb kombinációt vagy megoldást, amely megfelel a meghatározott célnak és korlátozásoknak. A két klasszikus példa a kombinatorikus optimalizálásra az utazóügynök probléma vagy a n queens probléma.
Kombinatorikus problémák
A kombinatorikus problémák olyan matematikai problémák, amelyek a kombinatorika (az elemek csoportosításával, rendezésével és kiválasztásával foglalkozó matematikai ág) módszereit alkalmazzák a megoldásukra. Ezek általában arra a kérdésre vonatkoznak, hogy hányféle mód van adott elemek rendezésére vagy kiválasztására bizonyos szabályok szerint.
Konvolúciós neurális hálózatok
A konvolúciós neurális hálózat egy olyan mesterséges intelligencia algoritmus, amely képeket, videókat vagy hangokat tud feldolgozni és azonosítani. Az algoritmus a képeket több rétegben dolgozza fel, és mindegyik rétegben speciális számításokat végez el, hogy megérthesse, milyen tulajdonságok találhatók a képen. A konvolúciós hálózatok használata széles körben elterjedt a képfelismerés, arcfelismerés és autonóm vezetés területén.
Kvantummechanika
A kvantummechanikai algoritmusok az MI területén képesek olyan problémák megoldására, amelyek hagyományos számítógépekkel túl bonyolultak vagy akár lehetetlenek lennének. Ezek az algoritmusok különösen hatékonyak a keresési, optimalizálási és adatbányászati problémák megoldásában. A kvantummechanika az MI területén ígéretes lehetőségeket kínál a jövőbeni technológiai fejlesztések számára.
Kvantumszámítás
Az MI egyik legújabb ága, amely a kvantummechanika alapjaira épül és olyan problémákat képes megoldani, amelyek a hagyományos számítógépekkel megoldhatatlannak bizonyulnak.
Kvantumszámítógépek
A kvantumszámítógépek olyan számítógépek, amelyek a kvantummechanika jelenségeit használják ki a számítások végrehajtásához. Ezek a számítógépek eltérnek a hagyományos számítógépektől azáltal, hogy képesek az ún. kvantumbitek kezelésére, amelyek használatával párhuzamosan, nagy mennyiségű adatot tudnak feldolgozni, és ezzel jelentős sebességnövekedést érhetnek el bizonyos problémák megoldásában.
LSTM (Long Short-Term Memory)
Az LSTM egy olyan típusú mesterséges neurális hálózat, amely képes hosszú távú függőségeket kezelni a bemeneti adatokban. Ez lehetővé teszi számára, hogy jobban megértse és kezelje azokat a bemeneteket, amelyek időbeli vagy sorrendi kapcsolatokat tartalmaznak. Ennek eredményeként az LSTM-nek széles körű alkalmazásai vannak a természetes nyelvfeldolgozásban és más időfüggő adatok kezelésében.
Mélytanulás
A mélytanulás vagy Deep Learning egy olyan mesterséges intelligencia alkalmazási terület, amelyben a számítógépes rendszerek képesek maguktól megtanulni az adatokból és tapasztalatból, anélkül, hogy különösen előre meghatározott programozásra lenne szükség. Az algoritmusok a nagy mennyiségű adatokra épülnek és a neurális hálózatok használatával képesek megtanulni a feladatokat és javítani az eredményeket a gyakorlatban. Ez az ágazat számos területen alkalmazható, például a kép- és beszédfelismerésben, a termékajánlásokban, az autonóm járművek fejlesztésében, és sok másban.
Mesterséges intelligencia
A mesterséges intelligencia olyan számítógépes rendszer, amely képes tanulni és feladatokat végrehajtani, amelyekhez általában emberi intelligencia szükséges. Az AI rendszerek képesek az adatok elemzésére, a mintázatok felismerésére és az eredményekből következtetések levonására, amelyek alapján képesek okos döntéseket hozni és feladatokat végrehajtani.
Mesterséges intelligencia alkalmazások
Az MI széles körű felhasználási területe, amely magában foglalja az autonóm járműveket, a beszédfelismerést, az egészségügyi diagnosztikát, a biztonsági ellenőrzéseket és még sok más területet.
Mesterséges intelligencia fejlesztőkörnyezet
Olyan szoftverrendszer, amely lehetővé teszi az MI modellek fejlesztését, tesztelését és finomhangolását.
Mesterséges intelligencia rendszer
A mesterséges intelligencia rendszer egy olyan számítógépes rendszer, amely adatokat dolgoz fel és azokból következtetéseket von le, azaz képes problémákat megoldani és döntéseket hozni az adott feladat alapján. A rendszer általában adattárházakból, adatbázisokból vagy érzékelőkből nyeri az adatokat, majd ezen adatok alapján képes tanulni és javítani a teljesítményét az idő múlásával.
Mesterséges neuronhálózat
Az MI azon technikája, amely az agyi neuronok működését utánozza és az adatok feldolgozása során alkalmazza. Ez a hálózat számos mesterséges neuronból áll, amelyek egymással kapcsolatban állnak és információkat dolgoznak fel és továbbítanak az egész hálózaton keresztül. A mesterséges neuronhálózatokat a gépi tanulás és a mély tanulás területén alkalmazzák széles körben, például kép- és hangfelismerésre, nyelvi modellezésre, üzleti és pénzügyi előrejelzésekre és még sok más területen.
Modell
Egy MI modell egy olyan program, amely adatokat használ fel arra, hogy megtanuljon valamilyen feladatot elvégezni. A modell általában az adatokból kinyert mintázatokat és összefüggéseket használja fel arra, hogy előrejelzéseket tegyen vagy döntéseket hozzon az új adatokkal kapcsolatban.
N queens probléma
Az n queens probléma egy klasszikus kombinatorikus optimalizációs probléma, amelynek célja, hogy az n királynőt olyan módon helyezzük el egy n x n méretű sakktáblán, hogy egyik királynő se tudja támadni a másikat, vagyis ne legyen két királynő azonos sorban, oszlopban vagy átlóban.
Natural Language Processing (NLP)
Az MI-ben a NLP olyan eljárás, amely lehetővé teszi az algoritmusok számára, hogy az emberi nyelvvel kommunikáljanak. Az NLP alkalmazások például a chatbotok, a virtuális asszisztensek és a szövegértési rendszerek.
Neural Network
Az MI-ben a neural network olyan struktúra, amely hasonlít az emberi agyra. A neural networkök neuronokból vagy perceptronekből állnak, amelyek a bemeneteket és a kimeneteket összekapcsolják.
Neurális hálózat
Az MI technikája, amely a biológiai agy működéséből inspirálódik, és olyan számítógépes rendszert hoz létre, amely nagy mennyiségű adatot tud feldolgozni és azonosítani mintázatokat.
Nyílt forráskódú szoftverek
Az MI fejlesztésében gyakran alkalmazott szoftverek, amelyek ingyenesek és hozzáférhetők a közösség számára a felhasználás és a fejlesztés céljából.
Optikai karakterfelismerés (OCR)
Az Optical Character Recognition (OCR) egy AI alkalmazás, amely lehetővé teszi a nyomtatott vagy kézzel írott szövegek digitalizálását és szövegfelismerését.
Optimalizálás
Az MI technikája, amely célja az adott probléma legjobb lehetséges megoldásának megtalálása.
Osztályozás
Az MI-ben a klasszifikáció egy olyan folyamat, amelynek során az algoritmusok az adatokat csoportokba sorolják.
Overfitting
Az a jelenség, amikor az MI algoritmus túlságosan jól teljesít a tanító adatokon, de rosszul teljesít a tesztadatokon. Ez akkor fordulhat elő, ha az algoritmus túlságosan komplex vagy nem megfelelően végzi a tanulást.
Pontossági arány
Az MI-ben a pontossági arány a helyesen azonosított esetek aránya az összes elemhez viszonyítva. Például, ha egy adott probléma 100 esetből 80-at helyesen azonosított, akkor a pontossági arány 80%.
Prediktív analitika
Az MI-ben a prediktív analitika olyan folyamat, amely az adatok előrejelzésére szolgál, lehetővé téve a vállalkozások számára a jövőbeni trendek és események előrejelzését.
Q-learning
A q-learning egy olyan megerősítéses tanulási algoritmus, amely lehetővé teszi egy mesterséges intelligencia rendszer számára, hogy megtanulja az optimális döntéseket egy adott környezetben, anélkül hogy előre definiált szabályokat vagy utasításokat kapna. Az algoritmus az egyes döntésekhez hozzárendel egy értéket, amely azt mutatja, milyen jól teljesít az adott környezetben. A rendszer így folyamatosan javítja a döntéseit az értékek alapján, hogy az optimális viselkedést érje el.
Recommendation Engine:
A recommendation engine olyan szoftverrendszerek összefoglaló neve, amelyek javaslatokat tesznek az embereknek különböző termékek, szolgáltatások vagy tartalmak felhasználása során. A rendszerek általában személyre szabott ajánlásokat adnak az adott felhasználók preferenciái és korábbi aktivitásai alapján. Például az online áruházakban a recommendation engine ajánlhat hasonló termékeket azoknak az embereknek, akik már vásároltak bizonyos dolgokat vagy ajánlhat olyan filmeket vagy zenéket, amelyek hasonlóak azokhoz, amelyeket korábban már meghallgattak vagy megnéztek. A recommendation engine a felhasználói élmény javítására és a vásárlások számának növelésére is használható.
Regresszió
Regresszió az a folyamat, amely során megpróbáljuk megtalálni két vagy több változó közötti kapcsolatot. A cél az, hogy a változók értékeinek ismeretében előrejelezzük egy másik változó értékét. Ez a módszer hasznos lehet például az időjárás-előrejelzésben vagy az értékesítési adatok elemzésében.
Regularizáció
A regularizáció egy olyan módszer, amely segít abban, hogy az MI modelljeink ne legyenek túl bonyolultak, és ne csak az adatokra illeszkedjenek. A regularizáció során bizonyos korlátozásokat helyezünk a modellbe, amelyek segítenek megelőzni a túltanulást (overfitting) és javítják a modell általánosító képességeit.
Rekommender rendszer
A rekommender rendszer olyan mesterséges intelligencia alapú rendszer, amely javaslatokat tesz felhasználóknak, hogy milyen termékeket, szolgáltatásokat vagy tartalmakat érdemes megtekinteniük vagy használniuk. A rendszer az előző felhasználói viselkedés alapján, például a vásárlási vagy az értékelési előzmények alapján javasolja a releváns tartalmakat, és így személyre szabott ajánlásokat készít a felhasználók számára.
Rekurrens neurális hálózat (RNN)
A rekurrens neurális hálózat (Recurrent Neural Network, RNN) egy olyan típusú mesterséges neurális hálózat, amely képes feldolgozni és modellezni az időbeli sorozatokat. Az RNN-nek vannak olyan belső egységei, amelyek emlékeznek az előző időpontokban látott adatokra, és ennek segítségével képesek előre jelezni a sorozat további fejleményeit. Ez teszi az RNN-t hatékonnyá olyan feladatokban, mint a szöveg- és beszédfeldolgozás, idősoros adatok elemzése, vagy például a nyelvi modellezés.
SVM
Az SVM rövidítés a "Support Vector Machine" angol kifejezésből származik, és egy olyan gépi tanulási algoritmus, amely az adatokat egy többdimenziós térben ábrázolja, majd az osztályokat elválasztó határvonalakat keresi. Az SVM-t széles körben használják osztályozási és regressziós feladatok megoldására.
Származtatott adat
Származtatott adat olyan adat, amelyet más adatokból vagy már meglévő adatok feldolgozásával nyertek ki. Ez lehet például egy számítás vagy átalakítás eredménye, ami alapján új adatokat generálnak.
Szemantikus hálózat
A szemantikus hálózat egy adatstruktúra, amelyben az elemek (például fogalmak) közötti kapcsolatok hierarchiáját ábrázolják. Az elemek közötti kapcsolatok a jelentésükön alapulnak, és ezért használhatók például szövegértésre vagy keresésre.
Szimuláció
Az MI-ben a szimuláció olyan módszer, amely lehetővé teszi az MI rendszerek tesztelését és tanítását virtuális környezetben. A szimuláció segítségével az MI rendszerek megértik a valós világ különböző aspektusait, és optimalizálják a teljesítményt és a megbízhatóságot. A szimuláció széles körben alkalmazható például az önvezető autók, drónok vagy robotok fejlesztésében, mivel biztonságos és költséghatékony lehetőséget kínál arra, hogy teszteljük az ilyen rendszerek működését, még mielőtt azokat a valós világban alkalmaznánk.
Szupervízió
A szupervízió az a tanítási módszer a gépi tanulásban, amikor a rendszer képzése során a bemeneti adatokhoz tartozó kívánt kimeneteket is megadják. Az algoritmus ezt a kimenetet használja a hibái javítására és az optimálisabb modellek kialakítására. Ezáltal a szupervízió az irányított tanulás egy formája.
TensorFlow
A TensorFlow egy nyílt forrású programozási keretrendszer, amelyet mesterséges intelligencia és gépi tanulás céljából használnak. A keretrendszer lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy mély neurális hálókat és más gépi tanulási modelleket hozzanak létre és képezzenek ki, majd ezeket felhasználják például az adatelemzésben, az automatikus beszédfelismerésben, az adatfeldolgozásban és a képfelismerésben.
Termékenységi ráta
A termékenységi ráta (MI) az MI-kutatásban arra utal, hogy az adott modell mennyire eredményes a kívánt feladat elvégzésében. Általában egy százalékos értékként jelenik meg, és a modell által helyesen végrehajtott feladatok arányát mutatja az összes feladathoz viszonyítva. Minél magasabb a termékenységi ráta, annál jobb a modell teljesítménye.
Termelékenység
A termelékenység egy mérőszám, amely azt mutatja, hogy az adott folyamat, rendszer vagy szervezet mennyire hatékonyan dolgozik. Az MI területén a termelékenység javítása számos területen fontos lehet, például a gépi tanulás algoritmusok futási idejének optimalizálásában vagy az adatfeldolgozás folyamatainak automatizálásában.
Természetes hanggenerálás
A természetes hanggenerálás egy mesterséges intelligencia által vezérelt folyamat, amely során a számítógép olyan hangokat hoz létre, amelyek hasonlítanak az emberi beszédre vagy más természetes hangokra. A célja lehet zenei kompozíció, beszédgenerálás vagy akár éneklés generálása is. A folyamat során a mesterséges intelligencia az előre betanított minták és algoritmusok segítségével hozza létre a kívánt hangot.
Természetes nyelvfeldolgozás
Az MI területe, amely az emberi nyelv feldolgozására és értelmezésére fókuszál. A rendszer felismeri a szövegben található különböző elemeket, mint például a szavakat, mondatokat, érveléseket, majd azokat előre meghatározott kategóriákba sorolja.
Transfer learning
A transfer learning egy olyan gépi tanulási technika, amely során egy már korábban tanított modellt átvisszük egy másik, új feladatra. Az eredeti modellben megtanultakat felhasználjuk az új feladat megoldására, amelynek eredményeként általában sokkal gyorsabb és hatékonyabb lesz a tanítás folyamata. A transfer learning lehetővé teszi, hogy kisebb adatmennyiségből is megbízható eredményeket érjünk el, és csökkentse a szükséges erőforrásokat a tanítás során.
Unsupervised learning
Az Unsupervised Learning egy gépi tanulási módszer, amelyben az algoritmusnak nincsenek előre meghatározott bemenetei vagy céljai a tanulás során. Az algoritmus magától próbálja megérteni a bemeneti adatokat, és struktúrákat, mintákat keres a bemenetekben, hogy ezek alapján tudjon csoportosítani, klaszterezni vagy más jellegű feladatokat végrehajtani. Az Unsupervised Learning az olyan adatokhoz alkalmazható, amelyek nem rendelkeznek előzetes címkézéssel vagy felügyelettel.
Utazóügynök probléma
Az utazóügynök probléma egy olyan matematikai probléma, amelyben az utazóügynöknek meg kell látogatnia egy adott számú várost, majd vissza kell térnie az eredeti kiindulási pontjára és közben minimalizálnia kell az általa megtett távolságot.
Valószínűségi eloszlás
Valószínűségi eloszlás az a matematikai fogalom, amely leírja, hogy milyen valószínűséggel fordulhat elő egy adott esemény vagy érték egy adott esetben. Ez a fogalom segít nekünk megérteni a való világban lévő különböző események valószínűségét, és a gépi tanulásban gyakran használják a modellek paramétereinek beállításához és értékeléséhez.
Véletlen erdő
A véletlen erdő egy olyan gépi tanulási algoritmus, amely sok kisebb döntési fákat használ együtt, hogy pontosabb előrejelzéseket hozzon létre. Mintha egy erdőben lennénk, és minden fa külön véleményt mond a helyzetről. A véletlen erdő az összes fát összegzi, és egy általánosabb véleményt ad az eredményről. Ez az algoritmus hasznos például a képfelismeréshez vagy a választások előrejelzéséhez.
Submit a phrase
A szótárban található megfogalmazások szerzői jogvédelem alatt állnak, azok másolása és felhasználása csak a jogtulajdonos engedélyével lehetséges. Ha valaki a szótárban szereplő definíciókat jogtalanul másolja vagy felhasználja, az súlyos jogi következményekkel járhat, mint például az anyagi károk helyreállítása és a büntetőjogi felelősségre vonás.
Feliratkozás
Iratkozz fel a hírlevelünkre, így értesítést kaphatsz az új cikkekről, letölthető anyagokról.
