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 15 phrases in this directory beginning with the letter A.
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.
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.
