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

All | # A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z | Submit a phrase
There are currently 4 phrases in this directory beginning with the letter D.
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.


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.

Kosarad:

Feliratkozás

Iratkozz fel a hírlevelünkre, így értesítést kaphatsz az új cikkekről, letölthető anyagokról.

Időpont kérése egyedi konzultációra

Ugye, nem hagyod csak úgy itt a kosaradat? 😉

Add meg itt lent az e-mail címedet, hogy elmentsük neked a bevásárlókosaradat későbbre. És - ki tudja - lehet, hogy küldünk neked egy extra kedvezménykupont. 😉