Sztuczna inteligencja to temat, o którym ostatnio jest bardzo głośno. Jej wykorzystanie w życiu codzienny staje się niemal powszechne. Przedstawiamy więc 20 najczęściej używanych pojęć, które pomogą lepiej zrozumieć, o czym jest mowa.
Sztuczna Inteligencja (SI) – dziedzina informatyki zajmująca się tworzeniem systemów zdolnych do wykonywania zadań, które normalnie wymagają ludzkiej inteligencji, takich jak rozpoznawanie mowy, podejmowanie decyzji czy uczenie się.
Uczenie Maszynowe (Machine Learning) – poddziedzina SI, która koncentruje się na tworzeniu algorytmów pozwalających komputerom na uczenie się na podstawie danych, bez wyraźnego programowania.
Głębokie Uczenie (Deep Learning) – poddziedzina uczenia maszynowego, która wykorzystuje sieci neuronowe o wielu warstwach (tzw. głębokie sieci neuronowe) do analizy skomplikowanych danych.
Sieci Neuronowe – struktura algorytmów inspirowana biologicznymi sieciami neuronowymi, używana do rozpoznawania wzorców i przetwarzania danych.
Algorytm – zbiór kroków lub reguł, które komputer wykonuje w celu rozwiązania konkretnego problemu.
Big Data – ogromne zestawy danych, które są analizowane w celu odkrycia wzorców, trendów i powiązań, zwłaszcza związanych z ludzkim zachowaniem i interakcjami.
Algorytmy Genetyczne – klasa algorytmów optymalizacyjnych inspirowanych procesami ewolucji biologicznej, takich jak selekcja naturalna i mutacja.
Klasyfikacja – zadanie w uczeniu maszynowym, które polega na przypisywaniu danych do jednej z określonych kategorii.
Regresja – technika w uczeniu maszynowym używana do modelowania zależności między zmiennymi i przewidywania wartości ciągłych.
Klastrowanie – metoda grupowania danych w klastry tak, aby obiekty w tym samym klastrze były bardziej podobne do siebie niż do obiektów z innych klastrów.
Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP) – dziedzina SI zajmująca się interakcją między komputerami a językiem ludzkim, obejmująca takie zadania jak tłumaczenie maszynowe, rozpoznawanie mowy i analiza sentimentów.
Robotyka – dziedzina inżynierii i SI zajmująca się projektowaniem, budową, operacją i stosowaniem robotów.
Agenty Inteligentne – systemy zdolne do samodzielnego działania w środowisku, które mogą podejmować decyzje i uczyć się na podstawie swoich doświadczeń.
Rozpoznawanie Obrazów – technologia umożliwiająca komputerom interpretację i przetwarzanie danych obrazowych, takich jak zdjęcia i wideo.
Uczenie Wzmocnione (Reinforcement Learning) – typ uczenia maszynowego, gdzie agent uczy się optymalnych działań poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie nagród lub kar.
Analiza Sentimentów – proces używany w NLP do określania, czy dany tekst wyraża pozytywne, negatywne czy neutralne emocje.
SI w Chmurze (AIaaS) – usługi związane z SI dostarczane za pośrednictwem chmury obliczeniowej, umożliwiające łatwy dostęp do narzędzi i zasobów AI bez potrzeby posiadania własnej infrastruktury.
Supervised Learning (Uczenie Nadzorowane) – rodzaj uczenia maszynowego, gdzie model jest uczony na oznaczonych danych wejściowych i wyjściowych.
Unsupervised Learning (Uczenie Nienadzorowane) – rodzaj uczenia maszynowego, gdzie model jest uczony na danych bez oznaczeń, w celu odkrywania ukrytych wzorców.
Transfer Learning (Uczenie Transferowe) – technika w uczeniu maszynowym, gdzie model rozwijany dla jednego zadania jest ponownie używany jako punkt wyjścia do innego, powiązanego zadania.
Mamy nadzieję, że ten glosariusz pomoże w lepszym zrozumieniu terminologii związanej ze sztuczną inteligencją!