Основные термины искусственного интеллекта

Мир искусственного интеллекта полон специфических терминов, которые могут сбить с толку новичка. В этом словаре мы собрали ключевые понятия и объяснили их простыми словами, чтобы помочь вам разобраться в основах ИИ. Термины расположены в алфавитном порядке для удобства навигации.

Алгоритм

Последовательность инструкций или правил для решения определённой задачи. В контексте ИИ алгоритмы определяют, как система обрабатывает данные и принимает решения.

Большие данные (Big Data)

Огромные объёмы разнообразных данных, которые поступают с высокой скоростью и требуют специальных методов обработки. Большие данные часто используются для обучения моделей ИИ.

Глубокое обучение (Deep Learning)

Подвид машинного обучения, использующий многослойные нейронные сети для извлечения сложных закономерностей из данных. Именно благодаря глубокому обучению ИИ достиг прорывов в таких областях, как распознавание изображений и обработка естественного языка.

Датасет (Dataset)

Набор данных, используемый для обучения, тестирования и оценки моделей машинного обучения. Качество и разнообразие датасета напрямую влияют на эффективность модели.

Компьютерное зрение (Computer Vision)

Область ИИ, которая занимается разработкой методов, позволяющих компьютерам "видеть" и анализировать изображения и видео подобно человеку.

Машинное обучение (Machine Learning)

Подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы, которые позволяют компьютерам учиться на основе данных, не следуя явно заданным инструкциям. Вместо программирования конкретных правил, системы машинного обучения находят закономерности в данных и используют их для принятия решений.

Нейронная сеть (Neural Network)

Математическая модель, вдохновлённая структурой и функционированием биологических нейронных сетей в мозге. Состоит из взаимосвязанных "нейронов", которые обрабатывают входные данные и передают сигналы друг другу.

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP)

Область ИИ, которая занимается взаимодействием между компьютерами и человеческим языком. NLP включает в себя задачи по пониманию текста, генерации текста, переводу и т.д.

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)

Тип машинного обучения, где алгоритм учится выполнять действия, которые максимизируют некоторую награду, через метод проб и ошибок. Этот подход часто применяется в робототехнике и игровых ИИ.

Обучение с учителем (Supervised Learning)

Метод машинного обучения, где алгоритм учится на размеченных данных (с известными правильными ответами). Модель учится сопоставлять входные данные с правильными выходными, чтобы в будущем делать предсказания для новых данных.

Обучение без учителя (Unsupervised Learning)

Метод машинного обучения, где алгоритм работает с неразмеченными данными и самостоятельно ищет в них структуры и закономерности. Используется для кластеризации, выявления аномалий и сокращения размерности данных.

Переобучение (Overfitting)

Ситуация, когда модель машинного обучения слишком точно подстраивается под обучающие данные и теряет способность обобщать на новые, невиденные ранее данные.

Трансферное обучение (Transfer Learning)

Метод в машинном обучении, при котором модель, обученная на одной задаче, используется как отправная точка для модели на второй задаче. Это позволяет сократить время обучения и использовать меньше данных.

Активационная функция (Activation Function)

Математическая функция, которая определяет выходной сигнал нейрона в зависимости от его входных сигналов. Популярные активационные функции включают ReLU, сигмоиду и гиперболический тангенс.

Градиентный спуск (Gradient Descent)

Оптимизационный алгоритм, используемый для обучения моделей машинного обучения, который итеративно корректирует параметры модели для минимизации ошибки.

Сверточная нейронная сеть (Convolutional Neural Network, CNN)

Тип нейронной сети, специально разработанный для обработки данных с сеточной структурой, таких как изображения. CNN эффективно выявляют пространственные закономерности и широко используются в задачах компьютерного зрения.

Рекуррентная нейронная сеть (Recurrent Neural Network, RNN)

Тип нейронной сети, предназначенный для обработки последовательных данных, таких как текст или временные ряды. RNN имеют "память" о предыдущих входных данных, что позволяет им учитывать контекст.

Генеративно-состязательная сеть (Generative Adversarial Network, GAN)

Архитектура глубокого обучения, состоящая из двух нейронных сетей (генератора и дискриминатора), которые соревнуются друг с другом. GANs используются для генерации новых данных, похожих на реальные, например, изображений или текстов.