Гид по терминам AI. Коротко и ясно про промты и эмбеддинги

Вокруг только и разговоры про AI, разработку и машинное обучение! Хотите разобраться в теме? Давайте начнем с начала - в этой статье мы собрали основные термины, с которыми вы можете столкнуться в статьях про искусственный интеллект. Конечно, терминологии очень много, но этих слов будет достаточно, чтобы овладеть темой и понять ключевую идею большинства материалов. Если этого не достаточно и вы уже готовы к трансформаниям - загляните в наш чат-бот и подберите одно из 115 AI решений для 9 отраслей, которые уже приносят прибыль компаниям

Промт (Prompt): Запрос или команда, которую пользователь отправляет системе искусственного интеллекта для получения ответа или выполнения определенной задачи.
Эмбеддинг (Embedding): Представление слова или фразы в виде вектора в многомерном пространстве. Эмбеддинги используются для представления смысла слов в компьютерных моделях обработки естественного языка.
GPT (Generative Pre-trained Transformer): Модель искусственного интеллекта, основанная на трансформерной архитектуре, предназначенная для генерации текста. Пример - GPT-3.
Нейронная Сеть (Neural Network): Система, моделирующая работу человеческого мозга, используемая для обучения машин в решении задач искусственного интеллекта.
Машинное Обучение, ML (Machine Learning): Концепция, при которой компьютерные системы обучаются на основе данных, чтобы выполнять задачи без явного программирования.
Обработка Естественного Языка (Natural Language Processing - NLP): Область исследования в искусственном интеллекте, занимающаяся взаимодействием между компьютерами и человеческим языком.
Чат-бот (Chatbot): Программа, способная автоматически взаимодействовать с пользователями через текстовые сообщения.
Алгоритм Кластеризации (Clustering Algorithm): Метод машинного обучения, который группирует набор данных на основе их сходства, создавая кластеры или группы.
Генеративные Модели (Generative Models): Модели, способные генерировать новые данные, такие как изображения, звуки или текст, на основе обучающего набора данных.
Компьютерное Зрение (Computer Vision): Область машинного обучения, занимающаяся обучением компьютеров анализу и интерпретации визуальных данных, таких как изображения и видео.
Интернет Вещей (Internet of Things - IoT): Концепция, объединяющая физические устройства, сенсоры и другие объекты, чтобы они могли обмениваться данными и взаимодействовать в сети.
Распознавание Речи (Speech Recognition): Технология, позволяющая компьютерам распознавать и интерпретировать человеческую речь. Это касается и устной и письменной речи, в том числе обращения по средством внесения текста с электронных утстройств.
Семантический Анализ (Semantic Analysis): Обработка естественного языка, направленная на понимание значения слов и их контекста в предложении.
Рекомендательные Системы (Recommendation Systems): Технологии, предлагающие пользователям персонализированные рекомендации на основе их предпочтений и поведения.
Токенизация (Tokenization): Процесс разделения текста на отдельные элементы, или токены, что облегчает анализ и обработку текстовой информации.
Атрибуция (Attribution): Процесс определения влияния конкретных факторов или компонентов на результат работы модели или системы.
Атрибут (Attribute): Характеристика или свойство объекта, которое используется для описания его состояния или идентификации.
Тренировка модели (Model Training): Процесс обучения модели на основе данных с целью достижения определенной задачи.
Инференс (Inference): Процесс использования обученной модели для получения предсказаний или результатов на новых данных.
Датасет (Dataset): Набор данных, используемый для обучения, валидации или тестирования модели.
Сэмплы (Samples): Отдельные элементы данных в датасете, представляющие отдельные наблюдения или примеры.
Асессор (Assessor): Человек или система, ответственные за оценку или разметку данных для обучения моделей.
CLIP: Модель, предложенная OpenAI, объединяющая обработку текста и изображений для понимания контекста.
OpenAI: Исследовательская лаборатория по искусственному интеллекту, разработавшая различные модели, включая GPT и CLIP.
Pre-training (Предварительное обучение): Этап обучения модели на большом объеме данных до того, как она будет дообучена на конкретной задаче.
MVP (Minimum Viable Product): Минимально необходимый продукт, обычно первая версия продукта, содержащая минимальный набор функциональностей для привлечения пользователей.
Пайплайн (Pipeline): Последовательность шагов или этапов обработки данных и моделирования, объединенных в цепочку для выполнения конкретной задачи. Пайплайн включает в себя подготовку данных, обучение модели, оценку результатов и, при необходимости, настройку гиперпараметров.

Если тут уже все понятно, то идем дальше и вспоминаем 6 шагов, для тех, кто хочет внедрить AI технологии в бизнес!

Если какие-то термины остались “за бортом” - пишите в комментариях, все расскажем и покажем)