Использование технологий для выполнения задач без участия человека.
Алгоритм
Последовательность шагов для решения задачи или вычисления.
Аннотация
Процесс маркировки/разметки входных данных при подготовке к обучению ИИ. В компьютерном зрении входные изображения и видео должны быть аннотированы в соответствии с задачей, которую должна выполнять модель. Например, если вы хотите, чтобы модель выполняла выделение по контуру (сегментацию изображения), аннотации должны включать расположение и форму каждого объекта на изображении.
Ансамбльное обучение
Использование прогнозов нескольких моделей ИИ, обученных на одних и тех же входных данных (или выборках одного и того же входного сигнала), для уменьшения ошибок и повышения точности.
Аргументация данных
Методы искусственного увеличения данных для улучшения обучения модели.
Аутентификация по лицу
Подзадача распознавания лиц, которая пытается подтвердить личность человека, обычно в целях безопасности.
AI API
Интерфейс прикладного программирования (API), позволяющий пользователям получать доступ к инструментам и функциям искусственного интеллекта. Предлагая сторонние услуги искусственного интеллекта, AI API избавляют разработчиков от необходимости создавать собственный искусственный интеллект.
Байесовская сеть
Вероятностная модель в виде графика, который определяет условную вероятность различных событий (например, вероятность того, что событие А произойдет, при условии, что событие В произойдет или не произойдет).
Большие данные (Big Data)
Набор цифровых данных, обширные объемы и многообразие которых делают невозможным их обработку при помощи аналитических способностей человека или традиционных систем управления базами данных.
Видеоаналитика
Использование искусственного интеллекта и компьютерного зрения для автоматического анализа содержания видео. Это может включать в себя распознавание лиц, обнаружение движения и/или обнаружение объектов.
Виртуальная реальность
Созданный техническими средствами виртуальный мир, в который пользователь погружается при помощи различных датчиков и устройств (очков, сенсорного костюма и пр.). Погружение в виртуальную реальность широко используется в видеоиграх и для тренировки летчиков.
Генеративная модель
Модель, способная создавать новые данные, подобные исходным.
Генеративно-состязательная сеть (GAN)
Модель, состоящая из двух нейронных сетей, соревнующихся друг с другом.
Генерация текста
Процесс создания текста с использованием ИИ.
Генетический алгоритм
Класс алгоритмов, вдохновленных эволюционным феноменом естественного отбора. Генетические алгоритмы начинаются с «пула» возможных решений, которые со временем развиваются и мутируют, пока не достигнут точки остановки.
Глубокая Q-сеть (DQN)
Модель, объединяющая обучение с подкреплением и нейронные сети.
Глубокое обучение (Deep Learning)
Продвинутая форма машинного обучения, использующая многослойные нейронные сети.
Графовые нейронные сети (GNN)
Нейронные сети, работающие с графовыми структурами данных.
Данные для обучения
Набор данных, используемый для обучения алгоритма.
Edge AI
Использование алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения, работающих на периферийных устройствах, для обработки данных на локальном оборудовании, а не для их загрузки в облако. Возможно, самым большим преимуществом Edge AI является более высокая скорость, что позволяет принимать решения в режиме реального времени.
GPU
Сокращение от «графический процессор», специализированное аппаратное устройство, используемое в компьютерах, смартфонах и встроенных системах, изначально созданное для рендеринга компьютерной графики в реальном времени.
ИИ без кода
Использование платформы без кода для создания моделей ИИ без необходимости написания строк компьютерного кода.
Интеллектуальный анализ данных
Использование автоматизированных методов для выявления скрытых закономерностей и идей в наборе данных и создания более точных предсказаний и прогнозов на основе данных. Интеллектуальный анализ данных широко используется в таких областях, как маркетинг, финансы, розничная торговля и наука.
Инференс
Использование обученной модели машинного обучения для прогнозирования ранее невиданного набора данных. Другими словами, модель выводит содержимое набора данных, используя то, что она узнала из обучающего набора.
Искусственная нейронная сеть (ИНС)
Также называемая «нейронной сетью», модель машинного обучения, состоящая из множества взаимосвязанных искусственных «нейронов». Эти нейроны обмениваются информацией, примерно имитируя человеческий мозг. ИНС являются основой глубокого обучения, подобласти машинного обучения.
Искусственный интеллект (ИИ)
Область компьютерных наук, которая стремится наделить машины интеллектом, обычно путем имитации человеческого мышления и действий.
Искусственный интеллект вещей (AIoT)
Пересечение искусственного интеллекта с Интернетом вещей: обширная взаимосвязанная сеть устройств и датчиков, которые общаются и обмениваются информацией через Интернет. Данные, собранные устройствами IoT, затем обрабатываются моделями ИИ.
Когнитивные вычисления
Системы, моделирующие человеческие когнитивные процессы.
Компьютер с ИИ
Любой компьютер, который может выполнять вычисления для искусственного интеллекта и машинного обучения, т.е. выполнять обучение ИИ или запускать модели. Благодаря последним технологическим достижениям даже скромное аппаратное обеспечение потребительского уровня теперь может запускать модели искусственного интеллекта, оснащенным мощным процессором или графическим процессором.
Компьютерное зрение
Область ИИ, направленная на распознавание и обработку изображений и видео.
Контроль качества изображения
Использование искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматического контроля качества визуальных данных, таких как изображения и видео. Например, инструменты контроля качества могут обнаруживать дефекты изображения, такие как размытость, дипфейки и запрещенный контент, и устранять проблему или удалять изображение из набора данных.
Контролируемое обучение
Подполе машинного обучения, в котором в процессе обучения используются как входные данные, так и ожидаемые входные метки. Таким образом, компьютер может легко определить и исправить свои ошибки.
Маркировка
Процесс присвоения метки, которая обеспечивает правильный контекст для каждого ввода в наборе обучающих данных или «ответ», который вы хотите, чтобы модель ИИ возвращала во время обучения.
Машинное обучение (ML)
Методика ИИ, при которой системы обучаются на данных, чтобы улучшить производительность в определённых задачах.
Машинное зрение
Подобласть искусственного интеллекта и компьютерного зрения, объединяющая аппаратное и программное обеспечение, позволяющая машинам «видеть» на таком же высоком уровне, как и люди.
Машинный перевод
Использование компьютеров для автоматического перевода текста с одного естественного (человеческого) языка на другой без помощи переводчика-человека.
Метаданные
Данные, которые описывают и предоставляют информацию о других данных. Для визуальных данных, таких как изображения и видео, метаданные состоят их трех категорий: технические, описательные и административные.
Модель ИИ
Результат обучения алгоритма ИИ с учетом входных данных и настроек (известных как «гиперпараметры»). Модель ИИ – это очищенное представление, которое пытается инкапсулировать все, чему алгоритм ИИ научился в процессе обучения.
Нейронная сеть
Математическая модель, вдохновлённая биологическими нейронами, используемая для обработки данных и принятия решений.
Нейронный узел
Единица в нейронной сети, ответственная за обработку сигнала.
Обнаружение аномалий
Подобласть ИИ, машинного обучения и анализа данных, которая направлена на выявление отклонений или выбросов в заданном наборе данных. Обнаружение аномалий применимо в самых разных отраслях и вариантах использования: например, оно может помочь обнаружить случаи банковского мошенничества или дефекты производственного оборудования.
Обнаружение дефектов
Подобласть компьютерного зрения, которая направлена на выявление дефектов, ошибок, аномалий и проблем с продуктами или оборудованием.
Обнаружение живости (антиспуфинг)
Функция безопасности для систем аутентификации по лицу для проверки того, что данное изображение или видео представляет собой живого, подлинного человека, а не является попыткой мошеннического обхода системы.
Обогащение изображения
Использование искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматического «обогащения» визуальных данных, таких как изображения видео, путем добавления метаданных. Например, в медиа-индустрии обогащение изображений используется для быстрой и точной маркировки списков интернет-магазинов или новых фотографий агентств.
Обобщение модели
Способность модели правильно обрабатывать новые, ранее невиданные данные.
Обнаружение тональности
Подобласть ИИ и компьютерного зрения, которая стремится понять тон данного текста. Это может включать в себя определение того, имеет ли текст положительное, отрицательное или нейтральное мнение или содержит ли он определенное эмоциональное состояние.
Обработка естественного языка (NLP)
Технология, позволяющая машинам понимать и обрабатывать человеческий язык.
Обратное распространение
Основной метод обучения ИНС. При обратном распространении веса связей между нейронами изменяются с помощью градиентного спуска, чтобы сеть давала результат, более близкой к ожидаемому.
Обучение без учителя
Подобласть машинного обучения, которая предоставляет только входные данные, но не ожидаемый результат в процессе обучения. Это требует от компьютера выявления скрытых шаблонов и построения собственной модели данных.
Обучение ИИ
Процесс обучения одной или нескольких моделей ИИ. В процессе обучения модели ИИ со временем «учатся», просматривая все больше и больше входных данных. Сделав прогноз относительно данного ввода, модель ИИ определяет, был ли этот прогноз правильным; если он был неправильным, он корректирует свои параметры, чтобы учесть ошибку.
Обучение с подкреплением
Метод обучения, где алгоритмы учатся на основе системы наград и наказаний.
Оптическое распознавание символов (OCR)
Технология, которая распознает рукописный или печатный текст и преобразует его в цифровые символы.
Ответ JSON
Ответ на запрос API, в котором используется популярный и упрощенный формат файла JSON (JavaScript Open Natation).
Отслеживание движения
Область компьютерного зрения, целью которой является отслеживание движения человека или объекта в нескольких кадрах видео.
Переобучение
Проблема производительности с моделями машинного обучения, в которых модель учится слишком точно подгонять обучающие данные, включая чрезмерную детализацию и шум.
Платформа искусственного интеллекта
Программная библиотека или платформа для создания, развертывания и управления приложениями, использующими искусственный интеллект.
Платформа компьютерного зрения
ИТ-решение для создания и развертывания приложений компьютерного зрения, объединяющее среду разработки программного обеспечения с набором связанных ресурсов компьютерного зрения.
Предсказательная аналитика
Применение аналитических методов для прогнозирования будущих событий.
Предварительно обученная модель
Модель ИИ, которая уже была обучена на наборе входных обучающих данных. При наличии входных данных предварительно обученная модель может быстро вернуть свой прогноз на основе этих входных данных без необходимости повторного обучения модели.
Распознавание изображений
Подобласть ИИ и компьютерного зрения, которая стремится распознавать содержимое изображения, описывая его на высоком уровне. Например, обученная модель распознавания изображений может различать изображения собак и изображения кошек.
Распознавание лиц
Использование человеческих лиц в качестве биометрической характеристики путем изучения различных черт лица (например, расстояние и расположение глаз, носа, рта и скул). Распознавание лиц используется как для аутентификации лиц, так и в системах видеонаблюдения, которые фиксируют изображения людей в общественных местах.
Распознавание образов
Использование методов машинного обучения для автоматического выявления закономерностей (и аномалий) в наборе входных данных.
Распознавание объектов
Подобласть компьютерного зрения, искусственного интеллекта и машинного обучения, целью которой является распознавание и идентификация наиболее заметных объектов (то есть людей или вещей) на цифровом изображении или видео.
Рекуррентная нейронная сеть (RNN)
Нейронная сеть, предназначенная для обработки последовательных данных.
Решение для компьютерного зрения
Инструмент или платформа, которая помогает пользователям интегрировать компьютерное зрение в свои рабочие процессы, даже не обладая глубокими знаниями в области компьютерного зрения или искусственного интеллекта.
Роботизированная автоматизация процессов (RPA)
Подобласть автоматизации бизнес-процессов, в которой используются программные «роботы» для автоматизации повторяющихся задач, выполняемых вручную.
Робототехника
Междисциплинарная область, объединяющая инженерию и информатику, целью которой является создание интеллектуальных машин, известных как «роботы», которые имеют тела и могут действовать в физическом мире.
Свёрточная нейронная сеть (CNN - convolutional neural network)
Нейронная сеть, эффективная в обработке изображений.
Сбор данных
Процесс накопления больших объемов информации для использования при обучении модели ИИ. Данные можно собирать из собственных источников (например, ваших собственных видеороликов) или из общедоступных наборов. После сбора данные должны быть аннотированы или помечены для использования в обучении ИИ.
Сегментация
Подобласть ИИ и компьютерного зрения, которая стремится разделить изображение или видео на несколько частей. Например, изображение толпы людей может быть разделено на очертания каждого отдельного человека, а также на фон изображения.
Сегментация изображения
Подобласть компьютерного зрения, которая стремится разделить изображение на непрерывные части, связывая каждый пиксель с определенной категорией, такой как фон или объект переднего плана.
Синтетические данные
Реалистичные, но сгенерированные компьютером данные изображения, которые можно использовать для увеличения размера ваших наборов данных о время обучения ИИ.
Структурированные данные
Данные, соответствующие известной предопределенной схеме, упрощающие запросы и анализ. Примеры структурированных данных включают записи учащихся и ежедневные цены на акции.
Супервизорное обучение
Метод обучения, где модели обучаются на размеченных данных.
Ускорение вычислений
Технологии, ускоряющие обучение моделей.
Функции активации
Функции, определяющие поведение нейронов в сети.
Хэш
Результат математической функции, известной как «хэш-функция», которая преобразует произвольные данные в уникальный числовой вывод. Например, при аутентификации по лицу сложная хэш-функция кодирует идентифицирующие характеристики лица пользователя и возвращает числовой результат.
Чат-бот
Компьютерная программа, которая использует методы обработки естественного языка для ведения реалистичных разговоров с людьми. Чат-боты часто используются в таких областях, как поддержка клиентов (например, ответы на простые или обработка возвратов товаров).
Этика ИИ
Принципы, регулирующие разработку и использование ИИ.
