🔴ТОП-20 САМЫХ ВАЖНЫХ ПОНЯТИЙ В ИИ

🔴ТОП-20 САМЫХ ВАЖНЫХ ПОНЯТИЙ В ИИ

- Машинное обучение — как ИИ учится на данных, чтобы делать прогнозы и принимать решения.

- Глубокое обучение — «продвинутая» версия машинного обучения с использованием нейросетей.

- Нейронные сети — система из «виртуальных нейронов», которая имитирует работу мозга.

- NLP (обработка естественного языка) — учит ИИ понимать, переводить и генерировать человеческий текст.

- Компьютерное зрение — позволяет ИИ видеть и распознавать объекты на фото и видео.

- Обучение с подкреплением — как у дрессированной собаки: ИИ получает «награду» за правильные действия.

- Генеративные модели — создают новые изображения, тексты и звуки, которых раньше не существовало.

- Большие языковые модели (LLM) — вроде ChatGPT: понимают язык и пишут почти как человек.

- Трансформеры — современная технология, благодаря которой ИИ стал мощным в тексте и изображениях.

- Фиче-инжиниринг — превращаем сырые данные в полезные «ингредиенты» для ИИ.

- Обучение с учителем — ИИ учится по примеру: ему показывают «вопрос» и «правильный ответ».

- Байесовское обучение — метод, при котором ИИ учитывает вероятность и неопределённость.

- Промпт-инжиниринг — искусство задавать ИИ правильный вопрос, чтобы получить лучший ответ.

- ИИ-агенты — умные «роботы», которые могут сами принимать решения и выполнять задачи.

- Донастройка моделей — подгонка ИИ под конкретную задачу или нишу.

- Мультимодальные модели — умеют работать с разными типами данных одновременно: текстом, фото, видео.

- Эмбеддинги — способ превратить текст или изображение в набор чисел, чтобы ИИ понял, что это.

- Поиск по векторам — ищем похожее не по словам, а по смыслу.

- Оценка моделей — проверка, насколько хорошо ИИ справляется со своей задачей.

- ИИ-инфраструктура — сервера и системы, на которых всё это крутится.

⭐️ Let’s Scale! — Внедрение ИИ | Автоматизация