Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

Классификация

Классификация — это задача искусственного интеллекта, при которой система относит объект к определенной категории. Примерами могут служить сортировка электронных писем на спам и неспам, определение положительного или отрицательного характера отзыва, а также выявление нормальных или патологических результатов рентгеновского снимка. Классификация является одним из наиболее распространенных направлений применения машинного обучения.

Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

Claude

Claude — это передовое семейство крупных языковых моделей, разработанное компанией Anthropic. Созданное с учетом требований безопасности, точности и надежности, оно включает в себя специализированные инструменты, такие как Claude Code (инструмент агентского кодирования), Claude Design и Claude Science для научных исследований. Claude был назван в честь знаменитого Клода Шеннона — математика, компьютерного ученого и отца теории информации.

Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

Облачный ИИ

Cloud AI — это услуги искусственного интеллекта, предоставляемые через Интернет крупными поставщиками вычислительных ресурсов. Вместо покупки дорогостоящего оборудования компании могут получать доступ к моделям ИИ, хранилищам данных и вычислительным мощностям через облачные платформы. Это делает ИИ более доступным, но также поднимает вопросы о конфиденциальности данных, безопасности, стоимости и зависимости от крупных технологических компаний.

Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

Кластеризация

Кластеризация — это метод машинного обучения, при котором схожие объекты группируются без предварительного указания правильных категорий. Например, розничный продавц может использовать кластеризацию для выявления групп покупателей с похожими покупательскими привычками. Кластеризация полезна для обнаружения закономерностей, однако найденные ею группы все равно требуют интерпретации со стороны человека.

Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

Когнитивные вычисления

Когнитивные вычисления — это более старый и широкий термин, обозначающий системы, предназначенные для имитации аспектов человеческого мышления, таких как обучение, логическое мышление и понимание языка. Он часто используется в бизнес-контексте. Сегодня люди чаще говорят об ИИ, машинном обучении и генеративном ИИ, но основная идея остается прежней: использование компьютеров для выполнения сложных задач, характерных для человека.

Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

Компьютерное зрение

Компьютерное зрение — это раздел искусственного интеллекта, который помогает компьютерам интерпретировать изображения и видео. Оно используется в медицинской визуализации, распознавании лиц, беспилотных автомобилях, контроле качества, сельском хозяйстве, безопасности и спортивном анализе. Системы компьютерного зрения могут быть мощными, но они могут давать сбои, когда освещение, углы обзора, фон или реальные условия отличаются от данных, на которых они были обучены.

Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

Показатель достоверности

Показатель уверенности — это число, отражающее степень уверенности системы искусственного интеллекта в правильности своего результата. Например, классификатор изображений может указать, что он на 92 % уверен в том, что на снимке изображена собака. Показатели уверенности могут быть полезны, но они не являются гарантией. Некоторые системы искусственного интеллекта демонстрируют чрезмерную уверенность даже в случае ошибки, поэтому так важны калибровка и тестирование.

Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

Окно контекста

Контекстное окно — это объем информации, который языковая модель может учитывать за один раз. Оно может включать вопрос пользователя, предыдущий разговор, загруженный текст или найденные документы. Более широкое контекстное окно позволяет модели работать с более длинными документами и большим объемом справочной информации. Однако даже при широком контекстном окне модель может упускать детали или отдавать приоритет одной информации перед другой. Многие специалисты в отрасли считают, что мы, возможно, движемся к появлению бесконечных контекстных окон — то есть к ситуации, когда пользователю больше не придется учитывать контекст самостоятельно.

Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

Сверточная нейронная сеть

Сверточная нейронная сеть, или CNN, — это тип нейронной сети, особенно полезный для работы с изображениями. CNN распознают такие паттерны, как края, формы, текстуры и объекты. Они сыграли важную роль в развитии компьютерного зрения. Хотя в настоящее время используются и более новые архитектуры, CNN по-прежнему играют важную роль в анализе изображений, медицинской визуализации и визуальном распознавании.

Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

Корпус

Корпус — это набор текстов или данных, используемый для анализа или обучения. Например, языковая модель может быть обучена на корпусе, содержащем книги, статьи, веб-сайты, код и другие письменные материалы. Качество и состав корпуса сильно влияют на поведение модели. Если корпус содержит ошибки, предвзятость или устаревшую информацию, модель может усвоить и их.

Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

Функция затрат

Функция затрат, также называемая функцией потерь, измеряет степень погрешности модели во время обучения. Модель стремится со временем уменьшить эту погрешность. Например, если ИИ прогнозирует цены на жилье, функция затрат измеряет разницу между прогнозируемыми и фактическими ценами. Обучение — это, по сути, процесс настройки модели с целью минимизации этих потерь.

Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

Кросс-валидация

Кросс-валидация — это метод, используемый для проверки эффективности модели на разных частях данных. Вместо того чтобы проводить обучение и тестирование только один раз, данные разбиваются на несколько частей. Это помогает выяснить, работает ли модель стабильно или же показывает хорошие результаты только при одном удачном разделении. Кросс-валидация снижает риск завышения оценки реальной эффективности модели.

Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

Индивидуальная модель

Индивидуальная модель — это модель искусственного интеллекта, адаптированная для конкретной организации, задачи или набора данных. Например, больнице может потребоваться модель, обученная на собственных клинических документах, а юридической фирме — модель, настроенная для составления юридических документов. Индивидуальные модели могут быть более релевантными, чем общие, но они требуют тщательной обработки данных, тестирования и управления.

Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

ИИ в сфере кибербезопасности

ИИ в сфере кибербезопасности использует машинное обучение и автоматизацию для обнаружения, предотвращения или реагирования на цифровые угрозы. Он может помочь выявить необычное поведение в сети, попытки фишинга, вредоносное ПО или подозрительные входы в систему. В то же время злоумышленники также могут использовать ИИ для создания более убедительных мошеннических схем или автоматизации атак. Таким образом, ИИ является одновременно и инструментом защиты, и новой проблемой в сфере кибербезопасности.

Установите The Portugal News в качестве предпочтительного источника новостей в Google

GoogleДобавить как предпочтительный источник в Google