Binär klassificering

Källa: Tillhandahållen bild; Författare: Stephen Whitelaw;

Binär klassificering är en uppgift där ett AI-system väljer mellan två kategorier. Exempel är spam eller inte spam, bedrägeri eller inte bedrägeri, sjukdom eller ingen sjukdom, godkänna eller avslå. Det låter enkelt, men konsekvenserna kan vara allvarliga. I situationer där mycket står på spel måste vi inte bara förstå svaret utan också konfidensgraden, felfrekvensen och konsekvenserna av eventuella misstag.

Black Box

Källa: Bild tillhandahållen; Författare: Stephen Whitelaw;

Ett ”black box”-AI-system är ett system vars interna resonemang är svårt för människor att förstå. Många moderna AI-modeller är kraftfulla men inte lätta att förklara. Detta skapar problem inom områden som hälso- och sjukvård, finans och juridik, där människor kan behöva veta varför ett beslut fattades. ”Black box”-system kan vara användbara, men de kräver noggranna tester och övervakning.

BLEU-poäng

Källa: Bild tillhandahållen; Författare: Stephen Whitelaw;

BLEU är ett mått som traditionellt används för att utvärdera maskinöversättning. Det jämför en AI-genererad översättning med en eller flera mänskliga översättningar. Ett högre BLEU-betyg innebär vanligtvis att maskinöversättningen ligger närmare referenstexten. Men precis som många andra mått är det inte perfekt. En översättning kan få ett högt poängtal men ändå låta onaturlig, eller få ett lågt poängtal samtidigt som den är acceptabel för en mänsklig läsare.

Bot

Källa: Bild tillhandahållen; Författare: Stephen Whitelaw;

En bot är ett datorprogram som utför automatiserade uppgifter. Vissa bots är enkla, till exempel sådana som skickar påminnelser eller besvarar grundläggande frågor inom kundtjänst. AI-drivna bots är mer flexibla och kan förstå naturligt språk. Bots kan vara till hjälp, men de kan också användas för skräppost, bedrägerier, desinformation eller falsk aktivitet på sociala medier.

Inramningsruta

Källa: Tillhandahållen bild; Författare: Stephen Whitelaw;

En begränsningsruta är en rektangel som ritas runt ett objekt i en bild så att ett AI-system kan lära sig att upptäcka det. I en trafikbild kan till exempel rutor ritas runt bilar, fotgängare, cyklar och skyltar. Begränsningsrutor används ofta inom datorseende. De visar AI:n inte bara vad som finns i en bild, utan också var det finns.

BPE – Byte Pair Encoding

Källa: Tillhandahållen bild; Författare: Stephen Whitelaw;

Byte Pair Encoding, eller BPE, är en metod som används för att dela upp text i mindre enheter som kallas token. Dessa token kan vara hela ord, delar av ord eller tecken. Språkmodeller läser vanligtvis inte text på exakt samma sätt som människor gör; de bearbetar token. Tokenisering påverkar kostnad, hastighet och hur väl en modell hanterar ovanliga ord, namn eller språk.

Boosting

Källa: Bild tillhandahållen; Författare: Stephen Whitelaw;

Boosting är en maskininlärningsteknik som kombinerar många svagare modeller för att skapa en starkare. Varje ny modell fokuserar mer på de misstag som tidigare modeller gjort. Med tiden blir det kombinerade systemet mer exakt. Boosting används ofta vid problem med strukturerade data, såsom riskbedömning, prognoser och klassificering.

Business Intelligence

Källa: Tillhandahållen bild; Författare: Stephen Whitelaw;

Business intelligence använder data för att hjälpa organisationer att förstå prestanda och fatta beslut. Traditionell business intelligence innefattar ofta instrumentpaneler och rapporter. AI kan förbättra business intelligence genom att hitta mönster, ta fram prognoser, sammanfatta trender och föreslå åtgärder. AI-genererade affärsinsikter kräver dock fortfarande mänskligt omdöme och ämneskunskap.