type
status
date
slug
summary
tags
category
icon
password
Ordliste for KI teknologi
1. Algoritme
En algoritme er en veldefinert instruksjonsserie designet for å utføre en spesifikk oppgave. Den er grunnlaget i datavitenskap og programmering, og brukes til å løse problemer ved å følge en sekvensiell prosess.
2. Argument Mining
Argument mining anvender teknikker fra naturlig språkbehandling (NLP) for å identifisere, klassifisere og strukturere argumenter i tekst. Dette gjør det mulig å analysere meninger og argumentasjonsmønstre i store tekstmengder.
3. Bakoverpropagering
Bakoverpropagering er en metode for å trene kunstige nevrale nettverk, hvor feil korrigeres fra utgangslaget og propageres tilbake gjennom nettverket. Dette gjør det mulig å finjustere vektene for mer nøyaktige forutsigelser.
4. Clustering
Clustering er en dataanalyseteknikk som grupperer dataelementer basert på likhet eller distanse mellom dem. Denne metoden brukes ofte i datautvinning for å identifisere naturlige grupperinger i data.
5. Data Sjø
En datasjø er et stort lagringssystem designet for å lagre enorme mengder rådata i sitt native format. Dette gjør det mulig for organisasjoner å lagre all sin data på ett sted for senere analyse og behandling.
6. Datamaskinsyn
Datamaskinsyn er et felt innen kunstig intelligens som fokuserer på å gi maskiner evnen til å tolke og forstå den visuelle verden. Ved å anvende algoritmer kan systemer identifisere objekter, personer, scener og aktiviteter i bilder og videoer.
7. Dyp Læring
Dyp læring er en avansert form for maskinlæring som bruker dyptgående nevrale nettverk for å modellere komplekse mønstre i data. Denne metoden er særlig effektiv for oppgaver som bilde- og talegjenkjenning.
8. ELIZA
ELIZA var en av de første samtaleagentene, utviklet på 1960-tallet, som simulerer samtale ved å omformulere brukerens spørsmål eller uttalelser for å generere svar.
9. Finjustering
Finjustering innebærer å ta en eksisterende, forhåndstrent modell og tilpasse den til en litt annen oppgave. Dette er en kostnadseffektiv måte å utnytte avanserte modeller på nye datasett.
10. Forsterket Læring
Forsterket læring er en læringsmetode hvor en agent lærer å ta beslutninger ved å utføre handlinger i et miljø for å maksimere noen form for belønning eller minimering av straff.
11. Generativ AI
Generativ AI refererer til AI-systemer som kan generere nytt, originalt innhold eller data basert på læring fra eksisterende datasett. Dette kan inkludere tekst, bilder, musikk og mer.
12. Generative Kontradiktoriske Nettverk (GAN)
GAN-er er en klasse av nevrale nettverksarkitekturer der to nettverk, en generator og en diskriminator, konkurrerer i en spillteoretisk setting. Dette brukes til å generere nye, syntetiske dataeksempler som er nesten ikke til å skille fra ekte data.
13. Generative Pre-trained Transformer (GPT)
GPT er en type nevral nettverksmodell designet for å generere tekst. Modellen er forhåndstrent på et stort korpus av tekst og kan finjusteres til forskjellige tekstgenereringsoppgaver, som å skrive artikler, oversette tekst, eller generere kode.
14. Gjentakende Nevrale Nettverk (RNN)
RNN-er er en klasse av nevrale nettverk som er spesielt godt egnet for sekvensielle data som tekst eller tidsserier. De har evnen til å "huske" informasjon fra tidligere steg i sekvensen, noe som gjør dem kraftige for oppgaver som språkmodellering og talegjenkjenning.
15. Gradient Nedstigning
Gradient nedstigning er en optimaliseringsteknikk brukt til å minimere kostnadsfunksjonen i maskinlæring og dyp læring. Den fungerer ved å iterativt justere parametere i motsatt retning av gradienten av kostnadsfunksjonen.
16. Kant AI
Kant AI refererer til AI-algoritmer som kjører på enheter ved "kanten" av nettverket, nær datakilden, noe som reduserer latens, øker personvernet og reduserer behovet for sentralisert databehandling.
17. Konvolusjonelle Nevrale Nettverk (CNN)
CNN-er er en type dyp læring nettverksarkitektur som er spesielt egnet for å behandle strukturerte rutenett av data som bilder. De har blitt brukt med stor suksess i bildegjenkjenning, ansiktsgjenkjenning og videobehandling.
18. Kunstig Generell Intelligens (AGI)
AGI er en hypotetisk form for AI som har evnen til å forstå, lære, og anvende kunnskap på tvers av et bredt spekter av oppgaver på et nivå som er sammenlignbart med eller overgår menneskelig intelligens.
19. LangChain
LangChain er en teknologi eller konsept som ikke var bredt anerkjent eller definert per min siste oppdatering. Det kan være en spesifikk anvendelse eller pl
Kunstige Nevrale Nettverk (ANN)
Kunstige nevrale nettverk (ANN) er inspirert av den biologiske strukturen og funksjonsmåten til menneskehjernen. De er fundamentale innen kunstig intelligens (AI) og maskinlæring, og brukes til å modellere komplekse mønstre og problemløsninger som mennesker naturlig håndterer, men som har vært utfordrende for tradisjonelle datamaskinalgoritmer.
Langt Korttidshukommelse (LSTM)
Langt korttidshukommelse (LSTM) er en spesialisert form for gjentakende nevrale nettverk (RNN) designet for å håndtere langvarige avhengigheter i sekvensdata. LSTMs er ideelle for applikasjoner som krever læring fra lange sekvenser, slik som maskinoversettelse, talegjenkjenning, og tidsrekkeanalyse. Deres unike arkitektur tillater dem å "huske" informasjon over lengre perioder, noe som overkommer vanlige utfordringer med tradisjonelle RNNs, som forsvinnende og eksploderende gradienter.
Longchain
Begrepet "Longchain" i AI refererer til komplekse sekvenser av beslutninger eller handlinger som er nødvendige for å løse spesifikke oppgaver. Dette kan omfatte en serie av interrelaterte trinn i en beslutningsprosess, hvor hver handling påvirker de neste. Longchain-metoder er spesielt relevante i områder som forsterket læring, hvor lange beslutningssekvenser er nødvendige for å oppnå et mål.
Maskinlæring
Maskinlæring er en kjernekomponent av kunstig intelligens som fokuserer på å utvikle algoritmer og modeller som lar datamaskiner lære fra og gjøre forutsigelser eller beslutninger basert på data, uten å være eksplisitt programmert for spesifikke oppgaver. Denne tilnærmingen omfatter ulike teknikker som overvåket læring, uovervåket læring, og forsterket læring, hver med sine egne anvendelser og metodikker.
Naturlig Språkbehandling (NLP)
Naturlig språkbehandling (NLP) er en gren av kunstig intelligens som fokuserer på interaksjonen mellom datamaskiner og menneskelig (naturlig) språk. NLP-teknologi gjør det mulig for datamaskiner å forstå, tolke, og generere menneskelig språk, muliggjør applikasjoner som tekstanalyse, språkoversettelse, og talegjenkjenning.
Overfitting
Overfitting er et vanlig problem i maskinlæring hvor en modell lærer detaljene og støyen i treningsdataene til et punkt hvor det negativt påvirker modellens evne til å generalisere til nye data. Dette kan føre til misvisende høye ytelsesmålinger på treningssettet, men dårlig ytelse på validerings- eller testsettet.
Overvåket Læring
Overvåket læring er en maskinlæringsmetode hvor modeller trenes på et datasett som inneholder inngangsvariabler sammen med deres tilsvarende målvariabler (etiketter). Målet er å lære en funksjon som, gitt en ny inngang, kan forutsi den passende utgangen.
Prompting
Prompting i kunstig intelligens refererer til prosessen med å gi AI-modeller spesifikke instruksjoner eller ledetråder for å generere ønsket respons. Dette er særlig relevant i konteksten av generative modeller som GPT (Generative Pre-trained Transformer), hvor riktig utformet prompt kan styre modellens generering mot spesifikke temaer, ideer, eller formater.
Regulariseringsteknikker L1 og L2
- L1-regularisering (også kjent som Lasso) legger til en straff som er proporsjonal med absoluttverdien av modellkoeffisientene, noe som fører til sparsommere modeller hvor noen vekter kan bli nøyaktig null.
- L2-regularisering (også kjent som Ridge) legger til en straff som er proporsjonal med kvadratet av størrelsen på koeffisientene, noe som fører til jevnere modeller ved å redusere størrelsen på koeffisientene.
Semantisk Analyse
Semantisk analyse i NLP er prosessen med å forstå den underliggende betydningen eller konteksten av ord, setninger, eller tekst. Den omfatter teknikker for å tolke og representere semantikken (meningen) bak språklige uttrykk, noe som er viktig for applikasjoner som meningsbasert søk, innholdsanbefalinger, og sentimentanalyse.
Smal Kunstig Intelligens
Smal kunstig intelligens refererer til AI-systemer designet og trent for å utføre spesifikke oppgaver eller løse spesifikke problemer, i motsetning til generell kunstig intelligens (AGI), som ville ha evnen til å utføre ethvert intellektuelt oppdrag et menneske kan. Smal AI er det mest utbredte formen for AI i dagens teknologi.
Store Språkmodeller (LLMs)
Store språkmodeller (LLMs) er avanserte AI-modeller trent på enorme datasett av tekst. De har revolusjonert feltet for naturlig språkbehandling ved å tilby bemerkelsesverdig evne til å forstå, generere, og samhandle med menneskelig språk på måter som nærmer seg menneskelig nivå av kompetanse.
Varierende Autoencoders
Varierende autoencoders (VAEs) er en klasse av generative modeller i maskinlæring som er spesielt gode til å generere nye data som ligner på treningsdataene. De brukes ofte innen bildegenerering og datakomprimering og er kjent for sin evne til å lære glatte og kontinuerlige representasjoner av inndataene.
