Denna ordbok är en omfattande samling av termer och begrepp relaterade till artificiell intelligens (AI), maskininlärning, naturlig språkbehandling (NLP), och chatbotar. Den är utformad för att ge en grundläggande förståelse av de teknologier, metoder och koncept som är centrala inom dessa snabbt växande och föränderliga områden.
Ordboken riktar sig både till nybörjare som vill lära sig mer om AI och till erfarna yrkesverksamma som behöver en referensguide för att hålla sig uppdaterade med den senaste terminologin.
Tänk på!
När du använder denna ordbok är det några saker du bör ha i åtanke:
- AI är en ständigt föränderlig teknologi: AI och relaterade områden utvecklas snabbt. Nya metoder och tekniker introduceras regelbundet, och definitioner kan förändras över tid. Det är viktigt att kontinuerligt uppdatera sin kunskap, och vi kommer uppdatera ordboken så fort ett nytt ord dyker upp.
- Kontext är viktigt: Många termer kan ha olika betydelser beroende på sammanhanget. Försök alltid att förstå hur en term används inom ett specifikt område eller tillämpning.
- Bredd och djup: Denna ordbok strävar efter att täcka en bred uppsättning termer, men djupare förståelse kräver ofta ytterligare studier och praktisk erfarenhet. Använd denna ordbok som en utgångspunkt för vidare lärande.
A
- AI (Artificiell Intelligens): Ett område inom datavetenskap som syftar till att skapa maskiner som kan utföra uppgifter som vanligtvis kräver mänsklig intelligens.
- Algoritm: En uppsättning instruktioner som en dator följer för att lösa ett problem eller utföra en uppgift.
- Anomalidetektering: Processen att identifiera ovanliga mönster som skiljer sig från majoriteten av data.
- A/B Testing: En metod för att jämföra två versioner av en variabel för att avgöra vilken som är mer effektiv.
- Automatisering: Användning av teknologi för att utföra uppgifter utan mänsklig inblandning.
B
- Big Data: Mycket stora och komplexa datamängder som kräver avancerade verktyg och tekniker för att bearbetas och analyseras.
- Bot: En mjukvara som automatiserar uppgifter, ofta på internet, som kan efterlikna mänskligt beteende.
- Bias (Fördomar): Systematiska fel i data eller algoritmer som leder till snedvridna resultat.
- Backpropagation: En inlärningsalgoritm för tränande neurala nätverk som justerar vikterna genom att sprida felen bakåt genom nätverket.
C
- Chatbot: Ett datorprogram som kan simulera en konversation med mänskliga användare, oftast via text.
- Clustering: Metoden att gruppera en uppsättning objekt på ett sätt att objekt i samma grupp (kluster) är mer lika varandra än de i andra grupper.
- Convolutional Neural Network (CNN): En typ av djupt neuralt nätverk som är särskilt bra på att analysera visuella data.
D
- Data Mining: Processen att extrahera användbar information från stora datamängder.
- Domänkunskap: Specifik kunskap om det område eller den bransch där AI-lösningen tillämpas.
- Djuplärning (Deep Learning): En del av maskininlärning som använder neurala nätverk med många lager för att analysera data.
- Dataaugmentation: Tekniker för att öka mängden träningsdata genom att tillämpa slumpmässiga transformationer på befintliga data.
- Decision Tree (Beslutsträd): En beslutsstödsverktyg som använder en trädliknande modell av beslut och deras möjliga konsekvenser.
E
- Egenskapsutvinning: Processen att välja och modifiera de mest relevanta funktionerna i data som ska användas i maskininlärningsmodeller.
- Etik inom AI: Området som behandlar de moraliska konsekvenserna och ansvaren för att utveckla och använda AI-teknologi.
- Embeddings: Representation av högdimensionella data i lägre dimensioner, ofta använd i NLP.
- Ensemble Learning: Användning av flera maskininlärningsmodeller för att få bättre prediktionsprestanda än enskilda modeller.
F
- Förstärkt lärande (Reinforcement Learning): En typ av maskininlärning där en agent lär sig att fatta beslut genom att utföra handlingar och få belöningar eller straff.
- Förutsägande analys (Predictive Analytics): Användning av data, statistiska algoritmer och maskininlärningstekniker för att identifiera sannolikheten för framtida resultat baserat på historiska data.
- Feature Engineering: Processen att använda domänkunskap för att extrahera funktioner från rådata som kan användas för att förbättra maskininlärningsmodeller.
- Fuzzy Logic: Ett system för logik som tillåter grader av sanningsvärden istället för bara sant eller falskt.
G
- Generativ AI: En typ av AI som kan skapa nytt innehåll, såsom text, bild eller musik, baserat på inlärda mönster från data.
- GPU (Grafikprocessor): En specialiserad processor designad för att snabba upp grafiska och numeriska beräkningar, ofta använd i AI och maskininlärning.
- Generative Adversarial Network (GAN): En klass av maskininlärningsmodeller där två neurala nätverk tränas tillsammans i en konkurrenssituation.
- Gradient Descent: En optimeringsalgoritm för att minimera en funktion genom att iterativt flytta sig i riktning mot den brantaste nedförsbacken.
H
- Hårdvaruacceleration: Användning av specialiserade hårdvarukomponenter för att öka hastigheten på AI-beräkningar.
- Högdimensionell data: Data med många variabler eller funktioner, vilket kan vara utmanande att analysera och visualisera.
- Hyperparameter: Parametrar vars värden används för att styra inlärningsprocessen hos en maskininlärningsmodell.
- Hierarchical Clustering: En klustringsmetod som söker bygga en hierarki av kluster.
I
- Intelligent agent: Ett autonomt system som observerar och agerar i en miljö för att uppnå sina mål.
- IoT (Internet of Things): Nätverket av fysiska enheter som är anslutna till internet och kan samla in och utbyta data.
- Inference (Inferens): Processen att använda en tränad maskininlärningsmodell för att göra förutsägelser på nya data.
- Instance-based Learning: En typ av algoritmer som jämför nya problem med fall från en träningsuppsättning för att göra förutsägelser.
J
- JSON (JavaScript Object Notation): Ett lättviktigt datautbytesformat som är lätt för människor att läsa och skriva och för maskiner att parsa och generera.
- Jupyter Notebook: Ett open-source webapplikation som tillåter skapande och delning av dokument som innehåller live kod, ekvationer, visualiseringar och text.
K
- Kognitiv computing: Tekniker som efterliknar mänsklig kognition och inbegriper processer som lärande, resonemang och själv-korrigering.
- K-means clustering: En populär klustringsalgoritm som grupperar data i k kluster baserat på deras likheter.
- K-nearest neighbors (KNN): En enkel, instansbaserad inlärningsalgoritm som klassificerar nya fall baserat på de k närmaste grannarna i träningsdata.
L
- Lärandealgoritm: En algoritm som möjliggör för en AI-modell att lära sig från data och förbättras över tid.
- LSTM (Long Short-Term Memory): En typ av rekurrent neuralt nätverk som är särskilt bra på att lära sig och minnas beroenden över tid i sekventiella data.
- Latent Dirichlet Allocation (LDA): En generativ statistisk modell som tillåter observationer att förklaras av omätbara grupper som förklarar varför vissa delar av data liknar varandra.
- Logistic Regression: En statistisk modell som i sin grundläggande form använder en logitfunktion för att modellera en binär beroende variabel.
M
- Maskininlärning: Ett område inom AI som fokuserar på att skapa algoritmer som gör det möjligt för datorer att lära sig från och göra förutsägelser baserat på data.
- NLP (Natural Language Processing): Ett område inom AI som fokuserar på interaktionen mellan datorer och människor genom naturligt språk.
- Markov Chain: En matematisk modell som övergår från ett tillstånd till ett annat inom ett slutet system.
- Meta-learning: En metod inom maskininlärning där modeller lär sig att lära från andra lärande processer.
N
- Neuralt nätverk: En samling algoritmer som är inspirerade av människans hjärna och används för att känna igen mönster i data.
- Normalisering: Processen att ändra skalan på data så att de ligger inom ett specifikt intervall eller har en viss fördelning.
- Naive Bayes: En enkel men kraftfull probabilistisk klassificeringsalgoritm baserad på Bayes sats med starka (naiva) oberoende antaganden mellan funktionerna.
O
- Optimering: Processen att justera parametrarna i en modell för att förbättra dess prestanda.
- OCR (Optical Character Recognition): Teknik för att känna igen text i bilder och omvandla den till maskinläsbar text.
- Ontology: En formell representation av en uppsättning begrepp och deras relationer inom ett domänområde.
- Overfitting: När en maskininlärningsmodell lär sig detaljer och brus i träningsdata till den grad att den presterar dåligt på nya data.
P
- Prediktiv modellering: Användning av statistiska tekniker för att skapa modeller som kan förutsäga framtida resultat baserat på historiska data.
- Perceptron: Den enklaste formen av ett neuralt nätverk, som används för binär klassificering.
- Principal Component Analysis (PCA): En teknik för att minska dimensionerna i ett dataset genom att transformera data till ett nytt koordinatsystem.
- Precision och Recall: Mätvärden för att utvärdera effektiviteten hos en klassificeringsalgoritm.
Q
- Quantum computing: En ny typ av databehandling som utnyttjar kvantmekaniska fenomen för att utföra beräkningar mycket snabbare än klassiska datorer.
- Q-learning: En förstärkt inlärningsalgoritm som söker hitta den bästa åtgärdsstrategin för att maximera belöningen över tid.
R
- Rekommendationssystem: Ett system som föreslår produkter, tjänster eller information till användare baserat på analys av data och användarbeteende.
- Resonemang (Reasoning): Processen att dra slutsatser från fakta eller premisser.
- Random Forest: En ensemble-inlärningsmetod för klassificering och regression som bygger på att kombinera många beslutsträd.
- Recurrent Neural Network (RNN): Ett neuralt nätverk som är särskilt bra på att hantera sekventiella data eftersom det har ”minne” om tidigare ingångar.
S
- Stödvektormaskin (Support Vector Machine): En övervakad maskininlärningsalgoritm som används för klassificering och regression.
- Supervised learning: En typ av maskininlärning där modellen tränas på en märkta datauppsättning.
- Sentimentanalys: Processen att använda NLP, textanalys och biometrik för att systematiskt identifiera, extrahera, kvantifiera och studera affektiva tillstånd och subjektiv information.
- Sparse Data: Dataset där många av elementen är noll eller saknas.
T
- TensorFlow: Ett populärt open-source bibliotek för maskininlärning utvecklat av Google.
- Träning (Training): Processen att lära en maskininlärningsmodell från data genom att justera dess parametrar.
- Transfer Learning: En metod inom maskininlärning där en modell tränad på en uppgift återanvänds på en annan men relaterad uppgift.
- Turing Test: Ett test av en maskins förmåga att visa intelligent beteende som är oskiljaktigt från en människas.
U
- Unsupervised learning: En typ av maskininlärning där modellen tränas på omärkta data och försöker hitta dolda mönster.
- Uppmärksamhetsmekanism (Attention Mechanism): En teknik i neurala nätverk som hjälper modellen att fokusera på viktiga delar av indata.
- Underfitting: När en maskininlärningsmodell är för enkel och inte fångar upp mönster i träningsdata, vilket leder till dålig prestanda.
- Unstructured Data: Data som inte följer en fördefinierad datamodell eller struktur, till exempel text och bilder.
V
- Virtuell assistent: En AI-driven programvara som kan utföra uppgifter eller tjänster för en individ baserat på kommandon eller frågor.
- Vektorrum (Vector Space): En matematisk representation av textdokument som vektorer, vilket används i textmining och NLP.
- Validation Set: En uppsättning data som används för att stämma av och justera en maskininlärningsmodell under träning.
- Variational Autoencoder (VAE): En typ av neuralt nätverk som används för generativ modellering och datasammanpressning.
W
- Word Embeddings: En teknik inom NLP där ord representeras som vektorer i ett kontinuerligt vektorrum, vilket fångar semantiska relationer mellan ord.
- Watson: En AI-plattform från IBM som använder NLP och maskininlärning för att analysera stora mängder data.
- Weak AI: AI-system som är designade och tränade för att utföra en specifik uppgift, till skillnad från stark AI som har generella kognitiva förmågor.
- Word2Vec: En teknik inom NLP som används för att representera ord i kontinuerliga vektorrum där ord med liknande betydelser har liknande representationer.
X
- XGBoost: En effektiv och flexibel implementering av gradient-boosted decision trees designad för att vara mycket snabb och exakt.
Y
- YOLO (You Only Look Once): En snabb och precis realtidsobjekt-detektionsalgoritm.
- Yellowfin: En business intelligence-plattform som kombinerar data visualisering, rapportering och avancerad analys.
Z
- Zero-shot learning: En typ av maskininlärning där modellen kan känna igen och klassificera objekt den aldrig sett tidigare baserat på relaterad information eller beskrivningar.
- Zero-inflated Model: En statistisk modell som tar hänsyn till överflöd av nollor i en dataset när man gör förutsägelser.
Tipsa oss om nya ord
Har du noterat att vi missat ett ord? Kontakta oss!