Ingen vei forbi: Lær begrepene om AI og forstå mer jobb effektivt

Her er noen av de viktigste begrepene i AI:

• Maskinlæring (ML): Maskinlæring er en underdisiplin av AI som fokuserer på å utvikle algoritmer og modeller som kan lære fra data uten å bli direkte programmert. Det er to hovedtyper maskinlæring: overvåket læring (supervised learning), der algoritmen blir trent på et datasett som inneholder eksempler og deres etiketter, og usupervisert læring (unsupervised learning), der algoritmen søker å finne mønstre i datasettet uten etiketter.

• Dyp læring (Deep Learning): Dyp læring er en underkategori av maskinlæring som bruker kunstige nevrale nettverk med mange lag for å utføre komplekse oppgaver som bilde- og talegjenkjenning. Dyp læring er ansvarlig for mange av de bemerkelsesverdige prestasjonene innen moderne AI.

• Kunstige nevrale nettverk (Artificial Neural Networks): Dette er matematisk inspirerte modeller som etterligner hjernens struktur og funksjon. De består av sammenkoblede kunstige "nevroner" som kan brukes til å lære komplekse sammenhenger i data.

• Supervised Learning: Som nevnt tidligere, er dette en type maskinlæring der algoritmen får et datasett med eksempler og deres tilhørende etiketter, og den lærer å lage sammenhenger mellom inndataene og etikettene.

• Unsupervised Learning: I usupervisert læring får algoritmen et datasett uten etiketter og søker å finne mønstre eller strukturer i dataene uten veiledning.

• Reinforcement Learning: Dette er en type maskinlæring der en agent lærer å ta beslutninger i et miljø ved å prøve handlinger og observere resultatene. Agenten mottar belønninger eller straffer avhengig av sine handlinger og bruker denne tilbakemeldingen til å lære å ta bedre beslutninger over tid.

• Overføring av læring (Transfer Learning): Dette er en teknikk der en AI-modell som er trent på en oppgave, brukes som et utgangspunkt for trening på en annen oppgave. Dette kan redusere mengden data og tid som trengs for å trene en modell på en ny oppgave.

• Konvolusjonelle nevrale nettverk (Convolutional Neural Networks - CNNs): Spesialiserte nevrale nettverk som er designet for å håndtere bilde- og bilde-lignende data. De bruker konvolusjonslag til å fange viktige funksjoner i dataene.

• Naturlig språkbehandling (Natural Language Processing - NLP): Dette er en gren av AI som fokuserer på hvordan datamaskiner kan forstå og behandle menneskespråk. Det inkluderer oppgaver som tekstklassifisering, talegjenkjenning og maskinoversettelse.

• Dataforsterkning (Data Augmentation): En teknikk der du endrer og utvider datasettet ditt ved å gjøre små endringer i eksisterende data for å skape flere variasjoner. Dette hjelper til med å forbedre generaliseringen av AI-modellen.

Oppsummering

Disse begrepene representerer bare en del av det tekniske vokabularet i AI-feltet. Det er viktig å utforske disse konseptene nærmere for å få en grundig forståelse av hvordan AI fungerer og hvordan du kan bruke det til å løse problemer og utforske nye muligheter.

Det er mange begreper - AI begynner å få fast form - best å kunne noe om dette nå når AI er så nytt. Husk at AI er et programmert datasystem med rike funksjoner laget av mennesker.

Photo by Sanket Mishra