اعتمادات

التصنيف الثنائي

: الصورة الموردة؛ المؤلف: ستيفن وايتلو؛

التصنيف الثنائي هو مهمة يختار فيها نظام الذكاء الاصطناعي بين فئتين. تشمل الأمثلة البريد العشوائي أو غير المرغوب فيه، والاحتيال أو عدم الاحتيال، والمرض أو عدم المرض، والموافقة أو الرفض. يبدو الأمر بسيطًا، لكن العواقب يمكن أن تكون خطيرة. في البيئات عالية المخاطر، نحتاج إلى فهم ليس فقط الإجابة ولكن أيضًا الثقة ومعدل الخطأ وتأثير الأخطاء.

اعتمادات

الصندوق الأسود

: الصورة الموردة؛ المؤلف: ستيفن وايتلو؛

نظام الصندوق الأسود للذكاء الاصطناعي هو النظام الذي يصعب على البشر فهم أسبابه الداخلية. العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة قوية ولكن لا يمكن تفسيرها بسهولة. هذا يخلق مشكلة في مجالات مثل الرعاية الصحية والتمويل والقانون، حيث قد يحتاج الناس إلى معرفة سبب اتخاذ القرار. يمكن أن تكون أنظمة الصندوق الأسود مفيدة، ولكنها تتطلب اختبارًا دقيقًا وإشرافًا.

نقاط BLEU

: الصورة الموردة؛ المؤلف: ستيفن وايتلو؛

BLEU هي درجة تستخدم تقليديًا لتقييم الترجمة الآلية. إنه يقارن الترجمة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي مع ترجمة بشرية واحدة أو أكثر. عادةً ما تعني درجة BLEU الأعلى أن الترجمة الآلية أقرب إلى النص المرجعي. ومع ذلك، مثل العديد من المقاييس، فهي غير كاملة. يمكن للترجمة أن تحقق نتائج جيدة ولكنها لا تزال تبدو غير طبيعية، أو تسجل نتائج سيئة بينما تكون مقبولة للقارئ البشري.

قروض

البوت

: الصورة الموردة؛ المؤلف: ستيفن وايتلو؛

الروبوت هو برنامج برمجي يقوم بمهام آلية. بعض برامج الروبوت بسيطة، مثل تلك التي ترسل تذكيرات أو تجيب على أسئلة خدمة العملاء الأساسية. تعتبر الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أكثر مرونة ويمكنها فهم اللغة الطبيعية. يمكن أن تكون الروبوتات مفيدة، ولكن يمكن استخدامها أيضًا للرسائل غير المرغوب فيها أو عمليات الاحتيال أو المعلومات المضللة أو الأنشطة المزيفة على وسائل التواصل الاجتماعي.

اعتمادات الصندوق المحيط

: الصورة المرفقة؛ المؤلف: ستيفن وايتلو؛

المربع المحيط عبارة عن مستطيل مرسوم حول كائن في صورة حتى يتمكن نظام الذكاء الاصطناعي من تعلم اكتشافه. على سبيل المثال، في صورة حركة المرور، قد يتم رسم مربعات حول السيارات والمشاة والدراجات والعلامات. تستخدم الصناديق المحيطة بشكل شائع في رؤية الكمبيوتر. إنها تُظهر الذكاء الاصطناعي ليس فقط ما هو موجود في الصورة، ولكن أين هو.

BPE - اعتمادات ترميز زوج البايت

: الصورة الموردة؛ المؤلف: ستيفن وايتلو؛

ترميز زوج البايت، أو BPE، هو طريقة تستخدم لتقسيم النص إلى وحدات أصغر تسمى الرموز. قد تكون هذه الرموز عبارة عن كلمات كاملة أو أجزاء من الكلمات أو الأحرف. لا تقرأ نماذج اللغة عادةً النص تمامًا كما يفعل البشر؛ فهي تعالج الرموز. يؤثر الترميز على التكلفة والسرعة ومدى جودة تعامل النموذج مع الكلمات أو الأسماء أو اللغات غير العادية.

تعزيز

الاعتمادات: الصورة الموردة؛ المؤلف: ستيفن وايتلو؛ Boosting

هي تقنية للتعلم الآلي تجمع بين العديد من النماذج الأضعف لإنشاء نموذج أقوى. يركز كل نموذج جديد بشكل أكبر على الأخطاء التي ارتكبتها النماذج السابقة. بمرور الوقت، يصبح النظام المدمج أكثر دقة. يستخدم التعزيز على نطاق واسع في مشاكل البيانات المهيكلة، مثل تسجيل المخاطر والتنبؤ والتصنيف.

اعتمادات

ذكاء الأعمال

: الصورة المقدمة؛ المؤلف: ستيفن وايتلو؛

يستخدم ذكاء

الأعمال البيانات لمساعدة المؤسسات على فهم الأداء واتخاذ القرارات. غالبًا ما يتضمن ذكاء الأعمال التقليدي لوحات معلومات وتقارير. يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز ذكاء الأعمال من خلال إيجاد الأنماط وإنتاج التوقعات وتلخيص الاتجاهات واقتراح الإجراءات. ومع ذلك، لا تزال رؤى الأعمال الناتجة عن الذكاء الاصطناعي بحاجة إلى حكم بشري ومعرفة بالمجال

.