Двоичная классификация

Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

Бинарная классификация — это задача, при которой система искусственного интеллекта выбирает одну из двух категорий. Примерами могут служить: спам или не спам, мошенничество или не мошенничество, заболевание или отсутствие заболевания, одобрение или отклонение. Это звучит просто, но последствия могут быть серьезными. В ситуациях с высокими ставками нам необходимо понимать не только сам ответ, но и степень уверенности, уровень ошибок и последствия этих ошибок.

«Черный ящик»

Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

Система ИИ типа «чёрный ящик» — это система, внутренние механизмы работы которой человеку трудно понять. Многие современные модели ИИ обладают высокой мощностью, но их работу нелегко объяснить. Это создаёт проблему в таких сферах, как здравоохранение, финансы и право, где людям может потребоваться знать, почему было принято то или иное решение. Системы типа «чёрный ящик» могут быть полезны, но они требуют тщательного тестирования и контроля.

Показатель BLEU

Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

BLEU — это показатель, традиционно используемый для оценки машинного перевода. Он сравнивает перевод, сгенерированный ИИ, с одним или несколькими переводами, выполненными человеком. Более высокий показатель BLEU обычно означает, что машинный перевод ближе к эталонному тексту. Однако, как и многие другие метрики, он несовершенен. Перевод может получить высокий балл, но при этом звучать неестественно, или, наоборот, получить низкий балл, хотя для человеческого читателя он вполне приемлем.

Бот

Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

Бот — это программное обеспечение, выполняющее автоматизированные задачи. Некоторые боты просты, например те, что рассылают напоминания или отвечают на базовые вопросы службы поддержки. Боты на базе искусственного интеллекта более гибкие и способны понимать естественный язык. Боты могут быть полезны, но их также можно использовать для рассылки спама, мошенничества, распространения дезинформации или поддельной активности в социальных сетях.

Ограничительная рамка

Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

Ограничительная рамка — это прямоугольник, нарисованный вокруг объекта на изображении, чтобы система искусственного интеллекта могла научиться его распознавать. Например, на изображении дорожного движения рамки могут быть нарисованы вокруг автомобилей, пешеходов, велосипедистов и дорожных знаков. Ограничительные рамки широко используются в компьютерном зрении. Они показывают ИИ не только то, что находится на изображении, но и где именно.

BPE — кодирование пар байтов

Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

Кодирование пар байтов (Byte Pair Encoding, BPE) — это метод, используемый для разбиения текста на более мелкие единицы, называемые токенами. Эти токены могут представлять собой целые слова, части слов или символы. Языковые модели обычно не читают текст точно так же, как люди; они обрабатывают токены. Токенизация влияет на затраты, скорость и то, насколько хорошо модель обрабатывает необычные слова, имена или языки.

Бустинг

Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

Бустинг — это метод машинного обучения, который объединяет множество слабых моделей для создания более сильной. Каждая новая модель уделяет больше внимания ошибкам, допущенным предыдущими моделями. Со временем объединенная система становится более точной. Бустинг широко используется при решении задач со структурированными данными, таких как оценка рисков, прогнозирование и классификация.

Бизнес-аналитика

Источник: предоставленное изображение; автор: Стивен Уайтлоу;

Бизнес-аналитика использует данные, чтобы помочь организациям понять результаты своей деятельности и принимать решения. Традиционная бизнес-аналитика часто включает в себя информационные панели и отчеты. ИИ может улучшить бизнес-аналитику, выявляя закономерности, составляя прогнозы, обобщая тенденции и предлагая меры. Однако бизнес-выводы, полученные с помощью ИИ, по-прежнему требуют человеческой оценки и знаний в конкретной области.