Home-theater-designers
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI)ని అన్వేషించడం అనేది గందరగోళ సాంకేతిక పదాలు మరియు అర్ధంలేని పదజాలం యొక్క చిట్టడవిలోకి ప్రవేశించినట్లు అనిపించవచ్చు. AI గురించి తెలిసిన వారు కూడా గందరగోళంలో తమ తలలు గీసుకోవడంలో ఆశ్చర్యం లేదు.
దీన్ని దృష్టిలో ఉంచుకుని, మీకు అవసరమైన జ్ఞానాన్ని అందించడానికి మేము సమగ్ర AI గ్లాసరీని సృష్టించాము. కృత్రిమ మేధస్సు నుండి మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డేటా మైనింగ్ వరకు, మేము అన్ని అవసరమైన AI నిబంధనలను సాదా మరియు సరళమైన భాషలో డీకోడ్ చేస్తాము.
వీడియో ఫైల్‌ని ఎలా అవినీతికి గురిచేయాలిరోజు యొక్క వీడియోను తయారు చేయండి కంటెంట్‌తో కొనసాగడానికి స్క్రోల్ చేయండి
మీరు ఆసక్తిగల అనుభవశూన్యుడు అయినా లేదా AI ఔత్సాహికులైనా, ఈ క్రింది AI కాన్సెప్ట్‌లను అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా AI యొక్క శక్తిని అన్‌లాక్ చేయడానికి మిమ్మల్ని మరింత చేరువ చేస్తుంది.
1. అల్గోరిథం
అల్గోరిథం అనేది సమస్యను పరిష్కరించడానికి లేదా పనిని పూర్తి చేయడానికి యంత్రాలు అనుసరించే సూచనలు లేదా నియమాల సమితి.
2. కృత్రిమ మేధస్సు
AI అనేది మానవ మేధస్సును అనుకరించే యంత్రాల సామర్ధ్యం మరియు సాధారణంగా మేధో జీవులతో అనుబంధించబడిన పనులు.
3. ఆర్టిఫిషియల్ జనరల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AGI)
AGI, బలమైన AI అని కూడా పిలుస్తారు, ఇది మానవులకు సమానమైన అధునాతన మేధస్సు సామర్థ్యాలను కలిగి ఉన్న ఒక రకమైన AI. కాగా కృత్రిమ సాధారణ మేధస్సు ఒకప్పుడు ప్రాథమికంగా సైద్ధాంతిక భావన మరియు పరిశోధన కోసం గొప్ప ఆట స్థలం, అనేక మంది AI డెవలపర్లు ఇప్పుడు రాబోయే దశాబ్దంలో మానవత్వం AGIకి చేరుకుంటుందని నమ్ముతున్నారు.
4. బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్
బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ అనేది న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు వాటి ఖచ్చితత్వం మరియు పనితీరును మెరుగుపరచడానికి ఉపయోగించే అల్గారిథమ్. ఇది అవుట్‌పుట్‌లో లోపాన్ని లెక్కించడం, నెట్‌వర్క్ ద్వారా తిరిగి ప్రచారం చేయడం మరియు మెరుగైన ఫలితాలను పొందడానికి కనెక్షన్‌ల బరువులు మరియు పక్షపాతాలను సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా పని చేస్తుంది.
5. పక్షపాతం
AI పక్షపాతం ఇతరుల కంటే కొన్ని అంచనాలను మరింత తరచుగా చేసే మోడల్ యొక్క ధోరణిని సూచిస్తుంది. మోడల్ యొక్క శిక్షణ డేటా లేదా దాని స్వాభావిక అంచనాల కారణంగా పక్షపాతం ఏర్పడవచ్చు.
6. బిగ్ డేటా
బిగ్ డేటా అనేది సాంప్రదాయ పద్ధతులను ఉపయోగించి ప్రాసెస్ చేయడానికి చాలా పెద్ద లేదా చాలా సంక్లిష్టమైన డేటాసెట్‌లను వివరించే పదం. నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని మెరుగుపరచడానికి విలువైన అంతర్దృష్టులు మరియు నమూనాలను సేకరించేందుకు విస్తృత సమాచారాన్ని విశ్లేషించడం ఇందులో ఉంటుంది.
7. చాట్‌బాట్
చాట్‌బాట్ అనేది టెక్స్ట్ లేదా వాయిస్ కమాండ్‌ల ద్వారా మానవ వినియోగదారులతో సంభాషణలను అనుకరించే ప్రోగ్రామ్. చాట్‌బాట్‌లు మానవ-వంటి ప్రతిస్పందనలను అర్థం చేసుకోగలవు మరియు ఉత్పత్తి చేయగలవు, వాటిని కస్టమర్ సర్వీస్ అప్లికేషన్‌ల కోసం శక్తివంతమైన సాధనంగా మారుస్తాయి.
8. కాగ్నిటివ్ కంప్యూటింగ్
కాగ్నిటివ్ కంప్యూటింగ్ అనేది అవగాహన, అభ్యాసం, తార్కికం మరియు సమస్య-పరిష్కారం వంటి మానవ అభిజ్ఞా సామర్థ్యాలను అనుకరించే వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయడంపై దృష్టి సారించే AI ఫీల్డ్.
9. కంప్యూటేషనల్ లెర్నింగ్ థియరీ
మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క అల్గోరిథంలు మరియు గణిత నమూనాలను అధ్యయనం చేసే కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క విభాగం. యంత్రాలు జ్ఞానాన్ని ఎలా పొందగలవో, అంచనాలు వేయగలవో మరియు వాటి పనితీరును ఎలా మెరుగుపరుస్తాయో అర్థం చేసుకోవడానికి ఇది అభ్యాసం యొక్క సైద్ధాంతిక పునాదులపై దృష్టి పెడుతుంది.
10. కంప్యూటర్ విజన్
కంప్యూటర్ దృష్టి డిజిటల్ ఇమేజ్‌లు మరియు వీడియోల నుండి దృశ్య సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు యంత్రాల సామర్థ్యాన్ని సూచిస్తుంది. కంప్యూటర్ విజన్ అల్గారిథమ్‌లు ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్, ఫేస్ రికగ్నిషన్, మెడికల్ ఇమేజింగ్ మరియు అటానమస్ వెహికల్స్ వంటి అప్లికేషన్‌లలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి.
11. డేటా మైనింగ్
డేటా మైనింగ్ అనేది పెద్ద డేటాసెట్ల నుండి విలువైన జ్ఞానాన్ని పొందే ప్రక్రియ. నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని మెరుగుపరచడానికి డేటాలోని నమూనాలు, సంబంధాలు మరియు ట్రెండ్‌లను గుర్తించడానికి ఇది గణాంక విశ్లేషణ మరియు యంత్ర అభ్యాస పద్ధతులను ఉపయోగిస్తుంది.
12. డేటా సైన్స్
డేటా సైన్స్ అనేది శాస్త్రీయ పద్ధతులు, అల్గారిథమ్‌లు మరియు సిస్టమ్‌లను ఉపయోగించి డేటా నుండి అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించడం. ఇది డేటా మైనింగ్ కంటే మరింత సమగ్రమైనది మరియు సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి డేటా సేకరణ, డేటా విజువలైజేషన్ మరియు ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్‌తో సహా అనేక రకాల కార్యకలాపాలను కలిగి ఉంటుంది.
13. లోతైన అభ్యాసం
డీప్ లెర్నింగ్ అనేది AI యొక్క ఒక శాఖ, ఇది అధిక మొత్తంలో డేటా నుండి తెలుసుకోవడానికి బహుళ లేయర్‌లతో (న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లోని ఇంటర్‌కనెక్ట్ నోడ్‌లు) కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగిస్తుంది. ఇది సంక్లిష్టమైన పనులను నిర్వహించడానికి యంత్రాలను అనుమతిస్తుంది సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ , చిత్రం మరియు ప్రసంగ గుర్తింపు.
14. ఉత్పాదక AI
జనరేటివ్ AI కృత్రిమ మేధస్సు వ్యవస్థలు మరియు టెక్స్ట్, ఆడియో, వీడియో మరియు అనుకరణలను సృష్టించగల అల్గారిథమ్‌లను వివరిస్తుంది. ఈ AI వ్యవస్థలు ఇప్పటికే ఉన్న డేటా నుండి నమూనాలు మరియు ఉదాహరణలను నేర్చుకుంటాయి మరియు కొత్త మరియు అసలైన అవుట్‌పుట్‌లను రూపొందించడానికి ఆ పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగిస్తాయి.
15. భ్రాంతి
AI భ్రాంతి మోడల్ వాస్తవంగా తప్పు, అసంబద్ధం లేదా అర్ధంలేని ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేసే సందర్భాలను సూచిస్తుంది. సందర్భం లేకపోవడం, శిక్షణ డేటాలో పరిమితులు లేదా నిర్మాణం వంటి అనేక కారణాల వల్ల ఇది జరగవచ్చు.
16. హైపర్పారామీటర్లు
అల్గోరిథం లేదా మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ ఎలా నేర్చుకుంటుంది మరియు ప్రవర్తిస్తుందో నిర్వచించే సెట్టింగ్‌లను హైపర్పారామీటర్లు అంటారు. హైపర్‌పారామీటర్లలో లెర్నింగ్ రేట్, రెగ్యులరైజేషన్ స్ట్రెంగ్త్ మరియు నెట్‌వర్క్‌లోని దాచిన లేయర్‌ల సంఖ్య ఉన్నాయి. మీ అవసరాలకు అనుగుణంగా మోడల్ పనితీరును చక్కగా ట్యూన్ చేయడానికి మీరు ఈ పారామితులతో టింకర్ చేయవచ్చు.
విండోస్ 10 లో మాక్ వర్చువల్ మెషిన్
17. లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ (LLM)
LLM అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్, ఇది విస్తారమైన డేటాపై శిక్షణ పొందింది మరియు వినియోగదారు ఇన్‌పుట్‌లకు అర్ధవంతమైన, సందర్భోచిత ప్రతిస్పందనలను అందించడానికి ఇచ్చిన సందర్భంలో తదుపరి టోకెన్‌ను రూపొందించడానికి పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. 'పెద్ద' అనే పదం భాషా నమూనా ద్వారా విస్తృతమైన పారామితుల వినియోగాన్ని సూచిస్తుంది. ఉదాహరణకి, GPT నమూనాలు వందల బిలియన్ల పారామితులను ఉపయోగిస్తాయి విస్తృత శ్రేణి NLP పనులను నిర్వహించడానికి.
18. మెషిన్ లెర్నింగ్
యంత్ర అభ్యాస స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండానే యంత్రాలు తెలుసుకోవడానికి మరియు అంచనాలను రూపొందించడానికి ఒక మార్గం. ఇది డేటాతో కంప్యూటర్‌కు ఫీడ్ చేయడం మరియు డేటాలోని నమూనాలను గుర్తించడం ద్వారా నిర్ణయాలు లేదా అంచనాలను రూపొందించడానికి దానిని శక్తివంతం చేయడం లాంటిది.
19. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్
న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ అనేది మానవ మెదడు నుండి ప్రేరణ పొందిన గణన నమూనా. ఇది పొరలలో వ్యవస్థీకరించబడిన ఇంటర్‌కనెక్ట్ నోడ్‌లు లేదా న్యూరాన్‌లను కలిగి ఉంటుంది. ప్రతి న్యూరాన్ నెట్‌వర్క్‌లోని ఇతర న్యూరాన్‌ల నుండి ఇన్‌పుట్‌ను పొందుతుంది, ఇది నమూనాలను తెలుసుకోవడానికి మరియు నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్‌లో న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు కీలకమైన భాగం, ఇవి విస్తృత శ్రేణి పనులలో రాణించేలా చేస్తాయి.
20. సహజ భాషా తరం (NLG)
సహజ భాషా ఉత్పత్తి నిర్మాణాత్మక డేటా నుండి మానవులు చదవగలిగే టెక్స్ట్‌ను రూపొందించడంతో వ్యవహరిస్తుంది. NLG కంటెంట్ సృష్టి, చాట్‌బాట్‌లు మరియు వాయిస్ అసిస్టెంట్‌లలో అప్లికేషన్‌లను కనుగొంటుంది.
21. సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP)
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మానవులు చదవగలిగే వచనం లేదా ప్రసంగాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి, అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు ప్రతిస్పందించడానికి యంత్రాల సామర్థ్యం. ఇది సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ, వచన వర్గీకరణ మరియు ప్రశ్నలకు సమాధానమివ్వడంతో సహా వివిధ అప్లికేషన్‌లలో ఉపయోగించబడుతుంది.
22. OpenAI
OpenAI అనేది ఒక కృత్రిమ మేధస్సు పరిశోధన ప్రయోగశాల, ఇది 2015లో స్థాపించబడింది మరియు USAలోని శాన్ ఫ్రాన్సిస్కోలో ఉంది. కంపెనీ మానవుల వలె స్మార్ట్‌గా కనిపించే AI సాధనాలను అభివృద్ధి చేస్తుంది మరియు అమలు చేస్తుంది. OpenAI యొక్క అత్యంత ప్రసిద్ధ ఉత్పత్తి, ChatGPT, నవంబర్ 2022లో విడుదలైంది మరియు విస్తృత శ్రేణి అంశాలపై సమాధానాలను అందించగల సామర్థ్యం కోసం అత్యంత అధునాతన చాట్‌బాట్‌గా పేర్కొనబడింది.
23. నమూనా గుర్తింపు
నమూనా గుర్తింపు అనేది డేటాలోని నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు వివరించడానికి AI సిస్టమ్ యొక్క సామర్ధ్యం. ప్యాటర్న్ రికగ్నిషన్ అల్గారిథమ్‌లు ముఖ గుర్తింపు, మోసాన్ని గుర్తించడం మరియు ప్రసంగ గుర్తింపులో అప్లికేషన్‌లను కనుగొంటాయి.
24. పునరావృత న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ (RNN)
ఫీడ్‌బ్యాక్ కనెక్షన్‌లను ఉపయోగించి సీక్వెన్షియల్ డేటాను ప్రాసెస్ చేయగల న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ రకం. RNNలు మునుపటి ఇన్‌పుట్‌ల మెమరీని నిలుపుకోగలవు మరియు NLP మరియు మెషిన్ ట్రాన్స్‌లేషన్ వంటి పనులకు అనుకూలంగా ఉంటాయి.
25. ఉపబల అభ్యాసం
రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ అనేది మెషీన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్, ఇక్కడ AI ఏజెంట్ ట్రయల్ మరియు ఎర్రర్ ద్వారా పరస్పర చర్యల ద్వారా నిర్ణయాలు తీసుకోవడం నేర్చుకుంటారు. ఏజెంట్ దాని చర్యల ఆధారంగా అల్గారిథమ్ నుండి రివార్డ్‌లు లేదా శిక్షలను అందుకుంటారు, కాలక్రమేణా దాని పనితీరును మెరుగుపరచడానికి మార్గనిర్దేశం చేస్తుంది.
26. పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం
కావలసిన అవుట్‌పుట్‌తో లేబుల్ చేయబడిన డేటాను ఉపయోగించి మోడల్ శిక్షణ పొందిన మెషీన్ లెర్నింగ్ పద్ధతి. మోడల్ లేబుల్ చేయబడిన డేటా నుండి సాధారణీకరిస్తుంది మరియు కొత్త డేటాపై ఖచ్చితమైన అంచనాలను చేస్తుంది.
కంప్యూటర్‌లో ఫేస్‌బుక్‌లో లొకేషన్‌ను ఎలా ఆన్ చేయాలి
27. టోకనైజేషన్
టోకనైజేషన్ అనేది టెక్స్ట్ డాక్యుమెంట్‌ను టోకెన్‌లుగా పిలిచే చిన్న యూనిట్‌లుగా విభజించే ప్రక్రియ. ఈ టోకెన్‌లు పదాలు, సంఖ్యలు, పదబంధాలు, చిహ్నాలు లేదా ప్రోగ్రామ్‌తో పని చేయగల టెక్స్ట్‌లోని ఏదైనా అంశాలను సూచించగలవు. టోకనైజేషన్ యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటంటే, మొత్తం టెక్స్ట్‌ను ఒకే స్ట్రింగ్‌గా ప్రాసెస్ చేయకుండా నిర్మాణాత్మక డేటా నుండి అత్యంత అర్ధవంతం చేయడం, ఇది గణనపరంగా అసమర్థమైనది మరియు మోడల్ చేయడం కష్టం.
28. ట్యూరింగ్ టెస్ట్
1950లో అలాన్ ట్యూరింగ్‌చే పరిచయం చేయబడిన ఈ పరీక్ష మానవుడి నుండి వేరు చేయలేని తెలివితేటలను ప్రదర్శించే యంత్ర సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేస్తుంది. ది ట్యూరింగ్ పరీక్ష ఒక మానవ న్యాయమూర్తి మానవునితో మరియు యంత్రంతో ఏది అనేది తెలియకుండా పరస్పర చర్య చేయడం. యంత్రాన్ని మనిషి నుండి వేరు చేయడంలో న్యాయమూర్తి విఫలమైతే, యంత్రం పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించినట్లుగా పరిగణించబడుతుంది.
29. పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం
లేబుల్ చేయని డేటాసెట్ల నుండి మోడల్ అనుమితులను చేసే యంత్ర అభ్యాస పద్ధతి. ఇది కనిపించని డేటాపై అంచనాలను రూపొందించడానికి డేటాలోని నమూనాలను కనుగొంటుంది.
కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క భాషను స్వీకరించడం
AI అనేది సాంకేతికతతో మనం పరస్పర చర్య చేసే విధానాన్ని మార్చే వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న క్షేత్రం. అయినప్పటికీ, అనేక కొత్త బజ్‌వర్డ్‌లు నిరంతరం ఉద్భవించడంతో, ఫీల్డ్‌లో తాజా పరిణామాలను కొనసాగించడం కష్టం.
కొన్ని పదాలు సందర్భం లేకుండా వియుక్తంగా అనిపించవచ్చు, మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ప్రాథమిక అవగాహనతో కలిపినప్పుడు వాటి ప్రాముఖ్యత స్పష్టంగా కనిపిస్తుంది. ఈ నిబంధనలు మరియు భావనలను అర్థం చేసుకోవడం వల్ల కృత్రిమ మేధస్సు పరిధిలో సమాచారంతో నిర్ణయాలు తీసుకునేలా మీకు శక్తిమంతమైన పునాది ఏర్పడుతుంది.