Bu terminləri bilmirsinizsə, süni intellekt söhbətləriniz dolğun olmayacaq

Süni intellekt (AI) artıq həyatımızın hər sahəsində mövcuddur. Chatbot-lar, təklif sistemləri, görüntü tanıma kimi anlayışlara artıq alışmışıq.

Bizimyol.info "webteknoya istinadən xəbər verir ki, lakin işin mətbəxində, bir çox insanın hələ də eşitmədiyi çoxlu texniki terminlər var.

Kod yazmasanız belə, bu terminlərlə tanış olmaq sizi bir addım irəli aparacaq və süni intellekti daha yaxşı başa düşməyinizə kömək edəcək.

Bu da çoxlarının qulağına bəlkə də çatmayan, faydalı süni intellekt terminləri:

Süni intellekt terminləri:

Federativ öyrənməFəlakət yaddaşıGömməQradian itkisiƏlavəli öyrənməDiqqət mexanizmiModdan düşməkSıfırdan yaratmaqBir neçə cəhdlə öyrənməHalüsinasiyalarNeuroevrimSürü zəkaTransfer öyrənmə

Federativ Öyrənmə

Məlumatların məxfiliyi vacibdirsə, bu termini bilmək şərtdir. Federated learning (federativ öyrənmə) məlumatlatı mərkəzdə toplamaq əvəzinə cihazlar üzərində öyrənməyə imkan verir. Yəni, məlumatlar cihazda qalır, model orada öyrədilir. Məsələn, "Google"ın klaviatura təklifləri belə bunu istifadə edir. Həm istifadəçi məlumatı qorunur, həm də model inkişaf edir.

Fəlakət yaddaşı

Bir süni intellekt modelinə yeni bir şey öyrətməyə çalışarkən, köhnə məlumatları unutduğunu eşitmisinizmi? Buna "catastrophic forgetting" (fəlakət yaddaşı) deyilir. Xüsusilə davamlı öyrənən sistemlərdə problem yaradır! Süni intellektin "balıq yaddaşı" vəziyyəti də belə izah edilə bilər.

Gömmə

Bir söz, şəkil və ya istifadəçi necə ədədlərə çevrilir? Embedding (gömmə/yerləşdirmə) mürəkkəb şeyləri maşının başa düşəcəyi şəkildə vektorlara çevirir. Məsələn, "pişik" və "it" oxşar ədədlərlə təmsil edilir, çünki mənaca yaxındırlar. Məzmun təklif sistemlərinin gizli silahıdır.

Qradian itkisi

Dərin sinir şəbəkələrində təlim zamanı tez-tez rastlanan bir problem. Modelin öyrənməsi lazım olan məlumatlar qatlarda "sönümlənərək" aşağıya çatmaz, yəni sistem öyrənə bilməz. Bu problem həll edilməsəydi, bu gün dərin öyrənmə bu qədər inkişaf edə bilməzdi.

Əlavəli öyrənmə

"Qalibiyyət" əsaslı öyrənmə də deyə bilərik. Süni intellekt bir hərəkət edir, nəticəsinə görə mükafat və ya cəza alır. Bu dövrə ilə zamanla düzgün yolu öyrənir. Oyun oynayan, robot idarə edən süni intellektlər bu metodla təlim alır. Tam mənada bir səbirlilik işidir.

Diqqət mexanizmi

Bir mətnin hansı hissəsi vacibdir? Süni intellekt bu qərarı diqqət mexanizmi ilə verir. Bu quruluş, modelə "Nəyi nə qədər diqqət etməli olduğunu" öyrədir. ChatGPT kimi dil modellərinin uğurunda böyük rol oynayır. Diqqətinizi verdiyiniz qədər öyrənirsiniz, elə deyilmi?

Moddan düşmək

Generativ AI (istehsal edən SI) modellərində tez-tez rastlanan bir vəziyyətdir. Model davamlı olaraq eyni və ya oxşar çıxışlar yaratmağa başlayır. Yəni, müxtəliflik bitir, istehsal təkformalı olur. Xüsusilə GAN-larda (istehsalçı şəbəkələr) baş ağrısı yaradan bir problemdir.

Sıfırdan yaratmaq

Modelin heç görmədiyi bir vəzifəni həll etməsi də deyə bilərik. Bəli, heç nümunə verilmədən! Bu, ümumi süni intellektə gedən yolda mühüm bir addımdır. Model, köhnə məlumatlardan istifadə edərək yeni vəzifəyə uyğunlaşır. Sıfırdan həll yaratmaq, tam olaraq budur.

Bir neçə cəhdlə öyrənmə

Modeli təlim etmək üçün minlərlə nümunə vermək əvəzinə, bir neçə nümunə ilə işi öyrənməsini istəyərsinizmi? Bu zaman "few-shot learning" (bir neçə cəhdlə öyrənmə) məhz budur. İnsan kimi öyrənən süni intellektlərin əsas uğurlarından biridir. Az məlumatla çox iş görmək burada önə çıxır.

Halüsinasiyalar

Dil modellərinin gerçək olmayan, amma doğruya bənzəyən şeylər uydurması bu terminlə izah olunur. Məsələn, süni intellekt olmayan bir mənbə və ya məlumat "uydura" bilər. ChatGPT kimi modellərdə tez-tez qarşılaşırıq. Realistikliyin o qədər yaxın olur ki, fərqi bəzən ayırd etmək çətinləşir.

Neuroevrim

Sinir şəbəkələrinin təkamülçü alqoritmalarla optimallaşdırılması prosesinə verilən addır. Yəni süni intellekt modelləri, təbii seçilim kimi bir proseslə inkişaf etdirilir. Xüsusilə klassik öyrənmə metodlarının kifayət etmədiyi hallarda istifadə olunur.

Sürü zəka

Təxmin etdiyiniz kimi, bu, təbiətdəki sürü davranışlarından ilham alınmışdır, yəni bir çox sadə vahid bir araya gələrək mürəkkəb problemləri həll edir. Qarışqalar bu metoddan istifadə edərək qida tapar, süni intellekt isə optimallaşdırma problemlərində istifadə edir.

Transfer öyrənmə

Bir sahədə öyrənilən məlumatın başqa bir sahəyə köçürülməsi. Bir süni intellekt modeli, pişikləri tanımağı öyrəndikdən sonra bu məlumatı itləri tanımaq üçün də istifadə edə bilər. Eyni zamanda bu metodla zaman və resurs qənaəti də təmin olunur.

Siz bu terminlərdən nə qədərini bilirdiniz?

Qadir, Bizimyol.info