Словарь терминов по искусственному интеллекту: 50 важных определений, которые нужно знать
Искусственный интеллект (ИИ) и связанные с ним технологии стремительно развиваются и проникают во все сферы жизни — от мобильных приложений до глобальных бизнес-систем. Вокруг ИИ и машинного обучения (Machine Learning) сформировался целый мир терминов и понятий, в которых легко запутаться. В этой статье мы подготовили справочник из 50 ключевых терминов, необходимых для понимания современных подходов к искусственному интеллекту.
Статья будет полезна:
- начинающим специалистам и студентам, изучающим основы ИИ;
- бизнесу и менеджерам, которые хотят грамотно внедрить AI-технологии;
- всем, кто интересуется трендами и перспективами машинного обучения.
В конце материала мы расскажем, как EasyByte использует эти технологии на практике и чем может помочь вашему бизнесу.
1. Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI)
Искусственный интеллект — это область компьютерных наук, направленная на создание систем, способных выполнять задачи, требующие «человеческого» интеллекта, такие как понимание речи, обучение, принятие решений и решение проблем.
2. Машинное обучение (Machine Learning, ML)
Машинное обучение — это подраздел ИИ, где модели учатся находить закономерности в данных без явного программирования. Вместо написания четких инструкций разработчик предоставляет алгоритму набор примеров, на котором тот «обучается» и затем делает прогнозы.
3. Глубокое обучение (Deep Learning)
Глубокое обучение — это направление машинного обучения, основанное на многослойных нейронных сетях. Такие сети способны обнаруживать более сложные и абстрактные паттерны, благодаря чему достигаются впечатляющие результаты в компьютерном зрении, обработке текста и др.
4. Нейронная сеть (Neural Network)
Нейронная сеть — математическая модель, вдохновленная биологическими нейронами. Состоит из слоев нейронов, каждый из которых получает и передает сигналы. Адаптируя веса соединений, сеть способна «учиться» воспроизводить нужные выходные сигналы.
5. Перцептрон (Perceptron)
Перцептрон — простейшая модель искусственного нейрона, предложенная в 1957 году Фрэнком Розенблаттом. Служит исторической основой для современных многослойных нейронных сетей.
6. Рекуррентная нейронная сеть (RNN)
Рекуррентные нейронные сети запоминают результат предыдущих шагов и используют эту информацию при обработке следующих элементов последовательности. Применяются для анализа временных рядов, текстов, аудио (например, распознавание речи).
7. LSTM (Long Short-Term Memory)
LSTM — это разновидность рекуррентных нейронных сетей, которая решает проблему «долгой памяти». Архитектура LSTM включает специальные «ячейки памяти» (memory cells), позволяющие удерживать контекст на более длинных отрезках времени.
8. Генеративно-состязательные сети (GAN)
GAN (Generative Adversarial Networks) — пара моделей (генератор и дискриминатор), которые учатся в процессе состязания. Генератор создает «поддельные» данные, дискриминатор пытается распознать фейк. В результате генератор становится способным генерировать реалистичный контент.
9. Автоэнкодер (Autoencoder)
Автоэнкодеры — модели, обучающиеся сжимать данные в более компактное внутреннее представление (encoder), а затем восстанавливать исходные данные (decoder). Часто используются для уменьшения размерности и поиска скрытых признаков (feature extraction).
10. Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP)
NLP — это набор методов и алгоритмов, позволяющих компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческую речь и тексты. Яркие примеры: чат-боты, машинный перевод, распознавание эмоций в тексте.
11. Трансформер (Transformer)
Transformer — архитектура нейронных сетей, предложенная в 2017 году (работа «Attention Is All You Need»). Использует механизм «внимания» (attention) для обработки последовательностей. Лежит в основе моделей вроде GPT, BERT и других современных языковых моделей.
12. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
GPT — семейство языковых моделей, основанное на архитектуре Transformer. Разработано OpenAI. Модели GPT способны генерировать тексты, отвечать на вопросы, переводить, писать код и многое другое.
13. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT — языковая модель от Google, которая анализирует текст двунаправленно, учитывая контекст слов слева и справа. Широко используется для анализа тональности, вопросно-ответных систем и других NLP-задач.
14. Эмбеддинг (Embedding)
Эмбеддинг — это способ представить объекты (например, слова) в виде векторов чисел. Позволяет кодировать семантическую близость объектов: схожие слова будут иметь близкие векторные представления.
15. Разметка данных (Data Labeling)
Разметка данных — процесс присвоения меток образцам в датасете (например, «кошки» и «собаки» на изображениях). Это ключевой этап в создании наборов данных для обучения алгоритмов машинного обучения.
16. Датасет (Dataset)
Датасет — структурированный набор данных, используемый для обучения, валидации и тестирования моделей машинного обучения. Качество и разнообразие датасета в значительной степени влияют на точность модели.
17. Обучение с учителем (Supervised Learning)
Обучение с учителем — метод машинного обучения, при котором модель обучается на размеченных данных (вход + желаемый выход). Примеры задач: классификация, регрессия.
18. Обучение без учителя (Unsupervised Learning)
Обучение без учителя — метод, где модель обучается на неразмеченных данных и пытается выявить структуры, кластеры или закономерности без заранее известных меток. Например, кластеризация клиентов.
19. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
RL (Reinforcement Learning) — метод, при котором агент учится действовать в среде, получая вознаграждения или штрафы за свои действия. Используется в робототехнике, играх и управлении сложными системами.
20. Классификация (Classification)
Классификация — задача присвоения одному объекту из набора категорий. Например, «спам / не спам» в почтовом клиенте или «болен / здоров» в медицинской диагностике.
21. Регрессия (Regression)
Регрессия — задача предсказания непрерывной переменной (например, предсказать цену дома, спрос на товар, курс акций). Модель выдает числовое значение на выходе.
22. Кластеризация (Clustering)
Кластеризация — метод обучения без учителя, направленный на группировку объектов таким образом, чтобы внутри кластера они были максимально схожи, а между кластерами — различались. Пример: сегментация рынка по группам потребителей.
23. Метрика (Metric)
Метрика — показатель, позволяющий оценить качество работы модели. Примеры: Accuracy (точность), Precision (точность при определении положительного класса), Recall (полнота), F1-score.
24. Overfitting (Переобучение)
Overfitting — ситуация, когда модель слишком хорошо запоминает обучающие данные и теряет способность к обобщению на новых данных. Проявляется в высоком качестве на тренировочном датасете и низком — на тестовом.
25. Underfitting (Недообучение)
Underfitting — обратная проблема: модель недостаточно «учится» и не улавливает даже простые закономерности. Выдает низкую точность и на обучающем, и на тестовом наборе.
26. Batch (Пакет данных)
Batch или «пакет» — часть обучающей выборки, обрабатываемая моделью за один проход (итерацию). Применение мини-пакетов (mini-batch) помогает ускорить обучение и стабилизировать процесс оптимизации.
27. Эпоха (Epoch)
Эпоха — полный проход (итерирование) по всему обучающему датасету. Обычно для достижения хорошей точности требуется несколько (иногда десятки или сотни) эпох обучения.
28. Функция потерь (Loss Function)
Функция потерь — критерий, показывающий, насколько предсказания модели отличаются от реальных значений. Алгоритм обучения пытается минимизировать эту функцию, корректируя веса.
29. Градиентный спуск (Gradient Descent)
Градиентный спуск — метод оптимизации, используемый для настройки весов нейронной сети. В каждой итерации веса корректируются в направлении, противоположном градиенту функции потерь.
30. Локальный минимум (Local Minimum)
Локальный минимум — точка, в которой функция потерь имеет меньшее значение, чем в ближайших точках, но не обязательно является глобальным минимумом. Модели нейронных сетей могут «застрять» в локальных минимумах.
31. Регуляризация (Regularization)
Регуляризация — набор техник (L1, L2-регуляризация, Dropout) для борьбы с переобучением. Добавление штрафа в функцию потерь помогает модели обобщать лучше, не запоминая «шум» из обучающего датасета.
32. Dropout
Dropout — регуляризационный метод, при котором часть нейронов случайным образом «отключается» на время обучения. Это позволяет сети не полагаться на работу отдельных нейронов, что снижает риск переобучения.
33. Batch Normalization
Batch Normalization — метод нормализации входов каждого слоя нейронной сети в пределах мини-пакета. Ускоряет обучение и помогает стабилизировать градиенты.
34. Computer Vision (Компьютерное зрение)
Компьютерное зрение — область ИИ, занимающаяся анализом изображений и видео. Задачи: распознавание объектов, детекция лиц, сегментация сцен и многое другое.
35. Convolutional Neural Network (CNN, сверточная нейронная сеть)
CNN — архитектура нейронных сетей, особенно эффективная в задачах компьютерного зрения. Использует сверточные операции для извлечения признаков из изображений.
36. Object Detection (Обнаружение объектов)
Обнаружение объектов — задача, при которой алгоритм не только указывает класс объекта (например, «кошка» или «машина»), но и определяет координаты границ (bounding box) на изображении или в видео.
37. Transfer Learning (Трансферное обучение)
Трансферное обучение — подход, при котором уже обученная на крупном датасете модель используется в новой задаче, обычно с дополнительной донастройкой (fine-tuning). Помогает экономить ресурсы и ускорять разработку.
38. Fine-tuning (Донастройка)
Донастройка — процесс адаптации уже обученной модели к конкретной задаче или датасету путем продолжения обучения на новых данных.
39. Edge AI
Edge AI — выполнение AI-вычислений на локальных устройствах (смартфонах, IoT-девайсах, камерах), а не в облаке. Уменьшает задержки, снижает нагрузку на сеть, улучшает безопасность данных.
40. Federated Learning (Федеративное обучение)
Федеративное обучение — метод, когда модель обучается на нескольких распределенных узлах (устройствах) без передачи самих данных на центральный сервер. Обновляются только веса модели. Применяется в целях приватности.
41. Explainable AI (XAI)
Explainable AI — направление, которое фокусируется на создании моделей, чьи решения можно интерпретировать и объяснить пользователям. Это важно для регуляторных требований и доверия клиентов.
42. Robotic Process Automation (RPA)
RPA — технология автоматизации бизнес-процессов с помощью программ-«роботов», которые имитируют действия человека в пользовательском интерфейсе (заполнение форм, обработка заявок и т. д.). Иногда дополнительно используется ML для более «умных» сценариев.
43. Sentiment Analysis (Анализ тональности)
Анализ тональности — задача NLP, в которой алгоритм определяет эмоциональную окраску текста (положительную, отрицательную, нейтральную). Важно в маркетинговых исследованиях, модерации комментариев, соцсетей.
44. Tokenization (Токенизация)
Токенизация — разбиение текста на минимальные смысловые единицы (токены), которыми могут быть слова, части слов или даже отдельные символы. Это первый шаг в большинстве NLP-пайплайнов.
45. Word2Vec
Word2Vec — популярный метод обучения векторных представлений слов (эмбеддинги), предложенный командой Google. Позволяет «узнать», что вектор (king) − (man) + (woman) ≈ (queen).
46. One-Hot Encoding
One-Hot Encoding — способ кодировать категориальные признаки, где каждая категория представлена вектором, в котором все элементы 0, кроме одного, равного 1. Используется для признаков, у которых нет числового смысла.
47. Hyperparameters (Гиперпараметры)
Гиперпараметры — настройки, влияющие на процесс обучения модели (скорость обучения, количество слоев, размер мини-пакета и т. д.). На них нельзя учиться напрямую — их выбирают оптимизационными методами или вручную.
48. Ensemble Methods (Ансамблевые методы)
Ансамблевые методы — техника, где несколько моделей (деревья решений, нейронные сети и др.) объединяют для улучшения итогового результата. Примеры: Random Forest, Gradient Boosting.
49. Data Augmentation (Аугментация данных)
Аугментация данных — искусственное увеличение обучающего датасета за счет трансформаций исходных образцов (поворот, отражение, изменение цвета и т. д. для изображений). Помогает улучшить обобщающую способность модели.
50. Pipeline (Пайплайн)
Пайплайн — сквозной процесс работы с данными и моделью, включающий сбор, предобработку, обучение, оценку и внедрение. Часто автоматизируется с помощью специализированных фреймворков (Airflow, Kubeflow, MLflow и др.).
Как EasyByte использует эти технологии в проектах
В компании EasyByte мы используем самые современные подходы и инструменты из области искусственного интеллекта, чтобы решать задачи клиентов быстро и эффективно. Наши сильные стороны:
- Комплексный подход. Мы помогаем на всех этапах: от сбора и разметки данных до внедрения и последующей поддержки готовых решений.
- Экспертиза в разных областях. Среди наших проектов — генеративные модели для текстов и изображений, системы компьютерного зрения, чат-боты на базе NLP и многое другое.
Если вы хотите узнать, сколько примерно будет стоить разработка вашей нейросети, воспользуйтесь удобным калькулятором стоимости на нашем сайте. Инструмент рассчитает ориентировочные затраты на основе типа проекта, объема данных и требуемого функционала.
Заключение
Словарь терминов по искусственному интеллекту пригодится всем, кто желает углубиться в тему и понимать последние тренды. Хотя мы описали лишь 50 основных понятий, на деле их куда больше, и AI-сфера продолжает стремительно развиваться.
Если вы ищете команду профессионалов, готовых взять на себя разработку, обучение и внедрение искусственного интеллекта под ключ, обращайтесь к нам в EasyByte. Мы поможем создать надежное и масштабируемое решение, которое принесет реальную пользу вашему бизнесу.
Свяжитесь с EasyByte уже сегодня, чтобы обогнать конкурентов и использовать все преимущества современных AI-технологий!