автордың кітабынан сөз тіркестері  Правда про AI «Искусственный интеллект»

Никита Сахнов

— Токенизация (Tokenization): Разделение текста на отдельные слова или токены.

— Частеречная разметка (Part-of-Speech Tagging): Определение частей речи для каждого слова в предложении.

— Синтаксический анализ (Parsing): Анализ структуры предложения для понимания его синтаксиса.

— Семантический анализ (Semantic Analysis): Понимание значения слов и фраз в контексте.

— Извлечение информации (Information Extraction): Извлечение структурированной информации из текста.

— Классификация текста (Text Classification): Классификация текстовых документов по заданным категориям.

— Машинный перевод (Machine Translation): Автоматический перевод текста с одного языка на другой.

— Генерация текста (Text Generation): Создание текста компьютерной системой.

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — это область искусственного интеллекта, которая занимается взаимодействием между компьютерами и человеческим языком.

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) — это раздел машинного обучения, в котором агент обучается принимать последовательность действий в окружающей среде с целью максимизации некоторой награды или оценочной функции. В отличие от обучения с учителем, где модель обучается на размеченных данных, и обучения без учителя, где модель изучает структуру данных, обучение с подкреплением основано на принципе проб и ошибок

Обучение с учителем: Это метод обучения, при котором модель обучается на размеченных данных, где каждый пример имеет соответствующую метку или правильный ответ. Например, при обучении модели распознаванию изображений, каждое изображение имеет метку с указанием того, что на нем изображено.

Обучение без учителя: В этом случае модель обучается на неразмеченных данных, и ей не сообщается правильных ответов. Модель сама ищет закономерности и структуры в данных. Примером может быть кластеризация данных или поиск ассоциативных правил.

Обучение с учителем (Supervised Learning) и обучение без учителя (Unsupervised Learning) — это два основных подхода в машинном обучении, которые

Natural Language Processing, NLP): NLP — это область исследований, которая связана с анализом, пониманием и генерацией человеческого языка компьютерами

Глубокое обучение: Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения, который основан на нейронных сетях, способных «учиться» на больших объемах данных. Эта технология позволяет извлекать высокоуровневые абстракции из данных и создавать модели, способные делать предсказания или принимать решения на основе этих абстракций.