AI Ord med I, J, K eller L
Her dykker vi ned i AI-ord og begreber, der begynder med I, J, K og L. Denne del af vores ordliste er designet til at klargøre komplekse AI-temaer, fra 'Intelligente Agenter' til 'Læringssystemer'. Vores formål er at præsentere information på en måde, der er både indsigtsfuld og let at forstå for alle.
I
Imputation
The process of replacing missing data with estimated values. It is an important concept in data processing and machine learning.
Imputation: Selvskabt svar, hvor der mangler viden i datasættet.
Forestil dig, at du prøver at færdiggøre et puslespil, men du opdager, at der mangler et par brikker. I stedet for at efterlade huller, tegner og skærer du stykker ud, der passer til de tomme rum. I en verden af data og kunstig intelligens er "imputation" som at udfylde de manglende puslespilsbrikker. Hvis nogle data mangler, vurderer vi, hvad det kan være, og udfylder det. På denne måde kan vi arbejde med et komplet sæt data, ligesom at have et færdigt puslespil.
Inference
The process of using a trained model to predict output based on new input. This is the process of generating responses to user input.
Inferens: Brugen af en trænet model.
Forestil dig at have en magisk krystalkugle. Når du har trænet den med specielle besværgelser, kan du stille den spørgsmål, og den viser dig svar. I AI-verdenen bruger vi ikke magiske bolde, men vi har noget lignende kaldet "inferens". Efter at have trænet en AI model med masser af data, er "inferens", når vi stiller den spørgsmål (giver den input), og den giver os svar (producerer output). Det er som at se krystalkuglen virke på sin magi!
Information Retrieval
The field of computer science that deals with the search and retrieval of information in documents or databases. Models can be used for information retrieval tasks by understanding user queries and providing relevant information.
Informationssøgning: Søgning efter oplysninger i datasættet.
Forestil dig, at du er på et gigantisk bibliotek med millioner af bøger. Du spørger bibliotekaren: "Kan du hjælpe mig med at finde bøger om dinosaurer?" Bibliotekaren bringer dig hurtigt en stak bøger om dinosaurer. I den digitale verden er "Informationssøgning" som at være den der superbibliotekar. Det handler om at finde de rigtige informationer fra en stor samling. Når du stiller modellen et spørgsmål, opfører den sig som denne bibliotekar, der graver gennem sin "viden" for at give dig det bedste svar.
Initialization
The process of setting the initial values of the weights in a neural network before training. The method of initialization can have a significant impact on the performance of the model.
Initialisering: Indstillinger af AI-motoren.
Forestil dig, at du opretter et helt nyt brætspil. Før du begynder at spille, skal du lægge brikkerne ud, sætte scoren til nul og placere alt helt rigtigt. Denne opsætning er som "initialisering" i et AI-system. Det handler om at gøre tingene klar inden selve spillet (eller træningen) begynder. For modellerne betyder det, at du opsætter startværdier for, hvordan den tænker. Og ligesom startpositioner i et spil kan påvirke resultatet, kan den måde, vi laver denne opsætning på, påvirke, hvor godt modellen lærer.
Input Layer
The first layer of a neural network that receives the input data. This would be the encoded text inputs.
Input lag: Den tekst, brugeren skriver.
Forestil dig en kæmpe jukeboks. Du indsætter en mønt og vælger en sang ved at trykke på en knap. Den knap du trykker på? Det er ligesom "inputlaget" i et AI-system. Det er der, systemet først modtager, hvad du giver det. I modellens tilfælde, i stedet for et sangvalg, giver du det et stykke tekst, og "inputlaget" er det sted, hvor denne tekst først kommer ind i systemet.
Intelligente Agenter
Mere end blot programmer; de er dynamiske hjælpere, der forstår og interagerer med deres omgivelser for at gøre dit arbejdsliv nemmere og mere effektivt.
Intelligente Agenter: Din digitale AI medarbejder
Lad os sige, du driver en e-handelsvirksomhed. En intelligent agent kan hjælpe med at administrere lagerbeholdningen, overvåge kundeinteraktioner og endda tilpasse markedsføringsstrategier baseret på kundepræferencer og adfærd. Det er som at have en kollega, der arbejder 24/7, altid er opdateret på de nyeste trends og konstant søger efter måder at forbedre din virksomheds ydeevne på.
Interpretability
The ability to understand and explain the decisions or predictions of an AI model. Interpretability of models is often a challenge because they are based on complex neural networks.
Fortolkelighed: At forstå og forklare modellens svar.
Forestil dig, at du spørger en ven, hvorfor de kan lide en bestemt sang. Hvis de bare trækker på skuldrene og siger "det gør jeg bare," er det ikke særlig nyttigt. Men hvis de forklarer, at teksterne minder dem om et minde, eller beatet gør dem glade, er det mere forståeligt. "Fortolkbarhed" i AI ligner. Det handler om at kunne forklare, hvorfor en AI giver et bestemt svar. Ligesom det er nemmere at forstå en vens sangvalg med en forklaring, er det bedre, hvis vi kan forstå, hvordan og hvorfor en AI tænker, som den gør.
Iteration
A repetition of a process. In the context of machine learning, an iteration often refers to a pass over a subset (a "batch") of the training data.
Iteration: Gentagelse af processen igen og igen.
Forestil dig at bage småkager ved hjælp af en udstikker. Hver gang du trykker skæreren ind i dejen og laver en kageform, er det som en gentagelse af en proces. I AI-verdenen er "iteration" ens. Det er som at trykke på den cookie-udstikker igen og igen, hver gang du bruger et stykke (eller "batch") data til at forbedre opskriften (eller modellen). Så hver gang modellen lærer fra en del af data, gennemgår det én "iteration" af læring.
J
Java
A widely used object-oriented programming language.
Java: Programmeringssprog.
Forestil dig et sprog, der giver folk fra hele verden mulighed for at kommunikere og bygge ting sammen, uanset hvor de er. Java er ligesom dette magiske sprog, men for computere. Det hjælper softwareudviklere med at lave apps, der kan køre på mange enheder, fra telefoner til smart-tv.
JSON (JavaScript Object Notation)
A common data format often used to exchange data between servers and web applications. When interacting with models through an API, the requests and responses could be structured in JSON format.
JSON (JavaScript Object Notation): Metode til transport af data på internettet.
Tænk på JSON som en digital boks, hvor du pænt kan pakke og mærke dine varer. Hvis du vil sende nogen et stykke legetøj, en bog og et brev, skal du lægge dem i denne boks, mærke hver vare og sende den af sted. Når personen modtager det, kan de nemt se og tage ud, hvad der er indeni baseret på etiketterne. På samme måde i den digitale verden, når websteder ønsker at sende eller modtage data, pakker de det i et JSON-format. Det er en måde at pakke og mærke data pænt på, så computere kan forstå og dele dem.
Julia
A high-performance programming language for technical computing. Julia is becoming increasingly popular in AI and machine learning, although Python is currently still the most widely used language in these areas.
Julia: Programmeringssprog.
Forestil dig en talentfuld kunstner, der meget hurtigt kan male både smukke landskaber og detaljerede portrætter. Julia er som denne kunstner, men for verden af computerprogrammering. Det er et sprog, der er rigtig godt til at udføre komplekse matematik- og naturvidenskabelige opgaver super hurtigt. Mens mange af de nuværende modeller bruger hovedsageligt en anden kunststil kaldet Python, vinder Julia fans for sin hurtighed og alsidighed i teknologiverdenen.
Jupyter Notebook
An open-source web application that enables the creation and sharing of documents that contain live code, equations, visualizations, and narrative text. Jupyter Notebooks are a popular tool in data science and AI development and can be used to interact with models and run experiments.
Jupyter Notebook: Værktøj til live online deling af kode.
Forestil dig en magisk bog, hvor du udover historier og billeder også kan inkludere trylleformularer (eller kode), der bliver levende lige på siden. Når du synger trylleformularen, bevæger tingene sig, ændrer sig og viser dig resultater med det samme! Jupyter Notebook er ligesom den magiske bog, men til computere. Forskere og elever bruger den til at skrive kode, se, hvad den gør, og også notere noter for at huske eller forklare ting.
K
Keras
A Python library for machine learning and neural networks. It can serve as an interface to TensorFlow, one of the main platforms for training models.
Keras: Værktøj til træning af modeller.
Tænk på Keras som en værktøjskasse, der gør det nemmere for folk at bygge og træne smarte computerprogrammer. I stedet for at starte fra bunden giver Keras praktiske værktøjer og genveje. Det er som at bruge en kageblanding i stedet for at samle alle ingredienserne hver for sig – det er hurtigere og enklere!
Kernel
A feature used in many areas of machine learning, including Support Vector Machines and Kernel Trick.
Kerne: Paradigme i sammenhæng mellem data.
Forestil dig, at du prøver at sætte puslespilsbrikker sammen, men de passer ikke helt på et fladt bord. En kerne er som et magisk værktøj, der løfter nogle stykker op i luften, så de passer bedre sammen. I computerlæring hjælper en kerne data med at passe bedre, selvom det ikke gjorde det i starten.
K-fold Cross Validation
A method to assess the performance of machine learning models by splitting the training data into K equal parts. It could be used to evaluate the robustness of model, but is rare in practice due to the size and complexity of the model.
K-fold Cross Validation: Metode til opdeling af træningsdata.
Forestil dig, at du har en kurv med æbler, og du vil vide, hvor søde de er. I stedet for at smage dem alle deler man dem op i grupper (lad os sige 5 grupper). Du smager en gruppe og lader resten stå til senere. Du skifter derefter og smager på en anden gruppe, og lader resten stå. Det gør du indtil du har smagt hver gruppe én gang. På denne måde får du et godt indtryk af den samlede sødme uden at smage hvert eneste æble. I verden af maskinlæring hjælper denne metode os med at forstå, hvor godt en model fungerer, men den bruges ikke altid til virkelig store og komplekse modeller.
Knowledge Graph
A knowledge base used by AI systems to understand the relationships between different concepts. Its understanding of text is based on the relationships between words and concepts in the data on which it has been trained.
Sammenhænge mellem ord: Forbindelserne mellem de forskellige ord og begreber.
Forestil dig et kæmpe edderkoppespind, hvor hver tråd forbinder forskellige stykker information. Dette websted hjælper computere med at forstå, hvordan én information er relateret til en anden, ligesom hvordan du måske husker, at tomater er relateret til pizza. Modellen har ikke et edderkoppespind som dette, men det har lært af så mange samtaler, at det ved meget om, hvordan ord og ideer hænger sammen!
L
Language Model
A model that predicts the probability of sequences of words in a given language.
Sprogmodel: Sammenhæng mellem ord ud fra sandsynligheder.
Forestil dig en magisk bog, der kender hvert eneste ord og hver sætning, der nogensinde er skrevet på engelsk. Hvis du starter en sætning, kan denne bog gætte det næste ord, du måske siger. Jo mere du skriver, jo bedre gætter det. Sprog modellerne fungerer som denne magiske bog. Den er trænet til at gætte og skrive sætninger baseret på, hvad den har lært af tonsvis af tekst. Så det er som at have en samtale med en supersmart bog!
Latent Space
A concept from machine learning in which high-dimensional data is reduced to a lower dimensionality, creating a "hidden" or "latent" representation of the data.
Latent Space: Metode til simplificering af data.
Forestil dig, at du har en enorm, rodet legetøjskasse med tusindvis af legetøj. Det er overvældende! Men hvad nu hvis du på magisk vis kunne kondensere (samle) dette legetøj til kun et par kasser, hvor hver boks fanger essensen eller temaet for hundredvis af legetøj? Denne magiske kondenseringsproces svarer til at skabe et "latent rum" i maskinlæring. I stedet for legetøj forenkler vi komplekse data til dens kerneessens. Selvom modellen ikke har en legetøjsboks, bruger den lignende ideer til at forstå og generere tekst.
Learning Rate
A hyperparameter that determines how much a machine learning model is updated during training. Too high a learning rate can lead to instability, while too low a learning rate can slow down training.
Læringseffekt: Begreb for systemets indlæringshastighed.
Forestil dig, at du prøver at finde en skjult skat på en stor mark. Hvert trin, du tager, guides af et kort. Størrelsen af dine skridt kaldes "indlæringshastigheden". Hvis du tager store spring (en høj indlæringsrate), kan du hoppe lige over skatten eller fare vild. Men hvis du tager små små skridt (en lav indlæringshastighed), kan det tage evigheder at finde det. I maskinlæring hjælper indlæringshastigheden med at bestemme størrelsen af disse trin for at finde "skatten" - som er den bedste model!
Library
A function in a neural network that determines whether and to what extent a neuron is activated. Several activation functions are used in AI.
Aktiveringsfunktion: Er der en forbindelse?
Forestil dig en hjerne (neuralt netværk) som en række små pærer (neuroner). "Aktiveringsfunktionen" er som en kontakt, der bestemmer, hvor stærkt hver pære skal lyse. Nogle pærer lyser måske slet ikke, mens andre kan lyse klart, alt sammen baseret på den information, de modtager.
Loss Function
A collection of functions and methods available to a programmer to facilitate development. Different models can be implemented using several libraries, including PyTorch, TensorFlow, and Hugging Face's Transformers library.
Bibliotek: Samling af programmeringsværktøjer og funktioner.
Tænk på et bibliotek som en værktøjskasse. Ligesom en tømrer har en værktøjskasse med forskellige værktøjer til at hjælpe med at bygge ting uden at lave hvert eneste værktøj fra bunden, bruger en programmør et bibliotek, som er en samling klar-til-brug værktøjer, til at hjælpe med at bygge software. Nogle af modellerne bruger disse værktøjskasser PyTorch, TensorFlow og Transformers-biblioteket fra Hugging Face.
LSTM (Long Short-Term Memory)
A type of recurrent neural network specifically designed to learn long dependencies in sequence data. Although some models is based on the Transformer architecture and does not use LSTMs, LSTMs are an important concept in processing sequence data.
LSTM (Long Short-Term Memory): Måde at lære sammenhæng i lange sætninger.
Forestil dig, at du ser en film og prøver at huske de vigtige begivenheder, så du kan fortælle din ven historien senere. Du glemmer måske nogle små detaljer, men du vil huske de vigtigste øjeblikke. LSTM'er fungerer på lignende måde, når de behandler information i en sekvens. De "husker" vigtige ting og "glemmer" mindre afgørende detaljer. Selvom nogle modeller ikke bruger LSTM'er (det har sin egen smarte måde at huske ting på), er LSTM'er ligesom hjernens metode til at holde styr på en historie!
Læringssystemer
Designet til ikke blot at udføre opgaver, men også til at lære og udvikle sig fra de data, de behandler.
Læringssystemer: Maskiner, der vokser med opgaven
Forestil dig, at din virksomhed bruger et læringssystem til at analysere kundeadfærd. I starten er systemet kun lige begyndt at forstå kundetrends. Men efterhånden som det behandler flere data, bliver det bedre til at forudsige, hvad kunderne ønsker, og kan endda anbefale strategier til at øge salget eller forbedre kundeservice. Det er som at have en medarbejder, der konstant udvikler sig og bliver klogere, hvilket kan være en stor fordel for din virksomhed.