AI營銷術(shù)語合集

3AA1.AdversarialMachineLearning對(duì)抗性機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)抗性機(jī)器學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)類型,對(duì)手試圖通過提供示例(稱為負(fù)面示例)來誤導(dǎo)學(xué)習(xí)系統(tǒng),這些示例精心制作,以便2.AIAnalytics人工智能分析人工智能分析是一種使用機(jī)器學(xué)習(xí)來處理大量數(shù)據(jù)并識(shí)別模式、趨勢(shì)和關(guān)系的分析。它不需要人工輸入,企業(yè)可以利用結(jié)果做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策,并保持競(jìng)爭(zhēng)力。3.AIAssistant人工智能助手人工智能助手,通常是聊天機(jī)器人或虛擬助手,使用人工智能來理解和響應(yīng)人類的請(qǐng)求。它可以安排會(huì)議、回答問題和自動(dòng)執(zhí)行重復(fù)性任務(wù),以節(jié)省時(shí)間和提高效率。4.AIBias人工智能偏見為有偏見的訓(xùn)練數(shù)據(jù)而產(chǎn)生偏見,這導(dǎo)致5.AI-EnhancedCybersecurity增高的網(wǎng)絡(luò)安全人工智能增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全是利用人工智能保護(hù)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)免受網(wǎng)絡(luò)威脅。人工智能算法可以快速分析大量數(shù)據(jù),以檢測(cè)潛在攻擊的模式。在電子郵件安全方面,人工智能增強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)安全可以通過分析傳入電子郵件的內(nèi)容和行為來識(shí)別網(wǎng)絡(luò)釣魚企圖,幫助防止用戶成為騙局的受害者。6.AISafety人工智能安全人工智能安全是一個(gè)多學(xué)科領(lǐng)域,專注于評(píng)估人工智能的長期影響。它解決了人們對(duì)超級(jí)人工智能突然發(fā)展可能對(duì)人類構(gòu)成威脅的擔(dān)憂。目標(biāo)是制定指導(dǎo)方針和保障措施,以確保人工智能的負(fù)責(zé)任和安全發(fā)7.Algrithm算法算法是表示變量之間關(guān)系的公式,是程序員用于計(jì)算和計(jì)算機(jī)編程的一組指令。這些指示通常以必須遵循的步驟列表的形式出現(xiàn),以達(dá)到預(yù)期的結(jié)果。在機(jī)器學(xué)習(xí)中,模型使用算法根據(jù)它分析的數(shù)據(jù)做出預(yù)測(cè)。社交媒體網(wǎng)絡(luò)的算法會(huì)利用用戶在平臺(tái)上的先前行為,向他們展示預(yù)測(cè)他們最有可8.Anthropomorphize擬人化擬人化是指人類根據(jù)人工智能系統(tǒng)復(fù)制人類能力的方式來賦予它們某些品質(zhì)。這是人們認(rèn)為人工智能有感知能力的原因之一,但專家和科學(xué)家表示,任何對(duì)人類品質(zhì)的假設(shè)都是因?yàn)槟Ｐ桶凑粘绦蛟O(shè)定的那樣去9.ArtificialGeneralIntelligence(AGI)通用人工智能AGI是人工智能系統(tǒng)執(zhí)行人類可以執(zhí)行的所有過程的能力。換句話說,AGI是指人工智能系統(tǒng)可以執(zhí)行人類可以執(zhí)行的任何認(rèn)知任務(wù),包括感知、語音識(shí)別、規(guī)劃、語言之間的翻譯以及對(duì)時(shí)間、空間和原因4AA10.ArtificialIntelligence(AI)人工智能人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)領(lǐng)域,是一種使用機(jī)器學(xué)習(xí)和算法來模擬人類智能的11.ArtificialNeuralNetwork人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種以人腦為靈感的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。它們的用途包括計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理和音頻分類。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成包括許多簡(jiǎn)單的處理元素,這些處理元素通過鏈接連接在一起,12.ArtificialSuperintelligence(ASI)人工超級(jí)智能ASI是人工智能的第三個(gè)也是最先進(jìn)的階段,系統(tǒng)可以解決復(fù)雜的問題并做出超出人類智能能力的決策。這是一個(gè)爭(zhēng)論的熱門話題,因?yàn)樗臐摿惋L(fēng)險(xiǎn)純粹是推測(cè)性的。也被稱為超級(jí)人工智能,強(qiáng)人工智13.AssociationRuleLearning關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)術(shù),旨在發(fā)現(xiàn)大型數(shù)據(jù)集中變量之間的有趣關(guān)系。在市場(chǎng)營銷中,這種學(xué)習(xí)技巧可以發(fā)現(xiàn)隱藏的模式,為您的業(yè)務(wù)策略和客14.AutomatedMachineLearning(AutoML)自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)涉及使機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用更容易的工具和過程。AutoML可以自動(dòng)執(zhí)行選擇最佳機(jī)器學(xué)習(xí)模型并調(diào)整其設(shè)置以獲得最佳性能等任務(wù)。例如,在預(yù)測(cè)股票價(jià)格時(shí),AutoML可以自動(dòng)選擇最合適的模型,并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對(duì)其參數(shù)進(jìn)行微調(diào),15.AugmentedIntelligence增強(qiáng)智能增強(qiáng)智能是利用人工智能來增強(qiáng)人類的智能并為決策提供信息,而不是人工智能獨(dú)16.Auto-complete自動(dòng)補(bǔ)全分析輸入、文本或語音,并根據(jù)從分析歷史數(shù)據(jù)、個(gè)人語言模式和上下文中學(xué)習(xí)到的模式,建議可能的單詞或短語。17.AutoClassification自動(dòng)分類自動(dòng)分類是基于唯一的類別對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和標(biāo)記,使組織、管理和檢索信息變得18.AutomaticSpeechRecognition自動(dòng)語音識(shí)別自動(dòng)語音識(shí)別也被稱為語音識(shí)別,是一種使應(yīng)用程序能夠識(shí)別口語并將其轉(zhuǎn)換為書19.AutomatedContentCreation自動(dòng)化內(nèi)容創(chuàng)建使用人工智能驅(qū)動(dòng)的自然語言生成(NLG)算法為營銷目的生成書面內(nèi)容。這些算法可以像人類一樣流暢地創(chuàng)建文本,從而提5BB20.BehavioralAnalytics行為分析對(duì)客戶行為數(shù)據(jù)的分析,如瀏覽模式、購20.BehavioralAnalytics行為分析21.BayesianNetwork貝葉斯網(wǎng)絡(luò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種概率模型,用于估計(jì)事件發(fā)生的概率。人工智能可以幫助創(chuàng)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò),因?yàn)樗梢砸苑浅？斓乃俣仍u(píng)22.BlackBoxAI黑盒人工智能黑盒人工智能是一種不顯示其如何操作和處理用戶輸入的人工智能系統(tǒng)。用戶提供黑盒AI輸入后,它將產(chǎn)生一個(gè)輸出。但是,用戶不能查看其代碼并分析其邏輯以產(chǎn)生23.BruteForceSearch暴力搜索暴力搜索,又稱窮舉搜索或并行搜索,是一種解決問題的策略,其中算法試圖通過考慮每個(gè)可能的候選解決方案來找到解決6CC24.Chatbot聊天機(jī)器人聊天機(jī)器人通過回答常見問題或?qū)⑷藗兟酚傻秸_的資源以解決他們的需求來模擬25.Cluster聚類Cluster指的是具有共同特征的一群人或事物,又指一種人工智能技術(shù)。人工智能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理,以發(fā)現(xiàn)人類可能不容易看到的模式和聯(lián)系。聚類可用于識(shí)別目標(biāo)細(xì)分或受眾,通過共性創(chuàng)造營銷機(jī)會(huì)。例如:零售商可以使用聚類來根據(jù)購物偏好26.CognitiveComputing認(rèn)知計(jì)算認(rèn)知計(jì)算是人工智能的一個(gè)分支,研究試圖模仿人類思維和推理方式的系統(tǒng),以便他們能夠理解數(shù)據(jù),自然地說話,并從遭遇中學(xué)習(xí)。其目標(biāo)是制造出能夠?qū)W習(xí)和決定做什么的智能機(jī)器,其方式類似于人類27.CognitiveScience認(rèn)知科學(xué)認(rèn)知科學(xué)研究心靈及其過程。人工智能是認(rèn)知科學(xué)的一種應(yīng)用,它將思維系統(tǒng)(如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))應(yīng)用于機(jī)器模型。28.CompositeAI復(fù)合人工智能復(fù)合人工智能結(jié)合了不同的人工智能技術(shù)和技巧,并使它們協(xié)同工作來解決問題和29.ComputerVision計(jì)算機(jī)視覺計(jì)算機(jī)視覺是分析、解釋和理解視覺信息(即圖像和視頻)的深度學(xué)習(xí)模型。反向圖像搜索(Reverseimagesearch)是計(jì)30.ConversationalAI會(huì)話式人工智能會(huì)話式人工智能是一種模仿人類會(huì)話風(fēng)格的技術(shù),可以進(jìn)行邏輯和準(zhǔn)確的對(duì)話。它使用自然語言處理(NLP)和自然語言生成(NLG)來收集上下文并以相關(guān)的方式響應(yīng)。它通常用于聊天機(jī)器人和語音助手,改善31.Corpus語料庫語料庫是作為信息、示例或?qū)嵗鎯?chǔ)庫的大量文檔集合,在人工智能中用于訓(xùn)練模型的文本主體(文檔集合)。語料庫包含文本,它并不一定局限于數(shù)據(jù)。32.CustomerSentimentAnalysis客戶情緒分析涉及使用人工智能,特別是NLP,來分析客戶反饋并確定話語背后的情感基調(diào)。它為公眾輿論和客戶滿意度提供了有價(jià)值的見解,塑造了溝通和產(chǎn)品策略。7DD33.DataMining數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘是發(fā)現(xiàn)模式、關(guān)系和趨勢(shì),從而從大型數(shù)據(jù)集中獲得見解。它通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法加速,可以以更快的速度完成這個(gè)33.DataMining數(shù)據(jù)挖掘34.Dataset數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)集是結(jié)構(gòu)化的信息集合,就像包含有組織和相關(guān)數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)字文件?？梢园阉胂蟪梢唤M排列良好的事實(shí)或數(shù)字,每一條信息都被標(biāo)記或標(biāo)記,以便于計(jì)算機(jī)或35.DeepLearning深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是一類受大腦結(jié)構(gòu)和功能啟發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,創(chuàng)造人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模仿真實(shí)的神經(jīng)元如何相互交流。這些算法能夠從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí),并已應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、36.DeepNeuralNetwork深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是解決復(fù)雜問題的最佳模型之一。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅局限于計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用,還可以用于NLP、時(shí)間序列預(yù)測(cè)、8EE37.EdgeComputinginAI人工智能中的邊緣計(jì)算人工智能中的邊緣計(jì)算意味著在本地設(shè)備上進(jìn)行人工智能計(jì)算,而不是依賴遠(yuǎn)程云服務(wù)。邊緣計(jì)算不是將數(shù)據(jù)發(fā)送到很遠(yuǎn)的地方進(jìn)行處理,而是使人工智能更接近數(shù)據(jù)產(chǎn)生的地方。例如,使用邊緣計(jì)算的智能恒溫器可以在家中分析溫度數(shù)據(jù),無需連接到中央服務(wù)器即可進(jìn)行快速調(diào)整。這加快了響應(yīng)時(shí)間,提高了從智能家居到工38.EmotionalAI情感AI39.EntityAnnotation實(shí)體注釋實(shí)體注釋是用特定信息標(biāo)記非結(jié)構(gòu)化句子的過程,使機(jī)器能夠理解和解釋內(nèi)容。這涉及到標(biāo)記文檔中的人員、組織和位置等實(shí)體。例如,在一篇新聞文章中,實(shí)體注釋可以識(shí)別個(gè)人、公司和地點(diǎn)的名稱,為40.EntityExtraction實(shí)體提取實(shí)體提取是一個(gè)更廣泛的術(shù)語,包含了用于機(jī)器理解的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。這可以通過人工標(biāo)注或使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來實(shí)現(xiàn)。目標(biāo)是識(shí)別和組織數(shù)據(jù)中的實(shí)體,使機(jī)器更容易獲得有意義的見解。在客戶反饋數(shù)據(jù)集中,實(shí)體提取可能涉及對(duì)提及的產(chǎn)品、情感和41.EnsembleLearning整體學(xué)習(xí)集成學(xué)習(xí)是指計(jì)算機(jī)組隊(duì)并使用多個(gè)模型來更好地完成任務(wù)。這就像一群擁有不同優(yōu)勢(shì)的朋友一起做一個(gè)項(xiàng)目。例如,在預(yù)測(cè)天氣時(shí),一個(gè)模型可能擅長溫度,另一個(gè)擅長濕度,將它們結(jié)合起來就能給出更42.ExascaleComputing百億億次計(jì)算機(jī)百億億次計(jì)算機(jī)指的是能夠每秒處理驚人的百億億次數(shù)據(jù)的超級(jí)計(jì)算機(jī)。這種巨大的計(jì)算能力允許處理復(fù)雜的任務(wù)和大型數(shù)據(jù)集,使其在各個(gè)領(lǐng)域都很有價(jià)值。在氣候研究中,百億億次計(jì)算機(jī)可以模擬和分析復(fù)雜的氣候模型,幫助科學(xué)家更全面地43.ExplainableAI可解釋的人工智能可解釋的人工智能(XAI)可以幫助人類理解它是如何工作的,以及為什么它會(huì)做出9FF44.FacialRecognition面部識(shí)別面部識(shí)別是一種生物識(shí)別技術(shù),它利用一44.FacialRecognition面部識(shí)別45.FeatureEngineering特征工程特征工程是從原始數(shù)據(jù)中選擇特定的特征,46.FeatureExtraction特征提取特征提取是指機(jī)器將輸入分解為特定的特征,并使用這些特征對(duì)其進(jìn)行分類和理解。在圖像識(shí)別中,圖像的特定元素可以定義為特征,并且該特征用于預(yù)測(cè)整個(gè)圖像是47.ForwardChaining正向鏈接正向鏈接是一種機(jī)器通過解決問題和分析各種假設(shè)來推斷潛在解決方案的方法。它GG48.GenerativeAI生成式人工智能利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法生成新穎內(nèi)容的人工智能技術(shù),包括圖像、文本或聲音。通過利48.GenerativeAI生成式人工智能49.GenerativeAdversarialNetwork(GAN)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),由兩個(gè)相互競(jìng)爭(zhēng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(生成器和鑒別器)組成。生成器根據(jù)輸入創(chuàng)建輸出,而鑒別器識(shí)別50.GPT生成預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器生成預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器(GPT)是一種大語言模型,它經(jīng)過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,可以理解自然語言輸入來回答問題,進(jìn)行類似人類的對(duì)話,并生成內(nèi)容。GPT于2018年由OpenAI首次推出,GPT-4是GPT的最HH51.Hallucination幻覺人工智能幻覺是指生成式人工智能分析提51.Hallucination幻覺52.HeuristicMethods啟發(fā)式方法啟發(fā)式方法就像使用快速和聰明的技巧來快速解決問題,即使它不是完美的解決方案。這就像是走了一條捷徑來快速完成任務(wù)。例如,使用GPS并不總能找到絕對(duì)最短的路線,但能根據(jù)交通情況幫助你更快53.Human-in-the-loopAI人工循環(huán)人工智能人工循環(huán)AI將機(jī)器智能與人類專業(yè)知識(shí)相結(jié)合,以提高人工智能系統(tǒng)的可靠性和性能。這就像有一個(gè)人類合作者和人工智能算法一起工作。例如,在語言翻譯中,人工循環(huán)AI涉及人工翻譯人員與機(jī)器翻譯工具合作,以改進(jìn)和提高翻譯的準(zhǔn)確性,確54.Hyperparameter超參數(shù)超參數(shù),雖然有時(shí)與參數(shù)互換使用,但有細(xì)微的區(qū)別。它們是在模型外部手動(dòng)設(shè)置的值,影響機(jī)器學(xué)習(xí)模型的學(xué)習(xí)方式。例如,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,超參數(shù)可能包括學(xué)習(xí)率或隱藏層的數(shù)量,影響模型的訓(xùn)練和性II55.ImageRecognition55.ImageRecognition圖像識(shí)別如果你搜索一張狗的照片,谷歌會(huì)顯示其KK56.KnowledgeBase知識(shí)庫知識(shí)庫就像一個(gè)充滿信息的數(shù)字圖書館,可以幫助計(jì)算機(jī)做出明智的選擇。它是計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)事實(shí)和規(guī)則的地方。在客戶支持56.KnowledgeBase知識(shí)庫57.KnowledgeGraphs知識(shí)圖譜人工智能支持的語義搜索工具,用于映射實(shí)體之間的關(guān)系。在市場(chǎng)營銷中,它們被用來理解客戶關(guān)系和優(yōu)化目標(biāo),提高覆蓋LL58.LargeLanguageModel(LLM)大語言模型大語言模型是人工智能在大量文本數(shù)據(jù)上58.LargeLanguageModel(LLM)大語言模型59.LinguisticAnnotation語言注釋語言注釋包括用主題信息標(biāo)記句子數(shù)據(jù)集,并為分析或評(píng)估準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。這個(gè)過程通常用于情感分析和自然語言處理等任務(wù)。對(duì)于情感分析,語言注釋可能涉及將句子標(biāo)記為積極、消極或中性,以訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)MM60.MachineLearning60.MachineLearning機(jī)器學(xué)習(xí)61.Model模型在機(jī)器學(xué)習(xí)中,模型是描述某些數(shù)據(jù)的函NN62.NarrowAI狹義AI狹義AI是一種設(shè)計(jì)用于執(zhí)行特定任務(wù)或一組任務(wù)的系統(tǒng),但不能適應(yīng)其他任何任務(wù)。今天大多數(shù)系統(tǒng)都是狹義的人工智能。也63.NaturalLanguageGeneration(NLG)自然語言生成自然語言生成是指模型處理語言并使用其理解準(zhǔn)確地完成任務(wù),無論是回答問題還67.NeuromorphicComputing神經(jīng)形態(tài)計(jì)算神經(jīng)形態(tài)計(jì)算是指受人腦結(jié)構(gòu)和功能的啟發(fā)設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)。這些系統(tǒng)旨在以一種模仿大腦自然能力的方式處理信息。在機(jī)器人領(lǐng)域,神經(jīng)形態(tài)計(jì)算可能使機(jī)器更有效地學(xué)習(xí)和適應(yīng)新任務(wù),就像人類通過經(jīng)驗(yàn)不64.NaturalLanguageQuery(NLQ)自然語言查詢自然語言查詢是一種書面輸入,它看起來就像大聲說出來一樣,這意味著沒有特殊65.NaturalLanguageProcessing(NLP)自然語言處理自然語言處理是人工智能和語言學(xué)領(lǐng)域的分支學(xué)科。此領(lǐng)域探討如何處理及運(yùn)用自然語言。自然語言處理由認(rèn)知、理解、生成等部分組成。自然語言認(rèn)知和理解是讓電腦把輸入的語言變成有意思的符號(hào)和關(guān)系,然后根據(jù)目的再處理。自然語言生成66.NeuralNetworks神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一個(gè)分支,其靈感來自于大腦中的神經(jīng)元如何連接形成一個(gè)網(wǎng)絡(luò)。它們的用途包括計(jì)算機(jī)視覺、OO68.ObjectDetection68.ObjectDetection到預(yù)定義的類別中。目標(biāo)檢測(cè)的目的是在單個(gè)圖像或包含多個(gè)圖像的場(chǎng)景中自動(dòng)識(shí)別感興趣的物體(如人臉),然后在圖像69.ObjectRecognition簡(jiǎn)單地說,它就是對(duì)圖像、視頻或其他媒體中的物體進(jìn)行檢測(cè)和分類。例如,如果你把手機(jī)的攝像頭對(duì)準(zhǔn)一朵花,然后點(diǎn)擊“拍照”,設(shè)備就會(huì)識(shí)別出這是一朵花,并將其分類。70.Overfitting過度擬合過擬合是模型失效的常見原因,當(dāng)模型過于復(fù)雜時(shí),通常由于模型參數(shù)的過度調(diào)整而發(fā)生過擬合。它可以分為欠擬合(數(shù)據(jù)模型無法準(zhǔn)確地捕捉輸入和輸出變量之間的關(guān)系)和過度擬合(過于緊密或精確地匹配特定數(shù)據(jù)集,以致于無法良好地?cái)M合其他數(shù)據(jù)或預(yù)測(cè)未來的觀察結(jié)果)。PP71.PatternRecognition模式識(shí)別模式識(shí)別是一種機(jī)器識(shí)別數(shù)據(jù)模式的能力,72.PredictiveAnalytics預(yù)測(cè)分析預(yù)測(cè)分析是一種在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘中用于預(yù)測(cè)結(jié)果的技術(shù)。企業(yè)用它來預(yù)測(cè)客戶行為、特定產(chǎn)品的可能性等等。預(yù)測(cè)分析是一種展望未來的方式。它可以用于廣泛的用途,包括商業(yè)和經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè),市場(chǎng)營73.Prompt提示符提示符是給模型的自然語言輸入。提示可以是問題、待完成的任務(wù),也可以是用戶希望AI創(chuàng)建的內(nèi)容類型的描述。一個(gè)簡(jiǎn)單74.PromptEngineering提示工程提示工程是找出正確的單詞和短語,幫助生成系統(tǒng)與輸入的確切意圖保持一致。例如,找出最合適的詞匯,讓人工智能準(zhǔn)確75.ReinforcementLearning強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種基于反饋的機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法。人工智能代理通過接收到的反饋來學(xué)習(xí)如何在環(huán)境中表現(xiàn):它對(duì)每個(gè)期望的行為都得到積極的反饋,對(duì)每個(gè)不希望的行為都得到懲罰。換句話說,這是一種讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)做人類或其他計(jì)算機(jī)認(rèn)為有價(jià)值的事情的方法,從而贏得某種“點(diǎn)數(shù)”或“經(jīng)76.ReinforcementLearningfromHumanFeedback(RLHF)基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF)是一種利用人類直接反饋來訓(xùn)練人工智能模型的策略。人工智能模型不是獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰,77.ResponsibleAI負(fù)責(zé)任的人工智能負(fù)責(zé)任的人工智能包括確保人工智能系統(tǒng)在開發(fā)和使用過程中符合道德、公平和透明。這是關(guān)于防止偏見和確保問責(zé)制。例如,在貸款審批中,負(fù)責(zé)任的人工智能確保算法不會(huì)基于種族或性別等因素進(jìn)行歧視,從而讓所有申請(qǐng)人獲得平等機(jī)會(huì)。驗(yàn)”。RR78.RoboticProcessAutomation(RPA)機(jī)器人流程自動(dòng)化RPA使用軟件或“機(jī)器人”來自動(dòng)化完成日78.RoboticProcessAutomation(RPA)機(jī)器人流程自動(dòng)化79.Rule-BasedSystems基于規(guī)則的系統(tǒng)基于規(guī)則的系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)助手,它遵循一套明確的指令或規(guī)則來做出決定。這就像為計(jì)算機(jī)創(chuàng)建一個(gè)循序漸進(jìn)的指南。典型例子如電子郵件過濾器,它根據(jù)特定的規(guī)則(如某些詞匯或發(fā)件人信息)來判斷電20SS80.SearchQuery搜索查詢搜索查詢是一個(gè)字符串,用它可以識(shí)別數(shù)據(jù)庫或其他信息檢索系統(tǒng)中的記錄,產(chǎn)生81.SelectiveFiltering有選擇性的過濾選擇性過濾是人工智能系統(tǒng)的一種技術(shù),用于更準(zhǔn)確地確定所需的輸出。這類系統(tǒng)中最簡(jiǎn)單的系統(tǒng)對(duì)任何輸入都會(huì)產(chǎn)生相同的結(jié)果,這是無益的。通過訓(xùn)練,系統(tǒng)可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)結(jié)果。在應(yīng)用程序中,用戶可以使用這種技術(shù)通過讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)和82.Self-awareAI自我意識(shí)人工智能自我意識(shí)人工智能是人工智能心智理論的進(jìn)一步發(fā)展,機(jī)器可以理解人類的情感,擁有自己的情感、需求和信仰。有感知的人工智能是有自我意識(shí)的人工智能,目前83.SemanticAnalysis語義分析作為自然語言處理的一種更復(fù)雜的形式,這一概念側(cè)重于將單詞串在一起的過程,84.SentientAI有感知力的AI驗(yàn)。這種人工智能具有情商,可以感知世界,并將感知轉(zhuǎn)化為情感。85.SentimentAnalysis情感分析情感分析是從文本中識(shí)別情感信號(hào)和隊(duì)列86.Singularity奇點(diǎn)奇點(diǎn)是人工智能的假想未來,在那里系統(tǒng)會(huì)經(jīng)歷不受控制的增長,并采取可能對(duì)人類生活產(chǎn)生重大影響的行動(dòng)。與超級(jí)智能(Superintelligence)和有感知力的人工智能(SentientAI.)密切相關(guān)。87.SpeechRecognition語音識(shí)別一種將口語轉(zhuǎn)換為書面文本的人工智能技術(shù)。在營銷方面,它被用于語音搜索優(yōu)化和理解設(shè)備上的語音命令,進(jìn)入不斷增長的語音助手市場(chǎng)(比如蘋果的Siri)。88.SupervisedLearning監(jiān)督式學(xué)習(xí)這種形式的機(jī)器學(xué)習(xí)不能獨(dú)立運(yùn)行,而是需要人工輸入。數(shù)據(jù)被輸入到機(jī)器中,監(jiān)督學(xué)習(xí),或從例子中學(xué)習(xí),是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,通過