Otani AI Logo AICI Logo
בית יתרונות AI דוח חינם מחירים חדשות AI שאלות נפוצות צור קשר ז'רגון

מילון ז'רגון AI

פענח את טרמינולוגיית הבינה המלאכותית בעזרת המילון המקיף שלנו. מלמידת מכונה ועד רשתות נוירונים, אנו מפרקים מושגי AI מורכבים למונחים פשוטים.

יישור קו (Alignment)

Alignment
התהליך של הבטחת שמטרות, פלטים והתנהגויות של מערכת AI תואמים למטרות וערכים אנושיים. זה חשוב במיוחד במערכות מתקדמות שעשויות לפתח התנהגויות שלא נועדו במפורש.
דוגמה: הבטחה שצ'אטבוט לבריאות הנפש לעולם לא ימליץ על פעולות מזיקות ללא קשר להנחיות.

ממשק תכנות יישומים (API) (Application Programming Interface (API))

Application Programming Interface (API)
סט של כללים ופרוטוקולים מוגדרים המאפשרים למערכות תוכנה שונות לתקשר ולהחליף נתונים.
דוגמה: שימוש ב-API של OpenAI לשליחת הנחיה וקבלת תגובה שנוצרה על ידי מודל שפה באפליקציית האינטרנט שלך.

בינה מלאכותית כללית (AGI) (Artificial General Intelligence (AGI))

Artificial General Intelligence (AGI)
צורה תיאורטית של AI שיכולה לבצע כל משימה אינטלקטואלית שבני אדם יכולים לבצע. היא מכלילה למידה על פני תחומים.
דוגמה: מערכת AGI יכולה ללמוד הלחנת מוזיקה, לבצע ניתוחים ולעבור מבחן פילוסופיה ללא תכנות ספציפי למשימה.

בינה מלאכותית (AI) (Artificial Intelligence (AI))

Artificial Intelligence (AI)
הסימולציה של אינטליגנציה אנושית במכונות המתוכנתות לחשוב, להסיק ולהתנהג באופן אוטונומי.
דוגמה: AI מפעיל עוזרים אישיים כמו סירי ומערכות נהיגה אוטונומיות כמו Tesla Autopilot.

אתיקה של AI (AI Ethics)

AI Ethics
דיסציפלינה העוסקת בהשלכות המוסריות של פיתוח ושימוש ב-AI, כולל הוגנות, פרטיות, אחריותיות ואי-אפליה.
דוגמה: יצירת קווים מנחים למניעת אלגוריתמי גיוס אפליה על בסיס מגדר או אתניות.

בינה מוגברת (Augmented Intelligence)

Augmented Intelligence
מודל שיתופי שבו AI משלים ומשפר אינטליגנציה אנושית במקום להחליף אותה.
דוגמה: כלי רדיולוגיה מבוססי AI שמדגישים אנומליות עבור רופאים, אשר מבצעים את האבחנה הסופית.

סוכן אוטונומי (Autonomous Agent)

Autonomous Agent
מערכת AI המסוגלת לקבל החלטות משלה ולנקוט פעולות להשגת מטרותיה ללא התערבות אנושית.
דוגמה: רובוט משלוחים אוטונומי המנווט ברחובות העיר ומתחמק ממכשולים באופן עצמאי.

הפצה לאחור (Backpropagation)

Backpropagation
טכניקה לאימון רשתות נוירונים על ידי עדכון משקלים באופן הפוך משכבות הפלט לשכבות הקלט, תוך מזעור שגיאות חיזוי.
דוגמה: משמש לאימון מסווגי תמונות להפחתת שיעור השגיאה בזיהוי ספרות בכתב יד.

הטיה (הטיה אלגוריתמית) (Bias (Algorithmic Bias))

Bias (Algorithmic Bias)
העדפה לא מכוונת ושיטתית בתוצאות AI עקב נתוני אימון לא מאוזנים או לא מייצגים.
דוגמה: מערכת זיהוי פנים שמזהה באופן שגוי אנשים צבעוניים בתדירות גבוהה יותר עקב תת-ייצוג בנתוני האימון.

ביג דאטה (Big Data)

Big Data
מערכי נתונים גדולים במיוחד הדורשים כלים מיוחדים לאחסון, ניתוח והפקת ערך, המשמשים לעתים קרובות לאימון מודלי AI.
דוגמה: שימוש במיליוני אינטראקציות משתמשים לאימון מנועי המלצות לפלטפורמות מסחר אלקטרוני.

מודל קופסה שחורה (Black Box Model)

Black Box Model
סוג של מודל AI או למידת מכונה שהלוגיקה הפנימית שלו אינה ניתנת לפירוש בקלות על ידי בני אדם, מה שמקשה על הבנת אופן קבלת ההחלטות.
דוגמה: רשת נוירונים עמוקה המשמשת לאישור הלוואות אך אינה מציעה הסבר ברור מדוע מועמד אחד התקבל והאחר נדחה.

מחשוב קוגניטיבי (Cognitive Computing)

Cognitive Computing
מערכות AI המתוכננות לדמות תהליכי חשיבה אנושיים, כגון הסקת מסקנות ולמידה, תוך שימוש בטכניקות כמו NLP וזיהוי תבניות.
דוגמה: מערכת מחשוב קוגניטיבית המסייעת לאנשי מקצוע משפטיים לנתח פסיקות משפטיות ולחזות תוצאות.

ראייה ממוחשבת (Computer Vision)

Computer Vision
תחום של בינה מלאכותית המאפשר למחשבים לפרש ולעבד נתונים חזותיים כגון תמונות ווידאו.
דוגמה: מערכות זיהוי פנים המזהות אנשים בצילומי אבטחה באמצעות ראייה ממוחשבת.

קורפוס (Corpus)

Corpus
אוסף גדול של טקסטים כתובים או מדוברים המשמש לאימון מודלי שפה.
דוגמה: מערך הנתונים Common Crawl הוא קורפוס אינטרנט ציבורי המשמש לאימון מודלי שפה גדולים כמו GPT.

סחיפת נתונים (Data Drift)

Data Drift
התופעה שבה נתוני קלט משתנים לאורך זמן, וגורמים לירידה בביצועי המודל.
דוגמה: מודל תחזוקה חזויה לציוד תעשייתי הופך פחות מדויק ככל שטכנולוגיית חיישנים חדשה מוצגת.

תיוג נתונים (Data Labelling)

Data Labelling
התהליך של הוספת תגיות או תוויות לנתונים כדי להפוך אותם מתאימים ללמידה מונחית.
דוגמה: תיוג אלפי תמונות גידולים כטובים או ממאירים לאימון מודל זיהוי סרטן.

כריית נתונים (Data Mining)

Data Mining
התהליך של גילוי תבניות משמעותיות, קורלציות ואנומליות במערכי נתונים גדולים.
דוגמה: קמעונאים משתמשים בכריית נתונים כדי לזהות שאנשים שקונים חיתולים קונים לעתים קרובות גם בירה.

למידה עמוקה (Deep Learning)

Deep Learning
תת-תחום של למידת מכונה המשתמש ברשתות נוירונים מרובות שכבות כדי למדל תבניות מורכבות בנתונים.
דוגמה: למידה עמוקה משמשת במודלי שפה כמו GPT-4 ובמודלי יצירת תמונות כמו Stable Diffusion.

מודלי דיפוזיה (Diffusion Models)

Diffusion Models
סוג של מודלים גנרטיביים שלומדים לייצר נתונים על ידי הפיכת רעש אקראי בהדרגה לפלטים מובנים.
דוגמה: Stable Diffusion יוצר תמונות פוטו-ריאליסטיות מהנחיות טקסט באמצעות טכניקות דיפוזיה.

הטמעה (Embedding)

Embedding
ייצוג וקטורי מספרי של נתונים, המשמש לעתים קרובות ללכידת המשמעות הסמנטית של מילים, תמונות או משפטים.
דוגמה: ב-NLP, המילה 'בנק' עשויה להיות בעלת הטמעות דומות ל'כסף' אך שונות מ'גדת נהר' בהתאם להקשר.

תקופה (Epoch)

Epoch
איטרציה מלאה על כל מערך נתוני האימון במהלך תהליך האימון של מודל למידת מכונה.
דוגמה: אם למערך נתונים יש 1,000 דוגמאות והמודל רואה את כולן פעם אחת במהלך האימון, זוהי תקופה אחת.

AI אתי (Ethical AI)

Ethical AI
פילוסופיית עיצוב ופריסה המבטיחה שטכנולוגיות AI פועלות באופן שקוף, שוויוני ובהתאם לערכים חברתיים.
דוגמה: כלי גיוס AI הכולל בדיקות הטיה למניעת אפליה נגד מועמדים מקבוצות מיעוט.

מערכת מומחה (Expert System)

Expert System
מערכת AI המחקה את יכולות קבלת ההחלטות של מומחה אנושי בתחום ספציפי באמצעות כללים והיגיון.
דוגמה: מערכת מומחה המשמשת בחקלאות להמלצה על טיפולים ליבולים בהתבסס על נתוני קרקע והיסטוריית מזיקים.

AI מוסבר (XAI) (Explainable AI (XAI))

Explainable AI (XAI)
מערכות AI המתוכננות להפוך את התהליכים הפנימיים וקבלת ההחלטות שלהן למובנות לבני אדם, מה שמגביר אמון ואחריות.
דוגמה: AI אבחון רפואי שלא רק מספק המלצה אלא גם מסביר אילו תסמינים הובילו למסקנה זו.

למידה עם מעט דוגמאות (Few-shot Learning)

Few-shot Learning
שיטת למידת מכונה שבה מודל מאומן או מכוונן עדין באמצעות מספר קטן בלבד של דוגמאות מתויגות.
דוגמה: התאמה אישית של LLM לכתיבת מיילים משפטיים לאחר הצגת 10 דוגמאות בלבד.

כוונון עדין (Fine-tuning)

Fine-tuning
התהליך של לקיחת מודל שאומן מראש והמשך אימונו על מערך נתונים חדש וקטן יותר כדי להתמחות במשימה ספציפית.
דוגמה: כוונון עדין של LLM כללי כמו GPT על מסמכים פנימיים ליצירת עוזר ניסוח משפטי.

מודל יסוד (Foundation Model)

Foundation Model
מודל בקנה מידה גדול שאומן על נתונים מגוונים ורחבים שיכולים להיות מותאמים למשימות רבות בהמשך.
דוגמה: GPT-4 ו-PaLM 2 הם מודלי יסוד המסוגלים לסכם, לענות על שאלות, לתרגם ועוד.

לוגיקה עמומה (Fuzzy Logic)

Fuzzy Logic
צורה של לוגיקה המתמודדת עם ערכים מקורבים במקום לוגיקה בינארית קבועה של אמת/שקר, שימושית להסקת מסקנות תחת אי-ודאות.
דוגמה: משמש במערכות בקרת אקלים להתאמת טמפרטורה על בסיס קלט עמום כמו 'קצת חם' או 'קר מאוד'.

רשת יריבות גנרטיבית (GAN) (Generative Adversarial Network (GAN))

Generative Adversarial Network (GAN)
ארכיטקטורת מודל גנרטיבי שבה שתי רשתות - גנרטור ומבחין - מתחרות לשיפור איכות הפלט.
דוגמה: GANs משמשים ליצירת סרטוני deepfake או ליצירת תמונות מוצר ריאליסטיות משרטוטים.

AI גנרטיבי (Generative AI)

Generative AI
קטגוריה של בינה מלאכותית שיכולה ליצור תוכן חדש - כגון טקסט, תמונות, מוזיקה או וידאו - מנתוני אימון.
דוגמה: ChatGPT יוצר פוסטים בבלוג או Midjourney יוצר אמנות דיגיטלית מהנחיות טקסטואליות.

טרנספורמר גנרטיבי מאומן מראש (GPT) (Generative Pre-trained Transformer (GPT))

Generative Pre-trained Transformer (GPT)
סוג של מודלי שפה גדולים שפותחו על ידי OpenAI המשתמשים בארכיטקטורת טרנספורמר ומאומנים מראש על כמויות עצומות של נתוני טקסט לביצוע מגוון משימות שפה.
דוגמה: GPT-4 מסוגל לכתוב חיבורים, לתרגם שפות ולסכם מסמכים עם הנחיה מינימלית.

אלגוריתם גנטי (Genetic Algorithm)

Genetic Algorithm
טכניקת אופטימיזציה בהשראת ברירה טבעית שבה פתרונות מתפתחים לאורך זמן באמצעות מוטציה, הצלבה וברירה.
דוגמה: משמש לתכנון ארכיטקטורות רשת נוירונים יעילות על ידי הדמיית הישרדות החזקים ביותר.

×”×–×™×” (Hallucination)

Hallucination
יצירת תוכן שנשמע סביר אך שגוי עובדתית או חסר היגיון על ידי מודל AI.
דוגמה: מודל שפה ממציא ציטוט שאינו קיים או מספק עובדות היסטוריות שגויות.

היוריסטיקה (Heuristic)

Heuristic
גישה מעשית לפתרון בעיות שאינה מבטיחה פתרון מושלם אך מספיקה למטרות מיידיות.
דוגמה: שימוש בכלל אצבע להערכת זמן אספקה במערכת AI לוגיסטית.

היפרפרמטר (Hyperparameter)

Hyperparameter
ערך תצורה שנקבע לפני אימון מודל למידת מכונה, כגון קצב למידה או מספר שכבות.
דוגמה: התאמת גודל האצווה מ-32 ל-128 כדי לשפר את מהירות האימון וביצועי המודל.

היסק (Inference)

Inference
התהליך של שימוש במודל למידת מכונה שאומן כדי לבצע תחזיות או ליצור פלטים מנתוני קלט חדשים.
דוגמה: שימוש במודל GPT מכוונן עדין כדי לנסח מיילים עבור צוות תמיכת לקוחות.

זיהוי כוונה (Intent Detection)

Intent Detection
משימה בהבנת שפה טבעית שבה המערכת מזהה את המטרה או הכוונה של המשתמש בהודעה.
דוגמה: בצ'אטבוט, זיהוי 'אני רוצה להזמין טיסה' ככוונה להזמנת נסיעות.

האינטרנט של הדברים (IoT) (Internet of Things (IoT))

Internet of Things (IoT)
רשת של מכשירים פיזיים מחוברים המשובצים בחיישנים, תוכנה וטכנולוגיות אחרות לאיסוף והחלפת נתונים.
דוגמה: תרמוסטטים חכמים ומקררים שמדווחים על נתוני שימוש ומתאימים הגדרות באמצעות ניתוח AI.

פרשנות (Interpretability)

Interpretability
המידה שבה אדם יכול להבין את המכניקה הפנימית של מודל למידת מכונה ואת תהליך קבלת ההחלטות שלו.
דוגמה: עץ החלטות ניתן לפירוש יותר מרשת נוירונים עמוקה מכיוון שהחלטותיו ניתנות למעקב.

מחברת Jupyter (Jupyter Notebook)

Jupyter Notebook
סביבת מחשוב אינטראקטיבית בקוד פתוח המאפשרת למשתמשים לכתוב קוד, להמחיש פלטים ולתעד ניתוחים בממשק יחיד.
דוגמה: מדעני נתונים משתמשים במחברות Jupyter כדי ליצור אב-טיפוס של מודלי למידת מכונה ולשתף תוצאות.

K-שכנים הקרובים ביותר (KNN) (K-Nearest Neighbours (KNN))

K-Nearest Neighbours (KNN)
אלגוריתם פשוט ולא פרמטרי למידת מכונה המשמש לסיווג ורגרסיה. הוא מקבל החלטות על בסיס הדוגמאות הקרובות ביותר באימון במרחב התכונות.
דוגמה: כדי לסווג פרי חדש כתפוח או אגס, KNN בודק אילו פירות מתויגים קרובים בצורה, צבע.

גרף ידע (Knowledge Graph)

Knowledge Graph
מבנה נתונים המשתמש בצמתים וקשתות כדי לייצג ולאחסן תיאורים מקושרים של ישויות והקשרים ביניהן.
דוגמה: לוח הידע של גוגל מופעל על ידי גרף ידע המחבר ישויות כמו אנשים, מקומות ואירועים.

אופטימיזציה של מודל למידת שפה (LLMO) (Language Learning Model Optimisation (LLMO))

Language Learning Model Optimisation (LLMO)
טכניקות המשמשות לשיפור הביצועים, היעילות או יכולת ההסתגלות של מודלי שפה גדולים למשימות או תחומים ספציפיים.
דוגמה: שימוש בקוונטיזציה ובהתאמת הוראות לאופטימיזציה של LLM לשימוש ארגוני.

מודל שפה גדול (LLM) (Large Language Model (LLM))

Large Language Model (LLM)
סוג של מודל למידה עמוקה שאומן על כמויות עצומות של נתונים טקסטואליים המסוגל ליצור, להבין ולהסיק מסקנות עם שפה אנושית.
דוגמה: ChatGPT ו-Claude הם LLMs שאומנו לסייע בכתיבה, קידוד ומענה על שאלות.

מרחב סמוי (Latent Space)

Latent Space
ייצוג מופשט רב-ממדי שבו קלטים דומים מקובצים יחד, המשמש במודלים גנרטיביים והטמעות.
דוגמה: ביצירת תמונות, מניפולציה של המרחב הסמוי יכולה לשנות תכונות כמו בהירות או רגש.

קצב למידה (Learning Rate)

Learning Rate
היפרפרמטר מפתח באימון השולט בכמה משקלי המודל מתעדכנים ביחס לגרדיאנט השגיאה.
דוגמה: קצב למידה גבוה עלול להוביל לעקיפת מינימום, בעוד שקצב נמוך מדי מאט את התקדמות האימון.

למידת מכונה (ML) (Machine Learning (ML))

Machine Learning (ML)
ענף של AI המאפשר למערכות ללמוד מנתונים ולשפר ביצועים מבלי להיות מתוכנתות במפורש.
דוגמה: מסנני דואר זבל משתמשים בלמידת מכונה כדי לסווג מיילים כדואר זבל או לא, על בסיס דוגמאות קודמות.

סחיפת מודל (Model Drift)

Model Drift
תופעה שבה דיוק המודל יורד לאורך זמן עקב שינויים בנתונים או בסביבה.
דוגמה: מודל זיהוי הונאות הופך פחות מדויק ככל שטקטיקות הונאה מתפתחות.

אימון מודל (Model Training)

Model Training
התהליך של הזנת נתונים למודל למידת מכונה והתאמת הפרמטרים שלו למזעור שגיאה.
דוגמה: אימון מנוע המלצות על היסטוריית רכישות של לקוחות להצעת מוצרים חדשים.

AI מולטימודאלי (Multimodal AI)

Multimodal AI
מערכות AI המסוגלות לעבד ולשלב סוגים מרובים של נתונים כגון טקסט, תמונות, אודיו ווידאו.
דוגמה: מודל כמו GPT-4 Vision שיכול לקרוא טקסט ולפרש תמונות בו זמנית.

עיבוד שפה טבעית (NLP) (Natural Language Processing (NLP))

Natural Language Processing (NLP)
תת-תחום של AI המתמקד באינטראקציה בין מחשבים לשפות אנושיות (טבעיות). הוא מאפשר למכונות לקרוא, להבין ולהגיב בשפה אנושית.
דוגמה: NLP משמש בעוזרים קוליים, אפליקציות תרגום שפות וצ'אטבוטים.

רשת נוירונים (Neural Network)

Neural Network
מודל למידת מכונה בהשראת מבנה המוח האנושי, המורכב משכבות של צמתים מחוברים (נוירונים).
דוגמה: רשתות נוירונים עומדות מאחורי מודלי למידה עמוקה המשמשים בזיהוי תמונות ודיבור.

רעש (Noise)

Noise
מידע אקראי או לא רלוונטי בנתונים שיכול להסתיר תבניות משמעותיות ולהשפיע לרעה על ביצועי המודל.
דוגמה: שגיאות חיישנים או ערכי נתונים מלאי שגיאות כתיב יכולים להיחשב רעש.

אונטולוגיה (Ontology)

Ontology
מסגרת מובנית המקטלגת ומגדירה קשרים בין מושגים בתחום, המשמשת לעתים קרובות במערכות AI סמנטיות.
דוגמה: אונטולוגיה בתחום הבריאות עשויה להגדיר כיצד תסמינים קשורים למחלות וטיפולים.

התאמת יתר (Overfitting)

Overfitting
שגיאת מידול שבה מודל למידת מכונה לוכד רעש בנתוני האימון ומבצע ביצועים גרועים על נתונים חדשים.
דוגמה: מודל שמשנן תשובות אימון אך אינו יכול להתמודד עם נתוני מבחן שלא נראו הוא התאמת יתר.

ניתוח חיזוי (Predictive Analytics)

Predictive Analytics
השימוש בנתונים, אלגוריתמים ו-AI לזיהוי הסבירות לתוצאות עתידיות על בסיס נתונים היסטוריים.
דוגמה: קמעונאים משתמשים בניתוח חיזוי כדי לחזות ביקוש למוצרים מסוימים.

אימון מקדים (Pre-training)

Pre-training
התהליך של אימון ראשוני של מודל על מערך נתונים גדול וכללי לפני כוונון עדין למשימות ספציפיות.
דוגמה: מודלי GPT מאומנים מראש על קורפוסים גדולים לפני שהם מותאמים אישית לצ'אטבוטים של שירות לקוחות.

הנדסת הנחיות (Prompt Engineering)

Prompt Engineering
האמנות והמדע של יצירת הנחיות יעילות כדי להכווין את הפלט של מודלי שפה גדולים.
דוגמה: הוספת הוראות מערכת כמו 'הגב כמורה מנומס' היא דוגמה להנדסת הנחיות.

קוונטיזציה (Quantisation)

Quantisation
טכניקת דחיסת מודלים המפחיתה את מספר הביטים המשמשים לייצוג משקלים והפעלות, ומשפרת את היעילות.
דוגמה: קוונטיזציה של מודל מ-32 סיביות ל-8 סיביות משפרת את הביצועים במכשירים ניידים.

מחשוב קוונטי (Quantum Computing)

Quantum Computing
פרדיגמה חדשה של מחשוב המבוססת על מכניקת קוונטים, בעלת פוטנציאל ליכולות עיבוד אקספוננציאליות.
דוגמה: מחשוב קוונטי עשוי יום אחד להאיץ אימון AI מעבר למגבלות קלאסיות.

מנוע היסק (Reasoning Engine)

Reasoning Engine
מערכת ב-AI המסיקה מסקנות לוגיות מקבוצת עובדות או נתונים באמצעות כללים או אלגוריתמי היסק.
דוגמה: כלי אבחון AI משתמש במנוע היסק כדי להסיק מצבים רפואיים אפשריים על בסיס תסמינים.

למידת חיזוק (RL) (Reinforcement Learning (RL))

Reinforcement Learning (RL)
תחום בלמידת מכונה שבו סוכנים לומדים על ידי אינטראקציה עם סביבתם כדי למקסם תגמולים מצטברים.
דוגמה: רובוט לומד ללכת על ידי ניסוי וטעייה באמצעות טכניקות RL.

למידת חיזוק עם משוב אנושי (RLHF) (Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF))

Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)
שיטת למידה שבה העדפות אנושיות מנחות את אות התגמול של ה-AI, המשמשת לעתים קרובות בכוונון עדין של מודלי שפה.
דוגמה: ChatGPT אומן עם RLHF כדי לייצר תגובות מועילות ובטוחות יותר.

יצירה מוגברת אחזור (RAG) (Retrieval-Augmented Generation (RAG))

Retrieval-Augmented Generation (RAG)
שיטה המשלבת אחזור מידע עם יצירה, שבה LLM מאחזר מסמכים רלוונטיים כדי לשפר את תגובתו.
דוגמה: עוזר AI מאחזר ומצטט מפרטי מוצר תוך יצירת תשובה לשאלה טכנית.

למידה בהנחיה עצמית (Self-Supervised Learning)

Self-Supervised Learning
גישת אימון שבה המודל לומד תבניות על ידי יצירת תוויות משלו מנתונים גולמיים, מה שמפחית את התלות בנתונים מתויגים אנושית.
דוגמה: BERT מאומן עם למידה בהנחיה עצמית על ידי חיזוי מילים חסרות בטקסט.

חיפוש סמנטי (Semantic Search)

Semantic Search
טכניקת חיפוש המבינה את כוונת המשתמש ואת המשמעות ההקשרית, לא רק התאמת מילות מפתח.
דוגמה: חיפוש 'איך לתקן ברז דולף' מחזיר מדריכים גם אם המונח 'ברז דולף' אינו מופיע במסמך.

ניתוח סנטימנט (Sentiment Analysis)

Sentiment Analysis
התהליך של זיהוי רגשות, דעות או עמדות בטקסט, לעתים קרובות מסווג כחיובי, שלילי או ניטרלי.
דוגמה: ניתוח ציוצים כדי למדוד תגובה ציבורית למוצר חדש.

סטוכסטי (Stochastic)

Stochastic
כרוך באקראיות או התנהגות הסתברותית, המשמש לעתים קרובות ב-AI גנרטיבי ובאלגוריתמי אופטימיזציה.
דוגמה: הפלט של GPT-4 משתנה עבור אותה קלט עקב תהליך הקידוד הסטוכסטי שלו.

AI חזק (Strong AI)

Strong AI
ידוע גם כבינה מלאכותית כללית (AGI), מתייחס למכונות עם יכולות קוגניטיביות ברמה אנושית בכל התחומים.
דוגמה: AI עתידי שיכול לכתוב באופן אוטונומי רומנים, לתכנן ערים ולפתור דילמות אתיות באותה מידה.

בינה מלאכותית סופר (SAI) (Super Artificial Intelligence (SAI))

Super Artificial Intelligence (SAI)
AI תיאורטי העולה בהרבה על האינטליגנציה האנושית בכל ההיבטים - הסקת מסקנות, יצירתיות, אינטליגנציה רגשית וכו'.
דוגמה: SAI עשוי תיאורטית לפתח מדעים ופילוסופיות חדשות באופן עצמאי.

למידה מונחית (Supervised Learning)

Supervised Learning
טכניקת למידת מכונה שבה מודלים מאומנים על נתונים מתויגים כדי ללמוד מיפויים של קלט-פלט.
דוגמה: לימוד מודל לסווג מיילים כדואר זבל או לא, באמצעות דוגמאות היסטוריות.

נתונים סינתטיים (Synthetic Data)

Synthetic Data
נתונים שנוצרו באופן מלאכותי המדמים נתונים מהעולם האמיתי, המשמשים לעתים קרובות לאימון כאשר נתונים אמיתיים נדירים או רגישים.
דוגמה: יצירת תמונות רפואיות סינתטיות לאימון מודלי אבחון מבלי להפר את פרטיות המטופל.

טוקן (Token)

Token
יחידת טקסט המעובדת על ידי LLMs - בדרך כלל מילה או חתיכת מילה.
דוגמה: המשפט 'שלום עולם!' מחולק ל-3 טוקנים: 'שלום', 'עולם', ו-'!'.

טוקניזציה (Tokenisation)

Tokenisation
התהליך של פירוק טקסט לטוקנים לעיבוד על ידי מודל.
דוגמה: ב-NLP, 'ChatGPT זה מעולה' הופך ל-['Chat', 'G', 'PT', 'זה', 'מעולה'].

למידת העברה (Transfer Learning)

Transfer Learning
שימוש בידע ממשימה אחת כדי לשפר למידה במשימה קשורה אחרת, מה שמפחית את צרכי האימון והנתונים.
דוגמה: כוונון עדין של מודל שאומן על טקסט באנגלית לביצוע ניתוח סנטימנט בשפה אחרת.

טרנספורמר (Transformer)

Transformer
ארכיטקטורת רשת נוירונים המשתמשת במנגנוני קשב כדי למדל נתונים סדרתיים, המשמשת באופן נרחב ב-LLMs.
דוגמה: BERT, GPT ו-T5 הם כולם מודלים מבוססי טרנספורמר.

התאמת חסר (Underfitting)

Underfitting
כאשר מודל פשוט מדי כדי ללכוד את התבניות בנתוני האימון, וכתוצאה מכך ביצועים גרועים.
דוגמה: מודל לינארי המנסה לחזות סיווגי תמונות מורכבים עשוי לסבול מהתאמת חסר.

למידה בלתי מונחית (Unsupervised Learning)

Unsupervised Learning
גישת למידה שבה מודלים מזהים תבניות או אשכולות בנתונים לא מתויגים.
דוגמה: קיבוץ לקוחות על בסיס התנהגות רכישה ללא תוויות מוגדרות מראש.

כוונת משתמש (User Intent)

User Intent
המטרה או הכוונה מאחורי שאילתת המשתמש או האינטראקציה שלו.
דוגמה: משתמש שמקליד 'איך לאפות עוגה' כנראה מתכוון למצוא מתכון.

קבוצת אימות (Validation Set)

Validation Set
תת-קבוצה של נתונים המשמשת להערכת ביצועי המודל במהלך האימון וכוונון היפרפרמטרים.
דוגמה: משמש לזיהוי התאמת יתר לפני בדיקה סופית.

מסד נתונים וקטורי (Vector Database)

Vector Database
מסד נתונים המיועד לאחסון וחיפוש הטמעות וקטוריות המשמשות במשימות AI כמו חיפוש דמיון ו-RAG.
דוגמה: Pinecone ו-Weaviate הם מסדי נתונים וקטוריים לאחסון הטמעות טקסט או תמונה.

הטמעת וקטור (Vector Embedding)

Vector Embedding
ייצוג מספרי של נתונים השומר על משמעות סמנטית וקשרים במרחב וקטורי.
דוגמה: למילים 'מלך' ו'מלכה' יש הטמעות דומות עם הבדלים עדינים של מגדר.

עוזר וירטואלי (Virtual Assistant)

Virtual Assistant
סוכן תוכנה מופעל על ידי AI המסייע למשתמשים להשלים משימות באמצעות שיחה או פקודות קוליות.
דוגמה: סירי, אלקסה ו-Google Assistant הם עוזרים וירטואליים פופולריים.

זיהוי קולי (Voice Recognition)

Voice Recognition
טכנולוגיה המפרשת ומתרגמת שפה מדוברת לטקסט או לפעולה.
דוגמה: הקלדה קולית ופקודות קוליות מסתמכות על מערכות זיהוי קולי.

AI חלש (Weak AI)

Weak AI
מערכות AI המתוכננות לבצע משימה צרה וספציפית ללא אינטליגנציה כללית.
דוגמה: AI המשחק שחמט שאינו יכול להבין שפה או לנהוג במכונית הוא דוגמה ל-AI חלש.

גירוד רשת (Web Scraping)

Web Scraping
חילוץ אוטומטי של מידע מאתרי אינטרנט, המשמש לעתים קרובות לאיסוף נתוני אימון או ניטור תוכן.
דוגמה: גירוד רישומי נדל"ן לאימון מודל הערכת נכסים.

משקל (Weight)

Weight
פרמטר ברשתות נוירונים הקובע את עוצמת ההשפעה שיש לצומת אחד על צומת אחר.
דוגמה: משקלים מתעדכנים במהלך האימון כדי למזער את שגיאת המודל.

לחישה (Whisper)

Whisper
מודל דיבור לטקסט שפותח על ידי OpenAI המסוגל לתמלל שמע במספר שפות.
דוגמה: לחישה יכולה לתמלל הרצאות ופודקאסטים בדיוק גבוה.

YAML (YAML)

YAML
פורמט קריא לבני אדם לסריאליזציה של נתונים, המשמש בדרך כלל לקבצי תצורה בזרימות עבודה של למידת מכונה.
דוגמה: הגדרת פרמטרים של מודל בקובץ YAML לאימון ב-PyTorch.

למידה ללא דוגמאות (Zero-shot Learning)

Zero-shot Learning
היכולת של מודל לבצע משימות שהוא מעולם לא אומן עליהן במפורש על ידי מינוף ידע כללי.
דוגמה: מודל שעונה על שאלות משפטיות למרות שלא אומן במיוחד על נתונים משפטיים.

זטאבייט (Zettabyte)

Zettabyte
יחידת נתונים דיגיטליים השווה ל-1 סקסטליון (10^21) בתים, המשמשת לעתים קרובות לתיאור קנה המידה של נתוני אינטרנט.
דוגמה: תעבורת האינטרנט העולמית עלתה על 1 זטאבייט בשנה עד 2016.