Muvofiqlik (Alignment)
Alignment
AI tizimining maqsadlari, natijalari va xatti-harakatlari inson maqsadlari va qadriyatlariga mos kelishini ta'minlash jarayoni. Bu, ayniqsa, aniq mo'ljallanmagan xatti-harakatlarni rivojlantirishi mumkin bo'lgan ilg'or tizimlarda muhimdir.
Misol: Ruhiy salomatlikni qo'llab-quvvatlash uchun chatbotning har qanday so'rovga qaramay, zararli harakatlarni tavsiya etmasligini ta'minlash.
Ilova Dasturlash Interfeysi (API) (Application Programming Interface (API))
Application Programming Interface (API)
Turli dasturiy ta'minot tizimlariga aloqa o'rnatish va ma'lumot almashish imkonini beruvchi aniq qoidalar va protokollar to'plami.
Misol: Veb-ilovangizda so'rov yuborish va til modeli tomonidan yaratilgan javobni olish uchun OpenAI API-dan foydalanish.
Sun'iy Umumiy Intellekt (AGI) (Artificial General Intelligence (AGI))
Artificial General Intelligence (AGI)
Inson bajarishi mumkin bo'lgan har qanday intellektual vazifani bajara oladigan AI ning nazariy shakli. U o'rganishni domenlar bo'ylab umumlashtiradi.
Misol: AGI tizimi vazifaga xos dasturlashsiz musiqa yaratishni o'rganishi, jarrohlik amaliyotini bajarishi va falsafa imtihonini topshirishi mumkin.
Sun'iy intellekt (AI) (Artificial Intelligence (AI))
Artificial Intelligence (AI)
Inson intellektini mashinalarda simulyatsiya qilish, ular mustaqil ravishda o'ylash, fikrlash va harakat qilish uchun dasturlashtirilgan.
Misol: AI Siri kabi shaxsiy yordamchilarni va Tesla Autopilot kabi avtonom haydash tizimlarini quvvatlaydi.
AI Etikasi (AI Ethics)
AI Ethics
AI ni rivojlantirish va undan foydalanishning axloqiy oqibatlari, jumladan, adolat, maxfiylik, javobgarlik va kamsitmaslik bilan bog'liq fan.
Misol: Ishga qabul qilish algoritmlarining jins yoki etnik kelib chiqishiga qarab kamsitishining oldini olish uchun ko'rsatmalar yaratish.
Kengaytirilgan Intellekt (Augmented Intelligence)
Augmented Intelligence
AI inson intellektini almashtirish o'rniga uni to'ldiradigan va kuchaytiradigan hamkorlik modeli.
Misol: Shifokorlar uchun anomaliyalarni ta'kidlaydigan AI-quvvatli radiologiya vositalari, ular yakuniy tashxisni qo'yadilar.
Avtonom Agent (Autonomous Agent)
Autonomous Agent
Inson aralashuvisiz o'z maqsadlariga erishish uchun o'z qarorlarini qabul qilish va harakat qilishga qodir AI tizimi.
Misol: Shahar ko'chalarida harakatlanadigan va to'siqlardan mustaqil ravishda qochadigan o'z-o'zidan harakatlanuvchi yetkazib berish roboti.
Orqaga Tarqalish (Backpropagation)
Backpropagation
Neyron tarmoqlarni o'qitish uchun ishlatiladigan texnika, bunda vaznlar chiqishdan kirish qatlamlariga teskari tartibda yangilanadi, bashorat xatolarini minimallashtiradi.
Misol: Qo'lda yozilgan raqamlarni tanib olishda xato darajasini kamaytirish uchun tasvir tasniflagichlarini o'qitishda ishlatiladi.
Xato (Algoritmik Xato) (Bias (Algorithmic Bias))
Bias (Algorithmic Bias)
Muvozanatsiz yoki vakillik qilmaydigan o'qitish ma'lumotlari tufayli AI natijalarida kutilmagan va tizimli tarafkashlik.
Misol: Yuzni tanib olish tizimi o'qitish ma'lumotlarida yetarli darajada vakillik qilmaganligi sababli rangli odamlarni tez-tez noto'g'ri aniqlaydi.
Katta Ma'lumotlar (Big Data)
Big Data
AI modellarini o'qitish uchun tez-tez ishlatiladigan, saqlash, tahlil qilish va qiymat olish uchun maxsus vositalarni talab qiladigan juda katta ma'lumotlar to'plamlari.
Misol: Elektron tijorat platformalari uchun tavsiya mexanizmlarini o'qitish uchun millionlab foydalanuvchi o'zaro ta'sirlaridan foydalanish.
Qora Quti Modeli (Black Box Model)
Black Box Model
Ichki mantig'i insonlar tomonidan osonlikcha tushuntirilmaydigan AI yoki mashinani o'rganish modeli turi, bu qarorlar qanday qabul qilinganligini tushunishni qiyinlashtiradi.
Misol: Kreditlarni tasdiqlash uchun ishlatiladigan chuqur neyron tarmoq, ammo bir ariza beruvchi nima uchun qabul qilinganini va boshqasi nima uchun rad etilganini aniq tushuntirmaydi.
Kognitiv Hisoblash (Cognitive Computing)
Cognitive Computing
NLP va naqshni tanib olish kabi texnikalardan foydalanib, fikrlash va o'rganish kabi inson fikrlash jarayonlarini simulyatsiya qilish uchun mo'ljallangan AI tizimlari.
Misol: Yuridik mutaxassislarga sud amaliyotini tahlil qilish va natijalarni bashorat qilishda yordam beradigan kognitiv hisoblash tizimi.
Kompyuter Ko'rish (Computer Vision)
Computer Vision
Kompyuterlarga tasvirlar va videolar kabi vizual ma'lumotlarni talqin qilish va qayta ishlash imkonini beruvchi sun'iy intellekt sohasi.
Misol: Kompyuter ko'rish yordamida xavfsizlik tasvirlarida odamlarni aniqlaydigan yuzni tanib olish tizimlari.
Korpus (Corpus)
Corpus
Til modellarini o'qitish uchun ishlatiladigan yozma yoki og'zaki matnlarning katta to'plami.
Misol: Common Crawl ma'lumotlar to'plami GPT kabi katta til modellarini o'qitish uchun ishlatiladigan ommaviy veb-korpusdir.
Ma'lumotlar Siljishi (Data Drift)
Data Drift
Kirish ma'lumotlari vaqt o'tishi bilan o'zgarishi natijasida model ishlashining yomonlashishi hodisasi.
Misol: Sanoat uskunalari uchun bashoratli texnik xizmat ko'rsatish modeli yangi sensor texnologiyasi joriy etilishi bilan kamroq aniq bo'ladi.
Ma'lumotlarni Belgilash (Data Labelling)
Data Labelling
Ma'lumotlarni nazorat qilinadigan o'rganish uchun mos qilish uchun teglar yoki yorliqlar bilan izohlash jarayoni.
Misol: Saratonni aniqlash modelini o'qitish uchun minglab o'simta tasvirlarini xavfsiz yoki xavfli deb belgilash.
Ma'lumotlarni Qazib Olish (Data Mining)
Data Mining
Katta ma'lumotlar to'plamlarida mazmunli naqshlar, korrelyatsiyalar va anomaliyalarni topish jarayoni.
Misol: Chakana sotuvchilar ma'lumotlarni qazib olishdan foydalanib, taglik sotib olgan odamlar ko'pincha pivo ham sotib olishini aniqlaydilar.
Chuqur O'rganish (Deep Learning)
Deep Learning
Ma'lumotlardagi murakkab naqshlarni modellashtirish uchun ko'p qatlamli neyron tarmoqlardan foydalanadigan mashinani o'rganishning kichik sohasi.
Misol: Chuqur o'rganish GPT-4 kabi til modellarida va Stable Diffusion kabi tasvir yaratish modellarida qo'llaniladi.
Diffuziya Modellar (Diffusion Models)
Diffusion Models
Tasodifiy shovqinni bosqichma-bosqich tuzilgan natijalarga aylantirish orqali ma'lumotlarni yaratishni o'rganadigan generativ modellar sinfi.
Misol: Stable Diffusion diffuziya texnikalaridan foydalanib, matnli so'rovlardan fotorealistik tasvirlarni yaratadi.
O'rnatish (Embedding)
Embedding
Ma'lumotlarning raqamli vektor ko'rinishi, ko'pincha so'zlar, tasvirlar yoki jumlalarning semantik ma'nosini aks ettirish uchun ishlatiladi.
Misol: NLPda 'bank' so'zi kontekstga qarab 'pul' ga o'xshash, ammo 'daryo qirg'og'i' dan farqli o'rnatishlarga ega bo'lishi mumkin.
Davr (Epoch)
Epoch
Mashinani o'rganish modelini o'qitish jarayonida butun o'qitish ma'lumotlar to'plami bo'ylab to'liq takrorlash.
Misol: Agar ma'lumotlar to'plamida 1000 ta misol bo'lsa va model ularning barchasini o'qitish davomida bir marta ko'rsa, bu bir davr.
Etik AI (Ethical AI)
Ethical AI
AI texnologiyalari shaffof, adolatli va jamiyat qadriyatlariga mos ravishda ishlashini ta'minlaydigan dizayn va joylashtirish falsafasi.
Misol: Ozchilik nomzodlariga nisbatan kamsitishning oldini olish uchun tarafkashlikni tekshirishni o'z ichiga olgan AI ishga qabul qilish vositasi.
Ekspert Tizimi (Expert System)
Expert System
Qoidalar va mantiqdan foydalanib, ma'lum bir sohada inson ekspertining qaror qabul qilish qobiliyatini taqlid qiluvchi AI tizimi.
Misol: Tuproq ma'lumotlari va zararkunandalar tarixi asosida ekinlarni davolashni tavsiya etish uchun qishloq xo'jaligida ishlatiladigan ekspert tizimi.
Tushuntiriladigan AI (XAI) (Explainable AI (XAI))
Explainable AI (XAI)
Ichki jarayonlari va qarorlari insonlar uchun tushunarli bo'lishi uchun mo'ljallangan AI tizimlari, bu ishonch va javobgarlikni oshiradi.
Misol: Tibbiy diagnostika AI, u nafaqat tavsiya beradi, balki qaysi simptomlar bu xulosaga olib kelganini ham tushuntiradi.
Bir Necha O'qishli O'rganish (Few-shot Learning)
Few-shot Learning
Mashinani o'rganish usuli, bunda model faqat oz sonli belgilangan misollardan foydalanib o'qitiladi yoki nozik sozlanadi.
Misol: LLM ni faqat 10 ta misolni ko'rsatgandan so'ng yuridik elektron pochta xabarlarini yozish uchun sozlash.
Nozik Sozlash (Fine-tuning)
Fine-tuning
Oldindan o'qitilgan modelni olish va uni ma'lum bir vazifa uchun ixtisoslashtirish uchun yangi, kichikroq ma'lumotlar to'plamida qo'shimcha o'qitish jarayoni.
Misol: Yuridik hujjatlarni tayyorlash yordamchisini yaratish uchun GPT kabi umumiy LLM ni ichki yuridik hujjatlarda nozik sozlash.
Asosiy Model (Foundation Model)
Foundation Model
Turli va keng ma'lumotlarda o'qitilgan, ko'plab keyingi vazifalarga moslashtirilishi mumkin bo'lgan keng ko'lamli model.
Misol: GPT-4 va PaLM 2 xulosa chiqarish, savol-javob, tarjima va boshqalarni bajara oladigan asosiy modellar.
Noaniq Mantiq (Fuzzy Logic)
Fuzzy Logic
Aniq haqiqiy/yolg'on (ikkilik) mantiq o'rniga taxminiy qiymatlar bilan ishlaydigan mantiq shakli, noaniqlik sharoitida fikrlash uchun foydali.
Misol: Haroratni 'biroz issiq' yoki 'juda sovuq' kabi noaniq kirishlarga qarab sozlash uchun iqlim nazorati tizimlarida ishlatiladi.
Generativ Adversarial Tarmoq (GAN) (Generative Adversarial Network (GAN))
Generative Adversarial Network (GAN)
Ikki tarmoq — generator va diskriminator — chiqish sifatini yaxshilash uchun raqobatlashadigan generativ model arxitekturasi.
Misol: GANlar deepfake videolarini yaratish yoki eskizlardan realistik mahsulot fotosuratlarini yaratish uchun ishlatiladi.
Generativ AI (Generative AI)
Generative AI
O'qitish ma'lumotlaridan yangi kontent — matn, tasvirlar, musiqa yoki video kabi — yaratishi mumkin bo'lgan sun'iy intellekt kategoriyasi.
Misol: ChatGPT blog postlarini yaratish yoki Midjourney matnli so'rovlardan raqamli san'at asarlarini yaratish.
Generativ Oldindan O'qitilgan Transformer (GPT) (Generative Pre-trained Transformer (GPT))
Generative Pre-trained Transformer (GPT)
OpenAI tomonidan ishlab chiqilgan katta til modellarining bir sinfi, ular transformer arxitekturasidan foydalanadi va turli til vazifalarini bajarish uchun katta miqdordagi matn ma'lumotlarida oldindan o'qitilgan.
Misol: GPT-4 minimal so'rov bilan insholar yozish, tillarni tarjima qilish va hujjatlarni xulosalashga qodir.
Genetik Algoritm (Genetic Algorithm)
Genetic Algorithm
Tabiiy tanlanishdan ilhomlangan optimallashtirish texnikasi, bunda yechimlar mutatsiya, krossover va tanlanish orqali vaqt o'tishi bilan rivojlanadi.
Misol: Eng mos keladiganlarning omon qolishini simulyatsiya qilish orqali samarali neyron tarmoq arxitekturalarini loyihalash uchun ishlatiladi.
Gallyutsinatsiya (Hallucination)
Hallucination
AI modeli tomonidan ishonchli, ammo faktik jihatdan noto'g'ri yoki bema'ni kontentni yaratish.
Misol: Til modeli mavjud bo'lmagan iqtibosni ixtiro qiladi yoki noto'g'ri tarixiy faktlarni taqdim etadi.
Evristika (Heuristic)
Heuristic
Muammoni hal qilishga amaliy yondashuv, u mukammal yechimni kafolatlamaydi, ammo darhol maqsadlar uchun yetarli.
Misol: Logistika AI tizimida yetkazib berish vaqtini baholash uchun umumiy qoidadan foydalanish.
Giperparametr (Hyperparameter)
Hyperparameter
Mashinani o'rganish modelini o'qitishdan oldin o'rnatilgan konfiguratsiya qiymati, masalan, o'rganish tezligi yoki qatlamlar soni.
Misol: O'qitish tezligini va model ishlashini yaxshilash uchun partiya hajmini 32 dan 128 ga sozlash.
Xulosa (Inference)
Inference
O'qitilgan mashinani o'rganish modelidan yangi kirish ma'lumotlaridan bashorat qilish yoki natijalar yaratish jarayoni.
Misol: Mijozlarni qo'llab-quvvatlash jamoasi uchun elektron pochta xabarlarini tayyorlash uchun nozik sozlanadigan GPT modelidan foydalanish.
Niyatni Aniqlash (Intent Detection)
Intent Detection
Tabiiy tilni tushunishdagi vazifa, bunda tizim foydalanuvchining xabardagi maqsadini yoki niyatini aniqlaydi.
Misol: Chatbotda 'Men parvozni bron qilmoqchiman' ni sayohatni bron qilish niyati sifatida tanib olish.
Narsalar Interneti (IoT) (Internet of Things (IoT))
Internet of Things (IoT)
Sensorlar, dasturiy ta'minot va boshqa texnologiyalar bilan o'rnatilgan, ma'lumotlarni yig'ish va almashish uchun o'zaro bog'langan jismoniy qurilmalar tarmog'i.
Misol: Foydalanish ma'lumotlarini hisobot beradigan va AI analitikasi yordamida sozlamalarni o'zgartiradigan aqlli termostatlar va muzlatgichlar.
Izohlanuvchanlik (Interpretability)
Interpretability
Mashinani o'rganish modelining ichki mexanizmlarini va uning qaror qabul qilish jarayonini inson qanchalik tushunishi mumkinligi.
Misol: Qaror daraxti chuqur neyron tarmoqdan ko'ra ko'proq izohlanuvchan, chunki uning qarorlari kuzatilishi mumkin.
Jupyter Notebook (Jupyter Notebook)
Jupyter Notebook
Foydalanuvchilarga kod yozish, natijalarni vizuallashtirish va tahlilni bitta interfeysda hujjatlashtirish imkonini beruvchi ochiq manbali interaktiv hisoblash muhiti.
Misol: Ma'lumotlar olimlari mashinani o'rganish modellarini prototiplash va natijalarni baham ko'rish uchun Jupyter Notebooklardan foydalanadilar.
K-Eng Yaqin Qo'shnilar (KNN) (K-Nearest Neighbours (KNN))
K-Nearest Neighbours (KNN)
Tasniflash va regressiya uchun ishlatiladigan oddiy, no-parametrik mashinani o'rganish algoritmi. U xususiyatlar bo'shlig'idagi eng yaqin o'qitish misollari asosida qaror qabul qiladi.
Misol: Yangi meva olma yoki nok ekanligini tasniflash uchun KNN shakli va rangi bo'yicha eng yaqin belgilangan mevalarni tekshiradi.
Bilim Grafigi (Knowledge Graph)
Knowledge Graph
O'zaro bog'langan ob'ektlar va ularning munosabatlarining tavsiflarini ifodalash va saqlash uchun tugunlar va qirralardan foydalanadigan ma'lumotlar tuzilmasi.
Misol: Google'ning bilim paneli odamlar, joylar va voqealar kabi ob'ektlarni bog'laydigan bilim grafigi tomonidan quvvatlanadi.
Til O'rganish Modeli Optimallashtirish (LLMO) (Language Learning Model Optimisation (LLMO))
Language Learning Model Optimisation (LLMO)
Katta til modellarining ishlashini, samaradorligini yoki moslashuvchanligini ma'lum vazifalar yoki domenlar uchun yaxshilash uchun ishlatiladigan texnikalar.
Misol: Korxona foydalanishi uchun LLM ni optimallashtirish uchun kvantlash va ko'rsatma sozlashdan foydalanish.
Katta Til Modeli (LLM) (Large Language Model (LLM))
Large Language Model (LLM)
Katta miqdordagi matnli ma'lumotlarda o'qitilgan, inson tilini yaratish, tushunish va u bilan fikrlashga qodir chuqur o'rganish modeli turi.
Misol: ChatGPT va Claude yozish, kodlash va savollarga javob berishda yordam berish uchun o'qitilgan LLMlar.
Yashirin Bo'shliq (Latent Space)
Latent Space
Generativ modellar va o'rnatishlarda ishlatiladigan, o'xshash kirishlar bir-biriga yaqin joylashgan yuqori o'lchamli abstrakt ko'rinish.
Misol: Tasvir yaratishda yashirin bo'shliqni manipulyatsiya qilish yorqinlik yoki hissiyot kabi xususiyatlarni o'zgartirishi mumkin.
O'rganish Tezligi (Learning Rate)
Learning Rate
O'qitishdagi asosiy giperparametr, u model vaznlarining yo'qotish gradientiga nisbatan qanchalik sozlanishini nazorat qiladi.
Misol: Yuqori o'rganish tezligi minimaldan oshib ketishga olib kelishi mumkin, juda past tezlik esa o'qitish jarayonini sekinlashtiradi.
Mashinani O'rganish (ML) (Machine Learning (ML))
Machine Learning (ML)
AI ning bir tarmog'i, u tizimlarga ma'lumotlardan o'rganish va aniq dasturlashsiz ishlashni yaxshilash imkonini beradi.
Misol: Spam filtrlari o'tgan misollar asosida elektron pochta xabarlarini spam yoki spam emas deb tasniflash uchun mashinani o'rganishdan foydalanadi.
Model Siljishi (Model Drift)
Model Drift
Ma'lumotlar yoki muhitdagi o'zgarishlar tufayli model aniqligining vaqt o'tishi bilan pasayishi hodisasi.
Misol: Firibgarlikni aniqlash modeli firibgarlik taktikasi rivojlanishi bilan kamroq aniq bo'ladi.
Modelni O'qitish (Model Training)
Model Training
Mashinani o'rganish modeliga ma'lumotlarni berish va xatoni minimallashtirish uchun uning parametrlarini sozlash jarayoni.
Misol: Yangi mahsulotlarni taklif qilish uchun mijozlarning xarid tarixi bo'yicha tavsiya mexanizmini o'qitish.
Multimodal AI (Multimodal AI)
Multimodal AI
Matn, tasvirlar, audio va video kabi bir nechta turdagi ma'lumotlarni qayta ishlash va integratsiya qilishga qodir AI tizimlari.
Misol: Bir vaqtning o'zida matnni o'qiy oladigan va tasvirlarni talqin qila oladigan GPT-4 Vision kabi model.
Tabiiy Tilni Qayta Ishlash (NLP) (Natural Language Processing (NLP))
Natural Language Processing (NLP)
Kompyuterlar va inson (tabiiy) tillari o'rtasidagi o'zaro ta'sirga qaratilgan AI ning kichik sohasi. U mashinalarga inson tilida o'qish, tushunish va javob berish imkonini beradi.
Misol: NLP ovozli yordamchilarda, til tarjima ilovalarida va chatbotlarda qo'llaniladi.
Neyron Tarmoq (Neural Network)
Neural Network
Inson miyasining tuzilishidan ilhomlangan, o'zaro bog'langan tugunlar (neyronlar) qatlamlaridan tashkil topgan mashinani o'rganish modeli.
Misol: Neyron tarmoqlar tasvir va nutqni tanib olishda ishlatiladigan chuqur o'rganish modellarining orqasida turadi.
Shovqin (Noise)
Noise
Ma'lumotlardagi tasodifiy yoki ahamiyatsiz ma'lumotlar, ular mazmunli naqshlarni yashirishi va model ishlashiga salbiy ta'sir ko'rsatishi mumkin.
Misol: Sensor xatolari yoki xato bilan to'ldirilgan ma'lumotlar kiritish shovqin deb hisoblanishi mumkin.
Ontologiya (Ontology)
Ontology
Domen ichidagi tushunchalar o'rtasidagi munosabatlarni tasniflaydigan va aniqlaydigan tuzilgan asos, ko'pincha semantik AI tizimlarida ishlatiladi.
Misol: Sog'liqni saqlashdagi ontologiya simptomlarning kasalliklar va davolash usullari bilan qanday bog'liqligini aniqlashi mumkin.
Haddan Tashqari Moslashish (Overfitting)
Overfitting
Mashinani o'rganish modelining o'qitish ma'lumotlaridagi shovqinni qamrab olishi va yangi ma'lumotlarda yomon ishlashi natijasida yuzaga keladigan modellashtirish xatosi.
Misol: O'qitish javoblarini yodlab olgan, ammo ko'rilmagan test ma'lumotlarini ishlata olmaydigan model haddan tashqari moslashgan.
Bashoratli Analitika (Predictive Analytics)
Predictive Analytics
Tarixiy ma'lumotlar asosida kelajakdagi natijalarning ehtimolligini aniqlash uchun ma'lumotlar, algoritmlar va AI dan foydalanish.
Misol: Chakana sotuvchilar ma'lum mahsulotlarga bo'lgan talabni bashorat qilish uchun bashoratli analitikadan foydalanadilar.
Oldindan O'qitish (Pre-training)
Pre-training
Modelni ma'lum vazifalar uchun nozik sozlashdan oldin katta, umumiy ma'lumotlar to'plamida dastlabki o'qitish jarayoni.
Misol: GPT modellarini mijozlarga xizmat ko'rsatish chatbotlari uchun sozlashdan oldin katta korpuslarda oldindan o'qitish.
So'rov Muhandisligi (Prompt Engineering)
Prompt Engineering
Katta til modellarining natijasini boshqarish uchun samarali so'rovlarni yaratish san'ati va fani.
Misol: 'Xushmuomala o'qituvchi sifatida javob bering' kabi tizim ko'rsatmalarini qo'shish so'rov muhandisligiga misoldir.
Kvantlash (Quantisation)
Quantisation
Vaznlar va aktivatsiyalarni ifodalash uchun ishlatiladigan bitlar sonini kamaytiradigan modelni siqish texnikasi, samaradorlikni oshiradi.
Misol: Modelni 32-bitdan 8-bitga kvantlash mobil qurilmalarda ishlashni yaxshilaydi.
Kvant Hisoblash (Quantum Computing)
Quantum Computing
Kvant mexanikasi asosida hisoblashning yangi paradigmasi, u eksponensial qayta ishlash imkoniyatlariga ega.
Misol: Kvant hisoblash bir kun kelib AI o'qitishni klassik chegaralardan tashqariga tezlashtirishi mumkin.
Fikrlash Mexanizmi (Reasoning Engine)
Reasoning Engine
AI dagi tizim, u qoidalar yoki xulosa algoritmlaridan foydalanib, faktlar yoki ma'lumotlar to'plamidan mantiqiy xulosalar chiqaradi.
Misol: AI diagnostika vositasi simptomlar asosida mumkin bo'lgan tibbiy holatlarni aniqlash uchun fikrlash mexanizmidan foydalanadi.
Kuchaytirilgan O'rganish (RL) (Reinforcement Learning (RL))
Reinforcement Learning (RL)
Mashinani o'rganish sohasi, bunda agentlar o'z muhiti bilan o'zaro ta'sir qilish orqali to'plangan mukofotlarni maksimallashtirishni o'rganadilar.
Misol: RL texnikalaridan foydalanib, sinov va xato orqali yurishni o'rganayotgan robot.
Inson Fikri Bilan Kuchaytirilgan O'rganish (RLHF) (Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF))
Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)
Inson afzalliklari AI ning mukofot signalini boshqaradigan o'rganish usuli, ko'pincha til modellarini nozik sozlashda ishlatiladi.
Misol: ChatGPT ko'proq foydali va xavfsiz javoblar berish uchun RLHF bilan o'qitilgan.
Qayta Tiklash-Kengaytirilgan Generatsiya (RAG) (Retrieval-Augmented Generation (RAG))
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Axborotni qayta tiklashni generatsiya bilan birlashtirgan usul, bunda LLM o'z javobini yaxshilash uchun tegishli hujjatlarni oladi.
Misol: AI yordamchisi texnik savolga javob berishda mahsulot xususiyatlarini oladi va keltiradi.
O'z-o'zidan Nazorat Qilinadigan O'rganish (Self-Supervised Learning)
Self-Supervised Learning
Modelning xom ma'lumotlardan o'z yorliqlarini yaratish orqali naqshlarni o'rganadigan o'qitish yondashuvi, bu inson tomonidan izohlangan ma'lumotlarga bog'liqlikni kamaytiradi.
Misol: BERT matndagi yo'qolgan so'zlarni bashorat qilish orqali o'z-o'zidan nazorat qilinadigan o'rganish bilan o'qitiladi.
Semantik Qidiruv (Semantic Search)
Semantic Search
Foydalanuvchi niyatini va kontekstual ma'noni tushunadigan qidiruv texnikasi, faqat kalit so'zlarni moslashtirish emas.
Misol: 'Oqayotgan kran' atamasi hujjatda mavjud bo'lmasa ham, 'oqayotgan kranni qanday tuzatish kerak' ni qidirish qo'llanmalarni qaytaradi.
Hissiyot Tahlili (Sentiment Analysis)
Sentiment Analysis
Matndagi hissiyotlar, fikrlar yoki munosabatlarni aniqlash jarayoni, ko'pincha ijobiy, salbiy yoki neytral deb tasniflanadi.
Misol: Yangi mahsulotga jamoatchilik munosabatini o'lchash uchun tvitlarni tahlil qilish.
Stoxastik (Stochastic)
Stochastic
Tasodifiylik yoki ehtimoliy xatti-harakatlarni o'z ichiga oladi, ko'pincha generativ AI va optimallashtirish algoritmlarida ishlatiladi.
Misol: GPT-4 ning natijasi uning stoxastik dekodlash jarayoni tufayli bir xil kirish uchun farq qiladi.
Kuchli AI (Strong AI)
Strong AI
Shuningdek, Sun'iy Umumiy Intellekt (AGI) deb ham ataladi, barcha sohalarda inson darajasidagi kognitiv qobiliyatlarga ega mashinalarni nazarda tutadi.
Misol: Kelajakdagi AI, u mustaqil ravishda romanlar yozishi, shaharlarni rejalashtirishi va axloqiy dilemmalarni bir xil darajada hal qilishi mumkin.
Super Sun'iy Intellekt (SAI) (Super Artificial Intelligence (SAI))
Super Artificial Intelligence (SAI)
Inson intellektidan barcha jihatlarda — fikrlash, ijodkorlik, hissiy intellekt va boshqalarda — ustun bo'lgan nazariy AI.
Misol: SAI nazariy jihatdan yangi fanlar va falsafalarni mustaqil ravishda rivojlantirishi mumkin.
Nazorat Qilinadigan O'rganish (Supervised Learning)
Supervised Learning
Mashinani o'rganish texnikasi, bunda modellar kirish-chiqish xaritalashlarini o'rganish uchun belgilangan ma'lumotlarda o'qitiladi.
Misol: Tarixiy misollardan foydalanib, elektron pochta xabarlarini spam yoki spam emas deb tasniflashni modelga o'rgatish.
Sintetik Ma'lumotlar (Synthetic Data)
Synthetic Data
Haqiqiy dunyo ma'lumotlarini simulyatsiya qiluvchi sun'iy ravishda yaratilgan ma'lumotlar, ko'pincha haqiqiy ma'lumotlar kam yoki sezgir bo'lganda o'qitish uchun ishlatiladi.
Misol: Bemor maxfiyligini buzmasdan diagnostika modellarini o'qitish uchun sintetik tibbiy tasvirlarni yaratish.
Token (Token)
Token
LLMlar tomonidan qayta ishlanadigan matn birligi — odatda so'z yoki so'z qismi.
Misol: 'Salom dunyo!' jumlasi 3 ta tokenga bo'linadi: 'Salom', 'dunyo' va '!'.
Tokenizatsiya (Tokenisation)
Tokenisation
Matnni model tomonidan qayta ishlash uchun tokenlarga ajratish jarayoni.
Misol: NLPda 'ChatGPT ajoyib' ['Chat', 'G', 'PT', 'ajoyib'] bo'ladi.
Transfer O'rganish (Transfer Learning)
Transfer Learning
O'qitish vaqtini va ma'lumotlar ehtiyojini kamaytirish uchun bir vazifadan olingan bilimlarni boshqa tegishli vazifada o'rganishni kuchaytirish uchun foydalanish.
Misol: Ingliz tilidagi matnda o'qitilgan modelni boshqa tilda hissiyot tahlilini bajarish uchun nozik sozlash.
Transformer (Transformer)
Transformer
Ketma-ket ma'lumotlarni modellashtirish uchun diqqat mexanizmlaridan foydalanadigan neyron tarmoq arxitekturasi, LLMlarda keng qo'llaniladi.
Misol: BERT, GPT va T5 barchasi transformerga asoslangan modellar.
Kam Moslashish (Underfitting)
Underfitting
Model o'qitish ma'lumotlaridagi naqshlarni qamrab olish uchun juda sodda bo'lganda, bu yomon ishlashga olib keladi.
Misol: Murakkab tasvir tasniflarini bashorat qilishga urinayotgan chiziqli model kam moslashishi mumkin.
Nazoratsiz O'rganish (Unsupervised Learning)
Unsupervised Learning
Modellar belgilangan bo'lmagan ma'lumotlardagi naqshlar yoki klasterlarni aniqlaydigan o'rganish yondashuvi.
Misol: Oldindan belgilangan yorliqlarsiz xarid qilish xatti-harakatlari asosida mijozlarni guruhlash.
Foydalanuvchi Niyati (User Intent)
User Intent
Foydalanuvchining so'rovi yoki o'zaro ta'siri ortidagi maqsad yoki niyat.
Misol: 'Tortni qanday pishirish kerak' deb yozgan foydalanuvchi retsept topishni niyat qilgan bo'lishi mumkin.
Tasdiqlash To'plami (Validation Set)
Validation Set
O'qitish davomida model ishlashini baholash va giperparametrlarini sozlash uchun ishlatiladigan ma'lumotlar to'plamining kichik qismi.
Misol: Yakuniy sinovdan oldin haddan tashqari moslashishni aniqlash uchun ishlatiladi.
Vektor Ma'lumotlar Bazasi (Vector Database)
Vector Database
O'xshashlikni qidirish va RAG kabi AI vazifalarida ishlatiladigan vektor o'rnatishlarini saqlash va qidirish uchun mo'ljallangan ma'lumotlar bazasi.
Misol: Pinecone va Weaviate matn yoki tasvir o'rnatishlarini saqlash uchun vektor ma'lumotlar bazalari.
Vektor O'rnatish (Vector Embedding)
Vector Embedding
Vektor bo'shlig'ida semantik ma'no va munosabatlarni saqlaydigan ma'lumotlarning raqamli ko'rinishi.
Misol: 'Qirol' va 'qirolicha' so'zlari jinsdagi nozik farqlar bilan o'xshash o'rnatishlarga ega.
Virtual Yordamchi (Virtual Assistant)
Virtual Assistant
Foydalanuvchilarga suhbat yoki ovozli buyruqlar orqali vazifalarni bajarishda yordam beradigan AI-quvvatli dasturiy agent.
Misol: Siri, Alexa va Google Assistant mashhur virtual yordamchilar.
