Parla la lingua IA

Utilizzare questo glossario per esprimere le differenze, non solo memorizzare gli acronimi. Ogni gruppo si collega al modulo in cui è possibile applicarli.

Dati e apprendimento

Termine	Pratico Significato
IA / IA	Sistemi Campo che eseguono compiti di percezione, lingua o decisione.
ML	Modelli di apprendimento dai dati.
Caratteristica	Input funzione disponibile durante la previsione.
Etichetta / destinazione	Risposta noto per formare un modello supervisionato.
Recupero	La previsione A di un valore numerico.
Classificazione	Assegnazione della categoria A.
Clustering	Raggruppamento senza etichette di destinazione.
Indice	Applicazione da un modello addestrato ad un ingresso.
Perdita	Misura A dell'errore che guida l'allenamento.
Sovraccarico	E' un bene per l'addestramento e la cattiva generalizzazione.
perdite Dati	Informazioni inadeguate sull'obiettivo o sulla prova che contamina la formazione.
Precisione / richiamo	Proporzione di avvisi giusti / rapporto di effettivo positivo trovato.
Politica, RL	Strategia per selezionare le azioni sotto stato.

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Reti e generazione

Termine	Pratico Significato
Settimanale / bias	Peso di una connessione / termine che sposta una somma.
Attivazione	Trasformazione applicata alla somma ponderata di un neurone.
Schienale	Calcolo graduale attraverso strati durante l'allenamento.
CNN	Rete che impara filtri sui modelli locali.
RNN / LSTM	stato Sequenza reti LSTM regola la memoria con cancelli.
Trasformatore	Architettura che utilizza la cura di relazionare posizioni.
Token	Unità del tokenizer che può essere parte di una parola.
Parametro	Valore imparato dal modello che non è un token di ingresso.
Finestra Contesto	Capacità Contesto di invocazione.
Embedding	Vettore che rappresenta le relazioni apprese dal contenuto.
Faw-shot	Esempi all'interno del prompt senza un aggiornamento dei pesi.
Attrezzature per la formazione	Allenamento per seguire le istruzioni.
Finitura	Adattare i parametri coesivi con esempi specifici.
RAG / terra	Recupero e generazione con contesto / supporto di dichiarazioni in evidenza.
Fallucination	Contenuto sbagliato o non supportato presentato come risposta.

Reg. Apprendimento profondo e Generative AI.

Piattaforma e services

Termine	Pratico Significato
Modello Catalogo	Modello Data Science e archivio dei metadati.
Modello Diploment	Risorsa che serve un modello di inferenza.
Lavoro	Prestazioni riducible, come la formazione o la valutazione.
Parco giochi	Interfaccia modello di prova, prompts e parametri.
Dedicated AI Cluster	foto dedicata per la messa a punto o l'hosting secondo risorsa.
GPU / RDMA	Trasferimento parallelo/memoria Elaborazione con basso intervento CPU.
ASR / SRT	Riconoscimento vocale automatico / formato sottotitolo.
Diarizzazione	Separazione di segmenti da parte dell'oratore senza dimostrare la sua identità civile.
OCR	Ritiro del testo in immagini o documenti.
NER	Estrazione di entità designate dal testo.
Bounding box	scatola A che individua un oggetto o un frammento rilevato.
pII / phi	Informazioni personali identifiabili / informazioni sanitarie protette.

Rapporti a ciascun termine il portafoglio y services di IA.

Agenti e dati

Termine	Pratico Significato
Strumento / funzione chiamata	Operazione offerto ad agente / meccanismo a richiesta suo esecuzione.
Runtime / loop	L'ambiente che implementa e coordina / ciclo decisionale, azione e osservazione.
Memoria a breve / a lungo termine	Contesto da una conversazione / informazioni conservate tra conversazioni.
MCP	Collegamento del protocollo tra applicazioni e server di strumenti o di contesto.
Autenticazione / autorizzazione	Identità del test / controllare autorizzazioni.
Guarrail.	Controllo dei rischi di entrata o uscita che completano l'autorizzazione.
VECTOR / indice vettoriale	Digitare per incorporare / struttura che accelera la ricerca.
Select AI / Select AI Agent	Interazione linguistica naturale con dati e coordinamento di agenti e strumenti.

Reg. OCI Enterprise AI e IA per database. I test spiegano perché la memoria, l'addestramento e l'autorizzazione sono tre cose diverse.