hesap verebilirlik

Kuruluşların ya da bireylerin, rollerine ve geçerli mevzuat çerçevelerine uygun olarak tasarladıkları, geliştirdikleri, çalıştırdıkları ya da devreye aldıkları yapay zeka sistemlerinin yaşam çevrimleri boyunca düzgün bir şekilde çalışmasını sağlayacakları beklentisi. Bu, hukuki uzmanların sorumluluğu vaka bazında belirlemesini gerektirebilecek bir yapay zekâ hatasına kimin sorumlu olduğunun belirlenmesini içerir.

etkin öğrenme

Sistemin yalnızca gereksinim duyduğunda daha çok etiketli veri istediği makine öğrenimi modeli.

etkin meta veriler

Makine öğrenimi süreçleri tarafından çözümlemeye dayalı olarak otomatik olarak güncellenen meta veriler. Örneğin, profil oluşturma ve veri kalitesi analizi, veri varlıkları için meta verileri otomatik olarak günceller.

etkin çalıştırma zamanı

Analitik varlıklara bilgi işlem kaynakları sağlamak için çalışan bir ortamın eşgörünümü.

Yapay Zekâ

Bkz. yapay zeka.

Yapay zeka etiği

Riskleri ve olumsuz sonuçları azaltırken yapay zekânın yararlı etkisini nasıl optimize edeceğini inceleyen çok disiplinli bir alan. Veri sorumluluğu ve gizliliği, adalet, açıklanabilirlik, sağlamlık, şeffaflık, çevresel sürdürülebilirlik, kapsayıcılık, ahlaki acente, değer hizalama, hesap verebilirlik, güven ve teknoloji kötüye kullanımı gibi yapay zeka etik konularına örnek verilebilir.

Yapay zeka yönetişimi

Bir kuruluşun, yapay zeka yaşam çevrimi boyunca yönlendirilmesi, değerlendirilmesi, izlenmesi ve düzeltici eylemlerde bulunması için kurumsal talimatlar, personel, süreçler ve sistemler aracılığıyla, yapay zeka sisteminin kuruluş tarafından beklendiği gibi ve ilgili yönetmeliğin gerektirdiği şekilde işletildiğine dair güvence sağlamak için yönetim eylemi.

Yapay zeka güvenliği

Yapay zeka sistemlerinin insanlığa faydalı olacak şekilde işlemesini ve yanlışlıkla zarar vermemesini hedefleyen araştırma alanı; güvenilirlik, adalet, şeffaflık ve yapay zekâ sistemlerinin insan değerleriyle hizalanması gibi konuları ele almaktır.

Yapay zeka sistemi

Bkz. yapay zeka sistemi.

Algoritma

Analitik sorunlarını çözmenin en iyi yollarını belirlemek için verilere uygulanan bir formül.

analitik

Verilerde anlamlı kalıplar bulmak ve bu kalıplara dayalı sonuçlar çıkarmak için verileri inceleme bilimi.

yapay zeka (AI)

Bir makine tarafından doğal zekanın emülasyonu.

yapay zeka sistemi (AI sistemi)

Fiziksel ya da sanal ortamları etkileyen tahminler, öneriler ya da kararlar verebilen ve çıktıları ya da davranışları, geliştiricisi ya da kullanıcısı tarafından önceden belirlenmemiş olan bir sistemdir. Yapay zeka sistemleri genellikle büyük miktarlarda yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verilerle eğitilir ve insan tanımlı hedeflere ulaşmak için çeşitli özerklik düzeyleriyle veya hiçbiriyle çalışacak şekilde tasarlanabilir.

varlık

Bir projedeki ya da katalogdaki, veri ya da veri çözümlemesine ilişkin meta verileri içeren bir öğe.

AutoAI deneyi

Model adayları olarak bir dizi sıralı boru hattı oluşturmak için bir dizi eğitim tanımı ve parametresini göz önünde bulunduran otomatikleştirilmiş bir eğitim süreci.

toplu konuşlandırma

Depolama kabındaki bir dosyadan, veri bağlantısından ya da bağlı verilerden giriş verilerini işleyen modelleri konuşlandırmak için kullanılan bir yöntem; daha sonra, çıkışı seçilen bir hedefe yazar.

sapma

Bir yapay zekâ sisteminde, kasıtlı veya kasıtlı olarak, haksız kararlar verecek şekilde tasarlanmış sistematik bir hata. Önyargı hem yapay zeka sisteminde hem de onu eğitmek ve test etmek için kullanılan verilerde mevcut olabilir. Yapay zekâ önyargısı, kültürel beklentiler, teknik sınırlamalar veya beklenmedik devreye alma bağlamları sonucunda bir yapay zeka sisteminde ortaya çıkabilir. Ayrıca bkz. adalet.

sapma saptama

Yapay zeka modellerinin belirli niteliklere dayalı olarak ne zaman haksız sonuçlar sağladığını saptamak için metriklere adaleti hesaplama süreci.

ikili sınıflandırma

İki sınıflı bir sınıflandırma modeli. Tahminler, iki sınıftan birinin ikili seçimidir.

iş terimi

Bir işletme için standart bir şekilde iş kavramını tanımlayan bir sözcük ya da sözcük grubu. Terimler, veri varlıklarının meta verilerini zenginleştirmek ve veri koruma kurallarının ölçütlerini tanımlamak için kullanılabilir.

iş söz varlığı

Veri varlıklarını tanımlayan ve zenginleştiren, iş terimleri ve veri sınıfları gibi yönetişim yapıtları kümesi.

katalog

Bir kuruluş paylaşımına ilişkin varlık havuzu. Kataloglardaki varlıklar, veri koruma kurallarına göre yönetilebilir ve sınıflandırmalar, veri sınıfları ve iş koşulları gibi diğer yönetişim yapıtlarıyla zenginleştirilebilir. Kataloglar, yapısal ve yapısal olmayan verileri, harici veri kaynaklarındaki verilere yapılan başvuruları ve makine öğrenimi modelleri gibi diğer analitik varlıklarını depolayabilir.

kategori

Watson Knowledge Catalog' da yönetişim yapay nesnelerinin düzenlenmesi ve yönetilmesi için işbirliğine dayalı bir çalışma alanı.

sınıflandırma

Watson Knowledge Catalogiçinde, bir veri varlığında verilerin duyarlık düzeyini açıklayan bir yönetişim yapay nesnesi.

temizleme

Bir veri kümesindeki tüm değerlerin tutarlı ve doğru şekilde kaydedildiğinden emin olmak için.

işbirliği yapan

Ortak bir hedef için birlikte çalışan bir grup insanın üyesi.

birleştirici sorun

Çok sayıda olası seçim kombinasyonunu içeren birden çok kararın alınmasını gerektirdiğinden, çözülmesi zor bir sorun. Bazı örnekler, bir gruplama, sıralama ya da nesne ataması bulmaktır.

kaynakları hesapla

Analitik varlıklarını çalıştırmak için bir ortam tanımı tarafından tanımlanan donanım ve yazılım kaynakları.

Hata matrisi

Pozitif ve negatif gerçek sonuçlara kıyasla bir modelin pozitif ve negatif tahmin edilen sonuçları arasındaki doğruluğu belirleyen performans ölçümü.

bağlı veriler

Dış veri kaynağına yönelik bir bağlantıyla erişilen veri kümesi.

bağlantı

Bir veritabanına bağlanmak için gereken bilgiler. Gereken gerçek bilgiler DBMS ve bağlantı yöntemine göre değişir.

kısıtlama

Decision Optimizationiçinde, bir sorunun çözümünden karşılanması gereken bir koşul.

sürekli öğrenme

Öngörü kalitesini sağlamak için model performansını izleme, yeni verilerle yeniden eğitim ve yeniden devreye alma görevlerini otomatikleştirme.

Temel ML dağıtımı

iOS uygulamalarında kullanılmak üzere Core ML biçiminde bir devreye almayı karşıdan yükleme işlemi.

kürat

• Belirli bir konuyla ilgili içeriği seçmek, toplamak, korumak ve korumak için. Kürasyon, verileri oluşturur, korur ve verilere değer ekler; verileri güvenilir bilgilere ve bilgiye dönüştürür.
• Bir veri varlığı yaratmak ve bir katalogda yayınlanmak üzere hazırlamak için. İş terimleri, sınıflandırma ve veri sınıfları gibi yönetişim yapıtlarını atayarak ve veri varlığında verilerin kalitesini analiz ederek veri varlığının zenginleştirmesini içerebilir.

veri varlığı

Verileri gösteren bir varlık; örneğin, karşıya yüklenen bir dosyayı. Bağlantılar ve bağlantılı veri varlıkları da veri varlıkları olarak kabul edilir.

veri sınıfı

Verilerin tipine ve verilerin nasıl kullanıldığına göre ilişkisel veri kümelerindeki sütunları sınıflandıran bir yönetişim yapıtı.

veri bütünleştirme

Farklı kaynaklardan elde edilen verileri anlamlı ve değerli bilgilerde birleştirmek için kullanılan teknik ve iş süreçlerinin birleşimi.

veri gölü

İşlenmemiş verileri düz bir mimaride herhangi bir biçimde saklayan büyük ölçekli bir veri depolama havuzu. Veri gölleri, işleme ve analiz amacıyla yapısal ve yapısal olmayan verilerin yanı sıra ikili verileri de tutar.

veri göl evi

Bir veri gölünün esnekliğini bir veri ambarının yapılandırılmış sorgulama ve performans optimizasyonlarıyla birleştiren, yapay zeka ve analitik uygulamaları için ölçeklenebilir ve verimli veri analizi sağlayan birleşik bir veri depolama ve işleme mimarisi.

veri madenciliği

Bir veri kaynağından kritik iş bilgilerini toplama, bilgileri ilişkilendirme ve ilişkilendirmeleri, kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarma süreci. Ayrıca bkz. tahmine dayalı analitik.

Veri Modeli

Veri öğelerinin, ilişkilerinin ve özniteliklerinin görselleştirmesi.

veri ürünü

Denetimli erişimle yeniden kullanım ve dağıtım için paketlenen, optimize edilmiş veriler ya da verilerle ilgili varlıklar topluluğu. Veri ürünleri, modeller, gösterge panoları ve diğer hesaplamalı varlık tiplerinin yanı sıra verileri de içerir. Yönetişim kataloglarındaki veri varlıklarından farklı olarak, veri ürünleri, iş değeri sağlamak için birden çok amaçla ürünler olarak yönetilir.

veri koruma kuralı

Hangi verilerin denetleneceğini ve nasıl denetleneceğini belirten bir yönetişim yapıtı. Veri koruma kuralı, ölçütleri ve bir işlemi içerir.

veri kalitesi analizi

Verilerin kalite boyutlarına göre analizi doğruluğu, eksiksizliği, tutarlılığı, zamanlılığı, benzersizliği ve geçerliliği.

veri kalitesi tanımı

Veri kalitesi tanımlaması, veri kalitesi kurallarına ilişkin bir kural değerlendirmesini ya da koşulunu tanımlar.

veri kalitesi kuralı

Veri kalitesi analizi sırasında, belirli koşulların karşılanıp karşılanmadığına ilişkin verileri değerlendiren ve koşulları kural ihlali olarak karşılamayan kayıtları tanımlayan bir veri kalitesi kuralı.

veri bilimi

Öngörüleri ve bilgileri keşfetmek için yapısal ve yapısal olmayan verilerin analizi ve görselleştirilmesi.

veri kümesi

Genellikle satır (kayıt) ve kolon (alan) biçiminde ve bir dosya ya da veri tabanı çizelgesinde bulunan veri toplamasıdır.

veri kaynağı

Db2 veritabanı gibi verileri okumak için kullanılan bir havuz, kuyruk ya da haber kaynağı.

veri tablosu

Genellikle satırlar (kayıtlar) ve sütunlar (alanlar) biçiminde ve bir çizelgede bulunan veri toplamasıdır.

veri ambarı

Raporlama ve veri analizi için kullanılan çeşitli kaynaklardan toplanan büyük, merkezileştirilmiş bir veri havuzu. Öncelikle yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış verileri depolar ve işletmelerin bilinçli kararlar almasına olanak sağlar.

Decision Optimization modeli

Bir Decision Optimization sorununa en iyi çözümü sağlamak için optimizasyonla çözülebilen bir normatif model.

karar değişkeni

Alınacak kararları temsil eden, değerleri optimizasyon motoru tarafından belirlenirken tüm kısıtlamaların karşılanmasını ve hedefin optimize edilmesini sağlayan bir dizi değişkenden biri.

devreye alma

Kullanıma hazır bir model ya da uygulama paketi.

konuşlandırma alanı

Modellerin devreye alındığı ve konuşlandırmaların yönetildiği bir çalışma alanı.

DevOps

Uygulama geliştirme ve BT operasyonlarını bütünleştiren bir yazılım metodolojisi; böylece ekipler, kodu üretime daha hızlı sunabilir ve pazar geribildirimlerine dayalı olarak sürekli olarak yineleyebilirler.

DOcplex

Decision Optimization sorunlarını modellemek ve çözmek için bir Python API 'si.

Uç Nokta URL'si

Hizmetler ve nesneler gibi kaynakları tanımlayan bir ağ hedef adresi. Örneğin, bir kullanıcı devreye almaya bilgi yükü verileri gönderdiğinde bir modelin ya da işlev konuşlandırmasının konumunu tanımlamak için bir uç nokta URL 'si kullanılır.

ortam

İşleri çalıştırmaya ilişkin bilgi işlem kaynakları.

ortam çalıştırma zamanı

Analitik varlıklarını çalıştırmak için ortam şablonunun somut örneği.

ortam şablonu

Ortam çalıştırma zamanlarını başlatmak için donanım ve yazılım kaynaklarını belirten bir tanımlama.

açıklık

• İnsan kullanıcılarının yapay zeka sistemlerini kullanan uygulamalarda yapılan tahminleri izleme, denetleme ve anlama becerisi.
• Bir yapay zekâ sisteminin, sistem tahminlerinin nedenlerini anlamak için insanların kullanabileceği öngörüleri sağlama becerisi.

adaleti

Bir yapay zeka sisteminde, bireylerin veya birey gruplarının eşit muamele görmesi. Bir yapay zekâ sistemi için belirli bir eşitlik kavramının seçimi, kullanıldığı bağlama bağlıdır. Ayrıca bkz. yöneltme.

özellik

Bir veri kümesindeki bir öğenin özelliği ya da özelliği; örneğin, elektronik sayfadaki bir sütun. Bazı durumlarda, özellikler veri kümesindeki diğer özelliklerin birleşimleri olarak tasarlanmıştır.

özellik mühendisliği

Makine öğrenimi modellerinin performansını ve tahmine dayalı gücünü geliştirmek için işlenmemiş verilerden yeni özellikler seçme, dönüştürme ve oluşturma süreci.

Özellik Seçimi

Bir makine öğrenimi modelinde doğru bir tahmini ya da puanı en iyi şekilde destekleyen veri sütunlarının belirlenmesi.

özellik deposu

Özellikleri yöneten ve düzenleyen merkezi bir havuz ya da sistem, makine öğrenimi kanalları ve uygulamaları arasında özellik verilerini depolamak, almak ve paylaşmak için ölçeklenebilir ve verimli bir yol sağlar.

özellik dönüştürme

AutoAI' de, model tipi için en iyi sonucu elde etmek üzere eğitim verilerini dönüştürmek ve optimize etmek için algoritmalar uygulayan bir ardışık düzen oluşturma aşaması.

birleşik öğrenim

Taşınmayan, birleştirilmeyen ya da paylaşılmayan birden çok veri kaynağını kullanan ortak bir makine öğrenimi modelinin eğitimi. Sonuç, veri güvenliğinden ödün vermeden daha iyi eğitilmiş bir modeldir.

Akış

Verileri işlemek ya da bir modeli eğitmek için bir dizi adımı tanımlayan düğümler toplamı.

Gantt Grafiği

Zaman çizelgesi verilerinin bir zaman ölçeği boyunca yatay çubuklar olarak görüntülendiği bir proje zaman çizelgesinin ve süresinin grafik gösterimi.

yönetişim yapıtı

Veri varlıklarını zenginleştiren ya da denetleyen yönetişim öğeleri. Yönetişim yapıtları iş terimlerini, sınıflandırmaları, veri sınıflarını, ilkeleri, kuralları ve başvuru veri kümelerini içerir.

yönetişim kuralı

Veri varlıklarının iş hedefleriyle uyumlu olup olmadığını belirlemek için kullanılan ölçütlerin doğal dilde açıklamasını sağlayan bir yönetişim yapıtı.

yönetişim iş akışı

Yönetişim yapıtlarının yaratılmasını, değiştirilmesini ve silinmesini denetlemek için görev tabanlı bir süreç.

yönetilen katalog

Veri koruma kurallarının uygulanması etkinleştirilmiş bir katalog.

GPU

Bkz. grafik işleme birimi.

grafik oluşturucu

Görsel kodlama yoluyla analitik varlıkları oluşturmak için bir araçtır. Tuval, bir akış oluşturmak için bağlanabilen nesnelerin ya da düğümlerin yerleştirileceği bir alandır.

grafik işleme birimi (GPU)

Çıkış için tasarlanmış bir çerçeve arabelleğinde görüntülerin oluşturulmasını hızlandırmak üzere belleği hızla işlemek ve değiştirmek için tasarlanmış özel bir işlemci. GPU ' lar paralel işleme yetenekleri nedeniyle makine öğrenmesinde büyük ölçüde kullanılmaktadır.

tutma kümesi

Nihai modelin görünmeyen veriler üzerindeki performansının tarafsız bir değerlendirmesi olarak hizmet veren, hem eğitim hem de doğrulama kümelerinden kasıtlı olarak gizlenen etiketli bir veri kümesi.

insan gözetimi

Bir yapay zekâ sistemi tarafından verilen kararların incelenmesinde insan katılımı, insan özerkliği ve kararların sorumluluğunu sağlar.

hiperparametre

Makine öğrenmesinde, model doğruluğunu artırmanın bir yolu olarak eğitim öncesi değeri belirlenmiş bir parametre.

görüntü

Bir kitaplık kümesini içeren bir yazılım paketi.

INGEST

• Bir bilgi tabanı oluşturmak amacıyla verileri bir sisteme beslemek.
• Bir veritabanına sürekli olarak yüksek hacimli gerçek zamanlı veri eklemek için.

öngörü

Bir şeyin doğru ya da derin bir şekilde anlaşılması. Öngörüler, müşteri davranışlarına ve tutumlarına ilişkin güncel anlık görüntüler ve tahminler sağlamak için kognitif analitik kullanılarak türetilir.

Amaç

Bir soruyu yanıtlamak ya da bir fatura ödemesini işlemek gibi bir sohbet robotuna müşteri girişi tarafından ifade edilen bir amaç ya da hedef.

iş

Ayrı olarak yürütülebilir bir iş birimi.

Jupyter not defteri

Bkz. not defteri.

etiketli veriler

Makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılabilmesi için bağlam ya da anlam eklemek üzere etiketlere atanan işlenmemiş veriler. Örneğin, sayısal değerler, model girişleri ve çıkışları için bağlam sağlamak üzere posta kodları ya da yaşlar olarak etiketlenebilir.

büyük dil modeli

Çok sayıda parametreye sahip, çok sayıda metne göre eğitilmiş bir dil modeli.

köken

• Varlıklar aracılığıyla veri akışının geçmişi.
• Bir varlık üzerinde gerçekleştirilen olayların geçmişi.

mantıksal model

Bir iş etki alanıyla ilgili veri nesnelerinin mantıksal gösterimi.

makine öğrenimi (ML)

Yapay zekâ (AI) ve bilgisayar biliminin, insanların öğrenme şeklini taklit etmek için veri ve algoritmaların kullanımına odaklanan bir dalı, yapay zekâ modellerinin doğruluğunu kademeli olarak geliştirir.

makine öğrenimi çerçevesi

Bir modelin eğitilmesi ve devreye alınması için kitaplıklar ve çalıştırma zamanı.

Makine Öğrenimi Modeli

Yeni verileri analiz etmek ve öğrenmek için kullanabileceği algoritmalar geliştirmek üzere bir veri kümesi üzerinde eğitilen bir yapay zeka modeli.

Maske

Bir veri kümesinin bir sütunundaki hassas veri değerlerini değiştirmek için. Maskeleme yöntemleri, veri yardımcı programı ve gizliliğine göre, gönderisel bütünlüğü tutan benzer biçimlendirilmiş değiştirme değerleri sağlanmasından tüm sütun için aynı değiştirme değeri sağlanmasına kadar değişir.

maskeleme akışı

Verilerin kalıcı olarak maskelenmiş kopyalarını üreten bir akış.

ana veriler

• Model eğitimi için, aynı modeldeki birden çok iş için aynı kalan, ancak gerekirse değiştirilebilen başvuru verileri.
• Match 360' da, farklı kaynaklardan alınan verilerin birleştirilmiş bir görünümü.

matematiksel programlama (MP)

Decision Optimization sorunlarını modellemek ve çözmek için kullanılan bir matematik alanı veya operasyonel araştırma. Bu, doğrusal, tamsayı, karma tamsayı ve doğrusal olmayan programlamayı kapsar.

meta veri içe aktarma

Veri varlıklarının kökenini ve veri varlıklarının yapısını açıklayan teknik meta verileri açıklayan süreç meta verileri de dahil olmak üzere, veri varlıklarıyla ilişkili meta verileri içe aktarma yöntemi.

yanlış hizalama

Bir yapay zeka sisteminin ulaşmak için optimize edildiği amaç ve davranışlar ile insan kullanıcılarının veya tasarımcılarının gerçek, genellikle karmaşık hedefleri arasındaki uyumsuzluk

Makine Öğrenimi

Bkz. makine öğrenimi.

MLOPS

• Üretim makine öğrenimi (veya derin öğrenme) yaşam çevriminin yönetilmesine yardımcı olmak için veri bilimcileri ve operasyon profesyonelleri arasındaki işbirliği uygulaması. MLOps, iş ve mevzuat gereksinimlerine odaklanırken aynı zamanda otomasyonu artırmayı ve üretim ML ' nin kalitesini artırmayı amaçlıyor. Model geliştirme, eğitim, doğrulama, devreye alma, izleme ve yönetimi içerir ve CI/CD gibi yöntemleri kullanır.
• Bir makine öğrenimi modelini geliştirmeden üretime götüren bir metodoloji.

model

• Bir makine öğrenimi bağlamında, tahminler veya kararlar sağlamak için bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş ve test edilmiş bir dizi işlev ve algoritma.
• Decision Optimizationiçinde, farklı veri kümeleri kullanılarak CPLEX optimizasyon motorlarıyla çözülebilen bir sorunun matematiksel formülasyonu.

model formülasyonu

Decision Optimizationiçinde, karar değişkenlerinin listesi olarak ifade edilen bir modelin matematiksel formülasyonu, en üst düzeye çıkartılacak ya da simge durumuna küçültülecek bir ya da daha fazla hedef işlev ve karşılanması gereken bazı kısıtlamalar.

ModelOps

Eğitim, devreye alma, puanlama, değerlendirme, yeniden eğitim ve güncelleme dahil olmak üzere bir yapay zeka modelinin tüm yaşam çevrimini yönetmek için kullanılan bir metodoloji.

MP

Bkz. matematiksel programlama.

doğal dil

Modelleri formüle etmek için doğal insan diline (İngilizce) benzeyen bir modelleme sözdizimi.

doğal dil işleme (NLP)

Bilgisayarların insan dillerini anlama yeteneğini artırmak amacıyla, doğal dilin işlenmesinde ve manipülasyonunda doğacak sorunları inceleyen yapay zeka ve dilbilim alanı.

doğal dil işleme kitaplığı

Çok çeşitli metin işleme görevleri için, sözdizimi analizi ve kullanıma hazır önceden eğitilmiş modeller için temel doğal dil işleme işlevleri sağlayan bir kitaplık.

nöral ağ

Beyin hücrelerinin soyut bir versiyonunu simüle eden karmaşık bir matematiksel şema kullanarak durumları tahmin etmek veya sınıflandırmak için matematiksel bir model. Bir sinirsel ağ, çok sayıda gözlemlenen vakaları birer birer sunarak eğitilir ve görevi öğrenene kadar kendisini tekrar tekrar güncellemesine izin verir.

NNLP

Bkz. doğal dil işleme.

node

Bir akıştaki ya da akıştaki veri işleminin grafik gösterimi. Farklı düğüm tipleri, gerçekleştirdikleri işlemin tipini göstermek için farklı şekillere sahiptir.

not defteri

Yürütülebilir kodu, bu koda ilişkin açıklayıcı metni ve çalıştırılan herhangi bir kodun sonuçlarını içeren etkileşimli bir belge.

dizüstü bilgisayar çekirdeği

Not defteri düzenleyicisinin kodu yürüten ve hesaplama sonuçlarını döndüren bölümü.

gizleme

Bir sütundaki verileri, özgün biçimle eşleşen benzer biçimlendirilmiş değerlerle değiştirmek için. Bir çeşit maskeleme.

Nesne Depolaması

Verilerin genellikle bulutta kullanıldığı, verilerin ayrı birimler ya da nesneler olarak depolandığı, bir dosya hiyerarşisi kullanmayan, ancak tüm nesneleri aynı düzeyde saklayan bir depolama havuzunda ya da havuzda depolandığı bir veri depolama yöntemi.

amaç işlevi

Karar Opmizasyonu ve yöneylem araştırmasında, sorunun diğer kısıtlamalarını karşılarken optimize etmek (yani en aza indirmek veya en üst düzeye çıkarmak) için bir ifade.

tek atıcıda öğrenme

Çoğu insan öğreniminin yalnızca bir ya da iki örnek alındıktan sonra gerçekleşmesi önerisine dayanan derin öğrenme modeli. Bu model denetimsiz öğrenmeye benzer.

çevrimiçi devreye alma

Bir modele ya da Python kod devreye alımına, çevrimiçi öngörüler oluşturmak için bir web hizmeti olarak bir API uç noktası aracılığıyla gerçek zamanlı olarak erişme yöntemi.

Ontoloji

Bazı ilgi alanları ve bunlar arasındaki ilişkilerde var olabilen nesnelerin, kavramların ve diğer varlıkların gösteriminin açık bir biçimsel belirtimi.

operasyonel varlık

Bir araçta ya da işte kod çalıştıran bir varlık.

OPL modeli

OPL modelleme dilinde ifade edilen bir model formülasyonu.

Eniyi çözüm

Operasyon araştırmasında, objektif fonksiyonu (doğrusal veya karesel) optimize eden ve problemin diğer tüm kısıtlamalarını karşılayan bir probleme çözüm.

optimizasyon

Dayatılan kısıtlamalara ve sınırlamalara saygı gösterirken, kesin olarak tanımlanmış bir soruna en uygun çözümü bulma süreci. Örneğin, kaynakların nasıl ayrılacağını ya da büyük bir alternatif kümesinden en iyi öğelerin ya da birleşimlerin nasıl bulunacağını belirleme.

düzenleme

Bir makine öğrenimi modelini eğitebilen, çalıştırabilen, devreye alabilen, test edebilen ve değerlendirebilen uçtan uca bir akış oluşturma süreci ve genellikle mikro hizmetleri kullanarak sistemi koordine etmek için otomasyonu kullanır.

parametre

Modelin bir modele ait olan ve değerleri tahmin edilen ya da verilerden öğrenilen yapılandırılabilir bir parçası. Parametreler, modelin çıktıyı doğru şekilde tahmin etmesine yardımcı olmak için eğitim süreci sırasında ayarlanan model özellikleridir. Modelin performansı ve tahmine dayalı gücü büyük ölçüde bu parametrelerin değerlerine bağlıdır.

Taraf

Birleşik Öğrenmede, ortak bir modelin eğitimi için verilere katkıda bulunan bir varlık. Veriler taşınmaz ya da birleştirilmez, ancak taraflardan her biri birleşik eğitimin avantajını alır.

bilgi yükü

Bir puanı, tahmini ya da çözümü geri almak için devreye almaya geçirilen veriler.

Bilgi Yükünü Günlüğe Kaydetme

İş uygulamalarında yapay zekânın sürekli durumunu izlemek için bilgi yükü verilerinin ve devreye alma çıktısının yakalanması.

fiziksel model

Verilerin fiziksel yapılarının ve ilişkilerinin tanımı.

ardışık düzen

• Watson Pipelinesiçinde, oluşturma aşamasından devreye almaya kadar uçtan uca bir varlık akışı.
• AutoAI' de bir aday modeli.

ardışık işlem panosu

AutoAI' de, otomatik olarak oluşturulan aday modellerin listesini belirtilen ölçütlere göre sıralanmış ardışık işlem hattı olarak gösteren bir tablo.

yer tutucu

Bir değerle değiştirilecek alan ya da değişken.

ilke

• Bir aracının geçerli duruma göre sonraki eylemi belirlemek için izlediği bir strateji ya da kural.
• Veri varlıklarına erişimi denetleyerek ya da veri varlıkları içindeki hassas verileri anonimleştirerek verileri koruyan kurallar kümesi.
• Bir ya da daha fazla veri koruma ve yönetişim kuralından oluşan bir yönetişim yapıtı.

tahmine dayalı analitik

Gelecekteki olasılıkların ve eğilimlerin tahmin edilmesiyle ilgili bir iş süreci ve bir dizi ilgili teknoloji. Tahmine dayalı analitik, belirli bir duruma ilişkin en iyi eylemi bulmak için iş sorunlarına olasılık, istatistik, makine öğrenimi ve yapay zeka gibi çeşitli disiplinleri uygular. Ayrıca bkz. veri madenciliği.

önceden eğitilmiş model

Daha önce belirli bir görevi gerçekleştirmek için büyük bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş bir yapay zeka modeli. Önceden eğitilmiş modeller sıfırdan model oluşturmak yerine kullanılır.

birincil kategori

Watson Knowledge Catalogiçinde yönetişim yapay nesnesini içeren kategori. Kategori, kullanıcının yönetişim yapıtlarını düzenleyen bir klasöre ya da dizine benzer.

gizlilik

Bir kişiyle ilgili bilgilerin yetkisiz erişime ve uygun olmayan kullanıma karşı korunduğundan emin olun.

profil

Verilerin metinli içeriğine ilişkin oluşturulan meta veriler ve istatistikler.

proje

Verilerle ve diğer varlıklarla çalışmak için işbirliğine dayalı bir çalışma alanı.

yayınlamak

Bir varlığı kataloğa kopyalamak için.

Python

Veri bilimi ve yapay zekâda kullanılan bir programlama dili.

Python DOcplex modeli

Python' da ifade edilen bir model formülasyonu.

Python işlevi

Üretimdeki bir modeli desteklemek için Python kodunu içeren bir işlev.

kalite kuralı

Bir veri kaydının kalite standartlarını karşılaması için gerekli olan bir ya da daha fazla koşul. Veri kalitesi analizi sırasında, veri kayıtları bu koşullarla karşılaştırılarak denetlenir.

R

Çok çeşitli analitik, istatistiksel ve grafiksel işlev ve teknikler sunan, veri bilimi ve yapay zekâda kullanılan genişletilebilir bir komut dosyası dili.

hep

Verileri işlemek ya da çözümlemek üzere bir uygulamaya kopyalamak için.

Düzelt

Hassas değerleri, veri biçimini ve değerler arasındaki ilişkileri gizlemek için bir sütundaki tüm veri değerlerini aynı dizgiyle değiştirmek için. Bir çeşit maskeleme.

Başvuru verisi kümesi

Belirli sütun tipleri için değerleri tanımlayan bir yönetişim yapıtı.

Daralt

Verileri temizlemek ve şekillendirmek için.

güçlendirme öğrenimi

Bir ajanın ödül sinyalini en üst düzeye çıkarmak için bir ortamda sıralı kararlar almasını öğrendiği bir makine öğrenimi tekniği. Deneme ve hata öğrenmeden esinlenerek, aracılar çevreyle etkileşim kurar, geribildirim alır ve en iyi ilkelere ulaşmak için eylemlerini ayarlar.

ödül

Bir ajanı yönlendirmek için kullanılan bir sinyal, genellikle bir kararın iyiliğiyle ilgili geribildirim sağlayan bir pekiştirmeli öğrenme aracıdır.

kural

Watson Knowledge Catalogiçinde, verileri analiz etmek ya da korumak için bilgi, ölçüt ya da mantık içeren bir yönetişim yapay nesnesi. Bazı kurallar uygulanır ve bazıları bilgilendirici.

Runtime Environment

Not defterleri gibi araçları ya da işleri çalıştırmak için kullanılan önceden tanımlanmış ya da özel donanım ve yazılım yapılandırması.

puanlama

• Makine öğrenmesinde, öngörülen bir sonucun güvenini ölçme süreci.
• Gelen bir kimliğe ilişkin özniteliklerin var olan bir varlığın öznitelikleriyle ne kadar yakından eşleştiğini hesaplama işlemi.

komut dosyası

Üretimde bir modeli desteklemek için Python ya da R komut dosyalarını içeren bir dosya.

ikincil kategori

Yönetişim yapıtına başvuran isteğe bağlı bir kategori.

kendi kendine dikkat

Çıkış oluştururken girişin hangi kısımlarına odaklanacağını belirlemek için giriş verilerinin kendisinden gelen bilgileri kullanan bir uyarı mekanizması.

kendi kendini denetleyen öğrenme

Bir modelin, giriş sırasında belirteçleri maskeleyerek ve bunları tahmin etmeye çalışarak etiketlenmemiş verilerden öğrendiği bir makine öğrenimi eğitim yöntemi. Örneğin, "________ lahanaları severim".

hassas veriler

Tüm kullanıcılar tarafından görülmemesi gereken bilgileri içeren veriler. Örneğin, kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler ya da gizlilik düzenlemeleriyle kısıtlanan diğer bilgiler.

Şekil

Sütunları süzgeçten geçirerek, sıralayarak, kaldırarak; tabloları birleştirerek; hesaplamaları, veri gruplamalarını, sıradüzenlerini ve daha fazlasını içeren işlemleri gerçekleştirerek verileri özelleştirmek için.

küçük veri

İnsanlar tarafından erişilebilir ve anlaşılabilir veriler. Ayrıca bkz. yapısal veriler.

SQL pushback

SPSS Modeler' de, birçok veri hazırlama ve veri madenciliği işlemini SQL kodu aracılığıyla doğrudan veritabanı içinde gerçekleştirme süreci.

yapısal veriler

Bir kayıt ya da dosya içindeki sabit alanlarda bulunan veriler. İlişkisel veritabanları ve elektronik tablolar, yapısal verilere örnektir. Ayrıca bkz. yapılandırılmamış veriler, küçük veriler.

yapısal bilgiler

Arama motoru dizinleri, veritabanları ya da bilgi tabanları gibi yapılandırılmış kaynaklarda saklanan öğeler.

YERİNEKOY

Bir kolondaki verileri özgün biçimle eşleşmeyen, ancak gönderisel bütünlüğü koruyan değerlerle değiştirmek için.

üst düğüm

Birden çok düğümü bir düğümle kapsülleyerek bir veri akışını daraltan SPSS Modeler düğümü.

denetimli öğrenim

Yeni verilerle ilgili tahminler yapmak için bir modelin etiketli bir veri kümesi üzerinde eğitildiği bir makine öğrenimi eğitim yöntemi.

metin sınıflandırması

Metni otomatik olarak tanımlayan ve belirtilen kategorilere sınıflandıran bir model.

Zaman Serisi

Bir değişkenin zaman içindeki periyodik noktalardaki değerleri kümesi.

eğitilmiş model

Gerçek verilerle eğitilen ve yeni verilerle sunulduğunda sonuçları tahmin etmek için devreye alınmaya hazır olan bir model.

eğitim

Kaynak verilerin bir alt kümesini içeren model oluşturmanın ilk aşaması. Model, bilinen verilerden örnek olarak öğrenir. Daha sonra model, sonucun zaten bilindiği daha farklı bir altkümeye karşı test edilebilir.

Eğitim verileri

Makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılabilecek ek açıklamalı belgeler kümesi.

Eğitim kümesi

Bir makine öğrenimi modelini örneklere ve bunlara karşılık gelen etiketlere maruz bırakarak eğitmek için kullanılan etiketli veri kümesi, modelin kalıpları öğrenmesini ve tahminler yapmasını sağlar.

aktarma öğrenimi

Tamamen yeni bir soruna eğitilmiş bir modelin uygulandığı bir makine öğrenimi stratejisi.

şeffaflık

Yapay zeka sisteminin nasıl tasarlandığı ve geliştirildiği konusunda paydaşlarla uygun bilgilerin paylaşılması. Bu bilgilere örnek olarak, hangi verilerin toplandığı, nasıl kullanılacağı ve depolanacağı ve bu verilere kimlerin erişebileceği gösterilebilir; ve doğruluğu, sağlamlığı ve yanlılığı için test sonuçları verilebilir.

Turing testi

Alan Turing tarafından 1950 'de önerildi, bir makinenin bir insanınki ile eşdeğer veya diğerlerinden ayırt edilemez bir şekilde akıllı davranış sergileme kabiliyetine ilişkin bir test.

sınırsız sorun

Sonsuz sayıda çözümün var olduğu ve amacın değerleri sonsuz kadar alabildiği bir Decision Optimization sorunu. Sınırsız sorunlar genellikle model formülasyonundaki eksik kısıtlamalardan kaynaklanır.

yapısal olmayan veriler

Sabit alanlar yerine yapısal olmayan bir biçimde saklanan veriler. Bir sözcük işleme belgesindeki veriler, yapılandırılmamış verilerin bir örneğidir. Ayrıca bkz. yapısal veriler.

yapılandırılmamış bilgiler

Doğal dil metin belgesi gibi sabit bir konumda bulunmayan veriler.

denetimsiz öğrenme

Bir modelin etiketli verilerle birlikte sağlanmadığı ve verilerdeki kalıpları veya yapıyı kendi başına bulması gereken bir makine öğrenimi eğitim yöntemi.

Doğrulama kümesi

Eğitim sürecinde bir makine öğrenimi modelinin performans ve genelleştirme yeteneğini değerlendirmek, hiperparametre ayarlaması ve model seçimine yardımcı olmak için kullanılan ayrı bir etiketli veri kümesi.

sanal aracı

Basit iş işlemlerini yanıtlamak ve tamamlamak için doğal dili işleyebilen ya da daha karmaşık istekleri konu uzmanlığına sahip bir insana yönlendirebilen, önceden eğitilmiş bir sohbet robotu.

görselleştirme

Bir grafik, grafik, çizim, tablo, harita ya da verilerin diğer herhangi bir görsel gösterimi.

Ağırlık

Ağ katmanı içindeki giriş verilerini dönüştüren bir düğüme ilişkin katsayı. Ağırlık, bir yapay zeka modelinin eğitim yoluyla öğrendiği ve değerini modelin öngörülerindeki hataları azaltmak için ayarlanan bir parametredir.