Từ điển thuật ngữ AI 2024

Trong thời đại công nghệ 4.0, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống và công việc. Để giúp bạn hiểu rõ hơn về các khái niệm quan trọng trong lĩnh vực này, Cường Anh đã tổng hợp và biên soạn “Từ điển thuật ngữ AI 2024”. Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan về những thuật ngữ phổ biến nhất trong AI, từ các khái niệm cơ bản như Machine Learning và Neural Network đến các kỹ thuật tiên tiến như Reinforcement Learning và Zero-shot Learning. Việc nắm vững các thuật ngữ này sẽ giúp bạn dễ dàng tiếp cận và ứng dụng công nghệ AI vào thực tiễn, nâng cao hiệu quả công việc và thúc đẩy sự phát triển của doanh nghiệp. Hãy cùng Cường Anh khám phá và mở rộng kiến thức về AI qua từ điển thuật ngữ này!

A

Artificial Intelligence (AI)

AI (trí tuệ nhân tạo) là lĩnh vực trong khoa học máy tính, tập trung vào việc tạo ra các hệ thống có khả năng thực hiện các nhiệm vụ yêu cầu trí tuệ như con người. AI có thể bao gồm học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng hình ảnh.

Algorithm

Thuật toán là một tập hợp các quy tắc và hướng dẫn để giải quyết một vấn đề hoặc thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. Trong AI, thuật toán được sử dụng để xử lý dữ liệu và học hỏi từ nó.

Artificial Neural Network (ANN)

Mạng neural nhân tạo là một mô hình tính toán dựa trên cấu trúc và chức năng của não người. ANN gồm các nút (neuron) kết nối với nhau, giúp hệ thống học từ dữ liệu.

Augmented Reality (AR)

Thực tế tăng cường là công nghệ kết hợp các yếu tố kỹ thuật số vào môi trường thực tế, cải thiện trải nghiệm người dùng bằng cách thêm thông tin ảo vào thế giới thực.

B

Big Data

Dữ liệu lớn là tập hợp dữ liệu có kích thước và độ phức tạp quá lớn để xử lý bằng các công cụ quản lý dữ liệu truyền thống. AI và học máy thường sử dụng dữ liệu lớn để phân tích và rút ra các kết luận có ý nghĩa.

Bayesian Network

Mạng Bayesian là một mô hình đồ thị biểu diễn các mối quan hệ xác suất giữa các biến số. Nó được sử dụng trong AI để suy luận và ra quyết định dựa trên dữ liệu không chắc chắn.

Backpropagation

Backpropagation là thuật toán đào tạo cho mạng neural nhân tạo, nơi lỗi được tính toán tại đầu ra và được lan truyền ngược trở lại qua mạng để điều chỉnh các trọng số, giúp mạng học tốt hơn.

Bias

Thiên kiến trong AI đề cập đến sự sai lệch hoặc xu hướng trong dữ liệu hoặc mô hình, có thể dẫn đến kết quả không chính xác hoặc không công bằng. Loại bỏ thiên kiến là một phần quan trọng trong việc phát triển các hệ thống AI công bằng và chính xác.

C

Chatbot

Chatbot là một chương trình máy tính sử dụng AI để mô phỏng các cuộc trò chuyện với người dùng. Chatbot có thể được tích hợp vào các ứng dụng nhắn tin, trang web và dịch vụ khách hàng để cung cấp thông tin và hỗ trợ tự động.

Computer Vision

Thị giác máy tính là lĩnh vực nghiên cứu và phát triển các công nghệ cho phép máy tính hiểu và diễn giải hình ảnh và video. Nó bao gồm nhận dạng đối tượng, phân loại hình ảnh và theo dõi chuyển động.

Convolutional Neural Network (CNN)

Mạng neural tích chập là một loại mạng neural nhân tạo, đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu hình ảnh. CNN sử dụng các lớp tích chập để tự động học các đặc trưng từ hình ảnh.

Cognitive Computing

Tính toán nhận thức là việc sử dụng các mô hình AI để mô phỏng các quá trình nhận thức của con người, như học hỏi, suy luận và ra quyết định. Nó nhằm mục đích cải thiện sự tương tác giữa con người và máy tính.

D

Data Mining

Khai phá dữ liệu là quá trình phân tích các tập dữ liệu lớn để tìm ra các mẫu, xu hướng và thông tin hữu ích. Trong AI, khai phá dữ liệu giúp khám phá các mối quan hệ ẩn trong dữ liệu.

Deep Learning

Học sâu là một nhánh của học máy sử dụng các mô hình mạng neural nhân tạo với nhiều lớp (deep neural networks) để học từ dữ liệu. Học sâu được áp dụng rộng rãi trong nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhiều lĩnh vực khác.

Decision Tree

Cây quyết định là một mô hình học máy sử dụng cấu trúc giống cây để biểu diễn các quyết định và các kết quả có thể xảy ra. Mỗi nút trong cây đại diện cho một kiểm tra trên một đặc trưng và mỗi nhánh đại diện cho một kết quả của kiểm tra đó.

Domain Adaptation

Thích ứng miền là kỹ thuật trong học máy giúp mô hình học từ một miền (domain) cụ thể và sau đó áp dụng kiến thức này cho một miền khác, nơi mà dữ liệu có thể có sự khác biệt nhưng vẫn liên quan.

E

Edge Computing

Điện toán biên là công nghệ xử lý dữ liệu gần nguồn dữ liệu, thay vì truyền dữ liệu về các trung tâm dữ liệu. Điều này giúp giảm độ trễ và cải thiện hiệu quả xử lý, đặc biệt trong các ứng dụng IoT và AI.

Expert System

Hệ thống chuyên gia là một chương trình máy tính mô phỏng khả năng ra quyết định của một chuyên gia con người. Hệ thống này sử dụng cơ sở tri thức và quy tắc suy luận để giải quyết các vấn đề phức tạp.

Evolutionary Algorithm

Thuật toán tiến hóa là các phương pháp tối ưu hóa dựa trên nguyên lý tiến hóa và chọn lọc tự nhiên. Các thuật toán này thường được sử dụng để giải quyết các vấn đề tối ưu hóa khó khăn.

F

Feature Extraction

Trích xuất đặc trưng là quá trình chuyển đổi dữ liệu thô thành các đặc trưng có ý nghĩa hơn, giúp các thuật toán học máy hoạt động hiệu quả hơn. Ví dụ: trích xuất các đặc trưng từ hình ảnh để nhận dạng đối tượng.

Federated Learning

Học liên kết là phương pháp học máy phân tán, nơi nhiều thiết bị hoặc máy chủ cộng tác để đào tạo một mô hình chung mà không cần chia sẻ dữ liệu thô. Điều này giúp bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.

Fuzzy Logic

Logic mờ là một hệ thống logic dựa trên các giá trị mờ thay vì các giá trị nhị phân rõ ràng (đúng/sai). Nó được sử dụng để xử lý các thông tin không chắc chắn và đưa ra các quyết định linh hoạt.

Forward Chaining

Suy luận tiến là phương pháp trong hệ thống chuyên gia, bắt đầu từ các dữ liệu đầu vào và áp dụng các quy tắc suy luận để tìm ra kết quả hoặc giải pháp. Phương pháp này thường được sử dụng trong hệ thống suy luận tự động.

G

Generative Adversarial Network (GAN)

GAN là một mô hình học máy bao gồm hai mạng neural: một mạng tạo (generator) và một mạng phân biệt (discriminator). Mạng tạo cố gắng tạo ra dữ liệu giả nhưng trông giống dữ liệu thật, trong khi mạng phân biệt cố gắng phát hiện dữ liệu nào là giả. Quá trình này giúp cải thiện chất lượng dữ liệu tạo ra.

Gradient Descent

Gradient Descent là một thuật toán tối ưu hóa được sử dụng để tìm các giá trị của tham số (hệ số) của một hàm số (mô hình) sao cho hàm số đó đạt giá trị nhỏ nhất. Nó được sử dụng rộng rãi trong học máy để điều chỉnh các trọng số của mạng neural.

Graph Neural Network (GNN)

GNN là một loại mạng neural được thiết kế để làm việc với dữ liệu đồ thị, nơi các nút đại diện cho các thực thể và các cạnh đại diện cho các mối quan hệ giữa chúng. GNN rất hữu ích trong các ứng dụng như mạng xã hội, hệ thống đề xuất và sinh học tính toán.

H

Heuristic

Heuristic là phương pháp giải quyết vấn đề hoặc ra quyết định sử dụng các quy tắc ngón tay cái hoặc các kinh nghiệm thực tiễn để tìm kiếm giải pháp tốt nhất. Heuristic thường được sử dụng trong các bài toán tối ưu hóa và trí tuệ nhân tạo.

Hyperparameter

Hyperparameter là các tham số mà giá trị của chúng được thiết lập trước khi quá trình học tập bắt đầu và không được học từ dữ liệu. Ví dụ: số lớp trong mạng neural hoặc tốc độ học tập. Việc tối ưu hóa hyperparameter là một bước quan trọng trong quá trình xây dựng mô hình học máy.

Hybrid Model

Mô hình lai là sự kết hợp của nhiều mô hình học máy hoặc kỹ thuật khác nhau để cải thiện hiệu suất. Ví dụ: kết hợp mạng neural với cây quyết định để tận dụng điểm mạnh của cả hai mô hình.

I

Image Recognition

Nhận dạng hình ảnh là quá trình xác định và phát hiện các đối tượng hoặc tính năng trong một hình ảnh kỹ thuật số. Công nghệ này được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như nhận dạng khuôn mặt, xe tự lái và y tế.

Imbalanced Data

Dữ liệu không cân bằng là tình huống trong đó các lớp khác nhau trong tập dữ liệu có số lượng mẫu không đồng đều. Điều này có thể gây khó khăn cho các thuật toán học máy trong việc học và dự đoán chính xác.

Internet of Things (IoT)

IoT là mạng lưới các thiết bị kết nối, giao tiếp và trao đổi dữ liệu với nhau qua internet. Các thiết bị này có thể là bất cứ thứ gì từ máy tính, điện thoại đến các thiết bị gia đình và cảm biến công nghiệp.

J

Joint Probability

Xác suất kết hợp là xác suất xảy ra đồng thời của hai hoặc nhiều sự kiện. Trong AI và học máy, xác suất kết hợp được sử dụng để mô hình hóa và dự đoán các mối quan hệ giữa các biến số.

K

Kernel Trick

Kernel Trick là một kỹ thuật trong học máy, đặc biệt là trong các phương pháp phân loại như SVM, cho phép các mô hình học máy hoạt động trong không gian đặc trưng cao chiều mà không cần tính toán trực tiếp trong không gian đó. Điều này giúp mô hình có thể phân loại các dữ liệu phi tuyến tính.

Knowledge Base

Cơ sở tri thức là tập hợp các thông tin, sự kiện và quy tắc được tổ chức và lưu trữ để sử dụng trong các hệ thống chuyên gia và trí tuệ nhân tạo. Cơ sở tri thức cho phép hệ thống suy luận và đưa ra quyết định dựa trên các thông tin đã biết.

K-means Clustering

K-means Clustering là thuật toán phân cụm được sử dụng để chia tập dữ liệu thành K cụm khác nhau dựa trên các đặc trưng tương đồng. Mục tiêu của thuật toán là tối thiểu hóa tổng bình phương khoảng cách giữa các điểm trong cụm và trung tâm cụm.

L

Linear Regression

Hồi quy tuyến tính là một phương pháp thống kê được sử dụng để mô hình hóa mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập bằng cách sử dụng đường thẳng tốt nhất khớp với dữ liệu. Phương pháp này thường được sử dụng trong dự báo và phân tích xu hướng.

Logistic Regression

Hồi quy logistic là một phương pháp phân loại được sử dụng để dự đoán xác suất của một biến phân loại nhị phân dựa trên một hoặc nhiều biến độc lập. Nó thường được sử dụng trong các bài toán như phân loại email spam và dự đoán bệnh tật.

Long Short-Term Memory (LSTM)

LSTM là một loại mạng neural hồi tiếp (RNN) được thiết kế để học các chuỗi dữ liệu dài hạn. LSTM có khả năng ghi nhớ thông tin trong khoảng thời gian dài, giúp cải thiện hiệu suất trong các tác vụ như nhận dạng giọng nói và dịch máy.

Loss Function

Hàm mất mát là một hàm đo lường sự khác biệt giữa giá trị dự đoán của mô hình và giá trị thực tế. Mục tiêu của quá trình học máy là tối thiểu hóa hàm mất mát này để cải thiện độ chính xác của mô hình.

M

Machine Learning (ML)

Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình cho phép máy tính học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian mà không cần lập trình cụ thể.

Markov Chain

Chuỗi Markov là một mô hình toán học mô tả một hệ thống chuyển đổi từ trạng thái này sang trạng thái khác, trong đó xác suất chuyển đổi chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại chứ không phụ thuộc vào các trạng thái trước đó.

Model Training

Huấn luyện mô hình là quá trình cung cấp dữ liệu cho một thuật toán học máy để nó có thể học và xây dựng một mô hình dự đoán hoặc phân loại. Quá trình này bao gồm điều chỉnh các tham số của mô hình để tối ưu hóa hiệu suất trên tập dữ liệu huấn luyện.

Multilayer Perceptron (MLP)

MLP là một loại mạng neural nhân tạo bao gồm nhiều lớp (input, hidden, output) với các neuron liên kết với nhau. MLP được sử dụng rộng rãi trong các bài toán phân loại và dự đoán.

Tìm hiểu thêm về Từ điển thuật ngữ Content Marketing 2024

N

Natural Language Processing (NLP)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là lĩnh vực trong AI tập trung vào việc tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ của con người. NLP bao gồm các tác vụ như dịch máy, phân tích cảm xúc và nhận dạng giọng nói.

Neural Network

Mạng neural là một mô hình tính toán lấy cảm hứng từ cấu trúc của não người, gồm các nút (neuron) kết nối với nhau. Mạng neural được sử dụng rộng rãi trong học máy để giải quyết các vấn đề phức tạp như nhận dạng hình ảnh và dự đoán dữ liệu.

Normalization

Chuẩn hóa là quá trình điều chỉnh giá trị của các đặc trưng trong dữ liệu để chúng nằm trong một khoảng xác định. Điều này giúp cải thiện hiệu suất và tốc độ hội tụ của các thuật toán học máy.

Naive Bayes

Naive Bayes là một thuật toán phân loại dựa trên định lý Bayes với giả định rằng các đặc trưng là độc lập với nhau. Mặc dù giả định này hiếm khi đúng trong thực tế, Naive Bayes vẫn hoạt động hiệu quả trong nhiều tình huống.

O

Overfitting

Overfitting là hiện tượng mô hình học máy học quá kỹ các chi tiết và nhiễu trong dữ liệu huấn luyện, dẫn đến hiệu suất kém trên dữ liệu kiểm tra hoặc dữ liệu mới. Đây là một vấn đề phổ biến trong học máy cần được giải quyết để đảm bảo mô hình tổng quát tốt.

Optimization

Tối ưu hóa là quá trình tìm kiếm các giá trị tốt nhất cho các tham số của một mô hình học máy nhằm tối thiểu hóa hàm mất mát hoặc tối đa hóa hiệu suất. Các thuật toán tối ưu hóa như Gradient Descent thường được sử dụng trong quá trình này.

Outlier

Outlier là các điểm dữ liệu có giá trị khác biệt lớn so với các điểm dữ liệu còn lại trong tập dữ liệu. Outlier có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của các mô hình học máy và thường cần được xử lý trước khi huấn luyện mô hình.

P

Predictive Modeling

Mô hình dự đoán là quá trình sử dụng dữ liệu lịch sử để xây dựng mô hình dự đoán các kết quả hoặc xu hướng tương lai. Mô hình dự đoán được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, y tế và tài chính.

Precision

Độ chính xác là một thước đo hiệu suất của mô hình phân loại, tính bằng tỷ lệ giữa số lượng dự đoán đúng trong số các dự đoán dương tính của mô hình. Độ chính xác cho biết mức độ chính xác của các dự đoán dương tính.

Principal Component Analysis (PCA)

PCA là một kỹ thuật giảm chiều dữ liệu, giúp chuyển đổi dữ liệu gốc có nhiều chiều thành một không gian mới với ít chiều hơn, giữ lại các thông tin quan trọng nhất. PCA thường được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu và tăng tốc quá trình huấn luyện mô hình.

Probabilistic Model

Mô hình xác suất là các mô hình học máy sử dụng các phương pháp xác suất để dự đoán kết quả. Mô hình này thường được sử dụng khi dữ liệu có tính ngẫu nhiên hoặc không chắc chắn.

Q

Q-Learning

Q-Learning là một thuật toán học tăng cường không có mô hình, giúp một tác nhân học cách hành động tối ưu bằng cách tương tác với môi trường và nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt. Mục tiêu của Q-Learning là tối đa hóa tổng phần thưởng mà tác nhân nhận được theo thời gian.

Quantum Computing

Máy tính lượng tử là một loại máy tính sử dụng các nguyên lý của cơ học lượng tử để thực hiện các phép tính. Máy tính lượng tử có tiềm năng giải quyết các bài toán phức tạp mà máy tính cổ điển không thể giải quyết hiệu quả.

R

Random Forest

Random Forest là một thuật toán học máy sử dụng nhiều cây quyết định để đưa ra dự đoán hoặc phân loại. Mỗi cây quyết định trong rừng được huấn luyện trên một tập hợp con ngẫu nhiên của dữ liệu, và kết quả cuối cùng được xác định bằng cách lấy trung bình hoặc đa số phiếu từ các cây.

Reinforcement Learning

Học tăng cường là một lĩnh vực trong học máy, nơi tác nhân học cách hành động trong môi trường để tối đa hóa phần thưởng tích lũy. Học tăng cường được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như chơi game, robot tự hành và hệ thống đề xuất.

Recurrent Neural Network (RNN)

RNN là một loại mạng neural nhân tạo, đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý các dữ liệu tuần tự như chuỗi thời gian và văn bản. RNN có khả năng ghi nhớ thông tin từ các bước trước đó trong chuỗi dữ liệu.

Regression

Hồi quy là một phương pháp thống kê được sử dụng để mô hình hóa mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. Hồi quy được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như kinh tế, y tế và khoa học xã hội.

Regularization

Chính quy hóa là kỹ thuật được sử dụng trong học máy để ngăn ngừa overfitting bằng cách thêm một điều khoản phạt vào hàm mất mát của mô hình. Điều này giúp mô hình đơn giản hơn và tổng quát hóa tốt hơn trên dữ liệu mới.

S

Semi-Supervised Learning

Học bán giám sát là một phương pháp học máy kết hợp giữa học có giám sát và học không giám sát. Nó sử dụng một lượng nhỏ dữ liệu gán nhãn cùng với một lượng lớn dữ liệu không gán nhãn để cải thiện độ chính xác của mô hình.

Sentiment Analysis

Phân tích cảm xúc là quá trình sử dụng AI để xác định và phân loại các cảm xúc (tích cực, tiêu cực hoặc trung lập) từ văn bản. Phân tích cảm xúc được sử dụng rộng rãi trong phân tích dư luận xã hội, phản hồi khách hàng và nghiên cứu thị trường.

Singular Value Decomposition (SVD)

Phân tích giá trị kỳ dị là một kỹ thuật trong đại số tuyến tính được sử dụng để phân tích và giảm chiều dữ liệu. SVD được áp dụng rộng rãi trong nén dữ liệu, khử nhiễu và đề xuất nội dung.

Speech Recognition

Nhận dạng giọng nói là quá trình chuyển đổi giọng nói thành văn bản. Công nghệ này được sử dụng trong các trợ lý ảo, hệ thống chuyển đổi giọng nói thành văn bản và các ứng dụng dịch thuật.

Supervised Learning

Học có giám sát là một phương pháp học máy trong đó mô hình được huấn luyện bằng cách sử dụng một tập dữ liệu gán nhãn, nghĩa là dữ liệu đầu vào được liên kết với kết quả đầu ra mong muốn. Học có giám sát được sử dụng rộng rãi trong các bài toán phân loại và hồi quy.

T

TensorFlow

TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở của Google được sử dụng rộng rãi để xây dựng và huấn luyện các mô hình học máy và học sâu. Nó cung cấp các công cụ và API mạnh mẽ để phát triển các ứng dụng AI.

Time Series Analysis

Phân tích chuỗi thời gian là kỹ thuật phân tích dữ liệu theo thời gian để phát hiện các mẫu, xu hướng và dự đoán tương lai. Phân tích chuỗi thời gian được sử dụng rộng rãi trong tài chính, kinh tế và quản lý chuỗi cung ứng.

Transfer Learning

Học chuyển giao là kỹ thuật trong học máy, nơi một mô hình được huấn luyện trên một tác vụ và sau đó được điều chỉnh để thực hiện một tác vụ khác có liên quan. Học chuyển giao giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên khi xây dựng các mô hình mới.

U

Unsupervised Learning

Học không giám sát là một phương pháp học máy trong đó mô hình được huấn luyện bằng cách sử dụng dữ liệu không gán nhãn. Mục tiêu của học không giám sát là khám phá các cấu trúc ẩn hoặc mẫu trong dữ liệu. Các kỹ thuật học không giám sát bao gồm phân cụm và giảm chiều dữ liệu.

Unstructured Data

Dữ liệu phi cấu trúc là dữ liệu không tuân theo một định dạng hoặc mô hình cố định, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, video và âm thanh. AI và học máy có thể giúp phân tích và trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu phi cấu trúc.

V

Validation Set

Tập hợp xác thực là một tập con của dữ liệu được sử dụng để điều chỉnh các tham số của mô hình trong quá trình huấn luyện. Tập hợp này giúp đánh giá hiệu suất của mô hình và ngăn ngừa hiện tượng overfitting.

Variational Autoencoder (VAE)

VAE là một loại autoencoder đặc biệt được sử dụng để học các đại diện mã hóa của dữ liệu với mục tiêu tạo ra các mẫu mới từ phân phối học được. VAE được sử dụng trong các ứng dụng như tạo hình ảnh và nén dữ liệu.

Virtual Reality (VR)

Thực tế ảo là công nghệ tạo ra một môi trường giả lập mà người dùng có thể tương tác bằng cách sử dụng các thiết bị như kính VR và găng tay cảm ứng. VR được ứng dụng rộng rãi trong giải trí, đào tạo và y tế.

Voice Assistant

Trợ lý giọng nói là một hệ thống AI có thể hiểu và phản hồi các lệnh bằng giọng nói của người dùng. Các trợ lý giọng nói phổ biến bao gồm Siri của Apple, Alexa của Amazon và Google Assistant.

W

Weak AI

AI yếu là một loại trí tuệ nhân tạo được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể hoặc một tập hợp các nhiệm vụ cụ thể. AI yếu không có khả năng tự nhận thức hoặc hiểu biết chung như con người. Ví dụ: hệ thống nhận dạng giọng nói và các trợ lý ảo.

Weight

Trọng số là một tham số trong mô hình học máy quyết định tầm quan trọng của một đặc trưng đầu vào. Trong mạng neural, trọng số được điều chỉnh trong quá trình huấn luyện để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình.

X

Explainable AI (XAI)

AI giải thích được là các phương pháp và công cụ cho phép con người hiểu và giải thích kết quả của các mô hình học máy. XAI giúp tăng tính minh bạch và đáng tin cậy của AI, đặc biệt trong các lĩnh vực như y tế và tài chính.

Z

Zero-shot Learning

Học không điểm là một phương pháp trong học máy, nơi mô hình có thể nhận dạng hoặc phân loại các đối tượng mà nó chưa từng được huấn luyện trước đó. Điều này đạt được bằng cách sử dụng thông tin từ các đối tượng đã biết để suy luận về các đối tượng mới.

Z-score

Z-score là một giá trị thống kê đo lường khoảng cách của một điểm dữ liệu so với giá trị trung bình của tập dữ liệu, tính theo đơn vị độ lệch chuẩn. Z-score được sử dụng để phát hiện các outlier trong dữ liệu.

Giới thiệu sản phẩm Bí Kíp ChatGPT của Cường Anh

Bí Kíp ChatGPT của Cường Anh là một hướng dẫn toàn diện và chi tiết về cách sử dụng ChatGPT – công cụ trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ nhất hiện nay. Sản phẩm này cung cấp các chiến lược và kỹ thuật tối ưu để khai thác tối đa tiềm năng của ChatGPT trong nhiều lĩnh vực như viết lách, dịch thuật, tư vấn và marketing. Với Bí Kíp ChatGPT, bạn sẽ dễ dàng tạo ra nội dung chất lượng cao, nâng cao hiệu quả công việc và phát triển kỹ năng giao tiếp với AI. Hãy khám phá và trải nghiệm ngay để trở thành chuyên gia sử dụng ChatGPT!

Tổng kết

“Từ điển thuật ngữ AI 2024” của Cường Anh đã cung cấp cái nhìn toàn diện về các khái niệm quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Việc hiểu rõ và áp dụng những thuật ngữ này sẽ giúp bạn nắm bắt các xu hướng công nghệ, tối ưu hóa quy trình làm việc và phát triển các giải pháp sáng tạo. Từ Machine Learning đến Zero-shot Learning, mỗi thuật ngữ đều mang lại giá trị thiết thực cho công việc và cuộc sống hàng ngày.

Hãy tiếp tục theo dõi và học hỏi để không ngừng nâng cao kiến thức của mình về AI. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi hoặc cần hỗ trợ về các giải pháp AI và content marketing, đừng ngần ngại liên hệ với Cường Anh. Chúng tôi luôn sẵn sàng đồng hành và cung cấp những dịch vụ chuyên nghiệp, hiệu quả để giúp bạn thành công trong kỷ nguyên số. Liên hệ ngay hôm nay để nhận tư vấn chi tiết!