واژه‌نامه جامع ChatGPT: آشنایی با ۴۷ مورد از اصطلاحات کلیدی هوش مصنوعی

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به سرعت در حال تغییر و تحول جهان ما هستند و هر روز بیشتر در زندگی روزمره‌مان نفوذ می‌کنند. آشنایی با اصطلاحات تخصصی این حوزه می‌تواند به ما کمک کند تا بهتر بفهمیم این فناوری‌ها چگونه کار می‌کنند و چه تاثیری بر آینده ما خواهند داشت. در این مقاله، ۴۷ اصطلاح کلیدی و پرکاربرد در دنیای هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی را معرفی کرده‌ایم که هر کسی که به این حوزه‌ها علاقه‌مند است، باید با آنها آشنا باشد.

چرا باید اصطلاحات هوش مصنوعی را بشناسیم؟

هوش مصنوعی (AI) به یکی از پرکاربردترین و بحث‌برانگیزترین فناوری‌های عصر حاضر تبدیل شده است. از خودروهای خودران گرفته تا دستیارهای صوتی و چت‌بات‌های هوشمند، AI در همه جنبه‌های زندگی ما نقش مهمی ایفا می‌کند. اما برای فهم بهتر این فناوری و تاثیرات آن بر آینده، باید با اصطلاحات و مفاهیم پایه‌ای آن آشنا باشیم. در این مقاله، به بررسی ۴۷ اصطلاح کلیدی در حوزه هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (ML) و پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌پردازیم که به شما کمک می‌کنند تا بهتر با این دنیای پیچیده و جذاب آشنا شوید.

۱. هوش مصنوعی (Artificial Intelligence – AI)

هوش مصنوعی به شبیه‌سازی توانایی‌های انسانی مانند یادگیری، استدلال و تصمیم‌گیری توسط ماشین‌ها گفته می‌شود. هدف AI ایجاد سیستم‌هایی است که بتوانند به صورت خودکار و با کمترین دخالت انسانی، وظایف مختلف را انجام دهند.

۲. یادگیری ماشینی (Machine Learning – ML)

یادگیری ماشینی یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌نویسی صریح، از طریق داده‌ها و تجربه‌ها بهبود یابند. ML با استفاده از الگوریتم‌های مختلف، به ماشین‌ها کمک می‌کند تا الگوها را در داده‌ها شناسایی کرده و از آنها برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری استفاده کنند.

۳. یادگیری عمیق (Deep Learning – DL)

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که از شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد برای تحلیل داده‌ها و یادگیری استفاده می‌کند. DL به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد تا از طریق تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده، توانایی‌هایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و بازی‌های کامپیوتری را به دست آورند.

۴. شبکه عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network – ANN)

شبکه‌های عصبی مصنوعی سیستم‌هایی هستند که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته‌اند. این شبکه‌ها از لایه‌های مختلفی از نورون‌های مصنوعی تشکیل شده‌اند که اطلاعات را پردازش کرده و به یادگیری و تصمیم‌گیری می‌پردازند.

۵. شبکه عصبی عمیق (Deep Neural Network – DNN)

شبکه عصبی عمیق نوعی شبکه عصبی مصنوعی است که دارای لایه‌های پنهان بیشتری نسبت به شبکه‌های عصبی سنتی است. این شبکه‌ها قادر به یادگیری ویژگی‌های پیچیده‌تر و شناسایی الگوهای دقیق‌تر در داده‌ها هستند.

۶. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP)

پردازش زبان طبیعی شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به تعامل بین کامپیوترها و زبان انسانی می‌پردازد. هدف NLP این است که ماشین‌ها بتوانند زبان انسانی را درک کرده، تجزیه و تحلیل کنند و به آن پاسخ دهند.

۷. چت‌بات (Chatbot)

چت‌بات‌ها برنامه‌هایی هستند که می‌توانند با کاربران از طریق متن یا صدا تعامل داشته باشند. این برنامه‌ها از تکنیک‌های NLP و یادگیری ماشینی برای درک سوالات کاربران و ارائه پاسخ‌های مناسب استفاده می‌کنند.

۸. مدل زبانی بزرگ (Large Language Model – LLM)

مدل‌های زبانی بزرگ، مدل‌های یادگیری ماشینی هستند که بر اساس حجم وسیعی از داده‌های متنی آموزش دیده‌اند. این مدل‌ها قادر به تولید متن‌های طبیعی، پاسخ به سوالات و انجام وظایف مختلف مرتبط با زبان انسانی هستند.

۹. تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech – TTS)

تبدیل متن به گفتار تکنولوژی‌ای است که متن را به صدای گفتاری تبدیل می‌کند. این تکنولوژی در کاربردهایی مانند دستیارهای صوتی، کتاب‌های صوتی و چت‌بات‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.

۱۰. تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text – STT)

تبدیل گفتار به متن فرایندی است که در آن گفتار صوتی به متن نوشتاری تبدیل می‌شود. این تکنولوژی در کاربردهایی مانند دستیارهای صوتی، ترجمه ماشینی و نوشتار خودکار استفاده می‌شود.

۱۱. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning – RL)

یادگیری تقویتی یکی از شاخه‌های یادگیری ماشینی است که در آن یک عامل (agent) از طریق تعامل با محیط و دریافت پاداش یا جریمه، یاد می‌گیرد که چگونه به بهترین نحو عمل کند. این روش در کاربردهایی مانند بازی‌های کامپیوتری، رباتیک و سیستم‌های توصیه‌گر مورد استفاده قرار می‌گیرد.

۱۲. الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm)

الگوریتم‌های ژنتیک روش‌هایی برای حل مسائل بهینه‌سازی هستند که از فرآیند تکامل طبیعی الهام گرفته‌اند. این الگوریتم‌ها با ترکیب و تغییر راه‌حل‌های موجود، به دنبال یافتن بهترین راه‌حل برای یک مسئله خاص می‌گردند.

۱۳. شبکه‌های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Network – GAN)

شبکه‌های مولد تخاصمی از دو شبکه عصبی تشکیل شده‌اند: یک شبکه مولد که وظیفه تولید داده‌های جدید را دارد و یک شبکه تخاصمی که وظیفه تشخیص داده‌های تولید شده از داده‌های واقعی را بر عهده دارد. این روش برای تولید تصاویر، ویدئوها و داده‌های مصنوعی استفاده می‌شود.

۱۴. کلاسبندی (Classification)

کلاسبندی یکی از وظایف اصلی در یادگیری ماشینی است که در آن هدف دسته‌بندی داده‌ها به کلاس‌های مختلف است. برای مثال، شناسایی ایمیل‌های اسپم یا تشخیص نوع اشیا در یک تصویر، نمونه‌هایی از مسائل کلاسبندی هستند.

۱۵. خوشه‌بندی (Clustering)

خوشه‌بندی یکی دیگر از وظایف یادگیری ماشینی است که در آن داده‌ها بر اساس شباهت‌هایشان به گروه‌هایی به نام خوشه تقسیم می‌شوند. خوشه‌بندی برای یافتن الگوها و روابط پنهان در داده‌ها استفاده می‌شود.

۱۶. رگرسیون (Regression)

رگرسیون یک روش یادگیری ماشینی است که برای پیش‌بینی مقادیر عددی استفاده می‌شود. برای مثال، پیش‌بینی قیمت خانه بر اساس ویژگی‌های مختلف آن مانند مساحت، تعداد اتاق‌ها و موقعیت جغرافیایی، یک مسئله رگرسیون است.

۱۷. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)

کاهش ابعاد روشی برای کاهش تعداد ویژگی‌های مورد استفاده در یک مدل یادگیری ماشینی است. این روش‌ها به مدل‌ها کمک می‌کنند تا سریع‌تر و با دقت بیشتری کار کنند و از مشکلاتی مانند بیش‌برازش (Overfitting) جلوگیری می‌کنند.

۱۸. بیش‌برازش (Overfitting)

بیش‌برازش زمانی رخ می‌دهد که یک مدل یادگیری ماشینی به طور بیش از حد به داده‌های آموزشی خود وابسته می‌شود و در نتیجه، توانایی تعمیم‌دهی به داده‌های جدید را از دست می‌دهد. این مشکل معمولا در مدل‌های پیچیده با داده‌های آموزشی کم رخ می‌دهد.

۱۹. کم‌برازش (Underfitting)

کم‌برازش زمانی رخ می‌دهد که یک مدل یادگیری ماشینی به اندازه کافی پیچیده نیست تا الگوهای موجود در داده‌ها را به درستی یاد بگیرد. این مشکل معمولا در مدل‌های ساده با داده‌های آموزشی زیاد رخ می‌دهد.

۲۰. ارزیابی متقاطع (Cross-Validation)

ارزیابی متقاطع روشی برای ارزیابی عملکرد یک مدل یادگیری ماشینی است که در آن داده‌های آموزشی به چندین بخش تقسیم می‌شوند و مدل بر روی بخش‌های مختلف آزمایش می‌شود تا دقت آن ارزیابی گردد.

۲۱. معیار دقت (Accuracy)

معیار دقت یکی از معیارهای اصلی ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشینی است. دقت نشان‌دهنده نسبت پیش‌بینی‌های صحیح مدل به تعداد کل پیش‌بینی‌ها است.

۲۲. معیار دقت-بازخوانی (Precision-Recall)

معیار دقت-بازخوانی دو معیار مرتبط برای ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشینی هستند. دقت نشان‌دهنده نسبت پیش‌بینی‌های صحیح مثبت به کل پیش‌بینی‌های مثبت است، در حالی که بازخوانی نشان‌دهنده نسبت پیش‌بینی‌های صحیح مثبت به کل موارد واقعی مثبت است.

۲۳. منحنی ROC (Receiver Operating Characteristic Curve)

منحنی ROC یک نمودار گرافیکی است که عملکرد یک مدل کلاسبندی را در مقیاس‌های مختلف نشان می‌دهد. این نمودار با مقایسه نرخ پیش‌بینی‌های صحیح مثبت (True Positive Rate) با نرخ پیش‌بینی‌های نادرست مثبت (False Positive Rate) ترسیم می‌شود.

۲۴. ناحیه زیر منحنی (Area Under the Curve – AUC)

ناحیه زیر منحنی ROC (AUC) معیاری برای ارزیابی عملکرد مدل‌های کلاسبندی است. مقدار AUC بین ۰ تا ۱ متغیر است و هرچه این مقدار به ۱ نزدیک‌تر باشد، عملکرد مدل بهتر است.

۲۵. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

تحلیل احساسات یکی از وظایف پردازش زبان طبیعی است که در آن احساسات موجود در متن (مانند مثبت، منفی یا خنثی) شناسایی می‌شوند. این تحلیل در کاربردهایی مانند نظرسنجی‌ها، بررسی محصولات و تحلیل شبکه‌های اجتماعی استفاده می‌شود.

۲۶. بردار ویژگی (Feature Vector)

بردار ویژگی، نمایشی عددی از ویژگی‌ها یا خصیصه‌های یک داده است که در مدل‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌شود. این بردارها به ماشین‌ها کمک می‌کنند تا اطلاعات را به شکل عددی پردازش و تحلیل کنند. به عنوان مثال، در شناسایی تصاویر، ویژگی‌هایی مانند رنگ، بافت و لبه‌های تصویر در قالب بردار ویژگی ارائه می‌شوند.

۲۷. استخراج ویژگی (Feature Extraction)

استخراج ویژگی فرایندی است که در آن ویژگی‌های مهم و مرتبط از داده‌های خام استخراج می‌شوند تا به مدل یادگیری ماشینی در درک بهتر داده‌ها کمک کند. این فرایند باعث کاهش پیچیدگی داده‌ها و افزایش کارایی مدل‌ها می‌شود. برای مثال، در تحلیل متن، استخراج ویژگی می‌تواند شامل تبدیل کلمات به بردارهای عددی باشد.

۲۸. انتخاب ویژگی (Feature Selection)

انتخاب ویژگی یکی از تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌هاست که در آن بهترین و مرتبط‌ترین ویژگی‌ها برای مدل انتخاب می‌شوند. این کار باعث کاهش ابعاد داده‌ها، افزایش دقت مدل و جلوگیری از بیش‌برازش می‌شود. برای مثال، در پیش‌بینی قیمت خانه، ویژگی‌هایی مانند مساحت و تعداد اتاق‌ها مهم هستند اما رنگ دیوارها ممکن است اهمیت کمتری داشته باشد.

۲۹. بردار کلمه (Word Vector)

بردار کلمه، نمایشی عددی از کلمات است که در مدل‌های پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شود. این بردارها روابط معنایی بین کلمات را حفظ می‌کنند و به ماشین‌ها کمک می‌کنند تا معنای متون را بهتر درک کنند. مدل‌هایی مانند Word2Vec و GloVe از جمله تکنیک‌های معروف برای تولید بردارهای کلمه هستند.

۳۰. نمایه‌سازی معنایی پنهان (Latent Semantic Indexing – LSI)

نمایه‌سازی معنایی پنهان تکنیکی است که برای تحلیل روابط معنایی بین مجموعه‌ای از اسناد و کلمات موجود در آنها استفاده می‌شود. این روش با کاهش ابعاد داده‌ها، الگوهای معنایی پنهان را آشکار می‌سازد و به درک بهتر مفاهیم متون کمک می‌کند.

۳۱. ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine – SVM)

ماشین بردار پشتیبان یک الگوریتم یادگیری نظارت‌شده است که برای کلاسبندی و رگرسیون استفاده می‌شود. این الگوریتم با یافتن بهترین مرز تصمیم‌گیری (Hyperplane) داده‌ها را به کلاس‌های مختلف تقسیم می‌کند. SVM به ویژه در مسائل با ابعاد بالا و داده‌های پیچیده کارایی بالایی دارد.

۳۲. درخت تصمیم (Decision Tree)

درخت تصمیم یک مدل یادگیری نظارت‌شده است که از ساختار درختی برای نمایش تصمیم‌ها و پیامدهای آنها استفاده می‌کند. هر گره درخت یک ویژگی و هر شاخه یک تصمیم را نشان می‌دهد. این مدل برای کلاسبندی و رگرسیون کاربرد دارد و به راحتی قابل تفسیر است.

۳۳. جنگل تصادفی (Random Forest)

جنگل تصادفی یک روش گروه‌بندی است که از ترکیب چندین درخت تصمیم برای افزایش دقت و کاهش خطا استفاده می‌کند. این روش با ترکیب نتایج چندین درخت تصمیم، پایداری و دقت بالاتری را نسبت به درخت تصمیم تکی ارائه می‌دهد و از بیش‌برازش جلوگیری می‌کند.

۳۴. گرادیان تقویتی (Gradient Boosting)

گرادیان تقویتی یک روش گروه‌بندی قدرتمند است که با ساخت تدریجی مدل‌های ضعیف‌تر، خطای مدل‌ها را کاهش می‌دهد. این روش به طور متوالی مدل‌های جدیدی را به مدل‌های قبلی اضافه می‌کند و با تنظیمات بهینه، نتایج دقیق‌تری را به دست می‌آورد.

۳۵. گروه‌بندی (Ensemble Learning)

گروه‌بندی یک تکنیک یادگیری ماشینی است که از ترکیب چندین مدل برای بهبود عملکرد استفاده می‌کند. این تکنیک شامل روش‌هایی مانند جنگل تصادفی، گرادیان تقویتی و دسته‌بندی بگینگ (Bagging) است که با ادغام نتایج چندین مدل، دقت و پایداری بیشتری را فراهم می‌کند.

۳۶. شبکه عصبی پیچشی (Convolutional Neural Network – CNN)

شبکه عصبی پیچشی یک نوع شبکه عصبی است که به ویژه برای پردازش داده‌های تصویری طراحی شده است. این شبکه با استفاده از لایه‌های پیچشی، ویژگی‌های مکانی تصاویر را استخراج می‌کند و در وظایفی مانند تشخیص اشیا، تشخیص چهره و طبقه‌بندی تصاویر کاربرد دارد.

۳۷. شبکه عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Network – RNN)

شبکه عصبی بازگشتی یک نوع شبکه عصبی است که برای پردازش داده‌های توالی‌دار مانند متن و سیگنال‌های زمانی استفاده می‌شود. این شبکه دارای حافظه‌ای است که اطلاعات قبلی را در طول زمان به خاطر می‌سپارد و در وظایفی مانند ترجمه ماشینی و تشخیص گفتار کاربرد دارد.

۳۸. حافظه کوتاه‌مدت بلند (Long Short-Term Memory – LSTM)

حافظه کوتاه‌مدت بلند نوعی شبکه عصبی بازگشتی است که مشکلات شبکه‌های RNN سنتی در حفظ اطلاعات طولانی‌مدت را برطرف می‌کند. LSTM با استفاده از مکانیسم دروازه‌ها، اطلاعات را در طول زمان ذخیره و مدیریت می‌کند و در وظایفی مانند پیش‌بینی سری‌های زمانی و پردازش زبان طبیعی عملکرد بهتری دارد.

۳۹. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)

مدل‌های رمزگذار-رمزگشا برای تبدیل یک دنباله به دنباله دیگر استفاده می‌شوند. این مدل‌ها شامل یک بخش رمزگذار برای فشرده‌سازی اطلاعات ورودی و یک بخش رمزگشا برای تولید خروجی بر اساس نمایه فشرده شده هستند. این مدل‌ها در ترجمه ماشینی و خلاصه‌سازی متن کاربرد دارند.

۴۰. تبدیل‌گر (Transformer)

تبدیل‌گر یک نوع معماری شبکه عصبی است که به ویژه در پردازش زبان طبیعی و یادگیری دنباله‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. این معماری از مکانیسم توجه (Attention Mechanism) برای مدل‌سازی روابط بین کلمات استفاده می‌کند و به همین دلیل در مدل‌هایی مانند BERT و GPT کاربرد دارد.

۴۱. پیش‌پردازش داده (Data Preprocessing)

پیش‌پردازش داده شامل مجموعه‌ای از تکنیک‌هاست که برای آماده‌سازی داده‌ها قبل از مدل‌سازی استفاده می‌شود. این تکنیک‌ها شامل پاکسازی داده‌ها، نرمال‌سازی، تبدیل ویژگی‌ها و تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی هستند. پیش‌پردازش مناسب داده‌ها باعث بهبود دقت مدل‌های یادگیری ماشینی می‌شود.

۴۲. طبقه‌بندی بیز ساده (Naive Bayes Classification)

طبقه‌بندی بیز ساده یک الگوریتم یادگیری نظارت‌شده است که بر اساس قضیه بیز کار می‌کند. این الگوریتم فرض می‌کند که ویژگی‌ها مستقل از یکدیگر هستند و به همین دلیل به سرعت قابل پیاده‌سازی است. این روش برای مسائل کلاسبندی متن مانند فیلتر کردن ایمیل‌های اسپم کاربرد دارد.

۴۳. الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (K-Nearest Neighbors – KNN)

الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه یک روش یادگیری نظارت‌شده است که از فاصله اقلیدسی برای پیش‌بینی برچسب کلاس‌ها استفاده می‌کند. در این الگوریتم، برچسب کلاس یک نمونه جدید بر اساس برچسب‌های K نمونه نزدیک‌تر تعیین می‌شود. این روش ساده و قابل درک است اما برای داده‌های بزرگ بهینه نیست.

۴۴. پیش‌بینی سری زمانی (Time Series Forecasting)

پیش‌بینی سری زمانی یکی از وظایف یادگیری ماشینی است که در آن هدف پیش‌بینی مقادیر آینده بر اساس مقادیر گذشته است. این روش در کاربردهایی مانند پیش‌بینی فروش، قیمت سهام و تغییرات آب و هوا مورد استفاده قرار می‌گیرد.

۴۵. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)

ماتریس درهم‌ریختگی یک ابزار ارزیابی برای مدل‌های کلاسبندی است که عملکرد مدل را بر اساس پیش‌بینی‌های صحیح و نادرست نمایش می‌دهد. این ماتریس شامل چهار مقدار است: درست مثبت (TP)، درست منفی (TN)، نادرست مثبت (FP) و نادرست منفی (FN). این ابزار به تحلیل دقیق‌تر خطاهای مدل کمک می‌کند.

۴۶. تابع زیان (Loss Function)

تابع زیان معیاری برای ارزیابی عملکرد یک مدل یادگیری ماشینی است. این تابع اختلاف بین خروجی پیش‌بینی شده توسط مدل و خروجی واقعی را محاسبه می‌کند. هدف مدل به حداقل رساندن مقدار تابع زیان است تا دقت مدل بهبود یابد.

۴۷. بهینه‌سازی (Optimization)

بهینه‌سازی فرایندی است که در آن هدف یافتن بهترین مقادیر برای پارامترهای مدل است تا تابع زیان حداقل شود. روش‌هایی مانند نزول گرادیان (Gradient Descent) و الگوریتم‌های تصادفی برای بهینه‌سازی مدل‌ها استفاده می‌شوند. بهینه‌سازی مناسب به بهبود عملکرد مدل‌ها کمک می‌کند.

نتیجه‌گیری: اهمیت درک این اصطلاحات در هوش مصنوعی

شناخت و درک این اصطلاحات کلیدی به شما کمک می‌کند تا بهتر با دنیای پیچیده هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی آشنا شوید. هر چه بیشتر با این مفاهیم آشنا شوید، توانایی بیشتری در تحلیل و فهم اطلاعات مرتبط با هوش مصنوعی خواهید داشت و می‌توانید به شکل مؤثرتری از این فناوری‌ها در زندگی خود بهره‌مند شوید. این مفاهیم پایه‌ای، درک عمیق‌تری از فرآیندهای پیشرفته‌تر مانند طراحی مدل‌های پیچیده‌تر و تفسیر نتایج آنها به شما می‌دهند.

منبع: Cnet