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À propos de cette activité

En aquest pasaparaula aprendrem com aprèn la IA

Créé par

Alex
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En aquest pasaparaula aprendrem com aprèn la IA

par Alex
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
X
Z

Empieza por A

Conjunt de passos que segueixes per aconseguir un resultat. Funciona amb dades i problemes.

Empieza por B

Una quantitat gegantina de dades. És com una biblioteca infinita on la IA "llegeix" per fer-se intel·ligent.

Empieza por C

És una cosa semblant a una sala on només sentim l'eco de les nostres idees. On els algoritmes només ensenyen coses que encaixen amb allò que ja ens agrada.

Empieza por D

Informació processable que serveix com a base per al raonament. Poden ser números de telèfon, el nom, el cognom...

Empieza por E

La feina que fan els humans de posar nom a les dades (ex: això és un cotxe) perquè la IA sàpiga què està mirant.

Empieza por F

És el camí o moviment continu que segueixen les dades des que entren a l'ordinador fins que arriben al "cervell" de la IA per ser analitzades.

Empieza por G

És el resultat final de l'aprenentatge; la capacitat de la màquina de crear alguna cosa nova (com un text, una imatge o un codi) que abans no existia.

Empieza por H

Nom que rep el dispositiu físic (xips, targetes gràfiques) necessari perquè la IA pugui fer els seus càlculs.

Empieza por I

És el que fa la IA un cop ha après; és capaç de reconèixer un element entre molts altres gràcies a l'entrenament previ.

Contiene la J

És la meta que li posem a la màquina. L'aprenentatge consisteix a trobar el camí matemàtic per arribar a aquest resultat final sense fallar.

Contiene la L

Tècnica bàsica on la IA aprèn a separar els elements en grups diferents segons les seves característiques.

Empieza por M

Són una dada obtinguda de moltes públiques o bé dades ocultes. Ex: el tipus de fitxer o on s'ha creat el fitxer

Empieza por N

Cadascun dels punts de connexió de la IA. S’inspiren en les que tenim al cap per passar-se la informació.

Empieza por O

L'esforç matemàtic per fer que l'algorisme sigui el més eficient i ràpid possible.

Empieza por P

Una repetició que la IA detecta. Si sempre que hi ha núvols foscos plou, la IA aprèn aquest fet per predir el temps.

Empieza por Q

Característica que han de tenir les dades d'entrenament perquè la IA no aprengui coses falses o errònies. Si el que "estudia" és dolent, el resultat serà dolent.

Empieza por R

Capacitat que guanya la màquina després d'entrenar-se per saber què està veient, escoltant o llegint (com quan el mòbil sap qui ets només mirant-te la cara).

Empieza por S

Modalitat on el sistema rep dades prèviament etiquetades per l'home (amb la solució correcta inclosa).

Empieza por T

Prova final que es fa amb dades que la IA no coneix per comprovar si ha après bé o si només ha memoritzat els exercicis.

Contiene la U

Quan la màquina ha de buscar parelles o grups de dades que s'assemblen sense que ningú l'ajudi.

Contiene la V

Conté el volum, la velocitat, la varietat i la veracitat.

Contiene la X

Un error en l'aprenentatge que fa que la IA sigui injusta o tingui prejudicis perquè les dades que ha rebut estaven malament.

Contiene la Z

El que fa constantment la IA amb les dades que rep per poder trobar patrons i aprendre d'ells.

 
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