AI营销术语合集.docx

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A

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1.AdversarialMachine

Learning

对抗性机器学习

对抗性机器学习是一种机器学习类型,对手试图通过提供示例(称为负面示例)来误导学习系统,这些示例精心制作,以便被目标学习系统错误分类。

2.AIAnalytics

人工智能分析

人工智能分析是一种使用机器学习来处理大量数据并识别模式、趋势和关系的分析。它不需要人工输入,企业可以利用结果做出数据驱动的决策,并保持竞争力。

3.AIAssistant

人工智能助手

人工智能助手,通常是聊天机器人或虚拟助手,使用人工智能来理解和响应人类的请求。它可以安排会议、回答问题和自动执行重复性任务,以节省时间和提高效率。

4.AIBias

人工智能偏见

人工智能偏见是指机器学习系统可能会因为有偏见的训练数据而产生偏见,这导致它们产生的输出延续并强化了对特定社群的刻板印象。

5.AI-EnhancedCybersecurity

增高的网络安全

人工智能增强网络安全是利用人工智能保护计算机系统和网络免受网络威胁。人工智能算法可以快速分析大量数据,以检测潜在攻击的模式。在电子邮件安全方面,人工智能增强的网络安全可以通过分析传入电子邮件的内容和行为来识别网络钓鱼企图,帮助防止用户成为骗局的受害者。

6.AISafety

人工智能安全

人工智能安全是一个多学科领域,专注于评估人工智能的长期影响。它解决了人们对超级人工智能突然发展可能对人类构成威胁的担忧。目标是制定指导方针和保障措施,以确保人工智能的负责任和安全发展。

7.Algrithm

算法

算法是表示变量之间关系的公式,是程序

员用于计算和计算机编程的一组指令。这

些指示通常以必须遵循的步骤列表的形式

出现,以达到预期的结果。在机器学习中,模型使用算法根据它分析的数据做出预测。社交媒体网络的算法会利用用户在平台上

的先前行为,向他们展示预测他们最有可能喜欢的内容。

8.Anthropomorphize

拟人化

拟人化是指人类根据人工智能系统复制人

类能力的方式来赋予它们某些品质。这是

人们认为人工智能有感知能力的原因之一,但专家和科学家表示,任何对人类品质的

假设都是因为模型按照程序设定的那样去做。

9.ArtificialGeneral

Intelligence(AGI)通用人工智能

AGI是人工智能系统执行人类可以执行的所有过程的能力。换句话说,AGI是指人工智能系统可以执行人类可以执行的任何认知任务,包括感知、语音识别、规划、语言之间的翻译以及对时间、空间和原因等抽象概念的推理。

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10.ArtificialIntelligence

(AI)人工智能

人工智能是计算机科学的一个领域,是一种使用机器学习和算法来模拟人类智能的系统。

11.ArtificialNeuralNetwork

人工神经网络

人工神经网络是一种以人脑为灵感的机器学习算法。它们的用途包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理和音频分类。人工神经网络的组成包括许多简单的处理元素,这些处理元素通过链接连接在一起,可以类似于生物神经网络中的轴突。

12.ArtificialSuperintelligence

(ASI)人工超级智能

ASI是人工智能的第三个也是最先进的阶段,系统可以解决复杂的问题并做出超出人类智能能力的决策。这是一个争论的热门话题,因为它的潜力和风险纯粹是推测性的。也被称为超级人工智能,强人工智能和超级智能。

13.AssociationRuleLearning

关联规则学习

关联规则学习是一种无监督机器学习技

术,旨在发现大型数据集中变量之间的有趣关系。在市场营销中,这种学习技巧可以发现隐藏的模式,为您的业务策略和客户细分提供见解。

14.AutomatedMachine

Learning(AutoML)自动化机器学习

自动化机器学习涉及使机器学习应用更容易的工具和过程。AutoML可以自动执行选择最佳机器学习模型并调整其设置以获

得最佳性能等任务。例如,在预测股票价格时,AutoML可以自动选择最合适的模型,并根据历史数据对其参数进行微调,从而简化金融分析师的过程。

15.AugmentedIntelligence

增强智能

增强智能是利用人工智能来增强人类的智能并为决策提供信息,而不是人工智能独立执行任务和处理数据来取代人类。

16.Auto-complete

自动补全

自动补全分析输入、文本或语音,并根据从分析历史数据、个人语言模式和上下文中学习到的模式,建议可能的单词或短语。

17.A