זה קל!

קבל את כל המידע על מונחי טכנולוגיה ומחשבים בפשטות ובקלות

בינה מלאכותית

בסיסי

מס’ מונח באנגלית תרגום לעברית הסבר קצר
1 Artificial Intelligence (AI) בינה מלאכותית תחום במדעי המחשב העוסק ביצירת מערכות המסוגלות לבצע משימות הדורשות אינטליגנציה אנושית.
2 Machine Learning (ML) למידת מכונה תת-תחום בבינה מלאכותית המאפשר למכונות ללמוד ולשפר ביצועים על בסיס נתונים.
3 Deep Learning למידה עמוקה סוג של למידת מכונה המשתמש ברשתות נוירונים עמוקות ללמידת דפוסים מורכבים.
4 Neural Network רשת נוירונים מודל חישובי המורכב מצמתים המחוברים ביניהם, המדמים את הפעילות של תאי עצב במוח.
5 Supervised Learning למידה מפוקחת שיטת למידה בה המודל לומד מנתונים מתויגים מראש.
6 Unsupervised Learning למידה בלתי מפוקחת שיטת למידה בה המודל לומד מנתונים לא מתויגים ומנסה למצוא מבנים בתוכם.
7 Reinforcement Learning למידת חיזוק שיטת למידה בה המודל לומד על ידי אינטראקציה עם הסביבה וקבלת משוב.
8 Dataset מערך נתונים אוסף של נתונים המשמש ללמידה ואימון מודלים.
9 Classification סיווג משימת למידת מכונה המיועדת להבחין בין קטגוריות שונות.
10 Regression רגרסיה משימת למידת מכונה המיועדת לחיזוי ערכים רציפים.
11 Feature תכונה מאפיין או מאפיינים של הנתונים המשמשים לאימון מודל.
12 Label תווית הערך המתויג של דוגמה בנתונים המשמש בלמידה מפוקחת.
13 Training אימון תהליך התאמת המודל לנתוני האימון.
14 Testing בדיקה הערכת ביצועי המודל על נתונים שלא ראה קודם.
15 Validation אימות תהליך כוונון המודל כדי למנוע התאמת יתר.
16 Overfitting התאמת יתר מצב בו המודל מתאים מדי לנתוני האימון ומבצע ביצועים גרועים על נתונים חדשים.
17 Underfitting התאמת חסר מצב בו המודל אינו מתאים מספיק לנתונים ואינו מבצע טוב גם על נתוני האימון.
18 Accuracy דיוק מדד לביצועי המודל, יחס התחזיות הנכונות מכלל הדוגמאות.
19 Loss Function פונקציית הפסד פונקציה המודדת את הטעות של המודל ומנחה את תהליך האימון.
20 Optimization אופטימיזציה תהליך מציאת הפרמטרים הטובים ביותר למודל.
21 Gradient Descent ירידת מפל אלגוריתם אופטימיזציה המשמש למינימיזציית פונקציית הפסד.
22 Learning Rate קצב למידה פרמטר השולט בגודל הצעדים באלגוריתם האופטימיזציה.
24 Batch אצווה קבוצת דוגמאות המשמשת לעדכון הפרמטרים של המודל באימון.
25 Activation Function פונקציית הפעלה פונקציה הקובעת את הפלט של נוירון ברשת נוירונים.
26 Sigmoid Function פונקציית סיגמואיד פונקציית הפעלה הממפה ערכים למספרים בין 0 ל-1.
27 ReLU (Rectified Linear Unit) יחידה לינארית מתוקנת פונקציית הפעלה נפוצה ברשתות נוירונים עמוקות.
28 Softmax סופטמקס פונקציה הממירה וקטור של מספרים להסתברויות סכום-1.
29 Hyperparameter פרמטר-על פרמטר שהמתכנת מגדיר לפני האימון (כמו קצב למידה).
30 Model Architecture ארכיטקטורת מודל המבנה או הפריסה של המודל (כמו מספר השכבות ברשת).
31 Convolutional Neural Network (CNN) רשת נוירונים קונבולוציונית סוג של רשת נוירונים המשמשת לעיבוד תמונות.
32 Recurrent Neural Network (RNN) רשת נוירונים חוזרת רשת נוירונים המתאימה לעיבוד סדרות זמן וטקסט.
33 Long Short-Term Memory (LSTM) זיכרון קצר-ארוך טווח סוג של RNN המאפשר זיכרון ארוך טווח.
34 Dropout דרופאוט טכניקה למניעת התאמת יתר על ידי כיבוי נוירונים אקראית בזמן האימון.
35 Backpropagation התפשטות לאחור אלגוריתם המשמש לעדכון משקלי הרשת באימון.
36 Precision דיוק יחס התחזיות הנכונות מתוך כל התחזיות החיוביות.
37 Recall שליפה יחס התחזיות הנכונות מתוך כל הדוגמאות החיוביות האמיתיות.
38 F1 Score מדד F1 הממוצע ההרמוני של Precision ו-Recall.
39 Confusion Matrix מטריצת בלבול טבלה המציגה את ביצועי המודל בסיווג.
40 K-Nearest Neighbors (KNN) השכן הקרוב ביותר אלגוריתם סיווג המבוסס על קרבת הדוגמאות.
41 Decision Tree עץ החלטה מודל סיווג או רגרסיה המבוסס על סדרת החלטות.
42 Random Forest יער אקראי אלגוריתם המשלב מספר עצי החלטה לשיפור הביצועים.
43 Support Vector Machine (SVM) מכונת וקטורים תומכים אלגוריתם סיווג המבוסס על מציאת המפריד הטוב ביותר בין קטגוריות.
44 Clustering אשכולות משימה של קיבוץ נתונים דומים יחד ללא תוויות.
45 K-Means K-ממוצעים אלגוריתם אשכולות המחלק נתונים ל-K קבוצות על בסיס קרבה.
46 Principal Component Analysis (PCA) ניתוח מרכיבים עיקריים טכניקה להורדת מימדיות הנתונים תוך שמירת השונות.
47 Dimensionality Reduction הורדת מימדיות תהליך של הקטנת מספר התכונות בנתונים.
48 Anomaly Detection גילוי חריגות זיהוי נתונים החורגים מההתנהגות הרגילה.
49 Natural Language Processing (NLP) עיבוד שפה טבעית תחום העוסק בעיבוד וניתוח טקסט ושפה אנושית.
50 Tokenization טוקניזציה חלוקת טקסט למילים או משפטים נפרדים.
51 Bag of Words שק מילים ייצוג טקסט כסט של מילים ללא סדר או הקשר.
52 Word Embedding הטמעת מילים ייצוג מילים כווקטורים במספרים לשמירת הקשרים ביניהן.
53 Word2Vec Word2Vec מודל ליצירת הטמעות מילים המבוסס על רשת נוירונים.
54 Sentiment Analysis ניתוח סנטימנט זיהוי רגשות או עמדות בטקסט.
55 Language Model מודל שפה מודל החוזה את המילה הבאה בטקסט.
56 Computer Vision ראייה ממוחשבת תחום העוסק בעיבוד וניתוח תמונות ווידאו.
57 Object Detection זיהוי אובייקטים זיהוי ומיקום אובייקטים בתוך תמונה.
58 Image Classification סיווג תמונות זיהוי הקטגוריה או התוכן של תמונה.
59 Data Preprocessing קדם עיבוד נתונים הכנת הנתונים לפני האימון, כולל ניקוי ותקנון.
60 Normalization נרמול התאמת הנתונים לטווח סטנדרטי.
61 One-Hot Encoding קידוד One-Hot המרת קטגוריות למערך בינארי לייצוג בנתונים.
62 Cross-Validation הצלבה שיטה להערכת ביצועי מודל על ידי חלוקת הנתונים לחלקי אימון ובדיקה.
63 Bias הטיה טעות הנובעת מהנחות פשטות במודל.
64 Variance שונות מידת השינוי בתוצאות המודל על פני נתוני אימון שונים.
65 Bias-Variance Tradeoff פשרה בין הטיה לשונות האיזון בין פשטות המודל ליכולתו להתאים לנתונים.
66 Hyperparameter Tuning כוונון פרמטרי על תהליך של מציאת הערכים האופטימליים לפרמטרי העל.
67 Grid Search חיפוש רשת שיטה לבדיקת קומבינציות שונות של פרמטרים.
68 Random Search חיפוש אקראי שיטה לבחירת פרמטרים אקראית מתוך הטווחים המוגדרים.
69 Transfer Learning למידה מעבירה שימוש במודל מאומן על משימה אחת לשיפור ביצועים במשימה אחרת.
70 Ensemble Learning למידת אנסמבל שילוב מספר מודלים לשיפור הדיוק והיציבות.
71 Bagging באגינג שיטה בלמידת אנסמבל המבוססת על אימון מודלים שונים על מדגמי נתונים.
72 Boosting בוסטינג שיטה בלמידת אנסמבל המשלבת מודלים חלשים למודל חזק יותר.
73 AdaBoost אדאבוסט אלגוריתם בוסטינג המתאים משקלים לדוגמאות קשות לסיווג.
74 Gradient Boosting בוסטינג גרדיאנט אלגוריתם בוסטינג המשתמש בשגיאות המודל הקודם לשיפור הבא.
75 XGBoost XGBoost יישום מהיר ויעיל של Gradient Boosting.
76 Feature Selection בחירת תכונות תהליך של בחירת התכונות החשובות ביותר לנתונים.
77 Regularization רגולריזציה טכניקה למניעת התאמת יתר על ידי הוספת עונש לפונקציית הפסד.
78 L1 Regularization (Lasso) רגולריזציית L1 רגולריזציה המבוססת על סכום הערכים המוחלטים של המשקלים.
79 L2 Regularization (Ridge) רגולריזציית L2 רגולריזציה המבוססת על סכום הריבועים של המשקלים.
80 Early Stopping עצירה מוקדמת טכניקה להפסקת האימון כאשר הביצועים על נתוני האימות מפסיקים להשתפר.
81 Momentum מומנטום שיפור באלגוריתם ירידת מפל המאפשר צעדים גדולים יותר בכיוון הנכון.
82 Adam Optimizer אופטימיזציית אדם אלגוריתם אופטימיזציה מתקדמת המשמש באימון רשתות נוירונים.
83 Siamese Network רשת סיאמית רשת נוירונים בעלת שני ענפים זהים המשמשת להשוואת דמיון.
84 Autoencoder אוטו-מקודד רשת נוירונים המשמשת לקידוד ופענוח נתונים לצורך הורדת מימדיות או גילוי חריגות.
85 Generative Model מודל יוצר מודל הלומד את ההסתברות המשותפת של הנתונים ויכול לייצר דוגמאות חדשות.
86 Discriminative Model מודל מבחין מודל הלומד את הגבול בין הקטגוריות השונות בנתונים.
87 GAN (Generative Adversarial Network) רשת יריבות גנרטיבית מודל המשלב שני רשתות, גנרטור ומבחין, ליצירת נתונים חדשים.
88 Data Augmentation הרחבת נתונים שיטות ליצירת דוגמאות חדשות מנתונים קיימים.
89 Zero-shot Learning למידה ללא דוגמאות למידה המאפשרת למודל לזהות קטגוריות שלא ראה באימון.
90 One-shot Learning למידה עם דוגמה אחת למידה המאפשרת למודל ללמוד קטגוריה חדשה מדוגמה אחת בלבד.
91 Few-shot Learning למידה עם מעט דוגמאות למידה המאפשרת למודל ללמוד מקטגוריות עם מעט דוגמאות.
92 Fine-tuning כוונון עדין התאמת מודל מאומן למשימה חדשה באמצעות אימון נוסף.
93 Epoch אפוק מעבר אחד על כל מערך הנתונים באימון.
94 Batch Normalization נרמול אצווה טכניקה לייצוב האימון על ידי נרמול פלט השכבות.
95 Perceptron פרספטורון המודל הבסיסי ביותר של נוירון מלאכותי.
96 Logarithmic Loss (Log Loss) הפסד לוגריתמי פונקציית הפסד המשמשת בסיווג בינארי.
97 Softmax Regression רגרסיית סופטמקס הרחבה של רגרסיה לוגיסטית לסיווג רב-קטגורי.
99 BLEU Score ציון BLEU מדד להערכת איכות תרגום מכונה.
100 Gradient Vanishing היעלמות גרדיאנט בעיה ברשתות עמוקות בה הגרדיאנט קטן מדי ואינו מאפשר למידה.

בינוני

מס’ מונח באנגלית תרגום לעברית הסבר קצר
101 Attention Mechanism מנגנון קשב טכניקה המאפשרת למודל להתמקד בחלקים חשובים של הקלט.
102 Transformer Model מודל טרנספורמר ארכיטקטורה מבוססת קשב ללמידת רצפים, נפוץ ב-NLP.
103 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) BERT מודל שפה פרה-טריינד המשמש למשימות NLP שונות.
104 GPT (Generative Pre-trained Transformer) GPT מודל שפה גנרטיבי המבוסס על טרנספורמר.
105 Sequence-to-Sequence Model (Seq2Seq) מודל רצף-לרצף מודל הממיר רצף קלט לרצף פלט, כמו בתרגום מכונה.
106 Encoder מקודד חלק ממודל Seq2Seq המייצג את הקלט לוקטור פנימי.
107 Decoder מפענח חלק ממודל Seq2Seq הממיר את הוקטור הפנימי לפלט.
108 Beam Search חיפוש אלומה אלגוריתם לחיפוש הטוב ביותר במרחב האפשרויות במודלי NLP.
109 Named Entity Recognition (NER) זיהוי ישויות נקובות משימה ב-NLP לזיהוי ומיון ישויות בטקסט.
110 Part-of-Speech Tagging (POS) תיוג חלקי דיבור זיהוי התפקיד הדקדוקי של מילים בטקסט.
111 Word Sense Disambiguation הבהרת משמעות מילים זיהוי המשמעות הנכונה של מילה בעלת מספר משמעויות.
112 Topic Modeling מודל נושאים זיהוי נושאים מרכזיים בקורפוס טקסטים.
113 Latent Dirichlet Allocation (LDA) הקצאה דיריכלט סמויה אלגוריתם למידת נושאים בנתונים.
114 Collaborative Filtering סינון שיתופי שיטה להמלצה על פריטים על בסיס העדפות משתמשים דומים.
115 Content-Based Filtering סינון מבוסס תוכן שיטה להמלצה על פריטים על בסיס מאפייני הפריטים עצמם.
116 Recommender System מערכת המלצה מערכת המציעה למשתמשים פריטים שעשויים לעניין אותם.
117 Knowledge Graph גרף ידע ייצוג מידע כמערכת של ישויות וקשרים ביניהן.
118 Ontology אונטולוגיה ייצוג פורמלי של ידע בתחום מסוים.
119 Markov Decision Process (MDP) תהליך החלטה מרקובי מודל מתמטי לתיאור החלטות ברצף במצבי אי-ודאות.
120 Policy (Reinforcement Learning) מדיניות פונקציה הקובעת את הפעולה שהסוכן יבצע במצב נתון.
121 Value Function פונקציית ערך פונקציה המעריכה את הערך המצטבר הצפוי ממצב או פעולה.
122 Q-Learning למידת Q אלגוריתם בלמידת חיזוק הלומד את פונקציית הערך של פעולות.
123 Bellman Equation משוואת בלמן משוואה בסיסית בלמידת חיזוק הקושרת בין ערכי מצבים.
124 Monte Carlo Methods שיטות מונטה קרלו שיטות סטוכסטיות לחישוב ערכים על ידי דגימה אקראית.
125 Policy Gradient גרדיאנט מדיניות שיטה בלמידת חיזוק לאופטימיזציית המדיניות ישירות.
126 Actor-Critic Method שיטת שחקן-מבקר גישה בלמידת חיזוק המשלבת בין מדיניות לפונקציית ערך.
127 Proximal Policy Optimization (PPO) אופטימיזציית מדיניות פרוקסימלית אלגוריתם בלמידת חיזוק לשיפור יציבות האימון.
128 Generative Adversarial Networks (GANs) רשתות יריבות גנרטיביות מודל המשלב גנרטור ומבחין ליצירת נתונים מציאותיים.
129 Discriminator מבחין חלק ב-GAN המנסה להבחין בין נתונים אמיתיים למזויפים.
130 Generator גנרטור חלק ב-GAN היוצר נתונים חדשים הדומים לאמיתיים.
131 Variational Autoencoder (VAE) אוטו-מקודד וריאציוני מודל גנרטיבי המבוסס על אוטו-מקודד והסתברות.
132 Style Transfer העברת סגנון טכניקה לשילוב סגנון של תמונה אחת עם תוכן של אחרת.
133 Semantic Segmentation חלוקה סמנטית משימה של זיהוי וסימון כל פיקסל בתמונה לקטגוריה.
134 Instance Segmentation חלוקת מופעים זיהוי וסימון כל אובייקט בודד בתמונה.
135 Object Tracking מעקב אובייקטים מעקב אחר תנועה של אובייקטים בווידאו.
136 Optical Flow זרימה אופטית שיטה למדידת תנועה של פיקסלים בין פריימים.
137 Transfer Learning למידה מעבירה שימוש במודל מאומן למשימה אחת למשימה אחרת.
138 Multi-Task Learning למידה מרובת משימות אימון מודל אחד למספר משימות במקביל.
139 Semi-Supervised Learning למידה חצי-מפוקחת שילוב של נתונים מתויגים ולא מתויגים באימון.
140 Self-Supervised Learning למידה עצמית מפוקחת למידה בה המודל מייצר תוויות מנתונים לא מתויגים.
141 Meta-Learning מטא-למידה למידה של איך ללמוד; מודלים הלומדים לשפר את עצמם.
142 Curriculum Learning למידת תוכנית לימודים אימון מודל על משימות פשוטות לפני מורכבות.
143 Catastrophic Forgetting שכחה קטסטרופלית איבוד ידע קודם בעת אימון על משימות חדשות.
144 Continual Learning למידה מתמשכת למידה בה המודל מתעדכן עם נתונים חדשים מבלי לשכוח ידע קודם.
145 Federated Learning למידה מאוחדת אימון מודלים על נתונים מבוזרים מבלי לשתף נתונים גולמיים.
146 Privacy-Preserving Learning למידה משמרת פרטיות שיטות למידה המגינות על פרטיות הנתונים.
147 Differential Privacy פרטיות דיפרנציאלית מסגרת למתן ערבויות לפרטיות המשתתפים בנתונים.
148 Explainable AI (XAI) בינה מלאכותית מוסברת שיטות להבנת החלטות של מודלי AI מורכבים.
149 SHAP Values ערכי SHAP שיטה לכימות תרומת כל תכונה להחלטת המודל.
150 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) LIME אלגוריתם המסביר תחזיות של מודלים מורכבים באופן מקומי.
151 Attention Map מפת קשב ייצוג גרפי של האזורים בהם המודל מתמקד.
152 Adversarial Example דוגמה יריבותית קלט שונה במעט מהקלט המקורי אך גורם למודל לטעות.
153 Adversarial Training אימון יריבותי שיטה לשיפור עמידות המודל בפני התקפות יריבותיות.
154 Data Imbalance חוסר איזון נתונים מצב בו יש יותר דוגמאות מקטגוריה אחת מאשר אחרת.
155 SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) SMOTE טכניקה להתמודדות עם חוסר איזון על ידי יצירת דוגמאות סינתטיות.
156 Cross Entropy Loss הפסד אנטרופיה צולבת פונקציית הפסד נפוצה בסיווג רב-קטגורי.
157 Batch Size גודל אצווה מספר הדוגמאות המשמשות בעדכון אחד של המודל באימון.
158 Learning Rate Decay דעיכת קצב למידה הפחתת קצב הלמידה במהלך האימון לשיפור התכנסות.
159 Early Stopping עצירה מוקדמת עצירת האימון כאשר הביצועים מפסיקים להשתפר.
160 Weight Initialization אתחול משקלים הגדרת ערכי התחלה למשקלי המודל לפני האימון.
161 Xavier Initialization אתחול זאבייר שיטת אתחול משקלים לשיפור התכנסות הרשת.
162 He Initialization אתחול ה שיטת אתחול משקלים המתאימה לרשתות עם פונקציות ReLU.
163 Sparse Data נתונים דלילים מערכי נתונים בהם רוב הערכים הם אפסים.
164 Embedding Layer שכבת הטמעה שכבה ברשת נוירונים המשמשת למיפוי קטגוריות לווקטורים.
165 Capsule Network רשת קפסולות סוג של רשת נוירונים המנסה לשמר מידע מרחבי.
166 U-Net U-Net ארכיטקטורת רשת למשימות חלוקה סמנטית בתמונות.
167 ResNet (Residual Network) רשת שיורית ארכיטקטורה המשתמשת בקשרים קצרים להתגברות על בעיית הגרדיאנט.
168 Inception Network רשת Inception ארכיטקטורה המשלבת מסננים בגדלים שונים בשכבה אחת.
169 MobileNet MobileNet ארכיטקטורה יעילה של רשת נוירונים למכשירים ניידים.
170 Fine-Grained Classification סיווג עדין סיווג בין קטגוריות דומות מאוד זו לזו.
171 Few-Shot Learning למידה עם מעט דוגמאות למידה שבה יש מעט דוגמאות לאימון בכל קטגוריה.
172 Zero-Shot Learning למידה ללא דוגמאות למידה המאפשרת סיווג קטגוריות שלא נראו באימון.
173 OpenAI OpenAI ארגון מחקר בתחום הבינה המלאכותית.
174 Cognitive Computing מחשוב קוגניטיבי שימוש במחשבים לחיקוי תהליכים קוגניטיביים אנושיים.
175 Robotics רובוטיקה שילוב AI במערכות רובוטיות לביצוע משימות פיזיות.
176 Autonomous Vehicles כלי רכב אוטונומיים כלי רכב המסוגלים לנהוג ללא התערבות אנושית.
177 Swarm Intelligence אינטליגנציית נחיל תופעות קולקטיביות של מערכות מבוזרות ופשוטות.
178 Edge AI בינה מלאכותית בקצה הרצת מודלי AI במכשירי קצה במקום בענן.
179 Neural Architecture Search (NAS) חיפוש ארכיטקטורת רשת אוטומציה של תהליך עיצוב ארכיטקטורות רשתות נוירונים.
180 Bayesian Networks רשתות בייסיאניות מודלים גרפיים הסתברותיים המייצגים משתנים וקשריהם.
181 Markov Chain שרשרת מרקוב מודל מתמטי המתאר מערכת הנעה בין מצבים עם הסתברויות מעבר.
182 Hidden Markov Model (HMM) מודל מרקוב חבוי מודל סטטיסטי המשמש לניתוח סדרות זמן.
183 Ensemble Methods שיטות אנסמבל שילוב מספר מודלים לשיפור הביצועים והיציבות.
184 Gradient Boosting Machines (GBM) מכונות בוסטינג גרדיאנט אלגוריתמים המשלבים מודלים פשוטים בצורה אדיטיבית.
185 Stochastic Gradient Descent (SGD) ירידת מפל סטוכסטית וריאציה של גרדיאנט דסנט המשתמשת באצוות קטנות.
186 Max Pooling מקסימום פולינג פעולה ברשתות נוירונים להקטנת מימדי הפלט על ידי בחירת הערך המקסימלי.
187 Average Pooling ממוצע פולינג פעולה ברשתות נוירונים הממוצעת את ערכי הפלט.
188 Data Lake אגם נתונים מאגר גדול של נתונים גולמיים ולא מובנים.
189 Big Data נתוני עתק מערכי נתונים גדולים ומורכבים.
190 Hadoop Hadoop פלטפורמה לעיבוד ואחסון נתונים גדולים.
191 Spark Spark מנוע לעיבוד נתונים מהיר בזיכרון.
192 Flink Flink פלטפורמה לעיבוד נתונים בזמן אמת ובאצוות.
193 MapReduce MapReduce מודל לתכנות לעיבוד נתונים גדולים מבוזרים.
194 Dimensionality Curse קללת הממדיות בעיות הנובעות ממספר גדול של תכונות בנתונים.
195 Multi-Collinearity רב-קולינאריות מצב בו תכונות בנתונים קשורות זו לזו באופן חזק.
196 Ensemble Averaging ממוצע אנסמבל שיטה לשילוב מודלים על ידי ממוצע התחזיות.
197 Stacking ערימה שילוב מודלים על ידי שימוש במודל נוסף הלומד משילוב התחזיות.
198 Blending ערבוב שיטה דומה לסטאקינג אך משתמשת בחלוקת נתונים שונה.
199 Bagging באגינג יצירת מדגמי נתונים שונים ואימון מודלים נפרדים עליהם.
200 Cross Entropy אנטרופיה צולבת מדד לשוני בין שתי התפלגויות הסתברות.

מתקדם

מס’ מונח באנגלית תרגום לעברית הסבר קצר
201 Capsule Networks רשתות קפסולה רשתות נוירונים המנסות לשמר יחסים מרחביים בין תכונות.
202 Self-Attention Mechanism מנגנון קשב עצמי טכניקה המאפשרת לכל חלק בקלט להתייחס לחלקים אחרים.
203 BERT Model מודל BERT מודל שפה עמוק המבוסס על טרנספורמרים דו-כיווניים.
204 GPT-3 GPT-3 מודל שפה גדול וגנרטיבי עם 175 מיליארד פרמטרים.
205 Transformers טרנספורמרים ארכיטקטורת מודלים המבוססת על קשב ולא על רשתות חוזרות.
206 Masked Language Modeling מודל שפה עם הסתרה משימת אימון בה חלק מהמילים מוסתרות והמודל צריך לנחשן.
207 Next Sentence Prediction חיזוי המשפט הבא משימה בה המודל מנבא אם שני משפטים עוקבים בטקסט.
208 Multi-Head Attention קשב רב-ראשי שיטה בטרנספורמרים המאפשרת למודל להתמקד במיקומים שונים.
209 Positional Encoding קידוד מיקומי הוספת מידע על מיקום המילים ברצף בטרנספורמרים.
210 Bidirectional Models מודלים דו-כיווניים מודלים המתחשבים בהקשר משני הצדדים של המילה.
211 Text Generation יצירת טקסט שימוש במודלים ליצירת טקסט חדש ואוטומטי.
212 StyleGAN StyleGAN רשת גנרטיבית ליצירת תמונות מציאותיות במיוחד.
213 CycleGAN CycleGAN רשת המאפשרת המרה בין שני סגנונות ללא נתונים מתויגים.
214 Deepfake זיוף עמוק שימוש ב-AI ליצירת תוכן מדיה מזויף אך מציאותי.
215 Knowledge Distillation זיקוק ידע תהליך בו מודל קטן לומד ממודל גדול יותר.
216 Neural Turing Machine מכונת טיורינג נוירונית מודל המשלב רשתות נוירונים עם זיכרון חיצוני.
217 Differentiable Programming תכנות ניתן לגזירה גישה המאפשרת למידת פרמטרים בתוכניות באמצעות גרדיאנטים.
218 Graph Neural Networks (GNN) רשתות נוירונים גרפיות מודלים המטפלים בנתונים המיוצגים כגרפים.
219 Message Passing העברת הודעות תהליך ברשתות נוירונים גרפיות להעברת מידע בין צמתים.
220 Capsule Network רשת קפסולה רשת נוירונים המנסה לשמר מידע היררכי ומרחבי.
221 Sparse Coding קידוד דליל ייצוג נתונים כקומבינציה לינארית של בסיס דליל.
222 Manifold Learning למידת יריעות טכניקות לחקר המבנה הגיאומטרי של הנתונים.
223 Gaussian Processes תהליכים גאוסיים מודל הסתברותי להסקת פונקציות באמצעות התפלגויות.
224 Variational Inference הסקה וריאציונית שיטה מקורבת להסיק התפלגויות במודלים מורכבים.
225 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) מונטה קרלו בשרשרת מרקוב שיטה סטטיסטית לדגימת התפלגויות מורכבות.
226 Normalizing Flows זרימות מנרמלות מודלים המאפשרים שינוי התפלגויות בעזרת טרנספורמציות הפיכות.
227 Energy-Based Models מודלים מבוססי אנרגיה מודלים המגדירים פונקציית אנרגיה לנתונים ומחפשים מינימום.
228 Self-Supervised Learning למידה עצמית מפוקחת למידה בה המודל יוצר תוויות משלו מנתונים לא מתויגים.
229 Contrastive Learning למידה ניגודית למידה המבוססת על הפרדת דוגמאות דומות ושונות.
230 SimCLR SimCLR מסגרת ללמידה ניגודית של ייצוגים ויזואליים.
231 Graph Embeddings הטמעות גרף ייצוג צמתים בגרף כווקטורים במרחב רציף.
232 Federated Learning למידה מאוחדת אימון מודלים על נתונים מבוזרים מבלי לשתף נתונים גולמיים.
233 Adversarial Machine Learning למידת מכונה יריבותית חקר חולשות מודלי AI ודרכי התקפתם.
234 Poisoning Attack התקפת הרעלה שינוי נתוני האימון כדי לפגוע בביצועי המודל.
235 Evasion Attack התקפת התחמקות יצירת קלט הגורם למודל לטעות בזמן הרצה.
236 Privacy-Preserving Machine Learning למידת מכונה משמרת פרטיות שיטות למידת מכונה המגינות על פרטיות הנתונים.
237 Homomorphic Encryption הצפנה הומומורפית הצפנה המאפשרת חישובים על נתונים מוצפנים.
238 Secure Multi-Party Computation חישוב רב-צדדי מאובטח חישוב משותף בין מספר צדדים ללא חשיפת נתונים.
239 Quantum Machine Learning למידת מכונה קוונטית שימוש במחשבים קוונטיים ללמידת מכונה.
240 Quantum Computing מחשוב קוונטי תחום המשתמש בתופעות קוונטיות לביצוע חישובים.
241 Neuromorphic Computing מחשוב נוירומורפי עיצוב חומרה המדמה את המוח האנושי.
242 Spiking Neural Networks רשתות נוירונים ספייקינג מודלים המדמים את פעילות הנוירונים במוח באופן מדויק יותר.
243 Edge Computing מחשוב קצה עיבוד נתונים קרוב למקור הנתונים כדי להפחית השהייה.
244 AutoML למידת מכונה אוטומטית אוטומציה של תהליכי למידת מכונה, כולל בחירת מודל וכוונון פרמטרים.
245 Neural Architecture Search (NAS) חיפוש ארכיטקטורת רשת אוטומציה של תהליך עיצוב ארכיטקטורת רשתות נוירונים.
246 Hyperparameter Optimization אופטימיזציית פרמטרי על תהליך מציאת הערכים האופטימליים לפרמטרי העל של המודל.
247 Bayesian Optimization אופטימיזציה בייסיאנית שיטה לאופטימיזציית פונקציות יקרות להערכה.
248 Multi-Agent Systems מערכות מרובות סוכנים מודלים הכוללים מספר סוכנים הפועלים בסביבה משותפת.
249 Swarm Intelligence אינטליגנציית נחיל התנהגות קולקטיבית של מערכות מבוזרות ופשוטות.
250 Evolutionary Algorithms אלגוריתמים אבולוציוניים אלגוריתמים המבוססים על תהליכי אבולוציה ביולוגיים.
251 Genetic Algorithm אלגוריתם גנטי אלגוריתם אבולוציוני המשתמש במנגנוני בחירה ומוטציה.
252 Particle Swarm Optimization אופטימיזציית נחיל חלקיקים אלגוריתם אבולוציוני המבוסס על תנועת חלקיקים במרחב הפתרונות.
253 Memetic Algorithm אלגוריתם מימטי שילוב של אלגוריתמים אבולוציוניים עם שיטות אופטימיזציה מקומיות.
254 Neuroevolution אבולוציית רשתות נוירונים שימוש באלגוריתמים אבולוציוניים לעיצוב ואימון רשתות נוירונים.
255 Hypernetworks היפר-רשתות רשתות נוירונים היוצרות משקלים לרשתות אחרות.
256 Dynamic Neural Networks רשתות נוירונים דינמיות רשתות המסוגלות לשנות את מבנן במהלך האימון או ההרצה.
257 Continual Learning למידה מתמשכת למידה המתמשכת לאורך זמן תוך שמירה על ידע קודם.
258 Lifelong Learning למידה לכל החיים מושג דומה ללמידה מתמשכת, מדגיש את הצורך בלמידה מתמדת.
259 Catastrophic Forgetting שכחה קטסטרופלית אובדן ידע קודם בעת למידת מידע חדש.
260 Elastic Weight Consolidation (EWC) איחוד משקלות אלסטי שיטה להפחתת שכחה קטסטרופלית בלמידה מתמשכת.
261 Knowledge Replay שחזור ידע שימוש בדוגמאות מהעבר כדי למנוע שכחה של ידע קודם.
262 Active Learning למידה פעילה גישה בה המודל בוחר את הדוגמאות המועילות ביותר לאימון.
263 Few-Shot Learning למידה עם מעט דוגמאות למידה בה המודל מסוגל ללמוד מקטגוריות עם מעט דוגמאות.
264 One-Shot Learning למידה עם דוגמה אחת למידה של קטגוריה חדשה מדוגמה אחת בלבד.
265 Zero-Shot Learning למידה ללא דוגמאות למידה המאפשרת למודל לזהות קטגוריות שלא ראה באימון.
266 Generative Pre-trained Transformer (GPT) GPT משפחת מודלי שפה גנרטיביים המבוססים על טרנספורמרים.
267 Multimodal Learning למידה רב-מודאלית למידה המשלבת מספר סוגי נתונים כמו תמונה וטקסט.
268 Visual Question Answering (VQA) מענה על שאלות חזותיות מודלים המנתחים תמונה ועונים על שאלות לגביה.
269 Image Captioning כתיבת כיתובים לתמונות מודלים היוצרים תיאור טקסטואלי לתמונה.
270 Reinforcement Learning from Human Feedback למידת חיזוק ממשוב אנושי שיפור מודלים על ידי התחשבות במשוב מהמשתמשים.
271 Hierarchical Reinforcement Learning למידת חיזוק היררכית למידה של מדיניות ברמות שונות של פירוט.
272 Intrinsic Motivation מוטיבציה פנימית שימוש בתגמולים פנימיים לקידום חקירה בלמידת חיזוק.
273 Meta-Reinforcement Learning מטא-למידת חיזוק למידה של איך ללמוד מדיניות יעילה יותר במשימות חדשות.
274 Model-Based Reinforcement Learning למידת חיזוק מבוססת מודל שימוש במודל של הסביבה כדי לתכנן פעולות.
275 Model-Free Reinforcement Learning למידת חיזוק ללא מודל למידה ישירה של מדיניות ללא מודל של הסביבה.
276 Sim-to-Real Transfer העברה מסימולציה למציאות אימון מודלים בסימולציה ויישומם בעולם האמיתי.
277 Digital Twins תאומים דיגיטליים מודלים דיגיטליים המדמים מערכות פיזיות.
278 Explainable AI (XAI) בינה מלאכותית מוסברת פיתוח מודלים שניתן להבין את החלטותיהם.
279 Counterfactual Explanation הסבר נגד-עובדתי הסבר המבוסס על שינוי מינימלי בכניסה לשינוי התוצאה.
280 Fairness in AI הוגנות ב-AI הבטחת שהמודלים אינם מפלים קבוצות מסוימות.
281 Bias Mitigation הפחתת הטיה שיטות להפחתת הטיות במודלים ובנתונים.
282 Ethical AI בינה מלאכותית אתית שימוש ב-AI בצורה העומדת בסטנדרטים מוסריים.
283 AI Governance ממשל בינה מלאכותית ניהול ופיקוח על שימוש ב-AI בארגונים.
284 AI Safety בטיחות ב-AI הבטחת שה-AI אינו גורם נזק או סיכון.
285 AI Alignment התאמת AI הבטחת שהמטרות של ה-AI מתאימות לאלו של בני האדם.
286 Singularity סינגולריות נקודה בה התפתחות ה-AI מובילה לשינויים רדיקליים בחברה.
287 AGI (Artificial general intelligence) בינה מלאכותית כללית AI עם יכולות כלליות כמו של אדם.
288 Superintelligence סופר אינטליגנציה אינטליגנציה החורגת בהרבה מזו האנושית.
289 Consciousness in AI תודעה ב-AI השאלה האם AI יכול לפתח תודעה.
290 Neuromorphic Hardware חומרה נוירומורפית חומרה המדמה את מבנה ותפקוד המוח.
291 Reservoir Computing מחשוב מאגר גישה לרשתות נוירונים עם שכבה חבויה קפואה.
292 Liquid Neural Networks רשתות נוירונים נוזליות רשתות עם מבנה דינמי המשנות את עצמן בזמן אמת.
293 Transformer-XL Transformer-XL מודל טרנספורמר עם יכולת לזכור הקשרים ארוכים.
294 Neural ODEs (Ordinary Differential Equations) משוואות דיפרנציאליות נוירוניות רשתות נוירונים המנוסחות כמשוואות דיפרנציאליות.
295 Fourier Neural Operator אופרטור נוירוני פורייה מודל ללמידת משוואות דיפרנציאליות חלקיות.
296 AI Ethics Guidelines הנחיות אתיקה ל-AI מסמכים המגדירים עקרונות לשימוש אחראי ב-AI.
297 AI Winter חורף AI תקופות של ירידה במימון והתעניינות ב-AI.
298 AI Accelerator מאיץ AI חומרה ייעודית להרצת מודלי AI במהירות גבוהה.
299 Edge AI בינה מלאכותית בקצה הרצת מודלי AI במכשירי קצה במקום בענן.
300 TinyML TinyML למידת מכונה על מכשירים קטנים עם משאבים מוגבלים.