Az RNN olyan neurális hálózat, amely képes figyelembe venni az adatok sorrendjét és időbeli összefüggéseit.
Az RNN visszacsatolást alkalmaz, így az előző lépések információi hatással vannak a következő döntésekre. Ideális időfüggő vagy sorozatos adatok feldolgozására.
Szöveg- és beszédfeldolgozásban kulcsfontosságú.
Automatikus szövegkiegészítés, tőzsdei árfolyamok előrejelzése.
Az embedding olyan technika, amely a szavakat vagy más elemeket számsorozatként (vektorként) ábrázolja, hogy a gép fel tudja dolgozni őket.
A figyelemmechanizmus lehetővé teszi, hogy a modell súlyozza, mely bemeneti elemek fontosabbak a kimenet szempontjából.
Az LSTM egy rekurrens neurális hálózat típus, amely képes hosszabb időn át megőrizni fontos információkat, és kiszűrni a lényegteleneket.
A mélytanulás a gépi tanulás egyik speciális ága, amely többrétegű neurális hálózatokat használ bonyolult problémák megoldására.
Az emberi agy működését utánzó számítási modell, amely rétegekből és neuronokból áll.
A nyelvi modell egy AI-rendszer, amely a nyelv statisztikai mintázatait tanulja meg, hogy szövegeket értelmezzen vagy generáljon.
Az NLP az AI egyik ága, amely az emberi nyelv számítógépes feldolgozásával foglalkozik.
A transformer egy neurális hálózati architektúra, amely hatékonyan dolgozza fel a szöveges adatokat.
