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.
A beszédfelismerés az a folyamat, amely során az AI az emberi beszédet szöveggé alakítja.
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.
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.
