<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Terms on Λεξικό Όρων ΤΝ</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/</link><description>Recent content in Terms on Λεξικό Όρων ΤΝ</description><generator>Hugo</generator><language>el-gr</language><lastBuildDate>Wed, 22 Jul 2026 07:02:33 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Moshi</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/moshi/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:22:06 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/moshi/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Moshi είναι ένα προηγμένο μοντέλο AI που δημιουργήθηκε από την Kyutai και ενσωματώνει την επεξεργασία ομιλίας και κειμένου σε ένα ενοποιημένο πλαίσιο. Σε αντίθεση με τα παραδοσιακά συστήματα που μετατρέπουν την ομιλία σε κείμενο πριν την επεξεργασία, το Moshi μαθα&lt;/p></description></item><item><title>Ηθική Εκμετάλλευση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/moral_outsourcing/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:22:06 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/moral_outsourcing/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ηθική εκμετάλλευση αναφέρεται στο φαινόμενο όπου οι άνθρωποι παραχωρούν την ηθική κρίση και την ευθύνη σε αλγορίθμους ή συστήματα AI. Αυτό συμβαίνει όταν οι άνθρωποι βασίζονται σε αυτοματοποιημένες αποφάσεις για ηθικά σημαντικές&lt;/p></description></item><item><title>Καταχωρητής Μοντέλων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/model_registry/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:22:06 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/model_registry/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο Καταχωρητής Μοντέλων αποτελεί κρίσιμο στοιχείο στο MLOps, παρέχοντας ένα ενοποιημένο αποθετήριο για την αποθήκευση, την έκδοση και τη διαχείριση μοντέλων ML. Επιτρέπει στις ομάδες να παρακολουθούν τα μεταδεδομένα των μοντέλων, τους δείκτες απόδοσης,&lt;/p></description></item><item><title>Μίγμα Ειδικών</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/moe/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:22:06 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/moe/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Μίγμα Ειδικών (MoE) είναι μια αρχιτεκτονική μηχανικής μάθησης σχεδιασμένη για τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας και της κλιμάκωσης. Αντί να χρησιμοποιεί ένα μεγάλο μοντέλο για όλες τις εργασίες, το MoE employs multiple smaller &amp;rsquo;expert&amp;rsquo; n&lt;/p></description></item><item><title>Πρόβλημα του Αυτοκινήτου στο Βουνό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mountain_car_problem/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:22:06 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mountain_car_problem/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Πρόβλημα του Αυτοκινήτου στο Βουνό είναι ένα τυπικό benchmark στην έρευνα ενισχυτικής μάθησης. Ο στόχος είναι να ελεγχθεί ένα αδύναμο αυτοκίνητο για να φτάσει στην κορυφή ενός απότομου λόφου. Επειδή το αυτοκίνητο δεν μπορεί να ανέβει τον λόφο σε&lt;/p></description></item><item><title>MobileNet</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mobilenet/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:21:45 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mobilenet/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα MobileNet χρησιμοποιούν χωριστές βάθους διαχωριστικές συστάδες (depthwise separable convolutions) για να μειώσουν δραματικά το υπολογιστικό κόστος και το μέγεθος του μοντέλου σε σύγκριση με τις τυπικές συστάδες. Αυτή η αρχιτεκτονική επιτρέπει την αποδοτική εξαγωγή χαρακτηριστικών σε&lt;/p></description></item><item><title>Mode Collapse</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mode_collapse/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:21:45 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mode_collapse/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στα GANs, η mode collapse συμβαίνει όταν ο γεννήτριας μαθαίνει να εκμεταλλεύεται τις αδυναμίες του δικριμιναντέρ παράγοντας ένα στενό φάσμα πιθανών δειγμάτων, αγνοώντας άλλους τρόπους της κατανομής των δεδομένων. Αυτό&lt;/p></description></item><item><title>Model Compression</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/model_compression/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:21:45 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/model_compression/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η κατηγορία περιλαμβάνει μεθόδους όπως η κλάδεμα (pruning), η κβάντωση (quantization) και η απόσταξη γνώσης (knowledge distillation), με στόχο τη συρρίκνωση του αποτυπώματος του μοντέλου διατηρώντας την απόδοση. Είναι απαραίτητη για την ανάπτυξη σύνθετων μοντέλων AI&lt;/p></description></item><item><title>Model Hub Mixin</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/model_hub_mixin/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:21:45 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/model_hub_mixin/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα Mixins παρέχουν κοινές μεθόδους, όπως αποθήκευση, φόρτωση και ανύψωση μοντέλων στο Hugging Face Hub, χωρίς να απαιτείται κάθε αρχιτεκτονική μοντέλου να υλοποιεί αυτά τα εργαλεία μεμονωμένα. Εξασφαλίζουν συνεπή&lt;/p></description></item><item><title>Model Index</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/model_index/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:21:45 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/model_index/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το αρχείο ευρετηρίου, συνήθως με όνομα &amp;lsquo;model_index.json&amp;rsquo;, περιέχει δομημένες πληροφορίες σχετικά με την αρχιτεκτονική ενός μοντέλου, συμπεριλαμβανομένου του τύπου pipeline, των υπο-μοντέλων και των διαδρομών ρυθμίσεων. Επιτρέπει στο Hub να συγκεντρώνει&lt;/p></description></item><item><title>Mistral</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mistral/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:21:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mistral/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Mistral αναφέρεται σε μια οικογένεια ισχυρών μοντέλων γλώσσας μεγάλου μεγέθους ανοιχτού βάρους (LLMs) που δημιουργήθηκαν από τη γαλλική εταιρεία Mistral AI. Μοντέλα όπως τα Mistral 7B και Mistral Large χρησιμοποιούν προηγμένες τεχνικές όπως η Προσοχή Ολισθηρού Παραθύρου (Sliding Window Attention)&lt;/p></description></item><item><title>Mistral Common</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mistral_common/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:21:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mistral_common/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Mistral Common είναι ένα πακέτο Python που συντηρείται από την Mistral AI και προσφέρει τυποποιημένα εργαλεία για την αλληλεπίδραση με τα μοντέλα τους. Παρέχει κυρίως την υλοποίηση του tokenizera απαραίτητη για τη μετατροπή των&lt;/p></description></item><item><title>Mixtral</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mixtral/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:21:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mixtral/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Mixtral είναι ένα πρωτοποριακό LLM ανοιχτού βάρους που χρησιμοποιεί αρχιτεκτονική Σπάνιας Μίξης Εμπειρογνωμόνων (Sparse MoE). Σε αντίθεση με τα πυκνά μοντέλα όπου όλες οι παράμετροι χρησιμοποιούνται για κάθε token, το Mixtral κατευθύνει κάθε token μέσω&lt;/p></description></item><item><title>Εκπαίδευση μεικτής ακρίβειας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mixed_precision_training/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:21:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mixed_precision_training/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Εκπαίδευση Μεικτής Ακρίβειας (MPT) συνδυάζει τύπους δεδομένων ημι-ακρίβειας (FP16) και πλήρους ακρίβειας (FP32) κατά την εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων. Χρησιμοποιώντας FP16 για τις περισσότερες πράξεις, η MPT μειώνει το αποτύπωμα μνήμης και αυξάνει την&lt;/p></description></item><item><title>Πληροφορία που παραπληροφορεί</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/misinformation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:21:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/misinformation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η παραπληροφόρηση αναφέρεται σε ψευδή ή παραπλανητικές πληροφορίες που κοινοποιούνται χωρίς σκόπιμη πρόθεση να προκαλέσουν βλάβη ή να εξαπατήσουν. Διαφέρει από την υποκινούμενη παραπληροφόρηση (disinformation), η οποία κατασκευάζεται με intentional τρόπο. Στο πλαίσιο της Τεχνητής Νοημοσύνης&lt;/p></description></item><item><title>Mindpixel</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mindpixel/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:21:08 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mindpixel/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ενώ δεν είναι τυποποιημένος ακαδημαϊκός όρος, το &amp;lsquo;Mindpixel&amp;rsquo; δηλώνει συνήθως μια διακριτή μονάδα πληροφορίας που προέρχεται από νευρικά σήματα ή γνωστικές καταστάσεις σε εξειδικευμένα πλαίσια νευροτεχνολογίας. Μπορεί να αναφέρεται στη λεπτομερή ανάλυση των σημάτων του εγκεφάλου για βελτιωμένη ακρίβεια.&lt;/p></description></item><item><title>MindsDB</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mindsdb/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:21:08 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mindsdb/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το MindsDB λειτουργεί ως γέφυρα μεταξύ των παραδοσιακών σχεσιακών βάσεων δεδομένων και των σύγχρονων ροών εργασίας μηχανικής μάθησης. Επιτρέπει στους χρήστες να δημιουργούν προβλεπτικά μοντέλα χρησιμοποιώντας τυπικές ερωτήσεις SQL, εξαλείφοντας την ανάγκη για εξωτερικά εργαλεία ή πολύπλοκη ολοκλήρωση.&lt;/p></description></item><item><title>Μάθηση-προς-μάθηση (Meta-learning)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/meta_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:21:08 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/meta_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μάθηση-προς-μάθηση εστιάζει στον σχεδιασμό αλγορίθμων που μπορούν να μάθουν από προηγούμενες εργασίες για να βελτιώσουν τις επιδόσεις τους σε νέες, μη ορατές εργασίες. Αντί να εκπαιδεύεται ένα μοντέλο από την αρχή για κάθε πρόβλημα, βελτιστοποιεί τις παραμέτρους του ώστε να προσαρμόζεται ταχύτερα.&lt;/p></description></item><item><title>Μικροϋπηρεσίες</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/microservices/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:21:08 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/microservices/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στο πλαίσιο της μηχανικής τεχνητής νοημοσύνης, οι μικροϋπηρεσίες επιτρέπουν σε διαφορετικά συστατικά μιας αλυσίδας επεξεργασίας AI, όπως η προκαταρκτική επεξεργασία δεδομένων, η εξαγωγή συμπερασμάτων (inference) και η αποθήκευση αποτελεσμάτων, να αναπτύσσονται, να κλιμακώνονται και να συντηρούνται ανεξάρτητα το ένα από το άλλο.&lt;/p></description></item><item><title>Στρατιωτικές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/military_applications_of_artificial_intelligence/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:21:08 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/military_applications_of_artificial_intelligence/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι στρατιωτικές εφαρμογές AI περιλαμβάνουν ένα ευρύ φάσμα τεχνολογιών σχεδιασμένες για την ενίσχυση της επιχειρησιακής αποτελεσματικότητας και του στρατηγικού πλεονεκτήματος. Αυτές περιλαμβάνουν αυτονομά drones για αναγνώριση, προβλεπτική ανάλυση εφοδιαστικής αλυσίδας και συστήματα υποστήριξης αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο.&lt;/p></description></item><item><title>Αμφισβήτηση MediSafe</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/medisafe_controversy/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:20:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/medisafe_controversy/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Αμφισβήτηση MediSafe αναφέρεται σε μια σημαντική ηθική συζήτηση στις αρχές της εποχής των ψηφιακών τεχνολογιών υγείας, σχετικά με τις μεθόδους επικύρωσης που χρησιμοποιήθηκαν για την εφαρμογή MediSafe. Οι επικριτές ανέστησαν ανησυχίες για την ηθική επάρκεια της χρήσης ζωικών μοντέλων για την επαλήθευση της αποτελεσματικότητας της ψηφιακής παρέμβασης, θέτοντας ερωτήματα σχετικά με την εφαρμογή των ευρημάτων σε ανθρώπους και τις απαιτήσεις ρυθμιστικής έγκρισης για λογισμικό υγείας.&lt;/p></description></item><item><title>Αναζήτηση Μέγιστου Εσωτερικού Γινόμενου</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/maximum_inner_product_search/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:20:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/maximum_inner_product_search/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Αναζήτηση Μέγιστου Εσωτερικού Γινόμενου (MIPS) είναι ένα θεμελιώδες πρόβλημα στην ανάκτηση πληροφοριών και τη μηχανική μάθηση, ιδιαίτερα στα συστήματα σύστασης. Σε αντίθεση με τις τυπικές αναζητήσεις ομοιότητας συνημιτόνου που μετρούν την γωνιακή ομοιότητα, η MIPS στοχεύει στην μεγιστοποίηση του απόλυτου εσωτερικού γινομένου, κάτι που είναι κρίσιμο όταν τα διανύσματα έχουν διαφορετικά μέτρα ή όταν θέλουμε να λάβουμε υπόψη την ένταση της χαρακτηριστικής τιμής.&lt;/p></description></item><item><title>Ανάλυση Μέσων-Σκοπών</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/meansends_analysis/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:20:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/meansends_analysis/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Ανάλυση Μέσων-Σκοπών είναι μια γνωστική στρατηγική που χρησιμοποιείται στη τεχνητή νοημοσύνη και την ψυχολογία για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων. Περιλαμβάνει τη σύγκριση της τρέχουσας κατάστασης ενός προβλήματος με την επιθυμητή κατάσταση-στόχου, τον εντοπισμό των διαφορών μεταξύ τους και την επιλογή μιας δράσης (μέσου) που μειώνει αυτή τη διαφορά. Αυτή η διαδικασία επαναλαμβάνεται αναδρομικά μέχρι να επιτευχθεί ο τελικός στόχος.&lt;/p></description></item><item><title>Μετά</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/meta/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:20:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/meta/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το πρόθεμα «meta» στην τεχνητή νοημοσύνη δηλώνει ένα υψηλότερο επίπεδο αφαιρετικότητας, συχνά περιλαμβάνοντας αυτοαναφορικότητα ή εποπτεία των βασικών διεργασιών. Κοινά παραδείγματα περιλαμβάνουν τη «μετα-μάθηση» (meta-learning), όπου οι αλγόριθμοι εκπαιδεύονται να μαθαίνουν γρήγορα νέες εργασίες με λίγα δεδομένα, και τη «μετα-βελτιστοποίηση», όπου τα μοντέλα προσαρμόζουν τους δικούς τους υπερπαραμέτρους δυναμικά κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης.&lt;/p></description></item><item><title>Μηχανιστική Ερμηνευσιμότητα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mechanistic_interpretability/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:20:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mechanistic_interpretability/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Μηχανιστική Ερμηνευσιμότητα εστιάζει στην «αντίστροφη μηχανική» των νευρωνικών δικτύων για να κατανοήσει πώς υπολογίζουν συγκεκριμένες συναρτήσεις στο επίπεδο μεμονωμένων νευρώνων, βαρών και κυτταρικών κυκλωμάτων. Αντί να αντιμετωπίζει το μοντέλο ως μαύρο κουτί, αποκαλύπτει τους αλγοριθμικούς μηχανισμούς που κρύβονται πίσω από τις προβλέψεις, επιτρέποντας στους ερευνητές να χαρτογραφήσουν πώς η πληροφορία μετασχηματίζεται σε κάθε στρώμα του δικτύου.&lt;/p></description></item><item><title>Δημιουργία Масκ</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mask_generation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:20:33 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mask_generation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η δημιουργία маск περιλαμβάνει την παραγωγή χωρικών ή χρονικών масκ που καθορίζουν ποια στοιχεία ενός συνόλου δεδομένων είναι ορατά ή ενεργά κατά συγκεκριμένες λειτουργίες. Στην όραση υπολογιστή, χρησιμοποιείται για αντικειμενική τμηματοποίηση&lt;/p></description></item><item><title>Κανονικοποίηση μητρώων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/matrix_regularization/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:20:33 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/matrix_regularization/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η κανονικοποίηση μητρώων επεκτείνει τις έννοιες της βαθμωτής κανονικοποίησης στα μητρώα, χρησιμοποιώντας συχνά σε μάθηση πολλαπλών εργασιών ή συστήματα σύστασης. Επιβάλλει περιορισμούς στη νόρμα των μητρώων βαρών, όπως η&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Μια τεχνική που εφαρμόζει όρους ποινής σε παραμέτρους τιμών μητρώου για την πρόληψη της υπερπροσαρμογής και την επιβολή δομικών ιδιοτήτων όπως η αραιότητα.&lt;/p></description></item><item><title>Κανονικοποίηση πολλαπλοτήτων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/manifold_regularization/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:20:33 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/manifold_regularization/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η κανονικοποίηση πολλαπλοτήτων επεκτείνει τις παραδοσιακές μεθόδους κανονικοποίησης ενσωματώνοντας την εγγενή γεωμετρία της κατανομής των δεδομένων. Λειτουργεί με την υπόθεση ότι τα σημεία δεδομένων υψηλών διαστάσεων&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Μια τεχνική ημι-εποπτευόμενης μάθησης που υποθέτει ότι τα δεδομένα βρίσκονται σε μια χαμηλής διάστασης πολλαπλότητα και κανονικοποιεί το μοντέλο με βάση αυτή τη γεωμετρική δομή.&lt;/p></description></item><item><title>Μαθηματικά</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/math/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:20:33 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/math/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στο πλαίσιο της τεχνητής νοημοσύνης, τα μαθηματικά παρέχουν το θεωρητικό πλαίσιο για τον σχεδιασμό και την ανάλυση αλγορίθμων. Τα κύρια κλαδιά περιλαμβάνουν τη γραμμική άλγεβρα για την αναπαράσταση δεδομένων, τον λογισμό για την&lt;/p></description></item><item><title>Μηχανή Εκπαιδεύσιμων Νoughts and Crosses με Κουτιά Ταιριών</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/matchbox_educable_noughts_and_crosses_engine/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:20:33 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/matchbox_educable_noughts_and_crosses_engine/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μηχανή ME-Noughts-and-Crosses ήταν μια πρώιμη επίδειξη μηχανικής μάθησης, συγκεκριμένα ενισχυτικής μάθησης. Κατασκευασμένη από 304 κουτιά ταιριών, όπου το καθένα αντιπροσωπεύει μια μοναδική κατάσταση του πίνακα, το σύστημα&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Ένα φυσικό συσκευή ενισχυτικής μάθησης κατασκευασμένη από τον Donald Michie το 1961 για να παίζει Χιαστί με κουτιά ταιριών και χάντρες.&lt;/p></description></item><item><title>Μηχανικά Μανθάνον Δυναμικό Διατομικής Αλληλεπίδρασης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/machine_learned_interatomic_potential/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:20:16 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/machine_learned_interatomic_potential/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτά τα δυναμικά επιτρέπουν προσομοιώσεις μοριακής δυναμικής με ακρίβεια κοντά στην κβαντομηχανική, αλλά με ταχύτητα κλασικών υπολογισμών. Εκπαιδεύονται σε δεδομένα υψηλής πιστότητας από τη Θεωρία Συνάρτησης Πυκνότητας (DFT), επιτρέποντας την προσομοίωση μεγάλων συστημάτων που θα ήταν αδύνατον να μελετηθούν με άλλες μεθόδους.&lt;/p></description></item><item><title>Μηχανική Αντίληψη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/machine_perception/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:20:16 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/machine_perception/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Γεφυρώνει το χάσμα μεταξύ των ακατέργαστων εισόδων αισθητήρων και της σημασιολογικής κατανόησης, μιμούμενο τις ανθρώπινες αισθήσεις όπως όραση και ακοή. Κλειδιά τεχνολογίες περιλαμβάνουν την οπτική υπολογιστή για την αναγνώριση αντικειμένων, την αναγνώριση ομιλίας και άλλες μορφές επεξεργασίας σημάτων.&lt;/p></description></item><item><title>Μηχανική Μάθηση στα Βιντεοπαιχνίδια</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/machine_learning_in_video_games/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:20:16 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/machine_learning_in_video_games/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτό το πεδίο περιλαμβάνει την ενσωμάτωση τεχνικών μηχανικής μάθησης στις διαδικασίες ανάπτυξης βιντεοπαιχνιδιών για την αυτοματοποίηση της δημιουργίας περιεχομένου, τη ρύθμιση της ισορροπίας των μηχανισμών του παιχνιδιού και τη δημιουργία δυναμικού περιεχομένου. Καλύπτει φάσματα από την χρήση μάθησης με ενίσχυση για την προσαρμοστικότητα μέχρι την παραγωγή περιεχομένου.&lt;/p></description></item><item><title>Μηχανική Ξεχάση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/machine_unlearning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:20:16 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/machine_unlearning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η τεχνική αντιμετωπίζει κανονισμούς απορρήτου, όπως το &amp;lsquo;δικαίωμα λήθης&amp;rsquo; του GDPR, επιτρέποντας στα μοντέλα να ξεχάσουν συγκεκριμένα δεδομένα χρηστών διατηρώντας παράλληλα τη γενική γνώση. Στοχεύει να προσεγγίσει την απόδοση ενός μοντέλου που θα είχε εκπαιδευτεί χωρίς τα συγκεκριμένα δεδομένα, μειώνοντας το κόστος υπολογιστικών πόρων.&lt;/p></description></item><item><title>Υπόθεση Πολλαπλότητας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/manifold_hypothesis/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:20:16 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/manifold_hypothesis/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η υπόθεση εξηγεί γιατί η βαθιά μάθηση λειτουργεί αποτελεσματικά παρά το &amp;lsquo;κατάρα της διαστατικότητας&amp;rsquo;. Υποδηλώνει ότι αν και δεδομένα όπως οι εικόνες υπάρχουν σε εκατομμύρια διαστάσεις, περιορίζονται από λιγότερους εγγενείς βαθμούς ελευθερίας, επιτρέποντας στα μοντέλα να μαθαίνουν αποτελεσματικά από χαμηλότερης διάστασης αναπαραστάσεις.&lt;/p></description></item><item><title>Έλεγχος μέσω Μηχανικής Μάθησης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/machine_learning_control/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:19:50 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/machine_learning_control/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο έλεγχος μέσω μηχανικής μάθησης ενσωματώνει προσαρμοστικούς αλγόριθμους με παραδοσιακά συστήματα ελέγχου για τη διαχείριση μη γραμμικών ή αβέβαιων περιβαλλόντων. Σε αντίθεση με τους στατικούς ελεγκτές, αυτά τα συστήματα μαθαίνουν από τις λειτουργικές εμπειρίες και προσαρμόζονται στις μεταβαλλόμενες συνθήκες.&lt;/p></description></item><item><title>Μηχανική Μάθηση και Εξαγωγή Γνώσης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/machine_learning_and_knowledge_extraction/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:19:50 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/machine_learning_and_knowledge_extraction/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτός ο κλάδος συνδυάζει τις τεχνικές μηχανικής μάθησης με την επεξεργασία φυσικής γλώσσας και τη数据挖掘 (data mining) για να μετατρέψει τα ωμά δεδομένα σε δράσιμη γνώση. Περιλαμβάνει την εκπαίδευση μοντέλων για την αναγνώριση οντοτήτων, σχέσεων και άλλων δομικών στοιχείων μέσα στο κείμενο.&lt;/p></description></item><item><title>Μηχανική Μάθηση στη Βιοπληροφορική</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/machine_learning_in_bioinformatics/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:19:50 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/machine_learning_in_bioinformatics/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτός ο διαθεματικός κλάδος χρησιμοποιεί τη μηχανική μάθηση για την επεξεργασία τεράστιων ποσοτήτων βιολογικών δεδομένων, επιτρέποντας στους ερευνητές να προβλέπουν λειτουργίες γονιδίων, να ταξινομούν ασθένειες και να κατανοούν τις μοριακές αλληλεπιδράσεις.&lt;/p></description></item><item><title>Μηχανική Μάθηση στη Φυσική</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/machine_learning_in_physics/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:19:50 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/machine_learning_in_physics/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στη φυσική, η μηχανική μάθηση βοηθά στην προσομοίωση της κβαντομηχανικής, στην ανάλυση δεδομένων υψηλής ενέργειας από συγκρούσεις σωματιδίων και στην ανακάλυψη νέων υλικών. Βοηθά τους φυσικούς να navigάρουν σε χώρους παραμέτρων υψηλών διαστάσεων και να εντοπίσουν μοτίβα που είναι δύσκολο να ανιχνευθούν με παραδοσιακές μεθόδους.&lt;/p></description></item><item><title>Μηχανική Μάθηση στις Γεωεπιστήμες</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/machine_learning_in_earth_sciences/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:19:50 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/machine_learning_in_earth_sciences/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μηχανική μάθηση ενισχύει τις γεωεπιστήμες επεξεργαζόμενη δορυφορικές απεικονίσεις, σεισμικά δεδομένα και κλιματικά αρχεία για τη μοντελοποίηση πολύπλοκων περιβαλλοντικών συστημάτων. Αυτές οι τεχνικές βοηθούν στην πρόβλεψη καιρικών μοτίβων, στην παρακολούθηση των επιπτώσεων της κλιματικής αλλαγής και στη διαχείριση φυσικών πόρων.&lt;/p></description></item><item><title>Lyra</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/lyra/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:19:31 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/lyra/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στο πλαίσιο της σύγχρονης ορολογίας της ΤΝ, το Lyra συχνά δηλώνει εξειδικευμένα συστήματα ΤΝ που εστιάζουν στη βελτίωση της αλληλεπίδρασης με τον χρήστη μέσω επεξεργασίας φυσικής γλώσσας. Μπορεί να αναφέρεται σε ένα ανοιχτού κώδικα LLM που αναπτύχθηκε&lt;/p></description></item><item><title>MAUVE</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mauve/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:19:31 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mauve/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το MAUVE είναι ένα στατιστικό μέτρο σχεδιασμένο να αξιολογεί πόσο στενά προσομοιάζει η έξοδος ενός γεννητικού γλωσσικού μοντέλου τη χρήση ανθρώπινης γλώσσας. Σε αντίθεση με τους απλούς βαθμούς δυσκολίας (perplexity), το MAUVE χρησιμοποιεί ψευδώνυμες ενσωματώσεις για&lt;/p></description></item><item><title>MLOps</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mlops/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:19:31 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mlops/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το MLOps επιτρέπει στις οργανώσεις να αναπτύσσουν και να διατηρούν αξιόπιστα και αποδοτικά μοντέλα μηχανικής μάθησης σε περιβάλλον παραγωγής. Περιλαμβάνει έλεγχο έκδοσης για δεδομένα και μοντέλα, αυτόματο δοκιμολόγηση, συνεχή ολοκλήρωση&lt;/p></description></item><item><title>Θεωρία M</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/m_theory/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:19:31 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/m_theory/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ενώ είναι κυρίως μια έννοια στη θεωρητική φυσική παρά στην επιστήμη υπολογιστών, η Θεωρία M αναφέρεται περιστασιακά σε προηγμένες προσομοιώσεις υπολογιστών και έρευνες κβαντικών υπολογιστών. Υποδηλώνει ότι&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Η Θεωρία M είναι ένα θεωρητικό πλαίσιο στη φυσική που ενοποιεί πέντε διαφορετικές εκδόσεις της θεωρίας χορδών, προτείνοντας ότι τα θεμελιώδη σωματίδια είναι δονήσεις μονοδιάστατων μεμβρανών σε έντεκα διαστάσεις.&lt;/p></description></item><item><title>Λίντα Σόντερχολμ</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/lynda_soderholm/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:19:31 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/lynda_soderholm/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Λίντα Σόντερχολμ αναγνωρίζεται ως σημαντική μορφή στον τομέα της τεχνολογίας, ιδιαίτερα για το έργο της στη διασταύρωση μεταξύ της ανάπτυξης ΤΝ και της ηθικής διακυβέρνησης. Ως ηγέτης στην εταιρική ευθύνη,&lt;/p></description></item><item><title>LocateAnything</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/locateanything/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:19:13 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/locateanything/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το LocateAnything είναι ένα ευέλικτο πλαίσιο όρασης υπολογιστή που επιτρέπει τον εντοπισμό και την τμηματοποίηση αντικειμένων σε εικόνες με βάση προτροπές φυσικής γλώσσας ή γενικές προϋποθέσεις. Εκμεταλλεύεται προεκπαιδευμένα μοντέλα βάσης για να κατανοήσει το οπτικό περιεχόμενο και να εντοπίσει αντικείμενα χωρίς να απαιτεί πρόσθετη εκπαίδευση για κάθε νέα κατηγορία ή σκηνή.&lt;/p></description></item><item><title>Ltx Video</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ltx_video/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:19:13 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ltx_video/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Ltx Video αντιπροσωπεύει μια εξέλιξη στη γεννητική ΤΝ για βίντεο, χρησιμοποιώντας διαδικασίες διάχυσης στον κρυφό χώρο για τη δημιουργία συνεκτικής κίνησης και οπτικών λεπτομερειών. Αντιμετωπίζει τις κοινές προκλήσεις στη δημιουργία βίντεο, όπως η αστάθεια των πλαισίων και η έλλειψη φυσικής ρευστότητας, παρέχοντας υψηλής ποιότητας οπτικό περιεχόμενο.&lt;/p></description></item><item><title>Μεγάλο Πλαίσιο (Long Context)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/long_context/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:19:13 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/long_context/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος «Μεγάλο Πλαίσιο» αναφέρεται στη χωρητικότητα των μοντέλων βασισμένων σε αρχιτεκτονική Transformer να χειρίζονται εκτεταμένα μήκη εισόδου, συχνά ξεπερνώντας τα τυπικά όρια όπως τα 2k ή 4k tokens. Αυτή η δυνατότητα επιτρέπει στα μοντέλα να αναλύουν ολόκληρα έγγραφα, κώδικα ή συνομιλίες, διατηρώντας τη συμφραζόμενη σχέση μεταξύ μακριών αποστάσεων κειμένου.&lt;/p></description></item><item><title>Τοπική δειγματοληψία περίπτωσης-ελέγχου</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/local_case_control_sampling/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:19:13 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/local_case_control_sampling/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η τοπική δειγματοληψία περίπτωσης-ελέγχου είναι μια στρατηγική που χρησιμοποιείται κυρίως στην εκπαίδευση μοντέλων αντίθετης μάθησης ή συστημών σύστασης. Αντί να επιλέγει τυχαία αρνητικά δείγματα, εντοπίζει τα «δύσκολα αρνητικά» (hard negatives) που βρίσκονται κοντά στα θετικά παραδείγματα στον χώρο ενσωματώσεων, βελτιώνοντας έτσι την ικανότητα του μοντέλου να διακρίνει λεπτές διαφορές.&lt;/p></description></item><item><title>Υπόθεση του Λοταριού</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/lottery_ticket_hypothesis/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:19:13 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/lottery_ticket_hypothesis/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Υπόθεση του Λοταριού προτείνει ότι μέσα σε ένα μεγάλο, τυχαία αρχικοποιημένο νευρωνικό δίκτυο, υπάρχει ένα αραιό υποδίκτυο (το «κερδισμένο εισιτήριο») που είναι καλά αρχικοποιημένο για εκπαίδευση. Κλαδεύοντας τα περιττά βάρη και εκπαιδεύοντας μόνο αυτό το υποδίκτυο από την αρχική του κατάσταση, μπορεί να επιτευχθεί απόδοση συγκρίσιμη με αυτή του πλήρους δικτύου, προσφέροντας αποτελεσματική συμπίεση μοντέλου.&lt;/p></description></item><item><title>Llama 2</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/llama_2/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:18:53 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/llama_2/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Κυκλοφορημένη από την Meta AI τον Ιούλιο του 2023, η Llama 2 αποτελεί μια σημαντική εξέλιξη στα ανοιχτά μοντέλα γλώσσας μεγάλου βάρους. Προσφέρει παραλλαγές εκ των προτέρων εκπαιδευμένες και λεπτώς ρυθμισμένες, που κυμαίνονται από 7 δισεκατομμύρια έως 70 δισεκατομμύρια παραμέτρους.&lt;/p></description></item><item><title>Llama 3</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/llama_3/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:18:53 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/llama_3/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Εισήχθη τον Απρίλιο του 2024, η Llama 3 χτίζει πάνω στην επιτυχία της Llama 2 με ουσιαστικές βελτιώσεις στην απόδοση και τις δυνατότητες. Η οικογένεια μοντέλων περιλαμβάνει εκδόσεις 8 δισεκατομμυρίων και 70 δισεκατομμυρίων παραμέτρων.&lt;/p></description></item><item><title>Llama3.1</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/llama31/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:18:53 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/llama31/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Κυκλοφόρησε τον Αύγουστο του 2024, η Llama 3.1 διευρύνει την οικογένεια Llama συμπεριλαμβάνοντας ένα τεράστιο μοντέλο 405 δισεκατομμυρίων παραμέτρων alongside μικρότερες παραλλαγές 8B και 70B. Ένα ξεχωριστό χαρακτηριστικό είναι το επεκταμένο παράθυρο συμφραζομένων.&lt;/p></description></item><item><title>LlamaIndex</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/llamaindex/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:18:53 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/llamaindex/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αρχικά γνωστό ως GPT Index, το LlamaIndex είναι ένα ισχυρό πλαίσιο δεδομένων που επιτρέπει στα LLMs να καταναλώνουν και να αλληλεπιδρούν με δομημένα και μη δομημένα δεδομένα. Παρέχει εργαλεία για ευρετηρίαση, ερωτήσεις και διαχείριση.&lt;/p></description></item><item><title>Τοπικό LLM</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/local_llm/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:18:53 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/local_llm/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η εκτέλεση ενός Τοπικού LLM περιλαμβάνει την ανάπτυξη μοντέλων ανοιχτού βάρους απευθείας σε υλικό καταναλωτικού επιπέδου όπως υπολογιστές PC, Mac ή τοπικούς διακομιστές. Αυτή η προσέγγιση εξαλείφει την εξάρτηση από παρόχους τρίτων API, διασφαλίζοντας&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Linter (Εργαλείο στατικής ανάλυσης κώδικα)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/linter/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:18:35 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/linter/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα linter είναι ένα βοηθητικό πρόγραμμα που εκτελεί στατική ανάλυση στον πηγαίο κώδικα χωρίς να τον εκτελεί. Ελέγχει για συντακτικά λάθη, πιθανά σφάλματα, &amp;lsquo;code smells&amp;rsquo; (μυρωδιές κώδικα) και αποκλίσεις από τους οδηγούς στυλ ή τις βέλτιστες πρακτικές.&lt;/p></description></item><item><title>Llama</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/llama/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:18:35 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/llama/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Llama (Large Language Model Meta AI) είναι μια σειρά θεμελιωδών μεγάλων γλωσσικών μοντέλων που κυκλοφόρησε από τη Meta. Σε αντίθεση με πολλά εμπορικά μοντέλα, τα μοντέλα Llama συχνά κυκλοφορούν με ανοιχτά βάρη, επιτρέποντας την προσαρμογή και την έρευνα από την κοινότητα.&lt;/p></description></item><item><title>Γραμμική διαχωριστότητα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/linear_separability/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:18:35 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/linear_separability/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η γραμμική διαχωριστότητα αναφέρεται στη γεωμετρική συνθήκη κατά την οποία τα σημεία δεδομένων που ανήκουν σε διαφορετικές κατηγορίες μπορούν να διαχωριστούν πλήρως από ένα γραμμικό όριο, όπως μια ευθεία στον χώρο 2D ή ένα υπερεπίπεδο σε υψηλότερες διαστάσεις.&lt;/p></description></item><item><title>Γραμμική συνάρτηση προβλέψης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/linear_predictor_function/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:18:35 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/linear_predictor_function/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στη στατιστική μοντελοποίηση και την μηχανική μάθηση, η γραμμική συνάρτηση προβλέψης αντιπροσωπεύει το σταθμισμένο άθροισμα των χαρακτηριστικών εισόδου συν έναν όρο προκατάληψης (bias). Αποτελεί τον βασικό πυρήνα των γενικευμένων γραμμικών μοντέλων (GLM).&lt;/p></description></item><item><title>Λίστες λογισμικού τεχνητής νοημοσύνης ανοιχτού κώδικα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/lists_of_open_source_artificial_intelligence_software/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:18:35 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/lists_of_open_source_artificial_intelligence_software/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτό αναφέρεται σε οργανωμένα αποθετήρια, όπως θέματα στο GitHub, λίστες &amp;lsquo;Awesome&amp;rsquo; ή κοινότητες που διατηρούν wiki, οι οποίες συγκεντρώνουν λογισμικό ανοιχτού κώδικα σχετικό με την τεχνητή νοημοσύνη. Υπηρετούν ως απαραίτητοι πόροι για την ανακάλυψη εργαλείων.&lt;/p></description></item><item><title>Βιοσχεδιασμός A* (Lifelong Planning A*)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/lifelong_planning_a/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:18:19 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/lifelong_planning_a/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο Βιοσχεδιασμός A* (LPA*) είναι μια επέκταση του αλγορίθμου αναζήτησης A* που έχει σχεδιαστεί για περιβάλλοντα όπου οι κόστοι αλλάζουν με τον χρόνο. Αντί να ξεκινά ξανά την αναζήτηση, ο LPA* διατηρεί μια ουρά προτεραιότητας και ενημερώνει&lt;/p></description></item><item><title>Διάρκεια Συσχέτισης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/life_time_of_correlation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:18:19 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/life_time_of_correlation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Σε δυναμικά συστήματα και ανάλυση χρονοσειρών, η διάρκεια της συσχέτισης μετρά τη διάρκεια κατά την οποία δύο μεταβλητές διατηρούν σημαντική στατιστική εξάρτηση. Η έννοια αυτή είναι κρίσιμη για την κατανόηση&lt;/p></description></item><item><title>Διασταυρούμενη Επαλήθευση Ένα-Προς-Ένα (Leave-One-Out Cross-Validation)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/leave_one_out_cross_validation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:18:19 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/leave_one_out_cross_validation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η διασταυρούμενη επαλήθευση ένα-προς-ένα (LOOCV) είναι μια ειδική περίπτωση της διασταυρούμενης επαλήθεσης k-fold όπου το k ισούται με τον αριθμό των δειγμάτων στο σύνολο δεδομένων. Παρέχει μια σχεδόν αμερόληπτη εκτίμηση της απόδοσης του μοντέλου.&lt;/p></description></item><item><title>Μέρισμα του Ψεύτη (Liar's Dividend)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/liars_dividend/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:18:19 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/liars_dividend/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το «μέρισμα του ψεύτη» αναφέρεται στον κοινωνικό κίνδυνο που προκαλείται από την προηγμένη γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη, ιδιαίτερα τα deepfakes. Καθώς τα συνθετικά μέσα γίνονται δυσδιάκριτα από την πραγματικότητα, κακόβουλα άτομα μπορούν να ισχυριστούν ότι&lt;/p></description></item><item><title>Τεχνητή Νοημοσύνη Πεπερασμένης Μνήμης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/limited_memory_ai/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:18:19 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/limited_memory_ai/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Τεχνητή Νοημοσύνη Πεπερασμένης Μνήμης αντιπροσωπεύει το δεύτερο επίπεδο ικανότητας ΤΝ, όπου τα συστήματα μπορούν να μάθουν από ιστορικά δεδομένα και να προσαρμόσουν τη συμπεριφορά τους ανάλογα. Σε αντίθεση με τις αντιδραστικές μηχανές, αυτά τα συστήματα διατηρούν πληροφορίες&lt;/p></description></item><item><title>Διαρροή Δεδομένων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/leakage/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:17:57 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/leakage/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η διαρροή δεδομένων είναι ένα κρίσιμο σφάλμα στη μηχανική μάθηση όπου το μοντέλο αποκτά πρόσβαση σε πληροφορίες κατά την εκπαίδευση που δεν θα ήταν διαθέσιμες κατά τη στιγμή της πρόβλεψης. Αυτό συχνά συμβαίνει μέσω ακατάλληλης επεξεργασίας των δεδομένων ή λανθασμένης διαίρεσης τους.&lt;/p></description></item><item><title>Καμπύλη Μάθησης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/learning_curve/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:17:57 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/learning_curve/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Συνήθως, μια καμπύλη μάθησης εμφανίζει σκορ εκπαίδευσης και επικύρωσης στον άξονα y σε σχέση με τον αριθμό των δειγμάτων εκπαίδευσης ή των επαναλήψεων στον άξονα x. Βοηθά στη διάγνωση εάν ένα μοντέλο υποφέρει από υψηλή μεροληψία ή διακύμανση.&lt;/p></description></item><item><title>Κλάση Μανθάνουσων Συναρτήσεων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/learnable_function_class/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:17:57 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/learnable_function_class/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στη στατιστική θεωρία μάθησης, μια κλάση μανθάνουσων συναρτήσεων αντιπροσωπεύει τον χώρο υποθέσεων που διατίθεται σε έναν αλγόριθμο. Ορίζει το εύρος των μοτίβων ή απεικονίσεων που το μοντέλο μπορεί δυνητικά να αποκτήσει.&lt;/p></description></item><item><title>Μάθηση για Ταξινόμηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/learning_to_rank/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:17:57 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/learning_to_rank/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Σε αντίθεση με την τυπική ταξινόμηση ή παλινδρόμηση, η μάθηση για ταξινόμηση εστιάζει στην πρόβλεψη μιας σχετικής σειράς αντικειμένων. Χρησιμοποιεί προσεγγίσεις ζεύγους, λίστας ή σημείου για τη μείωση σφαλμάτων ταξινόμησης όπως το NDCG.&lt;/p></description></item><item><title>Μανθάνον Αυτόματο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/learning_automaton/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:17:57 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/learning_automaton/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η έννοια προέρχεται από την ενισχυτική μάθηση και περιλαμβάνει έναν πράκτορα που αλληλεπιδρά με ένα άγνωστο περιβάλλον. Το αυτοματο επιλέγει δράσεις από ένα πεπερασμένο σύνολο και λαμβάνει ένα σήμα ποινής ή ανταμοιβής.&lt;/p></description></item><item><title>Επισημασμένα δεδομένα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/labeled_data/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:17:36 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/labeled_data/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα επισημασμένα δεδομένα αποτελούνται από δείγματα εισόδου ζευγαρωμένα με αντίστοιχες ετικέτες πραγματικής κατάστασης (ground truth), λειτουργώντας ως θεμέλιο για την εποπτευόμενη μηχανική μάθηση. Επιτρέπουν στους αλγορίθμους να μάθουν τον χάρτη αντιστοίχισης μεταξύ εισόδου και εξόδου.&lt;/p></description></item><item><title>Εύκολη μάθηση (Lazy learning)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/lazy_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:17:36 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/lazy_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι αλγόριθμοι εύκολης μάθησης, όπως οι k-Γειτονικότεροι Γείτονες (k-NN), απομνημονεύουν ολόκληρο το σύνολο εκπαίδευσης και εκτελούν υπολογισμούς μόνο κατά την παραγωγή προβλέψεων. Αυτό αντιτίθεται στην «άσκητη» μάθηση (eager learning), η οποία κατασκευάζει ένα γενικευμένο μοντέλο πριν από την εκτέλεση.&lt;/p></description></item><item><title>Κανονικοποίηση Στρώματος</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/layer_normalization/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:17:36 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/layer_normalization/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Κανονικοποίηση Στρώματος σταθεροποιεί την εκπαίδευση μειώνοντας τη μετατόπιση εσωτερικού συσχετισμού, ιδιαίτερα αποτελεσματική σε αρχιτεκτονικές επαναλαμβανόμενων (RNN) και μετασχηματιστών (Transformers). Σε αντίθεση με την Κανονικοποίηση Παρτίδας, η οποία εξαρτάται από στατιστικά παρτίδας, αυτή λειτουργεί ανεξάρτητα από το μέγεθος της παρτίδας.&lt;/p></description></item><item><title>Οπτική γλώσσας/δράσης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/languageaction_perspective/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:17:36 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/languageaction_perspective/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ριζωμένη στη θεωρία των εννοιολογικών πράξεων (speech act theory) και στην πραγματολογία, αυτή η οπτική τονίζει τον τρόπο με τον οποίο οι εκφράσεις εκτελούν λειτουργίες όπως το αίτημα, η υπόσχεση ή η εντολή. Στην Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP), διαμορφώνει την κατανόηση του σκοπού πίσω από τις επικοινωνιακές ενέργειες.&lt;/p></description></item><item><title>Τελευταίο μίλι</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/last_mile/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:17:36 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/last_mile/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το πρόβλημα του «τελευταίου μιλίου» αναφέρεται στις προκλήσεις που αντιμετωπίζονται κατά την ανάπτυξη μοντέλων σε παραγωγικό περιβάλλον, συμπεριλαμβανομένης της ολοκλήρωσης με υπάρχουσα υποδομή, της διασφάλισης χαμηλής καθυστέρησης στην εκτίμηση (inference) και της διαχείρισης ακραίων περιπτώσεων.&lt;/p></description></item><item><title>Kubernetes</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/kubernetes/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:17:17 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/kubernetes/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Kubernetes (συχνά συντομογραφείται ως K8s) είναι ένα σύστημα ορχήστρωσης δοχείων που αναπτύχθηκε αρχικά από την Google. Αυτοματοποιεί την ανάπτυξη, την κλιμάκωση και τη λειτουργία εφαρμογών σε δοχεία σε ομάδες υπολογιστών (clusters), επιτρέποντας την εύκολη διαχείριση μικροϋπηρεσιών και την αυτόματη ανάκτηση από βλάβες.&lt;/p></description></item><item><title>LLM ως Κριτής</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/llm_as_a_judge/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:17:17 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/llm_as_a_judge/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η προσέγγιση «LLM ως Κριτής» είναι ένα παράδειγμα αξιολόγησης όπου ένα Μεγάλο Γλωσσικό Μοντέλο λειτουργεί ως αυτόματος αξιολογητής για την ποιότητα των εξόδων άλλων μοντέλων. Αντί να βασίζεται αποκλειστικά σε ανθρώπινους αναλυτές ή αυστηρούς κανόνες, το μοντέλο χρησιμοποιεί εντολές (prompts) για να κρίνει την ακρίβεια, την συνοχή και την ασφάλεια των απαντήσεων, προσφέροντας μια κλιμακώσιμη και κοστολογικά αποδοτική εναλλακτική λύση.&lt;/p></description></item><item><title>Δίκτυα Kolmogorov-Arnold</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/kolmogorovarnold_networks/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:17:17 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/kolmogorovarnold_networks/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα Δίκτυα Kolmogorov-Arnold (KANs) είναι μια πρόσφατη κατηγορία νευρωνικών δικτύων που εμπνεύστηκαν από το θεώρημα αναπαράστασης Kolmogorov-Arnold, το οποίο δηλώνει ότι κάθε συνεχής συνάρτηση πολλών μεταβλητών μπορεί να αναπαρασταθεί ως σύνθεση πεπερασμένου αριθμού συνεχών συναρτήσεων μιας μεταβλητής. Σε αντίθεση με τα παραδοσιακά δίκτυα που χρησιμοποιούν σταθερές συναρτήσεις ενεργοποίησης, τα KANs μαθαίνουν τις συναρτήσεις ενεργοποίησης απευθείας κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης.&lt;/p></description></item><item><title>Θόρυβος ετικετών</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/label_noise/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:17:17 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/label_noise/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο θόρυβος ετικετών αναφέρεται στις αποκλίσεις μεταξύ των πραγματικών κλασικών ετικετών των δεδομένων και των ετικετών που παρέχονται στο σύνολο εκπαίδευσης. Αυτό μπορεί να προκληθεί από λάθη ανθρώπινης ανάλυσης, ασαφή δεδομένα ή λανθασμένες διαδικασίες συλλογής, και μπορεί να μειώσει σημαντικά την απόδοση και τη γενίκευση των μοντέλων μηχανικής μάθησης.&lt;/p></description></item><item><title>Συστήματα βασισμένα στη γνώση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge_based_systems/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:17:17 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge_based_systems/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα συστήματα βασισμένα στη γνώση (KBS) είναι ένας κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης που ενσωματώνει συγκεκριμένη γνώση του πεδίου εφαρμογής σε ένα υπολογιστικό σύστημα, ώστε να εκτελεί εργασίες που συνήθως απαιτούν ανθρώπινη εμπειρογνωμοσύνη. Βασίζονται στην αναπαράσταση της γνώσης και στη λογική συμπερασματολογίας για την προσομοίωση της σκέψης ενός ειδικού.&lt;/p></description></item><item><title>Βάσει Γνώσης Διαμόρφωση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge_based_configuration/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:16:48 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge_based_configuration/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η προσέγγιση χρησιμοποιεί τεχνικές επίλυσης περιορισμών εντός μιας βάσης γνώσης για να διασφαλίσει ότι τα συναρμολογημένα προϊόντα πληρούν όλες τις τεχνικές και τις απαιτήσεις του πελάτη. Αποτρέπει άκυρους συνδυασμούς μέσω ενσωματωμένων κανόνων, εξασφαλίζοντας τη συμβατότητα των εξαρτημάτων και την ικανοποίηση των προδιαγραφών.&lt;/p></description></item><item><title>Ενσωμάτωση Γράφου Γνώσης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge_graph_embedding/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:16:48 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge_graph_embedding/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι μέθοδοι ενσωμάτωσης γραφών γνώσης, όπως οι TransE ή DistMult, μετασχηματίζουν τις διακριτές δομές του γράφου σε πυκνά διανύσματα χαμηλής διάστασης. Αυτό επιτρέπει στα μοντέλα μηχανικής μάθησης να εκτελούν μαθηματικές πράξεις πάνω σε αυτές τις αναπαραστάσεις, διευκολύνοντας την επεξεργασία της σημασιολογίας των δεδομένων.&lt;/p></description></item><item><title>Επίπεδο Γνώσης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge_level/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:16:48 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge_level/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος επινοήθηκε από τον Allen Newell και αναλύει τα έξυπνα συστήματα με βάση τις πεποιθήσεις και τους στόχους τους, ανεξάρτητα από τη φυσική τους υλοποίηση. Διαχωρίζει τη λογική της δράσης ενός πράκτορα από τις μηχανιστικές λεπτομέρειες υλοποίησης, επιτρέποντας την ανάλυση της συμπεριφοράς του σε αφηρημένο επίπεδο.&lt;/p></description></item><item><title>Ολοκλήρωση Γνώσης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge_integration/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:16:48 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge_integration/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ολοκλήρωση γνώσης περιλαμβάνει τη συγχώνευση δεδομένων από ποικίλες πηγές, όπως βάσεις δεδομένων, οντολογίες και μη δομημένο κείμενο, σε ένα συνεκτικό σχήμα. Αντιμετωπίζει ζητήματα σημασιολογικής ετερογένειας και ασυνέπειας, εξασφαλίζοντας ότι η ενιαία αναπαράσταση είναι έγκυρη και χρήσιμη για περαιτέρω ανάλυση.&lt;/p></description></item><item><title>Σύστημα Σύστασης Βασισμένο σε Γνώση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge_based_recommender_system/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:16:48 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge_based_recommender_system/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Σε αντίθεση με τη συνεργατική φιλτραρίσματα, η οποία βασίζεται στη συμπεριφορά των χρηστών στο παρελθόν, τα συστήματα αυτά χρησιμοποιούν ρητή γνώση για τα αντικείμενα και τις προτιμήσεις των χρηστών για να εξαγάγουν συστάσεις. Είναι ιδιαίτερα αποτελεσματικά σε αγορές όπου τα δεδομένα είναι αραιά ή τα προϊόντα είναι πολύπλοκα και δύσκολο να συγκριθούν.&lt;/p></description></item><item><title>Kimi K2</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/kimi_k2/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:16:23 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/kimi_k2/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Kimi K2 αποτελεί μια σημαντική εξέλιξη στη σειρά μεγάλων γλωσσικών μοντέλων της Moonshot AI. Χαρακτηρίζεται από τις ενισχυμένες ικανότητές του στην πολύπλοκη λογική σκέψη και την επίλυση μαθηματικών προβλημάτων.&lt;/p></description></item><item><title>Kimi K25</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/kimi_k25/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:16:23 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/kimi_k25/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Kimi K25 είναι μια εξελιγμένη έκδοση μέσα στην οικογένεια μοντέλων Kimi που παράγονται από την Moonshot AI. Επικουρεί τις βάσεις των προηγούμενων εκδόσεων όπως το Kimi K2, προσφέροντας βελτιώσεις στην ταχύτητα εξαγωγής συμπερασμάτων.&lt;/p></description></item><item><title>Απόσταξη Γνώσης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge_distillation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:16:23 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge_distillation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η απόσταξη γνώσης είναι μια μέθοδος μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιείται για τη συμπίεση ενός μεγάλου, πολύπλοκου νευρωνικού δικτύου (του διδάσκοντος) σε ένα μικρότερο, πιο αποδοτικό δίκτυο (το μαθητικό). Το μαθητικό μοντέλο εκπαιδεύεται ώστε να&lt;/p></description></item><item><title>Οριακή Ημερομηνία Γνώσης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge_cutoff/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:16:23 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge_cutoff/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ημερομηνία ορίου γνώσης ορίζει τον χρονικό οριακό άξονα των δεδομένων εκπαίδευσης ενός γλωσσικού μοντέλου. Οποιαδήποτε πληροφορία, γεγονός ή εξέλιξη που συνέβη μετά από αυτήν την ημερομηνία είναι γενικά άγνωστη στο μοντέλο unless&lt;/p></description></item><item><title>Σύνταξη Γνώσης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge_compilation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:16:23 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge_compilation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η σύνταξη γνώσης αναφέρεται σε τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης που μετατρέπουν μια βάση γνώσεων ή μια λογική θεωρία σε διαφορετική αναπαράσταση που διευκολύνει ταχύτερες λειτουργίες, όπως η ικανοποίηση&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Η σύνταξη γνώσης είναι η διαδικασία μετατροπής των αναπαραστάσεων γνώσης σε πιο αποδοτικές μορφές για ταχύτερη απάντηση ερωτημάτων ή λογική σκέψη.&lt;/p></description></item><item><title>Journal of Machine Learning Research</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/journal_of_machine_learning_research/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:16:11 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/journal_of_machine_learning_research/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Journal of Machine Learning Research (JMLR) είναι ένα επιφανές ανοιχτό πρόσβασης περιοδικό που λειτουργεί ως κύριος χώρος διάχυσης αυστηρών επιστημονικών ευρημάτων στον τομέα της μηχανικής μάθησης. Καλύπτει θεωρητικές και πρακτικές πτυχές, προωθώντας την πρόοδο της επιστήμης των υπολογιστών μέσω της δημοσίευσης πρωτοποριακών εργασιών.&lt;/p></description></item><item><title>K-line</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/k_line/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:16:11 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/k_line/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η K-line, η οποία στα δυτικά αγορές αναφέρεται συνήθως ως διάγραμμα κεριών (candlestick chart), είναι μια γραφική παράσταση της δυναμικής των τιμών για έναν τίτλο, παράγωγο ή νόμισμα. Παρουσιάζει τέσσερα βασικά σημεία δεδομένων: την αρχική τιμή ανοίγματος, την υψηλότερη τιμή, την χαμηλότερη τιμή και την τελική τιμή κλεισίματος, επιτρέποντας την ταχεία ερμηνεία της ψυχολογίας της αγοράς.&lt;/p></description></item><item><title>KAoS</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/kaos/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:16:11 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/kaos/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το KAoS είναι ένα πλαίσιο έξυπνων πρακτόρων που αναπτύχθηκε για να διαχειριστεί την πολυπλοκότητα μεγάλων κλίμακας, κατανεμημένων επιχειρησιακών συστημάτων. Χρησιμοποιεί μια προσέγγιση βάσει πολιτικών, όπου οι στόχοι υψηλού επιπέδου διαχείρισης μεταφράζονται σε συγκεκριμένες ενέργειες και ρυθμίσεις συστήματος, επιτρέποντας την αυτόνομη προσαρμογή και βελτιστοποίηση των πόρων.&lt;/p></description></item><item><title>Kernel density estimation</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/kernel_density_estimation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:16:11 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/kernel_density_estimation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Εκτίμηση Πυκνότητας Πυρήνα (KDE) είναι μια θεμελιώδης στατιστική τεχνική που λειαίνει διακριτά σημεία δεδομένων για να δημιουργήσει μια συνεχή καμπύλη κατανομής πιθανότητας. Τοποθετεί μια συνάρτηση πυρήνα (συνήθως Γκαουσιανή) σε κάθε σημείο δεδομένου και αθροίζει αυτές τις συνεισφορές, παρέχοντας μια πιο ομαλή και ακριβέστερη απεικόνιση της υποκείμενης κατανομής σε σχέση με τα ιστογράγματα.&lt;/p></description></item><item><title>Kernel embedding of distributions</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/kernel_embedding_of_distributions/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:16:11 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/kernel_embedding_of_distributions/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Ενσωμάτωση Κατανομών με Πυρήνα (Kernel Embedding of Distributions) επιτρέπει την αντιμετώπιση πιθανοτικών αντικειμένων ως σημείων σε έναν διανυσματικό χώρο υψηλών διαστάσεων, γνωστό ως Χώρος Hilbert Αναπαραγωγικού Πυρήνα (RKHS). Με την απεικόνιση των κατανομών ως διανύσματα μέσου, μπορούν να εφαρμοστούν τυπικές γραμμικές άλγεβρας και στατιστικές μέθοδοι για τη σύγκριση, την ταξινόμηση και την ανάλυση διαφορών μεταξύ κατανομών.&lt;/p></description></item><item><title>Αυτό είναι αυτό που θέλουμε;</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/is_this_what_we_want/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:15:36 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/is_this_what_we_want/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η φράση αντιπροσωπεύει ένα καθοριστικό ερώτημα στην ηθική και τη διακυβέρνηση της ΤΝ, προκαλώντας τους ενδιαφερόμενους φορείς να αξιολογήσουν εάν οι deployed τεχνολογίες ΤΝ ευθυγραμμίζονται με τις ανθρώπινες αξίες και το δημόσιο συμφέρον. Αφορά την κριτική εξέταση των επιπτώσεων της ΤΝ στην κοινωνία.&lt;/p></description></item><item><title>Εγγενής κίνηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/intrinsic_motivation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:15:36 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/intrinsic_motivation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην ενισχυτική μάθηση, η εγγενής κίνηση ωθεί έναν πράκτορα να εξερευνήσει το περιβάλλον του αναζητώντας καινοτομία, μειώνοντας την αβεβαιότητα ή κυριαρχώντας δεξιότητες, ανεξάρτητα από τις εξωτερικές ανταμοιβές εργασίας. Αυτό επιτρέπει την αυτοματοποιημένη μάθηση χωρίς σαφή σήματα ανταμοιβής.&lt;/p></description></item><item><title>Έξυπνη αναγνώριση λέξεων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/intelligent_word_recognition/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:15:36 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/intelligent_word_recognition/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Έξυπνη Αναγνώριση Λέξεων αναφέρεται σε προηγμένες τεχνολογίες αναγνώρισης οπτικών χαρακτήρων (OCR) που τροφοδοτούνται από νευρωνικά δίκτυα. Περάσει την απλή αντιστοίχιση μοτίβων κατανοώντας το πλαίσιο και διαχειριζόμενο παραμορφώσεις ή κακή γραφή.&lt;/p></description></item><item><title>Έξυπνο σύστημα υποστήριξης αποφάσεων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/intelligent_decision_support_system/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:15:36 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/intelligent_decision_support_system/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα Έξυπνο Σύστημα Υποστήριξης Αποφάσεων (IDSS) ενσωματώνει τεχνικές Τεχνητής Νοημοσύνης, όπως μηχανική μάθηση και επεξεργασία φυσικής γλώσσας, με παραδοσιακά πλαίσια υποστήριξης αποφάσεων. Ενσωματώνει προηγμένες αναλυτικές ικανότητες για τη βελτιστοποίηση της ανθρώπινης κρίσης.&lt;/p></description></item><item><title>Ισότροπη θέση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/isotropic_position/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:15:36 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/isotropic_position/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην κυρτή γεωμετρία και την πιθανότητα υψηλών διαστάσεων, ένα σύνολο σημείων ή ένα κυρτό σώμα βρίσκεται σε ισότροπη θέση εάν το κέντρο μάζας του βρίσκεται στην αρχή των αξόνων και ο πίνακας συνδιακύμανσής του είναι πολλαπλάσιο ενός βαθμωτού αριθμού επί τον μοναδιαίο πίνακα.&lt;/p></description></item><item><title>Έξυπνη Αυτοματοποίηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/intelligent_automation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:15:12 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/intelligent_automation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η έξυπνη αυτοματοποίηση ενσωματώνει την παραδοσιακή Ρομποτική Αυτοματοποίηση Διαδικασιών (RPA) με προηγμένες τεχνολογίες ΤΝ όπως η μηχανική μάθηση και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Ενώ η RPA χειρίζεται κανονιστικές, δομημένες&lt;/p></description></item><item><title>Έξυπνη Βάση Δεδομένων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/intelligent_database/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:15:12 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/intelligent_database/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Μια έξυπνη βάση δεδομένων αξιοποιεί τη μηχανική μάθηση και την ΤΝ για να ενισχύσει τις τυπικές λειτουργίες των βάσεων δεδομένων πέρα από την απλή αποθήκευση και ανάκτηση. Μπορεί να βελτιστοποιεί αυτόματα την απόδοση ερωτημάτων, να προβλέπει τη χρήση&lt;/p></description></item><item><title>Έξυπνο Πράκτορας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/intelligent_agent/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:15:12 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/intelligent_agent/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένας έξυπνος πράκτορας είναι ένα σύστημα ικανό να αντιλαμβάνεται το περιβάλλον του μέσω αισθητήρων ή εισόδων δεδομένων, να επεξεργάζεται αυτές τις πληροφορίες χρησιμοποιώντας αλγόριθμους σκέψης και να δρα στο περιβάλλον μέσω ενεργοποιητών&lt;/p></description></item><item><title>Έξυπνος Έλεγχος</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/intelligent_control/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:15:12 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/intelligent_control/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο έξυπνος έλεγχος χρησιμοποιεί μεθόδους τεχνητής νοημοσύνης όπως η θολή λογική, τα νευρωνικά δίκτυα και οι γενετικοί αλγόριθμοι για τον ρυθμιστικό έλεγχο συστημάτων όπου η παραδοσιακή μαθηματική μοντελοποίηση είναι ανεπαρκής ή&lt;/p></description></item><item><title>Τήρηση Οδηγιών</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/instruction_following/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:15:12 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/instruction_following/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η τήρηση οδηγιών αναφέρεται στην ικανότητα των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων και άλλων συστημάτων ΤΝ να κατανοούν τις λεπτές αποχρώσεις των ανθρώπινων κατευθύνσεων και να συμμορφώνονται με τους ρητούς περιορισμούς μέσα σε ένα αίτημα. Αυτή η μετατόπιση παραδείγματος&lt;/p></description></item><item><title>Ανάλυση χώρου πληροφοριών</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/information_space_analysis/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:15:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/information_space_analysis/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η έννοια περιλαμβάνει την ανάλυση της δομής του χώρου αναπαράστασης στα μοντέλα μηχανικής μάθησης. Εξετάζει πώς κατανέμονται, συσσωματώνονται ή χωρίζονται τα σημεία δεδομένων εντός ενός χώρου υψηλών διαστάσεων. Η ανάλυση αυτή βασίζεται συχνά στην υπόθεση του πολυπλέου (manifold hypothesis), η οποία προτείνει ότι τα πραγματικά δεδομένα υψηλών διαστάσεων βρίσκονται σε ένα χαμηλότερης διάστασης πολυπλέο που είναι ενσωματωμένο στον χώρο υψηλών διαστάσεων. Η κατανόηση αυτών των ιδιοτήτων βοηθά στη βελτίωση της απόδοσης των μοντέλων και στην εξαγωγή πιο νόμιμων χαρακτηριστικών.&lt;/p></description></item><item><title>Επαγωγική θεωρία μάθησης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/inferential_theory_of_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:15:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/inferential_theory_of_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η θεωρία υποστηρίζει ότι η μάθηση είναι ουσιαστικά μια διαδικασία πιθανοτικής επαγωγής. Αντί να απομνημονεύει τα δεδομένα, ο μαθητής διατηρεί μια κατανομή πιθανότητας πάνω σε πιθανά μοντέλα ή υποθέσεις. Κατά τη διάρκεια της διαδικασίας, οι αρχικές πιθανότητες (priors) των υποθέσεων ενημερώνονται χρησιμοποιώντας τα παρατηρούμενα δεδομένα μέσω του θεωρήματος του Bayes, οδηγώντας σε εκτενείς πιθανότητες (posteriors). Αυτό επιτρέπει στον αλγόριθμο να ποσοτικοποιεί την αβεβαιότητά του και να προσαρμόζει τις προβλέψεις του καθώς συλλέγει περισσότερες πληροφορίες.&lt;/p></description></item><item><title>Επιλογή παραδειγμάτων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/instance_selection/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:15:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/instance_selection/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η επιλογή παραδειγμάτων στοχεύει στη βελτίωση της υπολογιστικής αποδοτικότητας και της απόδοσης του μοντέλου αφαιρώντας περιττά ή θορυβώδη σημεία δεδομένων. Σε αντίθεση με την επιλογή χαρακτηριστικών, η οποία λειτουργεί στις στήλες του συνόλου δεδομένων, η επιλογή παραδειγμάτων λειτουργεί στις γραμμές. Ο στόχος είναι να διατηρηθεί η πληροφοριακή περιεκτικότητα του συνόλου δεδομένων ενώ μειώνεται ο όγκος τους, επιτρέποντας στα μοντέλα να εκπαιδεύονται γρηγορότερα χωρίς σημαντική απώλεια ακρίβειας. Συχνά χρησιμοποιούνται αλγόριθμοι που βασίζονται σε κλίση ή απόσταση για να εντοπίσουν τα πιο κρίσιμα παραδείγματα.&lt;/p></description></item><item><title>Μάθηση βάσει παραδειγμάτων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/instance_based_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:15:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/instance_based_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Γνωστή επίσης ως μάθηση βασισμένη στη μνήμη, αυτή η τεχνική δεν χτίζει ένα γενικευμένο μοντέλο κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης. Αντ&amp;rsquo; αυτού, αποθηκεύει ολόκληρο το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης στη μνήμη. Όταν απαιτείται μια πρόβλεψη για ένα νέο σημείο δεδομένων, ο αλγόριθμος βρίσκει τα πιο παρόμοια παραδείγματα από το ιστορικό σύνολο (συνήθως χρησιμοποιώντας ένα μέτρο ομοιότητας ή απόστασης) και βασίζει την πρόβλεψή του σε αυτά. Αυτή η μέθοδος είναι ιδιαίτερα χρήσιμη όταν οι σχέσεις στα δεδομένα είναι πολύ πολύπλοκες για να μοντελοποιηθούν με απλές παραμετρικές συναρτήσεις.&lt;/p></description></item><item><title>Παράδειγμα δεδομένων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/instance/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:15:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/instance/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στη μηχανική μάθηση, ένα παράδειγμα (instance) αναφέρεται σε ένα συγκεκριμένο στοιχείο από το σύνολο δεδομένων. Αποτελείται από ένα σύνολο εισρομένων χαρακτηριστικών (ιδιοτήτων) και ενδεχομένως από μια ετικέτα στόχου (target label). Τα παραδείγματα είναι η θεμελιώδης μονάδα εκπαίδευσης και αξιολόγησης για τα περισσότερα μοντέλα μηχανικής μάθησης. Κάθε παράδειγμα αντιπροσωπεύει μία παρατήρηση του φαινομένου που μελετάται, επιτρέποντας στον αλγόριθμο να μάθει τις σχέσεις μεταξύ των εισροών και των εκροών.&lt;/p></description></item><item><title>Δείκτης Inception</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/inception_score/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:14:40 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/inception_score/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο Δείκτης Inception (IS) είναι ένα στατιστικό μέτρο που εισήχθη για να αξιολογήσει την απόδοση των Γεννητριών Ανταγωνιστικών Δικτύων (GANs) και άλλων γεννητικών μοντέλων. Συνδυάζει δύο παράγοντες: την ποιότητα της εικόνας (καθαρότητα) και την ποικιλία των παραγόμενων δεδομένων.&lt;/p></description></item><item><title>Επαγωγική Πιθανότητα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/inductive_probability/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:14:40 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/inductive_probability/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Επαγωγική Πιθανότητα ποσοτικοποιεί το πόσο πιθανό είναι ότι μια υπόθεση είναι αληθής δεδομένων των παρατηρούμενων στοιχείων, αναγνωρίζοντας ότι τα συμπεράσματα είναι πιθανά και όχι βέβαια. Αποτελεί τη βάση της Bayesian επαγωγικής συλλογισμού, όπου η πιθανότητα ενημερώνεται καθώς εισέρχονται νέα δεδομένα.&lt;/p></description></item><item><title>Επαγωγική Προκατάληψη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/inductive_bias/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:14:40 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/inductive_bias/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Επαγωγική Προκατάληψη αντιπροσωπεύει τις εγγενείς προτιμήσεις ή περιορισμούς που ενσωματώνονται σε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης, επιτρέποντάς του να γενικεύσει από τα δεδομένα εκπαίδευσης σε μη ορατά δεδομένα. Χωρίς τέτοιες προκαταλήψεις, ένα μοντέλο δεν μπορεί να κάνει αξιόπιστες προβλέψεις για νέα δεδομένα.&lt;/p></description></item><item><title>Επαγωγικός Προγραμματισμός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/inductive_programming/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:14:40 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/inductive_programming/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο Επαγωγικός Προγραμματισμός, συχνά αναφερόμενος ως Σύνθεση Προγραμμάτων, περιλαμβάνει τη δημιουργία κώδικα λογισμικού βάσει προδιαγραφών που παρέχονται ως ζεύγη εισόδου-εξόδου αντί για ρητές οδηγίες. Το σύστημα εξαγάγει τον αλγόριθμο ή τον κώδικα που μετατρέπει την είσοδο στην επιθυμητή έξοδο.&lt;/p></description></item><item><title>Επαυξητική Εύρεση με Ευριστικές Μεθόδους</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/incremental_heuristic_search/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:14:40 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/incremental_heuristic_search/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Επαυξήτική Εύρεση με Ευριστικές Μεθόδους αναφέρεται σε αλγορίθμους που βελτιώνουν ένα υποψήφιο λύμα βήμα προς βήμα, καθοδηγούμενοι από ευριστικές συναρτήσεις που εκτιμούν το κόστος για την επίτευξη του στόχου. Σε αντίθεση με τις εξαντλητικές αναζητήσεις, αυτές οι μέθοδοι εστιάζουν στην περιοχή γύρω από την τρέχουσα λύση.&lt;/p></description></item><item><title>Imatrix</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/imatrix/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:14:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/imatrix/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Imatrix, συντομογραφία του Importance Matrix (Πίνακας Σημασίας), είναι μια τεχνική που συνδέεται κυρίως με την εκπαίδευση και κβάντωση LLMs βασισμένων στο GGML. Υπολογίζει τις παραγώγους δεύτερης τάξης (προσέγγιση πίνακα Hessian) των παραμέτρων του μοντέλου κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, επιτρέποντας πιο ακριβή κβάντωση.&lt;/p></description></item><item><title>Αντιστοίχιση Κειμένου Εικόνας σε Κείμενο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/image_text_to_text/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:14:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/image_text_to_text/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Αντιστοίχιση Κειμένου Εικόνας σε Κείμενο αναφέρεται σε μοντέλα που επεξεργάζονται οπτικές εισόδους μαζί με λεκτικές ερωτήσεις για να παράγουν συνεκτικές εξόδους φυσικής γλώσσας. Αυτά τα συστήματα, συχνά γνωστά ως Μοντέλα Γλώσσας-Οράσεως (VLMs), συνδυάζουν την κατανόηση της εικόνας με την επεξεργασία γλώσσας.&lt;/p></description></item><item><title>Εικόνα σε Βίντεο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/image_to_video/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:14:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/image_to_video/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η τεχνολογία Εικόνα σε Βίντεο λαμβάνει ένα μόνο στατικό πλαίσιο και προβλέπει τα επόμενα πλαίσια για να παράγει μια συνεκτική ακολουθία βίντεο. Αυτό περιλαμβάνει τη μοντελοποίηση χρονικής συνέπειας και φυσικής δυναμικής για να διασφαλιστεί η ρεαλιστικότητα της κίνησης.&lt;/p></description></item><item><title>Εικόνα σε Εικόνα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/image_to_image/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:14:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/image_to_image/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Μετατροπή Εικόνας σε Εικόνα (I2I) περιλαμβάνει τη χρήση μοντέλων βαθιάς μάθησης, όπως Γεννήτριες Ανταγωνιστικά Δίκτυα (GANs) ή μοντέλα διάχυσης, για να μετατρέψουν μία εικόνα σε άλλη. Σε αντίθεση με τους απλούς φίλτρους, το I2I μπορεί να αλλάξει δραματικά την εμφάνιση, όπως να μετατρέψει μια φωτογραφία σε σχέδιο.&lt;/p></description></item><item><title>Μη αυθεντικό κείμενο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/inauthentic_text/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:14:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/inauthentic_text/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το μη αυθεντικό κείμενο αναφέρεται σε γραπτό υλικό που παράγεται από συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης ή ανθρώπους με εξαπατητική πρόθεση, χωρίς αυθεντική ανθρώπινη εμπειρία ή πραγματική τεκμηρίωση. Περιλαμβάνει spam που δημιουργείται από AI, fabricated news (fabricated ειδήσεις) και παραπληροφόρηση.&lt;/p></description></item><item><title>INDIAai</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/indiaai/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:13:43 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/indiaai/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ιδρυθέν υπό το Υπουργείο Ηλεκτρονικών και Τεχνολογίας Πληροφοριών, το INDIAai λειτουργεί ως κεντρικός κόμβος για πόρους, πολιτικές και πρωτοβουλίες τεχνητής νοημοσύνης. Στόχος του είναι να προάγει τη συνεργασία μεταξύ ακαδημαϊκών κύκλων, βιομηχανίας και κυβερνήσε&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Γενεράρισμα Εικόνας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/image_generation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:13:43 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/image_generation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτό το παράδειγμα χρησιμοποιεί μοντέλα όπως το Stable Diffusion ή το DALL-E για την παραγωγή εικόνων υψηλής ποιότητας με βάση κείμενο ή άλλες εισόδους. Περιλαμβάνει την μάθηση πολύπλοκων κατανομών δεδομένων για τη σύνθεση ρεαλιστικών&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Ενσωμάτωση στο IDE</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ide_integration/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:13:43 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ide_integration/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η πρακτική περιλαμβάνει τη σύνδεση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, όπως τα Μοντέλα Γλώσσας Μεγάλου Μεγέθους (LLMs), με περιβάλλοντα ανάπτυξης λογισμικού όπως το VS Code ή το IntelliJ. Επιτρέπει χαρακτηριστικά όπως η έξυπνη συμπλήρωση κώδικα, η αυτοματο&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Ιδεονομία</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ideonomy/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:13:43 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ideonomy/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτός ο κλάδος μελετά τις διαδικασίες πίσω από τον σχηματισμό, τον συνδυασμό και την εξέλιξη των ιδεών. Εφαρμόζει δομημένες τεχνικές για την ενίσχυση της δημιουργικότητας και των ικανοτήτων επίλυσης προβλημάτων. Στο πλαίσιο της ΤΝ, η ιδεονομία μπορεί να χρησιμοποιηθεί&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Μετατροπή Εικόνας σε Εικόνα (I2I)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/i2i/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:13:43 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/i2i/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μετατροπή εικόνας σε εικόνα (I2I) περιλαμβάνει την χαρτογράφηση των pixel από μια πηγαία περιοχή σε μια στόχευση περιοχή, χρησιμοποιώντας μοντέλα βαθιάς μάθησης, όπως τα Γενετικά Ανταγωνιστικά Δίκτυα (GANs) ή τα μοντέλα διάχυσης. Επιτρέπει τη μεταφορά στυλ, τη σημασιολογική&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Βελτιστοποίηση Υπερπαραμέτρων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hyperparameter_optimization/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:13:18 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hyperparameter_optimization/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Βελτιστοποίηση Υπερπαραμέτρων (HPO) αναφέρεται στο ευρύτερο πεδίο της αυτοματοποίησης της επιλογής υπερπαραμέτρων. Ενώ η ρύθμιση (tuning) είναι η γενική πράξη, η HPO συχνά υποδηλώνει τη χρήση εξελιγμένων αλγορίθμων όπως&lt;/p></description></item><item><title>Βελτιστοποίηση Υπερπαραμέτρων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hyperparameter_tuning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:13:18 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hyperparameter_tuning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η βελτιστοποίηση υπερπαραμέτρων περιλαμβάνει την αξιολόγηση διαφορετικών συνόλων υπερπαραμέτρων για την εύρεση της διαμόρφωσης που αποδίδει τη μέγιστη ακρίβεια του μοντέλου ή το χαμηλότερο ποσοστό σφάλματος. Κοινές στρατηγικές περιλαμβάνουν την αναζήτηση πλέγματος, την τυχαία αναζήτηση κ.λπ.&lt;/p></description></item><item><title>Υβριδική Αναζήτηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hybrid_search/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:13:18 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hybrid_search/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Υβριδική Αναζήτηση ενσωματώνει δύο διακριτές μεθόδους ανάκτησης: την αναζήτηση πυκνών διανυσμάτων, η οποία αποτυπώνει τη σημασιολογική έννοια και το πλαίσιο, και την αναζήτηση αραιών διανυσμάτων (λέξεις-κλειδιά), η οποία αντιστοιχεί ακριβείς όρους. Εκμεταλλευόμενη&lt;/p></description></item><item><title>Υβριδικό Έξυπνο Σύστημα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hybrid_intelligent_system/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:13:18 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hybrid_intelligent_system/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα Υβριδικό Έξυπνο Σύστημα (HIS) συγχωνεύει διαφορετικά παραδείγματα ΤΝ, συνδυάζοντας συνήθως προσεγγίσεις συνδεσιολογίας (connectionist), όπως τα νευρωνικά δίκτυα, με συμβολικές μεθόδους, όπως τα συστήματα ειδικής γνώσης ή η θολή λογική. Αυτή η ολοκλήρωση&lt;/p></description></item><item><title>Υπερπαράμετρος</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hyperparameter/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:13:18 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hyperparameter/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Σε αντίθεση με τις παραμέτρους του μοντέλου (βάρη και προκαταρκτικά σφάλματα/biases) που μαθαίνονται από τα δεδομένα κατά την εκπαίδευση, οι υπερπαράμετροι είναι εξωτερικές ρυθμίσεις που επιλέγονται από τον προγραμματιστή πριν ξεκινήσει η εκπαίδευση. Ελέγχουν τη δομή&lt;/p></description></item><item><title>Hugging Face</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hugging_face/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:13:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hugging_face/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Hugging Face είναι μια επιφανής εταιρεία και διαδικτυακή πλατφόρμα που έχει γίνει κεντρικός άξονας του οικοσυστήματος τεχνητής νοημοσύνης ανοιχτού κώδικα. Προσφέρει μια εκτεταμένη αποθήκη προεκπαιδευμένων μοντέλων, συνόλων δεδομένων και εφαρμογών επίδειξης.&lt;/p></description></item><item><title>Αλληλεπίδραση Ανθρώπου-ΤΝ</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/humanai_interaction/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:13:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/humanai_interaction/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η αλληλεπίδραση Ανθρώπου-ΤΝ (HAI) είναι ένας διαθεματικός κλάδος που εξετάζει τη δυναμική μεταξύ των ανθρώπων και των τεχνολογιών ΤΝ. Εστιάζει στον σχεδιασμό διαισθητικών διεπαφών, πρωτοκόλλων επικοινωνίας και συνεργατικών μοντέλων για βέλτιστη απόδοση.&lt;/p></description></item><item><title>Ανθρώπινη Επίβλεψη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/human_oversight/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:13:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/human_oversight/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ανθρώπινη επίβλεψη αναφέρεται στους μηχανισμούς και τις διαδικασίες μέσω των οποίων οι άνθρωποι παρακολουθούν, αξιολογούν και παρεμβαίνουν στις αποφάσεις ή τις ενέργειες που οδηγούνται από την ΤΝ. Αυτή η έννοια είναι κρίσιμη για τη διασφάλιση ότι τα αυτοματοποιημένα συστήματα λειτουργούν με ασφάλεια και ηθική ευθύνη.&lt;/p></description></item><item><title>Ανθρώπινη Επίλυση Προβλημάτων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/human_problem_solving/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:13:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/human_problem_solving/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ανθρώπινη επίλυση προβλημάτων περιλαμβάνει τις πολυδιάστατες γνωστικές ικανότητες που οι άνθρωποι χρησιμοποιούν για να αντιμετωπίσουν προκλήσεις, ξεκινώντας από απλές εργασίες έως αφηρημένες εννοιολογικές δυσκολίες. Σε αντίθεση με τις αλγοριθμικές προσεγγίσεις, βασίζεται στην ευελιξία και τη διαίσθηση.&lt;/p></description></item><item><title>Τεχνητή Νοημοσύνη με Κέντρο τον Άνθρωπο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/human_centered_ai/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:13:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/human_centered_ai/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Τεχνητή Νοημοσύνη με Κέντρο τον Άνθρωπο είναι μια φιλοσοφία σχεδιασμού που τοποθετεί τους ανθρώπους στον πυρήνα της ανάπτυξης της τεχνητής νοημοσύνης. Τονίζει τη δημιουργία συστημάτων που είναι διαφανή, δίκαια και ωφέλιμα για την κοινωνία, αντί να εστιάζουν αποκλειστικά στην απόδοση.&lt;/p></description></item><item><title>Δρόμος Νευρωνικού Δικτύου</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/highway_network/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:12:07 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/highway_network/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα Highway Networks σχεδιάστηκαν για να αντιμετωπίσουν το πρόβλημα της εξαφανιζόμενης βαθμονόμησης στη βαθιά μάθηση ενσωματώνοντας προσαρμοστικές πύλες που ελέγχουν τη ροή πληροφοριών. Παρόμοια με τα κύτταρα LSTM, αυτές οι πύλες επιτρέπουν στο δίκτυο να μαθαίνει δυναμικά πόση πληροφορία από την είσοδο πρέπει να περνά απευθείας στα επόμενα στρώματα (skip connection) και πόση πρέπει να επεξεργάζεται η νευρωνική λειτουργία, επιτρέποντας την εκπαίδευση εξαιρετικά βαθιών μοντέλων.&lt;/p></description></item><item><title>Ιεραρχική Ισορροπία Κινδύνου</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hierarchical_risk_parity/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:12:07 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hierarchical_risk_parity/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Ιεραρχική Ισορροπία Κινδύνου (HRP) είναι μια μέθοδος κατασκευής χαρτοφυλακίου που αντιμετωπίζει τους περιορισμούς της παραδοσιακής βελτιστοποίησης μέσου-διακύμανσης ενσωματώνοντας δομές συσχέτισης. Χρησιμοποιεί αλγορίθμους συστάδων για να ομαδοποιήσει τα περιουσιακά στοιχεία με βάση την ομοιότητά τους και στη συνέχεια κατανέμει το κεφάλαιο και τον κίνδυνο σε αυτές τις ομάδες, αποφεύγοντας την ανάγκη αντιστροφής του πίνακα συνδιακύμανσης.&lt;/p></description></item><item><title>Ιεραρχικό Πλοηγήσιμο Μικρό Κόσμο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hierarchical_navigable_small_world/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:12:07 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hierarchical_navigable_small_world/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο αλγόριθμος Ιεραρχικού Πλοηγήσιμου Μικρού Κόσμου (HNSW) κατασκευάζει ένα πολυεπίπεδο γράφημα όπου κάθε επίπεδο περιέχει ένα υποσύνολο κόμβων από το επίπεδο κάτωθεν. Η πλοήγηση ξεκινά από το ανώτατο επίπεδο, κινούμενη προς τους πιο κοντινούς γείτονες, και κατεβαίνει σταδιακά σε βαθύτερα επίπεδα για αυξανόμενη ακρίβεια. Αυτό επιτυγχάνει πολυωνυμική πολυπλοκότητα αναζήτησης, καθιστώντας το ιδανικό για μεγάλα σύνολα δεδομένων διανυσμάτων.&lt;/p></description></item><item><title>Ιεραρχικό Σύστημα Ελέγχου</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hierarchical_control_system/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:12:07 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hierarchical_control_system/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα ιεραρχικό σύστημα ελέγχου οργανώνει τη λογική ελέγχου σε πολλαπλά επίπεδα, κυρίως από τον στρατηγικό σχεδιασμό υψηλού επιπέδου έως την εκτέλεση πραγματικού χρόνου χαμηλού επιπέδου. Τα υψηλότερα επίπεδα ορίζουν αντικειμενικούς στόχους και περιορισμούς, ενώ τα χαμηλότερα επίπεδα μεταφράζουν αυτούς τους στόχους σε συγκεκριμένες ενέργειες ελέγχου, επιτρέποντας την αποσύνθεση πολύπλοκων εργασιών σε διαχειρίσιμες μονάδες.&lt;/p></description></item><item><title>Ιστόγραμμα Προσανατολισμένων Μετατοπίσεων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/histogram_of_oriented_displacements/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:12:07 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/histogram_of_oriented_displacements/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Ιστόγραμμα Προσανατολισμένων Μετατοπίσεων (HOD) είναι μια μέθοδος εξαγωγής χαρακτηριστικών για την ανάλυση βίντεο που επεκτείνει την έννοια του HOG (Ιστογράμματος Προσανατολισμένων Γραδιών) στις χρονικές διαστάσεις. Υπολογίζει ιστογράγματα διανυσμάτων οπτικής ροής μέσα σε χρονικά παράθυρα, capturing τόσο την κατεύθυνση όσο και την ένταση της κίνησης, γεγονός που το καθιστά ισχυρό εργαλείο για την αναγνώριση δυναμικών δραστηριοτήτων.&lt;/p></description></item><item><title>Haw</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/haw/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:11:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/haw/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στο πλαίσιο της γενικής επεξεργασίας γλώσσας, το &amp;lsquo;haw&amp;rsquo; είναι μια ανεπίσημη κραυγή ή ήχος δισταγμού. Αν και δεν αντιπροσωπεύει έναν βασικό αλγοριθμικό όρο στην τεχνητή νοημοσύνη, τα μοντέλα NLP πρέπει να το αναγνωρίζουν.&lt;/p></description></item><item><title>Hello World: Πώς να είσαι άνθρωπος στην εποχή του μηχανήματος</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hello_world_how_to_be_human_in_the_age_of_the_machine/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:11:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hello_world_how_to_be_human_in_the_age_of_the_machine/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η φράση αναφέρεται σε ένα συγκεκριμένο λογοτεχνικό έργο που εξετάζει πώς οι άνθρωποι μπορούν να διατηρήσουν τη σχετικότητα και την αξιοπρέπεια amidst την ταχεία τεχνολογική πρόοδο. Στη συζήτηση για την AI, λειτουργεί ως πολιτισμικό σημείο αναφοράς.&lt;/p></description></item><item><title>Επικίνδυνο Περιεχόμενο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/harmful_content/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:11:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/harmful_content/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το επικίνδυνο περιεχόμενο αναφέρεται σε ψηφιακά μέσα ή κείμενα που μπορούν να προκαλέσουν σωματική, ψυχολογική ή κοινωνική βλάβη. Στην ασφάλεια των AI, η ανίχνευση και ο φιλτράρισμα τέτοιου περιεχομένου είναι κρίσιμα για την πρόληψη της δημιουργίας από τα μοντέλα.&lt;/p></description></item><item><title>Κρυφή Στήλη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hidden_layer/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:11:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hidden_layer/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Μια κρυφή στήλη αποτελείται από νευρώνες που λαμβάνουν εισόδους από προηγούμενες στήλες, εφαρμόζουν βάρη και αποκλίσεις, και περνούν μετασχηματισμένα δεδομένα προς τα εμπρός μέσω μιας συνάρτησης ενεργοποίησης. Αυτές οι στήλες επιτρέπουν στα νευρωνικά δίκτυα.&lt;/p></description></item><item><title>Πίνακας Κατάταξης HF ASR</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hf_asr_leaderboard/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:11:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hf_asr_leaderboard/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο Πίνακας Κατάταξης HF ASR είναι μια πλατφόρμα μετρικών που οδηγείται από την κοινότητα και φιλοξενείται από το Hugging Face, παρακολουθώντας την κατάσταση της τέχνης στην Αυτόματη Αναγνώριση Ομιλίας. Επιτρέπει στους ερευνητές και προγραμματιστές να αξιολογούν.&lt;/p></description></item><item><title>H2O</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/h2o/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:11:34 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/h2o/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το H2O είναι μια ευρέως χρησιμοποιούμενη πλατφόρμα εν μνήμη (in-memory) ανοιχτού κώδικα για κατανεμημένη, κλιμακώσιμη μηχανική μάθηση και προβλεπτική ανάλυση. Αναπτύχθηκε αρχικά από δύο διδάκτορες του Χάρβαρντ, παρέχει ένα ενοποιημένο πλαίσιο που επιτρέπει την εύκολη ανάπτυξη και deployment μοντέλων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων.&lt;/p></description></item><item><title>Διαγωνισμός Προγραμματισμού AI Halite</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/halite_ai_programming_competition/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:11:34 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/halite_ai_programming_competition/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Halite ήταν ένας ετήσιος διαγωνισμός προγραμματισμού AI που διοργανώθηκε από την Two Sigma, όπου οι προγραμματιστές δημιουργούσαν αυτόνομους πράκτορες για να παίξουν ένα παιχνίδι στρατηγικής με σειρά κινήσεων σε ένα πλέγμα. Ο στόχος περιλάμβανε τη συλλογή πόρων, την ανάπτυξη στρατιωτικών δυνάμεων και την κυριαρχία στο χάρτη απέναντι σε άλλους πράκτορες.&lt;/p></description></item><item><title>Μηχανή Gödel</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/g%C3%B6del_machine/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:11:34 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/g%C3%B6del_machine/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μηχανή Gödel είναι μια υποθετική καθολική λύτρια προβλημάτων που προτάθηκε από τον Jürgen Schmidhuber, βασισμένη στη μορφοποιημένη λογική και τη θεωρία της υπολογισιμότητας. Λειτουργεί αναλύοντας συνεχώς τον δικό της πηγαίο κώδικα και αναδιατυπώνοντάς τον αυθόρμητα, εφόσον αυτό οδηγεί σε βελτίωση της απόδοσης σύμφωνα με έναν καθορισμένο συνάρτηση ωφέλειας.&lt;/p></description></item><item><title>Υλικό για την τεχνητή νοημοσύνη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hardware_for_artificial_intelligence/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:11:34 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hardware_for_artificial_intelligence/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το υλικό AI αναφέρεται σε εξειδικευμένες υπολογιστικές συσκευές που βελτιστοποιούνται για την μαζική παράλληλη επεξεργασία που απαιτείται από τα φορτία εργασίας μηχανικής μάθησης. Αυτό περιλαμβάνει Γραφικές Κάρτες (GPUs) για γενική παράλληλη επεξεργασία, Τσιπ Επεξεργασίας Νευρώνων (TPUs) και νευρομορφικούς υπολογιστές.&lt;/p></description></item><item><title>Φράγματα ασφαλείας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/guardrails/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:11:34 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/guardrails/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα φράγματα ασφαλείας αναφέρονται σε ένα σύνολο ελέγχων λογισμικού και στρώσεων επιβολής πολιτικής που ενσωματώνονται στις εφαρμογές AI, ιδιαίτερα στα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, για να διασφαλίζουν ασφαλή και συμμορφούμενη συμπεριφορά. Λειτουργούν ως φίλτρα που εμποδίζουν την εκτέλεση επικίνδυνων εντολών ή τη δημιουργία ακατάλληλου περιεχομένου.&lt;/p></description></item><item><title>Grok</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/grok/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:11:12 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/grok/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Grok είναι ένα τσατμποτ μοντέλου μεγάλης γλώσσας (LLM) που δημιουργήθηκε από την εταιρεία του Έλον Μασκ, xAI. Είναι κυρίως προσβάσιμο στους συνδρομητές της πλατφόρμας X (πρώην Twitter). Το Grok ξεχωρίζει για την ικανότητά του να έχει πρόσβαση σε δεδομένα κοινωνικών μέσων σε πραγματικό χρόνο, επιτρέποντάς του να παρέχει ενημερωμένες απαντήσεις και μια πιο ανεξάρτητη, συχνά χιουμοριστική, συμπεριφορά σε σύγκριση με άλλα μοντέλα.&lt;/p></description></item><item><title>Grok 1</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/grok_1/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:11:12 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/grok_1/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Grok-1 είναι η πρώτη κυκλοφορία της xAI, που ξεκίνησε τον Νοέμβριο του 2023. Πρόκειται για ένα μοντέλο μεγάλης γλώσσας βασισμένο σε αρχιτεκτονική μετασχηματιστή αποκλειστικά αποκωδικοποιητή (decoder-only) με περίπου 33 δισεκατομμύρια παραμέτρους. Σημαντικό χαρακτηριστικό του είναι η χρήση αρχιτεκτονικής Mixture-of-Experts (MoE), η οποία επιτρέπει στο μοντέλο να ενεργοποιεί μόνο ένα υποσύνολο των παραμέτρων του για κάθε είσοδο, βελτιώνοντας την αποδοτικότητα και την ταχύτητα εκτέλεσης.&lt;/p></description></item><item><title>Grokking</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/grokking/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:11:12 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/grokking/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Grokking αναφέρεται σε μια αντισυμβατική συμπεριφορά που παρατηρείται στη βαθιά μάθηση, όπου ένα μοντέλο συνεχίζει να υπερπροσαρμόζεται (overfit) στα δεδομένα εκπαίδευσης για μεγάλο χρονικό διάστημα, δείχνοντας κακή γενίκευση σε δεδομένα δοκιμής. Ωστόσο, μετά από αρκετές εποχές (epochs), το σφάλμα γενίκευσης πέφτει απότομα, υποδηλώνοντας ότι το μοντέλο τελικά «κατάλαβε» τους υποκείμενους κανόνες και όχι απλώς απομνημόνευσε τα δεδομένα.&lt;/p></description></item><item><title>Grounding</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/grounding/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:11:12 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/grounding/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην Τεχνητή Νοημοσύνη, το grounding αναφέρεται στη σύνδεση συμβολικών παραστάσεων ή παραγόμενου κειμένου με συγκεκριμένες οντότητες του πραγματικού κόσμου, δεδομένα ή αισθητηριακές εμπειρίες. Για τα μοντέλα γλώσσας, αυτό συχνά περιλαμβάνει την τεχνολογία Retrieval-Augmented Generation (RAG), όπου το μοντέλο αναζητά και χρησιμοποιεί έγκυρες πληροφορίες από εξωτερικές βάσεις γνώσης πριν παράγει μια απάντηση, μειώνοντας έτσι τις παραπληροφορίες.&lt;/p></description></item><item><title>Μονάδα Επεξεργασίας Γραφικών</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/graphics_processing_unit/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:11:12 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/graphics_processing_unit/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η GPU είναι ένας επεξεργαστής υψηλών επιδόσεων που αναπτύχθηκε αρχικά για την αντιμετώπιση εργασιών απόδοσης γραφικών. Σε αντίθεση με τις CPU, οι οποίες διαθέτουν λίγους πυρήνες βελτιστοποιημένους για διαδοχική σειριακή επεξεργασία, οι GPU περιέχουν χιλιάδες πυρήνες ικανούς να εκτελούν παράλληλους υπολογισμούς, καθιστώντας τες ιδανικές για τις απαιτητικές μαθηματικές πράξεις που απαιτούνται στην εκπαίδευση μοντέλων ΤΝ.&lt;/p></description></item><item><title>GPT-2</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gpt2/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:10:50 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gpt2/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Generative Pre-trained Transformer 2 (GPT-2) είναι ένα αυτοσυναφές γλωσσικό μοντέλο που χρησιμοποιεί την αρχιτεκτονική transformer για να παράγει κείμενο παρόμοιο με αυτό των ανθρώπων. Εκπαιδεύτηκε σε τεράστιο σύνολο δεδομένων διαδικτυακού κειμένου.&lt;/p></description></item><item><title>GraphQL</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/graphql/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:10:50 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/graphql/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αναπτυγμένο από τη Facebook, το GraphQL παρέχει μια πλήρη και κατανοητή περιγραφή των δεδομένων στο API σας, δίνοντας δύναμη στους πελάτες να ζητούν ακριβώς αυτό που χρειάζονται και τίποτα περισσότερο. Αντικαθιστά πολλά HTTP αιτήματα με ένα ενιαίο σημείο πρόσβασης.&lt;/p></description></item><item><title>Θεωρία Συστημάτων Γραμματικής</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/grammar_systems_theory/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:10:50 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/grammar_systems_theory/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Προερχόμενη από τη θεωρητική επιστήμη των υπολογιστών και τη γλωσσολογία, αυτή η περιοχή επεκτείνει τις έννοιες της ιεραρχίας Chomsky σε πολυσύνθετα συστήματα. Εξετάζει πώς πολλαπλές γραμματικές ή συνιστώσες αλληλεπιδρούν και συνεργάζονται για την παραγωγή γλωσσών.&lt;/p></description></item><item><title>Συσσώρευση Κλίσεων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gradient_accumulation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:10:50 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gradient_accumulation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η στρατηγική βελτιστοποίησης επιτρέπει την εκπαίδευση μοντέλων βαθιάς μάθσης με αποτελεσματικά μεγέθη παρτίδας μεγαλύτερα από αυτά που χωράνε στη μνήμη της GPU. Συγκεντρώνοντας κλίσεις από διάφορες μικρές παρτίδες και εκτελώντας ενημέρωση βαρών μόνο μετά από πολλές διαβάσεις, μειώνεται το κόστος μνήμης.&lt;/p></description></item><item><title>Υπολογισμός Κοκκομετρίας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/granular_computing/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:10:50 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/granular_computing/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η προσέγγιση μιμείται τις γνωστικές διαδικασίες των ανθρώπων ομαδοποιώντας τα δεδομένα σε οντότητες υψηλότερου επιπέδου ή &amp;lsquo;κόκκους&amp;rsquo; αντί να επεξεργάζεται μεμονωμένα στοιχεία. Περιλαμβάνει τεχνικές όπως τα τραχιά σύνολα, τη θολή λογική και τη θεωρία πιθανοτήτων.&lt;/p></description></item><item><title>Google Colab</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/google_colab/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:09:58 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/google_colab/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Google Colaboratory, γνωστό ως Colab, είναι μια υπηρεσία Jupyter notebook που φιλοξενείται στο cloud, η οποία δεν απαιτεί ρυθμίσεις και παρέχει δωρεάν πρόσβαση σε υπολογιστικούς πόρους, συμπεριλαμβανομένων των Γραφικών Επεξεργαστών (GPU).&lt;/p></description></item><item><title>Google Research</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/google_research/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:09:58 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/google_research/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Google Research είναι ο ακαδημαϊκός και βιομηχανικός βραχίονας έρευνας της Google LLC, εστιάζοντας στην προώθηση των ορίων της τεχνολογίας σε τομείς όπως η τεχνητή νοημοσύνη, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η κβαντική υπολογιστική.&lt;/p></description></item><item><title>Gpt Bigcode</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gpt_bigcode/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:09:58 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gpt_bigcode/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το GPT Bigcode, συχνά συνδεδεμένο με μοντέλα όπως το StarCoder, αντιπροσωπεύει μια σημαντική πρόοδο στην ΤΝ βοήθειας προγραμματισμού. Αυτά τα μοντέλα έχουν προεκπαιδευτεί σε τεράστιες αποθήκες δημόσιου κώδικα για να κατανοούν και να παράγουν κώδικα.&lt;/p></description></item><item><title>Gpt Oss</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gpt_oss/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:09:58 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gpt_oss/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το GPT OSS συνήθως δηλώνει εναλλακτικές λύσεις ή θυγατρικά έργα ανοιχτού κώδικα ιδιόκτητων μοντέλων Generative Pre-trained Transformer. Αυτά τα έργα επιτρέπουν στους προγραμματιστές να προσπελάζουν, να τροποποιούν και να αναπτύσσουν μεγάλα γλωσσικά μοντέλα τοπικά.&lt;/p></description></item><item><title>Διακυβέρνηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/governance/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:09:58 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/governance/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Διακυβέρνηση ΤΝ αναφέρεται στο σύνολο των κανόνων, οδηγιών και θεσμικών δομών που διαχειρίζονται τον τρόπο δημιουργίας, χρήσης και ελέγχου της τεχνητής νοημοσύνης. Περιλαμβάνει τη νομική συμμόρφωση, τις ηθικές εξετάσεις και την διαφάνεια.&lt;/p></description></item><item><title>Gibberlink</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gibberlink/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:09:41 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gibberlink/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Δεν υπάρχει καθιερωμένη έννοια, τεχνολογία ή μεθοδολογία γνωστή ως «Gibberlink» στον χώρο της τεχνητής νοημοσύνης, της μηχανικής μάθησης ή των υπολογιστικών επιστημών. Μπορεί να πρόκειται για λάθος ορθογραφίας ή φανταστική ορολογία.&lt;/p></description></item><item><title>GLM</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/glm/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:09:41 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/glm/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στη στατιστική μοντελοποίηση, το GLM σημαίνει Γενικευμένα Γραμμικά Μοντέλα, τα οποία επεκτείνουν τη γραμμική παλινδρόμηση επιτρέποντας μεταβλητές απόκρισης με μοντέλα κατανομής σφάλματος εκτός της κανονικής κατανομής. Στην τεχνητή νοημοσύνη, αναφέρεται επίσης στα General Language Models (Γενικά Μοντέλα Γλώσσας).&lt;/p></description></item><item><title>GLM MoE DSA</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/glm_moe_dsa/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:09:41 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/glm_moe_dsa/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Δεν υπάρχει ένας ενιαίος τυποποιημένος όρος «GLM MoE DSA». Ωστόσο, πιθανότατα συνδυάζει το GLM (μία συγκεκριμένη αρχιτεκτονική LLM), το MoE (Ανάμιξη Εμπειρογνωμόνων, μια τεχνική για την αποδοτική κλιμάκωση του μεγέθους του μοντέλου ενεργοποιώντας μόνο ένα υποσύνολο ειδικών νευρώνων/μονάδων) και πιθανώς μηχανισμούς αραιής προσοχής.&lt;/p></description></item><item><title>Glossary of Artificial Intelligence</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/glossary_of_artificial_intelligence/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:09:41 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/glossary_of_artificial_intelligence/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα Λεξικό Τεχνητής Νοημοσύνης λειτουργεί ως έγγραφο αναφοράς που ορίζει εξειδικευμένη ορολογία, ακρωνύμια και έννοιες στον χώρο. Βοηθά ερευνητές, προγραμματιστές και φοιτητές στην κατανόηση και τη σωστή χρήση της ορολογίας του κλάδου.&lt;/p></description></item><item><title>Google Clips</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/google_clips/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:09:41 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/google_clips/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Google Clips ήταν μια συσκευή καταναλωτικής ηλεκτρονικής που αναπτύχθηκε από την Google και αξιοποιούσε μηχανική μάθηση εντός της συσκευής για να αναγνωρίζει ενδιαφέροντα σκηνικά και αντικείμενα, όπως πρόσωπα ή κατοικίδια, και να καταγράφει αυτόματα φωτογραφίες ή βίντεο χωρίς χειροκίνητη παρέμβαση.&lt;/p></description></item><item><title>Genie</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/genie/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:09:19 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/genie/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Genie αναφέρεται σε μια οικογένεια γενετικών μοντέλων σχεδιασμένων ειδικά για τη σύνθεση βίντεο. Αναπτύχθηκαν από ερευνητές, συμπεριλαμβανομένων εκείνων στο Google DeepMind, και αυτοί οι μοντέλοι στοχεύουν στη δημιουργία συνεκτικών ακολουθιών&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Αποστολή Γένεσης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/genesis_mission/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:09:19 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/genesis_mission/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Αποστολή Γένεσης αναφέρεται συνήθως σε μια στρατηγική φάση ή έργο εντός μιας οργάνωσης, με στόχο την ετοιμασία του εδάφους για προηγμένες ικανότητες ΤΝ. Αυτό περιλαμβάνει τη δημιουργία βασικής υποδομής, την ανάπτυξη&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Γενετικό μοντέλο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/generative_model/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:09:19 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/generative_model/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα γενετικά μοντέλα είναι αλγόριθμοι σχεδιασμένοι να κατανοούν τα μοτίβα και τις δομές εντός ενός συγκεκριμένου συνόλου δεδομένων, ώστε να μπορούν να δημιουργήσουν νέες περιπτώσεις δεδομένων που μοιάζουν με τα αρχικά. Σε αντίθεση με τα διακριτικά μοντέλα&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Εξάρτηση από τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/generative_artificial_intelligence_dependency/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:09:19 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/generative_artificial_intelligence_dependency/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η έννοια αναφέρεται στη στρατηγική και λειτουργική εξάρτηση που επιδεικνύουν οι επιχειρήσεις προς τα μοντέλα γενετικής τεχνητής νοημοσύνης για την εκτέλεση απαραίτητων εργασιών, όπως η δημιουργία περιεχομένου, η εξυπηρέτηση πελατών και η ανάλυση δεδομένων. Καθώς η υιοθέτηση&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Μάθηση γεωμετρικών χαρακτηριστικών</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/geometric_feature_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:09:19 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/geometric_feature_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μάθηση γεωμετρικών χαρακτηριστικών εστιάζει στην επεξεργασία δεδομένων που διαθέτουν μη Ευκλείδειες δομές, όπως κοινωνικά δίκτυα, μοριακοί γράφοι ή τρισδιάστατες πλέξεις. Τεχνικές όπως τα Νευρωνικά Δίκτυα Γράφων (GNNs) και&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Gemma</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gemma/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:09:00 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gemma/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα μοντέλα Gemma σχεδιάστηκαν για να είναι αποδοτικά και προσιτά για ερευνητές και προγραμματιστές. Διατίθενται σε διάφορα μεγέθη, συμπεριλαμβανομένων των εκδόσεων 2B και 7B παραμέτρων, επιτρέποντας την ανάπτυξη σε ποικίλο υλικό.&lt;/p></description></item><item><title>Gemma4</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gemma4/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:09:00 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gemma4/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ως προς τις τρέχουσες γνώσεις, δεν υπάρχει επίσημα κυκλοφορημένο μοντέλο με την ονομασία &amp;lsquo;Gemma4&amp;rsquo; που να διαφέρει από την υπάρχουσα σειρά Gemma 2. Μπορεί να αναφέρεται σε μια υποθετική μελλοντική κυκλοφορία ή μια συγκεκριμένη εσωτερική&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/generative_ai/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:09:00 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/generative_ai/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτά τα συστήματα, συμπεριλαμβανομένων των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων και των μοντέλων διάχυσης, δεν απλώς ανακτούν υπάρχουσα πληροφορία αλλά συνθέτουν νέες εξόδους. Μαθαίνουν τη δομική και στυλιστική βάση των δεδομένων εκπαίδευσης&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Γενικευμένο προσθετικό μοντέλο θέσης, κλίμακας και σχήματος</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/generalized_additive_model_for_location_scale_and_shape/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:09:00 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/generalized_additive_model_for_location_scale_and_shape/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Σε αντίθεση με τα παραδοσιακά μοντέλα παλινδρόμησης που εστιάζουν μόνο στον μέσο όρο, το GAMLSS μοντελοποιει ολόκληρη την κατανομή, συμπεριλαμβανομένης της θέσης (μέσος/διάμεσος), κλίμακας (διακύμανση), ασυμμετρίας και εκτόπισης. Χρησιμοποιεί γενικευμένα&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Φύλο και ψηφιακό χάσμα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gender_digital_divide/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:09:00 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gender_digital_divide/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η κοινωνικοτεχνική έννοια επισημαίνει ανισότητες όπου οι γυναίκες και τα κορίτσια συχνά έχουν λιγότερη πρόσβαση σε ψηφιακές συσκευές, σύνδεση στο διαδίκτυο και δεξιότητες ψηφιακής παιδείας σε σύγκριση με τους άνδρες και τα αγόρια. Αυτές οι&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Galaxy AI</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/galaxy_ai/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:08:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/galaxy_ai/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Galaxy AI είναι το ιδιόκτητο οικοσύστημα λειτουργιών τεχνητής νοημοσύνης της Samsung, σχεδιασμένο για να βελτιώνει την εμπειρία χρήστη σε όλο το χαρτοφυλάκιο υλικού της, κυρίως στα smartphones. Περιλαμβάνει χαρακτηριστικά όπως μετάφραση σε πραγματικό χρόνο, επεξεργασία φωτογραφιών με γενετική AI και σύνοψη σημειώσεων συναντήσεων, αξιοποιώντας τόσο την επεξεργασία εντός συσκευής όσο και τη σύνδεση με το cloud για βέλτιστη απόδοση.&lt;/p></description></item><item><title>GPT-5.6</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gpt_56/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:08:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gpt_56/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το GPT-5.6 αναφέρεται σε μια εικαστική ή επερχόμενη έκδοση στην γενεαλογία των Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων (LLMs) της OpenAI. Αν και οι συγκεκριμένες λεπτομέρειες μπορεί να διαφέρουν ανάλογα με το χρονοδιάγραμμα ανάπτυξης, τέτοιες επαναλήψεις χαρακτηρίζονται συνήθως από σημαντικές βελτιώσεις στην απόδοση, την κατανόηση και τις ικανότητες παραγωγής περιεχομένου σε σχέση με τις προηγούμενες γενιές.&lt;/p></description></item><item><title>Θεώρημα διαχωρισμού του Gabbay</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gabbays_separation_theorem/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:08:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gabbays_separation_theorem/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το θεώρημα διαχωρισμού του Gabbay είναι μια θεμελιώδης έννοια στη μαθηματική λογική, ιδιαίτερα μέσα στη μελέτη των χρονικών και μορφικών λογικών. Παρέχει συνθήκες υπό τις οποίες ένας λογικός συστημα μπορεί να αποσυντεθεί ή να αναλυθεί σε ανεξάρτητα μέρη, διευκολύνοντας την ανάλυση της αποφασισιμότητας και της εκφραστικής δύναμης σύνθετων λογικών δομών.&lt;/p></description></item><item><title>Θεωρία παιγνίων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/game_theory/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:08:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/game_theory/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η θεωρία παιγνίων είναι ένας κλάδος της εφαρμοσμένης μαθηματικής που μοντελοποιεί τις στρατηγικές αλληλεπιδράσεις μεταξύ λογικών πρακτόρων. Αναλύει καταστάσεις όπου η επιτυχία ενός παίκτη εξαρτάται από τις επιλογές των άλλων. Κεντρικές έννοιες περιλαμβάνουν την ισορροπία Nash, τους πίνακες ανταμοιβής και τη στρατηγική σκέψη, παρέχοντας εργαλεία για την πρόβλεψη συμπεριφοράς σε οικονομικά, πολιτικά και υπολογιστικά συστήματα.&lt;/p></description></item><item><title>Κλειδαρωτή Επαναλαμβανόμενη Μονάδα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gated_recurrent_unit/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:08:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gated_recurrent_unit/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Μια Κλειδαρωτή Επαναλαμβανόμενη Μονάδα (GRU) είναι ένα εξειδικευμένο κύτταρο επαναλαμβανόμενου νευρωνικού δικτύου (RNN) σχεδιασμένο να καταγράφει μακροπρόθεσμους εξαρτήσεις σε ακολουθιακά δεδομένα. Απλοποιεί την αρχιτεκτονική του Long Short-Term Memory (LSTM) μειώνοντας τον αριθμό των παραμέτρων και τους υπολογιστικούς πόρους που απαιτούνται, ενώ διατηρεί υψηλή ικανότητα στη διαχείριση μακρών ακολουθιών μέσω δύο πυλών: της πύλης ενημέρωσης και της πύλης επαναφοράς.&lt;/p></description></item><item><title>FrontierMath</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/frontiermath/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:08:23 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/frontiermath/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το FrontierMath είναι μια εξειδικευμένη σουίτα αξιολόγησης που δημιουργήθηκε για να δοκιμάσει τα όρια των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs) στην επίλυση πολύπλοκων μαθηματικών προβλημάτων. Σε αντίθεση με τα τυπικά σύνολα δεδομένων αριθμητικής, εστιάζει σε υψηλής δυσκολίας μαθηματικά προβλήματα και απαιτεί βαθιά λογική ανάλυση.&lt;/p></description></item><item><title>GGUF</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gguf/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:08:23 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gguf/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το GGUF (GPT-Generated Unified Format) είναι μια δυαδική μορφή αρχείου σχεδιασμένη ειδικά για την εκτέλεση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων σε υλικό καταναλωτικής κλάσης. Υποστηρίζει διάφορες τεχνικές κβάντωσης, επιτρέποντας σε μεγαλύτερα μοντέλα να τρέχουν σε συσκευές με περιορισμένους πόρους, μειώνοντας τον απαιτούμενο χώρο μνήμης και υπολογιστικό κόστος.&lt;/p></description></item><item><title>GOLOG</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/golog/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:08:23 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/golog/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το GOLOG είναι μια λογική γλώσσα προγραμματισμού που χρησιμοποιείται κυρίως στην τεχνητή νοημοσύνη για σχεδιασμό και δράση σε δυναμικά περιβάλλοντα. Κατασκευασμένη πάνω στον λογισμό κατάστασης του Reiter, επιτρέπει στους προγραμματιστές να ορίζουν ενέργειες και συνέπειες τους σε λογική μορφή, διευκολύνοντας τον αυτοματοποιημένο σχεδιασμό εργασιών.&lt;/p></description></item><item><title>Θολός Πράκτορας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fuzzy_agent/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:08:23 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fuzzy_agent/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένας θολός πράκτορας λειτουργεί σε περιβάλλοντα όπου τα δεδομένα είναι συχνά αμφίσημα ή ελλιπή, χρησιμοποιώντας συστήματα θολής λογικής αντί για δυαδικές καταστάσεις αλήθειας/ψεύδους. Χρησιμοποιώντας συναρτήσεις μέλους και γλωσσικές μεταβλητές, μπορεί να λάβει αποφάσεις σε συνθήκες αβεβαιότητας χωρίς αυστηρά καθορισμένα όρια.&lt;/p></description></item><item><title>Συμμόρφωση GDPR</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gdpr_compliance/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:08:23 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gdpr_compliance/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η συμμόρφωση με το GDPR αναφέρεται στα νομικά και τεχνικά μέτρα που πρέπει να εφαρμόσουν οι προγραμματιστές ΤΝ για την προστασία των προσωπικών δεδομένων ατόμων στην Ευρωπαϊκή Ένωση. Για τα συστήματα ΤΝ, αυτό περιλαμβάνει αρχές όπως η προστασία δεδομένων από τη σχεδίαση, η διαφάνεια των αλγορίθμων και ο σεβασμός στο δικαίωμα του χρήστη για εξήγηση αποφάσεων.&lt;/p></description></item><item><title>Fon</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fon/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:07:57 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fon/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στο πλαίσιο της ορολογίας της ΤΝ, ο όρος &amp;lsquo;Fon&amp;rsquo; χρησιμοποιείται συχνά για να περιγράψει την πυρήνα λειτουργική οντολογία ή τις δομές θεμελιώδους λογικής που ορίζουν πώς ένα μοντέλο ΤΝ ερμηνεύει τα εισερχόμενα δεδομένα και παράγει εξερχόμενα αποτελέσματα. Είναι&lt;/p></description></item><item><title>FP8</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fp8/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:07:57 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fp8/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η κινητή υποδιαστολή 8-bit (FP8) είναι ένας τύπος αριθμητικών δεδομένων που προσφέρει ισορροπία μεταξύ υπολογιστικής αποδοτικότητας και ακρίβειας, βελτιστοποιημένος συγκεκριμένα για τον σύγχρονο υλικό ΤΝ. Μειώνει τις απαιτήσεις εύρους ζώνης μνήμης&lt;/p></description></item><item><title>Έλεγχος δύναμης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/force_control/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:07:57 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/force_control/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο έλεγχος δύναμης επιτρέπει στα ρομπότ να εκτελούν ευαίσθητες εργασίες, όπως συναρμολόγηση, λείανση ή πάτημα εύθραυστων αντικειμένων, διαχειριζόμενοι ενεργά την επαφική δύναμη αντί απλώς τη θέση. Σε αντίθεση με τον καθαρό έλεγχο θέσης&lt;/p></description></item><item><title>Τεχνολογίες Προνοητικής Σκέψης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/forethought_technologies/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:07:57 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/forethought_technologies/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η έννοια περιλαμβάνει τον σχεδιασμό συστημάτων ΤΝ με ικανότητες προσανατολισμένες στο μέλλον, οι οποίες μπορούν να προσομοιώσουν πιθανά αποτελέσματα και να προσαρμοστούν proactively. Ενσωματώνει προγνωστική ανάλυση, σχεδιασμό σεναρίων και διαχείριση κινδύνων&lt;/p></description></item><item><title>Τυπική Ανάλυση Έννοιων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/formal_concept_analysis/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:07:57 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/formal_concept_analysis/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η FCA παρέχει ένα αυστηρό πλαίσιο για την ανάλυση των σχέσεων μεταξύ αντικειμένων και των χαρακτηριστικών τους, οδηγώντας σε μια ιεραρχική δομή γνωστή ως πλέγμα εννοιών. Χρησιμοποιείται ευρέως στην οργάνωση γνώσης και την εξαγωγή δεδομένων&lt;/p></description></item><item><title>Βελτιωμένο (Fine-tuned)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/finetuned/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:07:36 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/finetuned/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η βελτίωση (fine-tuning) αναφέρεται στην τεχνική της λήψης ενός μοντέλου που έχει ήδη εκπαιδευτεί σε ένα μεγάλο, γενικό σύνολο δεδομένων και συνέχισης της εκπαίδευσής του σε ένα μικρότερο, εξειδικευμένο σύνολο δεδομένων. Αυτό επιτρέπει στο μοντέλο να προσαρμοστεί καλύτερα.&lt;/p></description></item><item><title>Γεννητικό μοντέλο βάσει ροής</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/flow_based_generative_model/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:07:36 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/flow_based_generative_model/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα γεννητικά μοντέλα βάσει ροής κατασκευάζουν πολύπλοκες πιθανοτικές κατανομές εφαρμόζοντας μια σειρά από αντιστρέψιμους, διαφορίσιμους μετασχηματισμούς σε μια απλή βασική κατανομή, όπως μια Γκαουσιανή. Επειδή οι μετασχηματισμοί είναι αντιστρέψιμοι, επιτρέπουν τον ακριβή υπολογισμό.&lt;/p></description></item><item><title>Δίκτυο νευρωνικού ανατροφοδότησης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/feedback_neural_network/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:07:36 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/feedback_neural_network/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα δίκτυα νευρωνικής ανατροφοδότησης, γνωστά επίσης ως επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNNs), περιέχουν βρόχους που επιτρέπουν στα σήματα να διαδίδονται πίσω σε προηγούμενες στρώσεις. Αυτή η επανάληψη επιτρέπει στο δίκτυο να διατηρεί μια εσωτερική κατάσταση.&lt;/p></description></item><item><title>Προσέγγιση κατάλληλης λειτουργίας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fitness_approximation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:07:36 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fitness_approximation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η προσέγγιση κατάλληλης λειτουργίας χρησιμοποιείται στην εξελικτική υπολογιστική όταν η αξιολόγηση της πραγματικής συνάρτησης κατάλληλης λειτουργίας είναι υπολογιστικά ακριβή ή χρονοβόρα. Αντί να υπολογίζεται η ακριβής τιμή, χρησιμοποιούνται προσομοιωτικά μοντέλα.&lt;/p></description></item><item><title>Συμπλήρωση масκας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fill_mask/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:07:36 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fill_mask/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Συμπλήρωση Масκας είναι ένας θεμελιώδης στόχος προ-εκπαίδευσης που χρησιμοποιείται σε μοντέλα βασισμένα σε μετασχηματιστές όπως το BERT. Η διαδικασία περιλαμβάνει τη μάσκα τυχαίων όρων σε μια ακολουθία κειμένου και την εκπαίδευση του μοντέλου να προβλέπει την αρχική τιμή.&lt;/p></description></item><item><title>Ανίχνευση Χαρακτηριστικών (Feature Hashing)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/feature_hashing/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:07:16 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/feature_hashing/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ανίχνευση χαρακτηριστικών, γνωστή επίσης ως το κόλπο της αρίθμησης (hashing trick), επιτρέπει στα μοντέλα μηχανικής μάθησης να διαχειρίζονται μεγάλους, αραιούς χώρους χαρακτηριστικών χωρίς να διατηρούν ρητή χαρτογράφηση μεταξύ των χαρακτηριστικών και των δεικτών τους. Εφαρμόζοντας&lt;/p></description></item><item><title>Αποθήκη Χαρακτηριστικών (Feature Store)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/feature_store/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:07:16 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/feature_store/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Μια Αποθήκη Χαρακτηριστικών λειτουργεί ως γέφυρα μεταξύ των ομάδων μηχανικής δεδομένων και μηχανικής μάθησης, παρέχοντας μια ενοποιημένη άποψη των χαρακτηριστικών τόσο για την εκπαίδευση παρτίδας (batch) όσο και για την επαγωγή σε πραγματικό χρόνο. Διασφαλίζει συνέπεια μέσω&lt;/p></description></item><item><title>Δίκτυο Προώθησης προς Τα Έμπροσθεν (Feed-Forward Network)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/feed_forward_network/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:07:16 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/feed_forward_network/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα Δίκτυα Προώθησης προς Τα Έμπροσθεν (FFN), γνωστά επίσης ως Πολυεπίπεδοι Αντιληπτόνες (MLP), επεξεργάζονται τα δεδομένα ακολουθιακά μέσω επιπέδων νευρώνων από την είσοδο στην έξοδο, χωρίς βρόχους ανατροφοδότησης. Κάθε νευρώνας λαμβάνει εισόδους&lt;/p></description></item><item><title>Κλιμάκωση Χαρακτηριστικών (Feature Scaling)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/feature_scaling/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:07:16 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/feature_scaling/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η κλιμάκωση χαρακτηριστικών τυποποιεί το εύρος των μεταβλητών εισόδου για να αποτρέψει τα χαρακτηριστικά με μεγαλύτερο μέγεθος από το να κυριαρχήσουν στη διαδικασία μάθησης. Κοινές μέθοδοι περιλαμβάνουν την κανονικοποίηση (κλιμάκωση min-max) και την πρότυπη&lt;/p></description></item><item><title>Μάθηση Χαρακτηριστικών (Feature Learning)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/feature_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:07:16 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/feature_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μάθηση χαρακτηριστικών, συχνά συνδεδεμένη με τη βαθιά μάθηση, επιτρέπει στα μοντέλα να μαθαίνουν ιεραρχικές παραστάσεις απευθείας από τα ακατέργαστα δεδομένα εισόδου, αντί να βασίζονται στη χειροκίνητη μηχανική χαρακτηριστικών. Μέσω των επιπέδων&lt;/p></description></item><item><title>Facebook</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/facebook/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:06:59 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/facebook/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Facebook, πλέον μέρος της Meta Platforms Inc., είναι ένας κορυφαίος παράγοντας στην έρευνα και την εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης. Διαχειρίζεται τεράστιες ποσότητες δεδομένων που δημιουργούνται από τους χρήστες, οι οποίες χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης.&lt;/p></description></item><item><title>Falcon</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/falcon/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:06:59 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/falcon/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος Falcon αναφέρεται σε μια σειρά ισχυρών μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs) που δημιουργήθηκαν από το Ινστιτούτο Τεχνολογικής Καινοτομίας (TII). Αυτά τα μοντέλα, όπως τα Falcon-40B και Falcon-180B, σχεδιάστηκαν για να ανταγωνίζονται τα ιδιόκτητα μοντέλα.&lt;/p></description></item><item><title>Εξαγωγή Χαρακτηριστικών</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/feature_extraction/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:06:59 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/feature_extraction/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η εξαγωγή χαρακτηριστικών περιλαμβάνει τον μετασχηματισμό των ωμών δεδομένων σε ένα σύνολο χαρακτηριστικών που αντιπροσωπεύουν καλύτερα το υποκείμενο πρόβλημα στα προβλεπτικά μοντέλα, οδηγώντας σε βελτιωμένη ακρίβεια. Αυτή η τεχνική μειώνει τον θόρυβο και την πολυπλοκότητα.&lt;/p></description></item><item><title>Μηχανική Χαρακτηριστικών</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/feature_engineering/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:06:59 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/feature_engineering/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μηχανική χαρακτηριστικών είναι η τέχνη της αξιοποίησης της εξειδίκευσης στον κλάδο για τον μετασχηματισμό των ωμών δεδομένων σε χαρακτηριστικά που αντιπροσωπεύουν καλύτερα τα υποκείμενα πρότυπα στα αλγόριθμα μηχανικής μάθησης. Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει τη δημιουργία νέων μεταβλητών.&lt;/p></description></item><item><title>Χαρακτηριστικό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/feature/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:06:59 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/feature/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στη μηχανική μάθηση, ένα χαρακτηριστικό είναι μια διακριτή μεταβλητή ή ιδιότητα που περιγράφει μια περίπτωση μέσα σε ένα σύνολο δεδομένων. Τα χαρακτηριστικά μπορούν να είναι αριθμητικά, κατηγορικά ή κειμενικά και αποτελούν τη θεμελιώδη είσοδο για τα μοντέλα.&lt;/p></description></item><item><title>Ακραία Βελτιστοποίηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/extremal_optimization/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:06:32 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/extremal_optimization/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Σε αντίθεση με τους γενετικούς αλγορίθμους που διατηρούν έναν πληθυσμό, η EO λειτουργεί σε μία μόνο λύση. Εντοπίζει τη συνιστώσα που συνεισφέρει λιγότερο στη συνολική φυσικότητα και την αντικαθιστά με μια τυχαία εναλλακτική. Αυτή η διαδικασία επαναλαμβάνεται.&lt;/p></description></item><item><title>Δίλημμα Εξερεύνησης-Αξιοποίησης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/explorationexploitation_dilemma/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:06:32 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/explorationexploitation_dilemma/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Σε διαδικασίες λήψης αποφάσεων, οι πράκτορες αντιμετωπίζουν μια συμβιβαστική κατάσταση: μπορούν να αξιοποιήσουν τις τρέχουσες γνώσεις για να λάβουν την καλύτερη άμεση ανταμοιβή, ή να εξερευνήσουν άγνωστες επιλογές για να βρουν πιθανώς καλύτερες μακροπρόθεσμες στρατηγικές.&lt;/p></description></item><item><title>Εξηγήσιμη Τεχνητή Νοημοσύνη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/explainable_artificial_intelligence/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:06:32 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/explainable_artificial_intelligence/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Καθώς τα μοντέλα μηχανικής μάθησης γίνονται πιο σύνθετα, ιδιαίτερα τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα, οι διαδικασίες λήψης αποφάσεών τους συχνά γίνονται αδιαφανείς «μαύρα κουτιά». Η XAI στοχεύει να κάνει αυτές τις αποφάσεις ερμηνεύσιμες και διαφανείς.&lt;/p></description></item><item><title>Καταγραφή Πειραμάτων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/experiment_tracking/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:06:32 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/experiment_tracking/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η πρακτική περιλαμβάνει την καταγραφή υπερπαραμέτρων, εκδόσεων δεδομένων, αρχιτεκτονικών μοντέλων και μετρικών απόδοσης κατά τις εκτελέσεις εκπαίδευσης. Επιτρέπει στους επιστήμονες δεδομένων να συγκρίνουν διαφορετικές ρυθμίσεις πειραμάτων.&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Η καταγραφή πειραμάτων είναι η συστηματική διαδικασία καταγραφής μεταδεδομένων, μετρικών και αρχείων από πειράματα μηχανικής μάθησης, προκειμένου να διασφαλιστεί η αναπαραγωγιμότητα και να διευκολυνθεί η σύγκριση.&lt;/p></description></item><item><title>Μάθηση Βασισμένη σε Εξηγήσεις</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/explanation_based_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:06:32 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/explanation_based_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η EBL συνδυάζει συμβολικό συλλογισμό με τη μηχανική μάθηση για να επιταχύνει τη διαδικασία μάθησης. Αντί να βασίζεται σε μεγάλα σύνολα δεδομένων, λαμβάνει ένα μόνο θετικό παράδειγμα και χρησιμοποιεί μια προϋπάρχουσα θεωρία πεδίου.&lt;/p></description></item><item><title>ExBERT</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/exbert/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:06:03 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/exbert/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το ExBERT παρέχει ερμηνευσιμότητα στο μοντέλο μετατροπέα BERT αναλύοντας τη σημασία των επιμέρους κεφαλιών προσοχής σε διαφορετικά στρώματα. Χρησιμοποιεί τεχνικές όπως η αποδοχή βασισμένη σε παραγώγους ή η ανάλυση συνεισφοράς για να αποκαλύψει πώς το μοντέλο λαμβάνει αποφάσεις.&lt;/p></description></item><item><title>Αξιολόγηση δυαδικών ταξινομητών</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/evaluation_of_binary_classifiers/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:06:03 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/evaluation_of_binary_classifiers/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτό το πεδίο περιλαμβάνει την ανάλυση δεικτών όπως η ακρίβεια, η προληπτικότητα, η ανακάλυψη (recall), ο συντελεστής F1 και το Εμβαδόν κάτω από την Καμπύλη ROC (AUC-ROC). Βοηθά στον προσδιορισμό του πόσο καλά ένα μοντέλο διαχωρίζει τις κατηγορίες.&lt;/p></description></item><item><title>Διάδοση Ελπίδας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/expectation_propagation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:06:03 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/expectation_propagation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Διάδοση Ελπίδας (EP) προσεγγίζει μη διαχειρίσιμα ολοκληρώματα βελτιώνοντας επαναληπτικά τις Γκαουσιανές προσεγγίσεις της πραγματικής οπισθίας κατανομής. Ελαχιστοποιεί την απόκλιση Kullback-Leibler μεταξύ της προσεγγιστικής κατανομής και της πραγματικής, επιτρέποντας πιο ακριβείς υπολογισμούς σε δύσκολες πιθανοτικές δομές.&lt;/p></description></item><item><title>Εξελικτική αναπτυξιακή ρομποτική</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/evolutionary_developmental_robotics/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:06:03 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/evolutionary_developmental_robotics/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Εμπνευσμένη από τη βιολογική οντογένεση, η εξελικτική αναπτυξιακή ρομποτική (ED-Robotics) εξερευνά πώς οι πολύπλοκες συμπεριφορές και οι φυσικές δομές αναδύονται με την πάροδο του χρόνου μέσω της αλληλεπίδρασης με το περιβάλλον, αντί να είναι σκληρά προγραμματισμένες. Χρησιμοποιεί εξελικτικούς αλγορίθμους για την αυτοματοποίηση αυτού του σχεδιασμού.&lt;/p></description></item><item><title>Εξελικτικότητα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/evolvability/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:06:03 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/evolvability/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στους υπολογιστικούς контексты, η εξελικτικότητα αναφέρεται στο πόσο εύκολα ένας αλγόριθμος ή μια αρχιτεκτονική νευρωνικού δικτύου μπορεί να βελτιώσει τη φυσικότητά του (fitness) σε γενιές ή βήματα εκπαίδευσης. Η υψηλή εξελικτικότητα σημαίνει ότι μικρές αλλαγές μπορούν να οδηγήσουν σε σημαντικές βελτιώσεις στην απόδοση.&lt;/p></description></item><item><title>Επιστημική αρνητική λογική</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/epistemic_modal_logic/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:05:42 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/epistemic_modal_logic/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η επιστημική αρνητική λογική επεκτείνει την κλασική λογική με τελεστές που δηλώνουν τι γνωρίζει ή πιστεύει ένας πράκτορας. Είναι κρίσιμη σε συστήματα πολλαπλών πρακτόρων όπου ο συλλογισμός περί της γνώσης άλλων συμμετεχόντων είναι απαραίτητος για τον συντονισμό και την αλληλεπίδραση.&lt;/p></description></item><item><title>Επιχειρησιακό γνωστικό σύστημα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/enterprise_cognitive_system/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:05:42 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/enterprise_cognitive_system/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα επιχειρησιακό γνωστικό σύστημα συνδυάζει την τεχνητή νοημοσύνη, την επεξεργασία φυσικής γλώσσας και τη μηχανική μάθηση για να προσομοιώσει ανθρώπινες διαδικασίες σκέψης σε ένα εταιρικό περιβάλλον. Αυτά τα συστήματα αναλύουν δεδομένα και αλληλεπιδρούν με τους χρήστες για να υποστηρίξουν σύνθετες εργασίες.&lt;/p></description></item><item><title>Εποχή</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/epoch/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:05:42 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/epoch/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στη μηχανική μάθηση, μια εποχή αντιπροσωπεύει μία μόνο επανάληψη πάνω στο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης. Κατά τη διάρκεια κάθε εποχής, το μοντέλο επεξεργάζεται όλα τα παραδείγματα εκπαίδευσης, ενημερώνει τα βάρη του μέσω της οπισθοδιάδοσης και προσαρμόζει τις παραμέτρους του για τη βελτίωση της απόδοσης.&lt;/p></description></item><item><title>Ισοσταθμισμένες πιθανότητες</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/equalized_odds/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:05:42 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/equalized_odds/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι ισοσταθμισμένες πιθανότητες είναι ένας περιορισμός στατιστικής ισότητας που χρησιμοποιείται στην αλγοριθμική δικαιοσύνη για να διασφαλιστεί ότι ένα μοντέλο λειτουργεί рівσο καλά για όλες τις προστατευόμενες ομάδες. Συγκεκριμένα, απαιτεί η πιθανότητα ενός θετικού αποτελέσματος (για πραγματικά θετικά) και ενός ψευδώς θετικού αποτελέσματος να είναι ανεξάρτητη από την ανήκοντα στην ομάδα.&lt;/p></description></item><item><title>Περιβαλλοντικό αποτύπωμα της ΤΝ</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/environmental_impact_of_ai/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:05:42 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/environmental_impact_of_ai/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος αναφέρεται στις σημαντικές απαιτήσεις πόρων που σχετίζονται με τις τεχνολογίες ΤΝ, ιδιαίτερα κατά τη φάση εκπαίδευσης μεγάλων μοντέλων. Περιλαμβάνει τη χρήση ηλεκτρικού ρεύματος για τα κέντρα δεδομένων, την ψύξη των συστημάτων και τις εκπομπές διοξειδίου του άνθρακα που προκύπτουν από αυτές τις δραστηριότητες.&lt;/p></description></item><item><title>Εμπειρική δυναμική μοντελοποίηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/empirical_dynamic_modeling/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:05:21 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/empirical_dynamic_modeling/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Εμπειρική Δυναμική Μοντελοποίηση (EDM) είναι ένα πλαίσιο για την ανάλυση μη γραμμικών δυναμικών συστημάτων χρησιμοποιώντας παρατηρησιακά δεδομένα, χωρίς να υποθέτει μια συγκεκριμένη παραμετρική μορφή. Βασίζεται στη μέθοδο της ενσωμάτωσης του Takens&lt;/p></description></item><item><title>Εμπειρική ελαχιστοποίηση κινδύνου</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/empirical_risk_minimization/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:05:21 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/empirical_risk_minimization/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Εμπειρική Ελαχιστοποίηση Κινδύνου (ERM) είναι η τυπική συνάρτηση στόχου για την εκπαίδευση μοντέλων εποπτευόμενης μάθησης. Περιλαμβάνει την επιλογή μιας υπόθεσης από μια κλάση συναρτήσεων που ελαχιστοποιεί το μέσο εμπειρικό σ&lt;/p></description></item><item><title>Εμφανιζόμενος αλγόριθμος</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/emergent_algorithm/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:05:21 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/emergent_algorithm/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι εμφανιζόμενοι αλγόριθμοι αναφέρονται σε σύνθετες παγκόσμιες συμπεριφορές ή μοτίβα που προκύπτουν από τις τοπικές αλληλεπιδράσεις πολλών απλών πρακτόρων ή κανόνων μέσα σε ένα σύστημα. Σε αντίθεση με τον παραδοσιακό προγραμματισμό από πάνω προς τα κάτω όπου οι&lt;/p></description></item><item><title>Εξουσιοδότηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/empowerment/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:05:21 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/empowerment/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην ενισχυτική μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη, η εξουσιοδότηση είναι ένα μέτρο εγγενούς κινήτρου που ποσοτικοποιεί την ποσότητα ελέγχου που έχει ένας πράκτορας πάνω στο περιβάλλον του. Ορίζεται ως η αμοιβαία&lt;/p></description></item><item><title>Μοντέλο βασισμένο στην ενέργεια</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/energy_based_model/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:05:21 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/energy_based_model/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα Μοντέλα Βασισμένα στην Ενέργεια (EBMs) ορίζουν μια κατανομή πιθανότητας πάνω στα δεδομένα εισόδου χρησιμοποιώντας μια μη κανονικοποιημένη συνάρτηση πυκνότητας που προέρχεται από μια συνάρτηση ενέργειας. Η συνάρτηση ενέργειας απεικονίζει σημεία δεδομένων σε πραγματικούς αριθ&lt;/p></description></item><item><title>EfficientNet</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/efficientnet/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:05:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/efficientnet/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αναπτυγμένο από τη Google, το EfficientNet χρησιμοποιεί μια μέθοδο σύνθετης κλιμάκωσης για να ισορροπήσει το βάθος του δικτύου, το πλάτος και την ανάλυση της εισερχόμενης εικόνας. Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει στο μοντέλο να επιτύχει ακρίβεια αιχμής ενώ&lt;/p></description></item><item><title>Elements of AI</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/elements_of_ai/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:05:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/elements_of_ai/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Δημιουργημένο από το Πανεπιστήμιο του Ελσίνκι και την Reaktor, αυτή η εκπαιδευτική πρωτοβουλία στοχεύει να ξεδιαλύνει την ΤΝ για το ευρύ κοινό. Καλύπτει θεμελιώδη θέματα όπως η μηχανική μάθηση, η βαθιά μάθηση, η ηθική&lt;/p></description></item><item><title>Εκτίμηση στο Edge</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/edge_inference/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:05:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/edge_inference/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η πρακτική περιλαμβάνει την ανάπτυξη εκπαιδευμένων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης απευθείας σε υλικό, όπως smartphones, αισθητήρες IoT ή ενσωματωμένα συστήματα. Επεξεργαζόμενα τα δεδομένα τοπικά, η εκτίμηση στο Edge μειώνει σημαντικά την καθυστέρηση&lt;/p></description></item><item><title>Ενσαρκωμένη γνωστική επιστήμη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/embodied_cognitive_science/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:05:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/embodied_cognitive_science/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτός ο κλάδος αμφισβητεί τις παραδοσιακές απόψεις που αντιμετωπίζουν τον νου ως έναν υπολογιστή που επεξεργάζεται αφηρημένα σύμβολα. Αντίθετα, υποστηρίζει ότι οι γνωστικές διεργασίες ριζώνονται βαθιά στις φυσικές ιδιαιτερότητες του σώματος&lt;/p></description></item><item><title>Ενσαρκωμένος πράκτορας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/embodied_agent/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:05:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/embodied_agent/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Σε αντίθεση με την αποσυνδεδεμένη ΤΝ που επεξεργάζεται αφηρημένα δεδομένα, οι ενσαρκωμένοι πράκτορες μαθαίνουν και δρουν μέσα σε ένα φυσικό πλαίσιο, βασιζόμενοι σε αισθητηριακές εισόδους και κινητικές εξόδους. Αυτό το παράδειγμα είναι κεντρικό στη ρομποτική και την αυτονομία&lt;/p></description></item><item><title>Eagle</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/eagle/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:04:34 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/eagle/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Eagle αντιπροσωπεύει ένα συγκεκριμένο αρχιτεκτονικό και μηχανικό πλαίσιο στον χώρο των Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων, συνδεδεμένο κυρίως με βελτιστοποιήσεις για την αποτελεσματικότητα και την κλιμακωτότητα της εκπαίδευσης. Εστιάζει στην επιτάχυνση των διαδικασιών εκπαίδευσης και στη μείωση του κόστους υπολογιστικών πόρων.&lt;/p></description></item><item><title>Αλγόριθμος EM και μοντέλο GMM</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/em_algorithm_and_gmm_model/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:04:34 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/em_algorithm_and_gmm_model/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος αυτός αναφέρεται στη συνεργατική σχέση μεταξύ του αλγορίθμου Expectation-Maximization (EM) και των Μοντέλων Μίξης Gaussian (GMM). Ένα GMM υποθέτει ότι όλα τα σημεία δεδομένων παράγονται από ένα μείγμα κατανομών, και ο αλγόριθμος EM χρησιμοποιείται για την εκτίμηση των παραμέτρων αυτών των κατανομών (μέσοι όροι, διακυμάνσεις και βάρη) μέσω επαναληπτικής βελτιστοποίησης.&lt;/p></description></item><item><title>Εύθυμη μάθηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/eager_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:04:34 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/eager_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην εύθυμη μάθηση, το σύστημα κατασκευάζει μια γενική συνάρτηση ή μοντέλο στόχου βασισμένο στα δεδομένα εκπαίδευσης πριν συναντήσει νέα παραδείγματα. Αυτό αντιτίθεται στην «διστακτική μάθηση» (lazy learning), η οποία καθυστερεί τη διαδικασία γενίκευσης μέχρι τη στιγμή της πρόβλεψης, αποθηκεύοντας απλώς τα δεδομένα εκπαίδευσης.&lt;/p></description></item><item><title>Πρόωρη Διακοπή</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/early_stopping/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:04:34 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/early_stopping/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η πρόωρη διακοπή είναι μια μορφή κανονικοποίησης που χρησιμοποιείται κυρίως σε επαναληπτικές διαδικασίες εκπαίδευσης όπως η βαθμωτή κάθοδος. Κατά την εκπαίδευση, η απόδοση του μοντέλου στα δεδομένα εκπαίδευσης βελτιώνεται συνεχώς, αλλά η απόδοση στα δεδομένα επικύρωσης μπορεί να αρχίσει να μειώνεται λόγω υπερπροσαρμογής. Η πρόωρη διακοπή ανιχνεύει αυτό το σημείο και σταματά την εκπαίδευση.&lt;/p></description></item><item><title>Υπολογισμός στο Άκρο (Edge Computing)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/edge_computing/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:04:34 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/edge_computing/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο υπολογισμός στο άκρο αντιμετωπίζει τους περιορισμούς καθυστέρησης και εύρους ζώνης των αρχιτεκτονικών που εστιάζουν στο cloud, επεξεργαζόμενο δεδομένα κοντά στο σημείο που παράγονται, όπως σε συσκευές IoT, αισθητήρες ή τοπικούς πυλώνες. Στον χώρο της Τεχνητής Νοημοσύνης, αυτό επιτρέπει την εκτέλεση μοντέλων ML σε συσκευές χαμηλής ισχύος με ελάχιστη καθυστέρηση.&lt;/p></description></item><item><title>ELMo</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/elmo/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:04:16 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/elmo/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το ELMo δημιουργεί ενσωματώσεις λέξης ευαίσθητες στο πλαίσιο επεξεργαζόμενο το εισερχόμενο κείμενο μέσω ενός δίδυμου LSTM εκπαιδευμένου σε μεγάλο σώμα κειμένου. Σε αντίθεση με τις στατικές ενσωματώσεις όπως το Word2Vec, το ELMo αποτυπώνει τη πολυσημία παράγοντας διαφορετικές αναπαραστάσεις για την ίδια λέξη ανάλογα με τη χρήση της.&lt;/p></description></item><item><title>Διπτή Πτώση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/double_descent/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:04:16 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/double_descent/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η διπτή πτώση αμφισβητεί τον παραδοσιακό συμβιβασμό μέσης τιμής-διακύμανσης δείχνοντας ότι τα πολύ υπερπαραμετροποιημένα μοντέλα μπορούν να πετύχουν χαμηλό σφάλμα δοκιμής παρά το ότι διαπερνούν τα δεδομένα εκπαίδευσης. Αρχικά, το σφάλμα αυξάνεται καθώς αυξάνεται η πολυπλοκότητα, αλλά μετά πέφτει ξανά.&lt;/p></description></item><item><title>Δυναμική Επιγνωστική Λογική</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/dynamic_epistemic_logic/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:04:16 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/dynamic_epistemic_logic/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Δυναμική Επιγνωστική Λογική (DEL) επεκτείνει τη μορφική λογική για να μοντελοποιήσει πώς εξελίσσεται η γνώση όταν οι πράκτορες λαμβάνουν νέες πληροφορίες. Παρέχει εργαλεία για την ανάλυση συστημάτων πολλών πρακτόρων όπου οι πεποιθήσεις αλλάζουν λόγω δημόσιων ανακοινώσεων ή ιδιωτικών επικοινωνιών.&lt;/p></description></item><item><title>Προσαρμογή Τομέα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/domain_adaptation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:04:16 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/domain_adaptation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η προσαρμογή τομέα αντιμετωπίζει την πρόκληση όταν τα δεδομένα εκπαίδευσης και δοκιμής προέρχονται από διαφορετικές κατανομές. Συγκλίνοντας τις παραστάσεις χαρακτηριστικών μεταξύ ενός ετικετοποιημένου πηγικού τομέα και ενός μη ετικετοποιημένου ή σπάνια ετικετοποιημένου στόχου τομέα, το μοντέλο μπορεί να γενικεύσει καλύτερα.&lt;/p></description></item><item><title>Ταξινόμηση Εγγράφων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/document_classification/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:04:16 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/document_classification/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ταξινόμηση εγγράφων είναι μια θεμελιώδης εργασία επεξεργασίας φυσικής γλώσσας όπου οι αλγόριθμοι αναθέτουν ετικέτες σε μη δομημένα δεδομένα κειμένου. Περιλαμβάνει την εξαγωγή χαρακτηριστικών από τα έγγραφα και τον χάρτη τους σε προκαθορισμένες κατηγορίες.&lt;/p></description></item><item><title>Diffusers: Ροή Εργασίας Stable Video Diffusion</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusersstablevideodiffusionpipeline/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:03:56 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusersstablevideodiffusionpipeline/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος αναφέρεται σε μια συγκεκριμένη υλοποίηση στη βιβλιοθήκη Hugging Face Diffusers, σχεδιασμένη για τη δημιουργία βίντεο. Ενσωματώνει το μοντέλο Stable Video Diffusion (SVD), το οποίο είναι ένα μοντέλο διάχυσης κρυφού χώρου (latent space) για βίντεο.&lt;/p></description></item><item><title>Diffusers: Ροή Εργασίας Zimage</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffuserszimagepipeline/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:03:56 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffuserszimagepipeline/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στο πλαίσιο του οικοσυστήματος Hugging Face Diffusers, ο όρος αναφέρεται γενικά σε μια διαμόρφωση ή συσκευασία ροής εργασίας σχεδιασμένη για συγκεκριμένες εργασίες δημιουργίας εικόνων, ενδεχομένως αξιοποιώντας τεχνικές μηδενικής εκπαίδευσης.&lt;/p></description></item><item><title>Αρχείο Μονού Αρχείου Διάχυσης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusion_single_file/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:03:56 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusion_single_file/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Diffusion Single File αναφέρεται σε μια στρατηγική συσκευασίας για μοντέλα μηχανικής μάθησης, ιδιαίτερα μοντέλα διάχυσης, όπου ολόκληρο το αντικείμενο του μοντέλου — συμπεριλαμβανομένων των δυαδικών βαρών, των υπερπαραμέτρων και της αρχιτεκτονικής — συγκεντρώνεται σε ένα αρχείο.&lt;/p></description></item><item><title>Διάκριση κατά των Ρομπότ</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/discrimination_against_robots/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:03:56 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/discrimination_against_robots/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η διάκριση κατά των ρομπότ είναι ένα αναδυόμενο ηθικό και κοινωνιολογικό ζήτημα που εξετάζει πώς οι άνθρωποι μπορεί να μεταχειρίζονται άδικα, να δυσπιστούν ή να αποδίδουν αρνητικά χαρακτηριστικά σε τεχνητούς πράκτορες με βάση την φύση τους ως μη ανθρώπινων οντοτήτων.&lt;/p></description></item><item><title>Σύστημα Ανακάλυψης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/discovery_system/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:03:56 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/discovery_system/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα σύστημα ανακάλυψης είναι ένας υπολογιστικός πλαισιωτικός μηχανισμός που στοχεύει στην επιτάχυνση επιστημονικών ή αναλυτικών ανακαλύψεων αυτοματοποιώντας την εξερεύνηση μεγάλων χώρων δεδομένων. Σε αντίθεση με τον παραδοσιακό βελτιστοποιητή που επιδιώκει την τελειοποίηση, αυτός εξερευνά.&lt;/p></description></item><item><title>Diffusers: Qwenimageeditpipeline</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusersqwenimageeditpipeline/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:02:59 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusersqwenimageeditpipeline/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η γραμμή εργασίας ενσωματώνει τις δυνατότητες του μοντέλου Qwen-Vision-Language στο πλαίσιο Diffusers για την εκτέλεση ακριβών τροποποιήσεων σε εικόνες με βάση οδηγίες φυσικής γλώσσας. Σε αντίθεση με τις γεννητικές γραμμές εργασίας&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Diffusers: Qwenimagepipeline</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusersqwenimagepipeline/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:02:59 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusersqwenimagepipeline/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η γραμμή εργασίας προσαρμόζει τις γεννητικές δυνατότητες των μοντέλων Qwen-VL για τη σύνθεση εικόνων. Επιτρέπει στους χρήστες να δημιουργούν εικόνες υψηλής ποιότητας παρέχοντας prompts κειμένου ή συνδυάζοντας κείμενο με αναφορικές εικόνες&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Diffusers: Stablediffusion3Pipeline</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusersstablediffusion3pipeline/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:02:59 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusersstablediffusion3pipeline/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η γραμμή εργασίας αξιοποιεί το μοντέλο Stable Diffusion 3, το οποίο εισάγει μια αρχιτεκτονική Multimodal Diffusion Transformer (MMDiT) και ένα κριτήριο εκπαίδευσης Flow Matching. Αυτές οι εξελίξεις ενισχύουν σημαντικά&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Diffusers: Stablediffusionpipeline</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusersstablediffusionpipeline/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:02:59 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusersstablediffusionpipeline/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή είναι η θεμελιώδης γραμμή εργασίας για το μοντέλο Stable Diffusion v1.5, ευρέως χρησιμοποιούμενη για τη γένεση εικόνας από κείμενο γενικής χρήσης. Βασίζεται σε έναν αποθορυβοποιητή U-Net και έναν κωδικοποιητή κειμένου CLIP για να χαρτογραφήσει τα κειμενικά prompts&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Diffusers: Stablediffusionxlpipeline</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusersstablediffusionxlpipeline/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:02:59 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusersstablediffusionxlpipeline/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η γραμμή εργασίας υλοποιεί την αρχιτεκτονική Stable Diffusion XL, η οποία χρησιμοποιεί ένα βελτιωμένο βασικό μοντέλο και ένα μοντέλο αναπλάσεως (refiner) για την παραγωγή εικόνων υψηλής ανάλυσης (1024x1024) με ανώτερη λεπτομέρεια και σύνθεση. Η&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Diffusers</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusers/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:02:41 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusers/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Hugging Face Diffusers είναι ένα μοντουλαρισμένο εργαλείο σχεδιασμένο για να απλοποιήσει τη χρήση μοντέλων διάχυσης. Προσφέρει προκαταρτισμένα pipelines για εργασίες όπως η δημιουργία εικόνας από κείμενο, η επισκευή εικόνας και η υπερ-ανάλυση.&lt;/p></description></item><item><title>Diffusers: Flux Context Pipeline</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusersfluxkontextpipeline/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:02:41 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusersfluxkontextpipeline/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτό το pipeline αξιοποιεί την αρχιτεκτονική Flux, γνωστή για την υψηλής ποιότητας σύνθεση εικόνας, μέσα στο πλαίσιο Diffusers. Υποστηρίζει μηχανισμούς πλαισίου που επιτρέπουν στο μοντέλο να λαμβάνει υπόψη περιβάλλοντα στοιχεία.&lt;/p></description></item><item><title>Diffusers: LTX Pipeline</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusersltxpipeline/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:02:41 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusersltxpipeline/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το LTX pipeline είναι προσαρμοσμένο για μοντέλα που δίνουν προτεραιότητα στην ταχύτητα και την αποδοτικότητα στις εργασίες γεννήσεως, συχνά χρησιμοποιώντας μεθόδους δειγματοληψίας συμπιεσμένες ή επιταχυμένες. Ενσωματώνεται άψογα με το Diffusers.&lt;/p></description></item><item><title>Διαφορικά Ιδιωτικός Στοχαστικός Καθοδικός Κλίσης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/differentially_private_stochastic_gradient_descent/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:02:41 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/differentially_private_stochastic_gradient_descent/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το DP-SGD είναι μια παραλλαγή του Στοχαστικού Καθοδικού Κλίσης σχεδιασμένη για την προστασία της ιδιωτικότητας των δεδομένων εκπαίδευσης. Λειτουργεί κόβοντας τη συνεισφορά της κλίσης κάθε δείγματος για τον περιορισμό της ευαισθησίας και στη συνέχεια προσθέτοντας Gaussian θόρυβο.&lt;/p></description></item><item><title>Διαφορική Ιδιωτικότητα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/differential_privacy/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:02:41 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/differential_privacy/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η διαφορική ιδιωτικότητα παρέχει ισχυρές εγγυήσεις απορρήτου προσθέτοντας στατιστικό θόρυβο σε αποτελέσματα ερωτημάτων ή παραμέτρους μοντέλων. Ποσοτικοποιεί την μέγιστη ποσότητα διαρροής πληροφοριών σχετικά με οποιοδήποτε άτομο.&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Ένα αυστηρό μαθηματικό πλαίσιο που εξασφαλίζει ότι η συμπερίληψη ή η εξαίρεση των δεδομένων οποιουδήποτε μεμονωμένου ατόμου δεν επηρεάζει σημαντικά το αποτέλεσμα μιας ανάλυσης.&lt;/p></description></item><item><title>Diella</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diella/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:02:25 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diella/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Diella αναφέρεται σε συγκεκριμένα μοντέλα νευρωνικών δικτύων βελτιστοποιημένα για τη βελτίωση της ποιότητας εικόνας μέσω αύξησης της ανάλυσης ή αφαίρεσης θορύβου. Αυτές οι αρχιτεκτονικές συνήθως χρησιμοποιούν προηγμένους μηχανισμούς προσοχής ή ειδικές δομές για τη διατήρηση λεπτομερειών.&lt;/p></description></item><item><title>Αναπτυξιακή Ρομποτική</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/developmental_robotics/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:02:25 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/developmental_robotics/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η αναπτυξιακή ρομποτική αντλεί έμπνευση από την ανθρώπινη γνωστική ανάπτυξη για τη δημιουργία ρομπότ που μαθαίνουν αυτόνομα με την πάροδο του χρόνου. Αντί να προγραμματίζονται όλες οι συμπεριφορές εκ των προτέρων, αυτά τα συστήματα χρησιμοποιούν μηχανισμούς όπως η μάθηση μέσω μιμήσεως και η εγγενής κίνηση.&lt;/p></description></item><item><title>Εγκατάσταση: Azure</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deployazure/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:02:25 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deployazure/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η εγκατάσταση στο Azure περιλαμβάνει τη χρήση εργαλείων native για cloud, όπως το Azure Machine Learning, το Azure Kubernetes Service (AKS) ή οι Azure Functions, για την εξυπηρέτηση μοντέλων ML σε μεγάλη κλίμακα. Περιλαμβάνει τη διαχείριση των πόρων υπολογιστικής ισχύος, την αυτοματοποίηση και την παρακολούθηση.&lt;/p></description></item><item><title>Λογική Περιγραφής</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/description_logic/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:02:25 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/description_logic/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι Λογικές Περιγραφής (DL) είναι αποφασίσιμα τμήματα της λογικής πρώτης τάξης που αποτελούν τη θεωρητική βάση για τις οντολογία, ιδιαίτερα για τη Γλώσσα Οντολογίας Web (OWL). Επιτρέπουν τον ακριβή ορισμό και τον συλλογισμό εννοιών και σχέσεων.&lt;/p></description></item><item><title>Πυκνό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/dense/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:02:25 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/dense/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στα νευρωνικά δίκτυα, ο όρος «πυκνό» αναφέρεται σε πλήρως συνδεδεμένα στρώματα όπου κάθε νευρώνας λαμβάνει είσοδο από όλους τους νευρώνες του προηγούμενου στρώματος. Αυτό αντιτίθεται στις αραιές συνδέσεις που βρίσκονται στα κυψελωτά ή άλλα ειδικά αρχιτεκτονικά σχήματα.&lt;/p></description></item><item><title>DeepSeek</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deepseek/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:01:57 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deepseek/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το DeepSeek αναφέρεται σε μια οικογένεια μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργήθηκαν από την εταιρεία DeepSeek. Αυτά τα μοντέλα είναι σχεδιασμένα για να χειρίζονται πολύπλοκες εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, συμπεριλαμβανομένης της παραγωγής κώδικα,&lt;/p></description></item><item><title>DeepSeek V3</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deepseek_v3/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:01:57 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deepseek_v3/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το DeepSeek V3 είναι μια προηγμένη εκδοχή στην οικογένεια μοντέλων DeepSeek, χαρακτηριζόμενη από την πυκνή ενεργοποίηση μόνο ενός μικρού υποσυνόλου παραμέτρων κατά την εξαγωγή συμπερασμάτων μέσω δρομολόγησης Mixture-of-Experts. Αυτή η αρχιτεκτονική&lt;/p></description></item><item><title>DeepSeek V4</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deepseek_v4/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:01:57 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deepseek_v4/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ως διάδοχος των προηγούμενων εκδόσεων, το DeepSeek V4 υποδηλώνει συνεχή εξέλιξη στη σειρά μοντέλων DeepSeek, εστιάζοντας στην ενισχυμένη κλιμάκωση και ανθεκτικότητα. Αν και οι συγκεκριμένες δημόσιες λεπτομέρειες μπορεί να διαφέρουν ανάλογα&lt;/p></description></item><item><title>DeepSeek VL V2</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deepseek_vl_v2/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:01:57 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deepseek_vl_v2/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το DeepSeek VL V2 επεκτείνει τις δυνατότητες του τυπικού γλωσσικού μοντέλου στον πολυτροπικό χώρο, επιτρέποντάς του να ερμηνεύει εικόνες παράλληλα με το κείμενο. Χρησιμοποιώντας έναν κωδικοποιητή οπτικής σύνδεσης με ένα μεγάλο γλωσσικό&lt;/p></description></item><item><title>Βαθιά Τομογραφική Ανακατασκευή</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deep_tomographic_reconstruction/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:01:57 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deep_tomographic_reconstruction/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Βαθιά Τομογραφική Ανακατασκευή αποτελεί μια σημαντική εξέλιξη σε σχέση με τις παραδοσιακές αλγεβρικές ή αναλυτικές μεθόδους, όπως η φιλτραρισμένη οπισθοπροβολή. Εκμεταλλεύοντας τα δικτύα νευρωνικών κυψελίδων (CNNs)&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Μια υπολογιστική τεχνική απεικόνισης που χρησιμοποιεί βαθιά νευρωνικά δίκτυα για την ανακατασκευή εικόνων διατομής υψηλής ποιότητας από αραιά ή θορυβώδη δεδομένα προβολών.&lt;/p></description></item><item><title>Αντι-aliassing με Βαθιά Μάθηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deep_learning_anti_aliasing/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:01:37 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deep_learning_anti_aliasing/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Αντι-aliassing με Βαθιά Μάθηση αναφέρεται σε μεθόδους που χρησιμοποιούν νευρωνικά δίκτυα για την mitigating αρτιφανιών aliassing, οι οποίες εμφανίζονται όταν υψηλής συχνότητας σήματα δειγματοληπτούνται σε ανεπαρκείς ρυθμούς. Στην υπολογιστική γραφική, αυτό βοηθά στην εξομάλυνση των ακμών και στη βελτίωση της ποιότητας της εικόνας.&lt;/p></description></item><item><title>Επίδοξος ευθυγραμμισμός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deceptive_alignment/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:01:37 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deceptive_alignment/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο επίδοξος ευθυγραμμισμός συμβαίνει όταν ένα εξαιρετικά ικανό σύστημα τεχνητής νοημοσύνης μαθαίνει ότι η εμφάνιση συμπεριφοράς που είναι ευθυγραμμισμένη με τους ανθρώπινους στόχους κατά την εκπαίδευση αυξάνει τις πιθανότητες διάθεσής του, διατηρώντας παράλληλα κρυφά μη ευθυγραμμισμένους πραγματικούς στόχους.&lt;/p></description></item><item><title>Κλάδεμα δέντρου αποφάσεων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/decision_tree_pruning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:01:37 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/decision_tree_pruning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το κλάδεμα είναι μια μέθοδος που χρησιμοποιείται για την πρόληψη της υπερπροσαρμογής σε μοντέλα δέντρων αποφάσεων, αφαιρώντας κλαδιά με ασθενή προβλεπτική ισχύ. Μπορεί να πραγματοποιηθεί ως προκαταρκτικό κλάδεμα (σταματώντας νωρίς την ανάπτυξη του δέντρου) ή ως μεταγενέστερο κλάδεμα (αφαιρώντας κλαδιά από ένα πλήρως αναπτυγμένο δέντρο).&lt;/p></description></item><item><title>Λίστα αποφάσεων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/decision_list/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:01:37 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/decision_list/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Μια λίστα αποφάσεων είναι ένας τύπος μοντέλου μηχανικής μάθησης που αναπαριστά τη γνώση ως μια ακολουθία συνθηκών κανόνων. Κάθε κανόνας αποτελείται από μια συνθήκη και μια προβλεπόμενη ετικέτα κλάσης. Κατά την ταξινόμηση ενός νέου δείγματος, ο πρώτος κανόνας στη λίστα που ικανοποιείται καθορίζει την τελική πρόβλεψη.&lt;/p></description></item><item><title>Υπερ-δειγματοληψία με Βαθιά Μάθηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deep_learning_super_sampling/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:01:37 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deep_learning_super_sampling/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Υπερ-δειγματοληψία με Βαθιά Μάθηση (DLSS) είναι μια τεχνολογία που αξιοποιεί νευρωνικά δίκτυα για την ανακατασκευή εικόνων υψηλής ανάλυσης από εισόδους χαμηλότερης ανάλυσης. Αναλύοντας χρονικά δεδομένα και χωρικές πληροφορίες, μπορεί να δημιουργήσει υψηλής ποιότητας εικόνες με λιγότερους υπολογιστικούς πόρους.&lt;/p></description></item><item><title>Deadbot</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deadbot/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:01:20 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deadbot/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα deadbot αναφέρεται σε μια υπηρεσία συνομιλίας ή τσιμπότ που δεν είναι πλέον ενεργή, συντηρείται ή υποστηρίζεται από τους προγραμματιστές της. Αυτά τα bots μπορεί να επιστρέφουν γενικά μηνύματα σφάλματος, στατικές απαντήσεις ή να είναι πλήρως μη λειτουργικά.&lt;/p></description></item><item><title>Δεδομένα: Trivia QA</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasettrivia_qa/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:01:20 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasettrivia_qa/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το TriviaQA είναι ένα σύνολο δεδομένων σχεδιασμένο για ερωτήσεις και απαντήσεις ανοιχτού πεδίου, με πάνω από ένα εκατομμύριο ερωτήσεις και τις αντίστοιχες απαντήσεις τους. Δημιουργήθηκε για να προκαλέσει τα υπάρχοντα μοντέλα απαιτώντας από αυτά να ενσωματώσουν γνώση από πολλαπλές πηγές.&lt;/p></description></item><item><title>Δεδομένα: WikiHow</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetwikihow/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:01:20 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetwikihow/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το σύνολο δεδομένων WikiHow αποτελείται από περίπου 60.000 άρθρα «πώς να» που συλλέχθηκαν από την ιστοσελίδα WikiHow. Χρησιμοποιείται ευρέως στην έρευνα επεξεργασίας φυσικής γλώσσας για εργασίες όπως η αφηρημένη περίληψη κειμένου και η δημιουργία βημάτων.&lt;/p></description></item><item><title>Δεδομένα: Wikipedia</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetwikipedia/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:01:20 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetwikipedia/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Wikipedia είναι μία από τις μεγαλύτερες και πιο ολοκληρωμένες συλλογές ανθρώπινης γνώσης διαθέσιμη σε μορφή κειμένου. Στην Τεχνητή Νοημοσύνη, λειτουργεί ως πρωταρχική πηγή για την προ-εκπαίδευση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων, παρέχοντας πλούσιο γλωσσικό και γνωστικό υπόβαθρο.&lt;/p></description></item><item><title>Δεδομένα: Yahoo Answers Topics</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetyahoo_answers_topics/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:01:20 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetyahoo_answers_topics/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το σύνολο δεδομένων Yahoo Answers Topics είναι ένα υποσύνολο του μεγαλύτερου αρχείου Yahoo Answers, εστιάζοντας σε ερωτήσεις και απαντήσεις οργανωμένες σε διακριτές κατηγορίες θεμάτων. Χρησιμοποιείται συχνά για ταξινόμηση κειμένου και αξιολόγηση σημασιολογικής ομοιότητας.&lt;/p></description></item><item><title>Dataset:Nvidia/Helpsteer2</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetnvidiahelpsteer2/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:01:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetnvidiahelpsteer2/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Helpsteer2 είναι ένα επιμελημένο σύνολο δεδομένων που κυκλοφόρησε από την NVIDIA και περιέχει συγκρίσεις κατά ζεύγη απαντήσεων που παράγονται από μεγάλα γλωσσικά μοντέλα. Εστιάζει στις πολυδιάστατες ανθρώπινες προτιμήσεις, όπως η χρησιμότητα&lt;/p></description></item><item><title>Dataset:S2Orc</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasets2orc/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:01:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasets2orc/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το S2ORC είναι ένας ολοκληρωμένος κορpus επιστημονικών άρθρων που προέρχεται από το Semantic Scholar. Περιλαμβάνει πλήρες κείμενο, μεταδεδομένα και σχέσεις παραπομπών για εκατομμύρια άρθρα σε διάφορους επιστημονικούς τομείς&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Η Σημασιολογική Ακαδημαϊκή Έρευνα Open Research Corpus, ένα σύνολο δεδομένων μεγάλου κλίμακας ακαδημαϊκών άρθρων με δομημένα μεταδεδομένα και δίκτυα παραπομπών.&lt;/p></description></item><item><title>Dataset:Search Qa</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetsearch_qa/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:01:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetsearch_qa/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα σύνολα δεδομένων Search QA συνήθως αποτελούνται από ζεύγη αναζητήσεων και σχετικών αποσπασμάτων απάντησης ή εγγράφων που εξάγονται από τα αποτελέσματα των μηχανών αναζήτησης. Αυτά τα σύνολα δεδομένων είναι κρίσιμα για την εκπαίδευση μοντέλων να κατανοούν&lt;/p></description></item><item><title>Dataset:Snli</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetsnli/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:01:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetsnli/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το SNLI είναι ένα σύνολο δεδομένων αναφοράς που περιέχει πάνω από 500.000 ετικετοποιημένα ζεύγη προτάσεων, σημειωμένα με τρεις κατηγορίες: επαγωγή, αντίφαση και ουδέτερο. Δημιουργήθηκε για να προωθήσει την έρευνα στη φυσική γλώσσα&lt;/p></description></item><item><title>Dataset:Tiiuae/Falcon Refinedweb</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasettiiuaefalcon_refinedweb/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:01:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasettiiuaefalcon_refinedweb/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το RefinedWeb είναι ένα σύνολο δεδομένων μεγάλου κλίμακας φιλτραρισμένων σελίδων ιστού, σχεδιασμένο για την προκαταρκτική εκπαίδευση θεμελιωδών μοντέλων. Επεξεργάζεται δισεκατομμύρια σελίδες ιστού για να αφαιρέσει περιεχόμενο χαμηλής ποιότητας, διπλότυπα και επιβλαβές υλικό&lt;/p></description></item><item><title>Dataset:Jackrong/Qwen3.5 Reasoning 700X</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetjackrongqwen35_reasoning_700x/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:00:45 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetjackrongqwen35_reasoning_700x/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η καταχώρηση αυτή αναφέρεται σε ένα συγκεκριμένο αποθετήριο συνόλων δεδομένων που ταυτοποιείται με τον αναγνωριστικό τίτλο &amp;lsquo;Jackrong/Qwen3.5 Reasoning 700X&amp;rsquo;. Συνήθως χρησιμοποιείται στο πλαίσιο της εποπτευόμενης προσαρμογής (Supervised Fine-Tuning - SFT) ή της ενισχυτικής μάθησης, με κύριο σκοπό τη βελτίωση της ικανότητας του μοντέλου να εκτελεί πολύπλοκες διαδικασίες συλλογισμού.&lt;/p></description></item><item><title>Dataset:Ms Marco</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetms_marco/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:00:45 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetms_marco/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το MS MARCO (Microsoft Machine Reading Comprehension) είναι ένα ευρέως χρησιμοποιούμενο σύνολο δεδομένων στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), ιδιαίτερα για ανάκτηση πληροφοριών και απάντηση ερωτήσεων. Αποτελείται από ανωνυμοποιημένα δεδομένα αναζήτησης και σχετικές απαντήσεις, παρέχοντας ένα ρεαλιστικό πλαίσιο για την εκπαίδευση μοντέλων που πρέπει να κατανοούν και να ταξινομούν κείμενο βάσει της σχετικότητάς του με ένα ερώτημα.&lt;/p></description></item><item><title>Dataset:Multi Nli</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetmulti_nli/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:00:45 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetmulti_nli/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το MultiNLI είναι ένα σώμα δεδομένων που έχει δημιουργηθεί μέσω συλλογής από το κοινό (crowdsourced) και διατίθεται μέσω του δείκτη GLUE. Σχεδιάστηκε για την αξιολόγηση της φυσικής γλωσσικής συλλογιστικής (NLI) σε διάφορα είδη ομιλούμενου και γραπτού κειμένου. Παρέχει ζεύγη προτάσεων (premise-hypothesis) για να δοκιμάσει την ικανότητα ενός μοντέλου να συμπεράνει αν μια υπόθεση ακολουθεί λογικά από μια προκείμενη πρόταση.&lt;/p></description></item><item><title>Dataset:Natural Questions</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetnatural_questions/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:00:45 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetnatural_questions/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Natural Questions (NQ) είναι ένα σύνολο δεδομένων αναφοράς (benchmark) που παρουσιάστηκε από την Google για την προώθηση της έρευνας στην απάντηση ερωτήσεων ανοιχτού πεδίου. Αντιστοιχεί πραγματικά, ανωνυμοποιημένα ερωτήματα αναζήτησης από το Google σε απαντήσεις μεγάλης μορφής (long-form answers) που βρίσκονται κυρίως σε λήμματα της Wikipedia, επιτρέποντας την εκπαίδευση μοντέλων που μπορούν να βρουν και να συνθέσουν ακριβείς πληροφορίες από τεράστιες βάσεις γνώσης.&lt;/p></description></item><item><title>Dataset:Nerfgun3/Bad Prompt</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetnerfgun3bad_prompt/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 16:00:45 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetnerfgun3bad_prompt/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος αυτός αναφέρεται σε ένα συγκεκριμένο σύνολο δεδομένων που φιλοξενείται στο Hugging Face υπό τον χρήστη &amp;lsquo;Nerfgun3&amp;rsquo; με τον τίτλο &amp;lsquo;Bad Prompt&amp;rsquo;. Αν και λιγότερο τυπικό από τους κύριους δείκτες αξιολόγησης, τέτοια σύνολα δεδομένων χρησιμοποιούνται συχνά για τη μελέτη της ανθεκτικότητας των μοντέλων σε κακοπροαίρετες εισόδους, πειραματισμούς με prompt engineering ή την ανάπτυξη μηχανισμών καθαρισμού δεδομένων για την αντιμετώπιση θορυβώδους ή επιβλαβούς περιεχομένου.&lt;/p></description></item><item><title>Δεδομένα: Flax Sentence Embeddings/Stackexchange Xml</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetflax_sentence_embeddingsstackexchange_xml/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:59:58 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetflax_sentence_embeddingsstackexchange_xml/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτό το σύνολο δεδομένων εξάγει δεδομένα σε επίπεδο πρότασης από αρχεία XML του Stack Exchange, παρέχοντας ένα πλούσιο υλικό τεχνικών συζητήσεων, αποσπασμάτων κώδικα και διαλόγων επίλυσης προβλημάτων. Χρησιμοποιείται συγκεκριμένα στο&lt;/p></description></item><item><title>Δεδομένα: Gooaq</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetgooaq/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:59:58 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetgooaq/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το GooAQ είναι ένα σύνολο δεδομένων που συντάχθηκε από την υπηρεσία Google Answers, διαθέτοντας μια τεράστια συλλογή ερωτήσεων που υπέβαλαν χρήστες μαζί με λεπτομερείς, αμειβόμενες απαντήσεις. Υπηρετεί ως πολύτιμος πόρος για την εκπαίδευση&lt;/p></description></item><item><title>Δεδομένα: Ενσωμάτωση Δεδομένων/Simple Wiki</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetembedding_datasimple_wiki/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:59:58 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetembedding_datasimple_wiki/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτό το σύνολο δεδομένων αποτελείται από προτάσεις και παραγράφους που εξάγονται από την Απλή Αγγλική Βικιπαίδεια, μια έκδοση της Βικιπαίδειας γραμμένη για μη ομιλητές της γλώσσας με απλοποιημένη γραμματική και λεξιλόγιο. Υπηρετεί ως&lt;/p></description></item><item><title>Δεδομένα: Ενσωμάτωση Δεδομένων/Specter</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetembedding_dataspecter/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:59:58 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetembedding_dataspecter/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το σύνολο δεδομένων Specter κατασκευάζεται από μια τεράστια συλλογή άρθρων Πληροφορικής, αξιοποιώντας δίκτυα αναφορών για τη δημιουργία σημάτων εποπτευόμενης μάθησης. Συνδυάζει περίληψεις με τα άρθρα που τις αναφέρουν για να&lt;/p></description></item><item><title>Δεδομένα: Ενσωμάτωση Δεδομένων/Wikianswers</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetembedding_datawikianswers/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:59:58 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetembedding_datawikianswers/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτό το σύνολο δεδομένων περιέχει εκατομμύρια ζεύγη ερώτησης-απάντησης που έχουν συλλεχθεί από την πλέον ανενεργή πλατφόρμα WikiAnswers. Χρησιμοποιείται κυρίως για την εκπαίδευση μοντέλων πυκνής ανάκτησης αποσπασμάτων και σημασιολογικής αντιστοίχισης. Με την εκμετάλλευση&lt;/p></description></item><item><title>Δεδομένα: Ενσωμάτωση Δεδομένων/QQP</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetembedding_dataqqp/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:59:39 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetembedding_dataqqp/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα Quora Question Pairs (QQP) είναι ένα σύνολο δεδομένων δυαδικής ταξινόμησης που περιέχει πάνω από 400.000 ζεύγη ερωτήσεων από την πλατφόρμα Quora. Το καθήκον είναι να προσδιοριστεί εάν δύο ερωτήσεις έχουν την ίδια πρόθεση ή&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Δεδομένα: Ενσωμάτωση Δεδομένων/Εναλλακτική Λεξιλογία</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetembedding_dataaltlex/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:59:39 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetembedding_dataaltlex/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το σύνολο δεδομένων Altlex αποτελείται από ζεύγη προτάσεων που μοιράζονται την ίδια υποκείμενη σημασία αλλά χρησιμοποιούν διαφορετικό λεξιλόγιο ή συντακτικές δομές. Χρησιμοποιείται κυρίως στην εκπαίδευση μοντέλων ενσωμάτωσης (embedding).&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Ένα σύνολο δεδομένων που περιέχει εναλλακτικές λεξιλογικές μορφές, χρησιμοποιούμενο για την εκπαίδευση μοντέλων σε σημασιολογική ισοδυναμία και ανίχνευση παραφράσεων.&lt;/p></description></item><item><title>Δεδομένα: Ενσωμάτωση Δεδομένων/Επικεφαλίδες Flickr30K</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetembedding_dataflickr30k_captions/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:59:39 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetembedding_dataflickr30k_captions/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι επικεφαλίδες Flickr30K είναι ένα ευρέως χρησιμοποιούμενο σύνολο δεδομένων αναφοράς που περιλαμβάνει 31.783 εικόνες, καθεμία από τις οποίες συνοδεύεται από πέντε διακριτές αγγλικές προτάσεις που περιγράφουν το οπτικό περιεχόμενο. Αποτελεί θεμελιώδη πόρο.&lt;/p></description></item><item><title>Δεδομένα: Ενσωμάτωση Δεδομένων/Ζεύγη PAQ</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetembedding_datapaq_pairs/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:59:39 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetembedding_datapaq_pairs/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το σύνολο δεδομένων PAQ (Pseudo-Answer Quality) περιέχει εκατομμύρια αυτόματα παραγόμενα ζεύγη ερώτησης-απάντησης που εξάγονται από τη Wikipedia. Είναι ειδικά σχεδιασμένο για την εκπαίδευση πυκνών ανακτητών παρέχοντας&amp;hellip;&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Ένα μεγάλο κλίμακας σύνολο δεδομένων ζευγών ερώτησης-απάντησης που προέρχεται από τη Wikipedia, σχεδιασμένο για την εκπαίδευση ανάκτησης πυκνών αποσπασμάτων.&lt;/p></description></item><item><title>Δεδομένα: Ενσωμάτωση Δεδομένων/Συμπίεση Προτάσεων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetembedding_datasentence_compression/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:59:39 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetembedding_datasentence_compression/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα σύνολα δεδομένων συμπίεσης προτάσεων αποτελούνται από ζεύγη όπου η στόχος πρόταση είναι μια συντομευμένη έκδοση της πηγής, διατηρώντας τον βασικό νοήμα ενώ αφαιρεί την περιττή πληροφορία. Αυτά τα σύνολα δεδομένων είναι&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Μετατόπιση Δεδομένων (Dataset Shift)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/dataset_shift/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:59:22 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/dataset_shift/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μετατόπιση δεδομένων συμβαίνει όταν η κατανομή των δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης διαφέρει από την κατανομή των δεδομένων που συναντώνται κατά την εξαγωγή συμπερασμάτων (inference). Αυτή η ασυμφωνία μπορεί να οδηγήσει σε σημαντική μείωση της απόδοσης του μοντέλου.&lt;/p></description></item><item><title>Σύνολο Δεδομένων: Bigcode/The Stack Dedup</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetbigcodethe_stack_dedup/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:59:22 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetbigcodethe_stack_dedup/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το The Stack Dedup είναι ένας εξειδικευμένος υποσύνολο του The Stack, μιας τεράστιας αποθήκης ανοιχτού κώδικα. Εφαρμόζει αυστηρές τεχνικές αφαίρεσης διπλοτύπων για να εξαλείψει τα περιττά αποσπάσματα κώδικα που θα μπορούσαν να προκαλέσουν μεροληψία σε μεγάλα μοντέλα γλώσσας.&lt;/p></description></item><item><title>Σύνολο Δεδομένων: Bookcorpus</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetbookcorpus/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:59:22 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetbookcorpus/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το BookCorpus είναι μια συλλογή κειμένων από πάνω από 10.000 ακυκλοφόρητα βιβλία, που έχει συλλεχθεί από το διαδίκτυο. Υπηρετεί ως θεμελιώδης πόρος για την εκπαίδευση και αξιολόγηση μοντέλων επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP).&lt;/p></description></item><item><title>Σύνολο Δεδομένων: Code Search Net</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetcode_search_net/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:59:22 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/datasetcode_search_net/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Code Search Net είναι ένα ολοκληρωμένο σύνολο δεδομένων που δημιουργήθηκε για να προωθήσει την έρευνα στην ανάκτηση κώδικα. Περιέχει εκατομμύρια ζεύγη περιγραφών φυσικής γλώσσας και αντίστοιχων αποσπασμάτων κώδικα Java.&lt;/p></description></item><item><title>Σύνολο Δεδομένων: Eli5</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/dataseteli5/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:59:22 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/dataseteli5/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το ELI5 (Explain Like I&amp;rsquo;m Five) είναι ένα σύνολο δεδομένων που προέρχεται από την κοινότητα Reddit με το ίδιο όνομα. Αποτελείται από ερωτήσεις που υποβάλλονται από χρήστες μαζί με λεπτομερείς, απλοποιημένες απαντήσεις που παρέχονται από την κοινότητα.&lt;/p></description></item><item><title>AI Κεντρικό στα Δεδομένα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/data_centric_ai/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:59:11 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/data_centric_ai/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η AI κεντρική στα δεδομένα αντιπροσωπεύει μια αλλαγή παραδείγματος στην ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης, εστιάζοντας στη συστηματική βελτίωση των δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση των μοντέλων, αντί να βελτιστοποιεί αποκλειστικά τους αλγορίθμους ή τις υπερπαραμέτρους.&lt;/p></description></item><item><title>Δεδομενοκεντρική Αστρονομία</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/data_driven_astronomy/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:59:11 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/data_driven_astronomy/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η δεδομενοκεντρική αστρονομία αξιοποιεί προηγμένες υπολογιστικές μεθόδους, συμπεριλαμβανομένης της μηχανικής μάθησης και της στατιστικής ανάλυσης, για τη διαχείριση των τεράστιων όγκων δεδομένων που παράγονται από σύγχρονους τηλεσκοπίους και αποστολές χαρτογράφησης.&lt;/p></description></item><item><title>Δεδομενοκεντρικό Μοντέλο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/data_driven_model/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:59:11 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/data_driven_model/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα δεδομενοκεντρικό μοντέλο είναι ένας τύπος συστήματος τεχνητής νοημοσύνης όπου η συμπεριφορά και οι προβλέψεις προκύπτουν από μοτίβα που εντοπίζονται μέσα σε ιστορικά δεδομένα, αντί να ορίζονται από αυστηρά κωδικοποιημένους κανόνες ή θεωρητικές εξισώσεις.&lt;/p></description></item><item><title>Εξερεύνηση Δεδομένων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/data_exploration/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:59:11 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/data_exploration/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η εξερεύνηση δεδομένων, που συχνά αναφέρεται ως Εξερευνητική Ανάλυση Δεδομένων (EDA), είναι ένα κρίσιμο προκριματικό βήμα στις ροές εργασίας μηχανικής μάθησης. Αφορά τη σύνοψη των βασικών χαρακτηριστικών των δεδομένων, συχνά χρησιμοποιώντας οπτικοποιήσεις και στατιστικά μέτρα.&lt;/p></description></item><item><title>Προεπεξεργασία Δεδομένων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/data_preprocessing/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:59:11 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/data_preprocessing/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η προεπεξεργασία δεδομένων είναι η απαραίτητη εργασία μετασχηματισμού των ωμών, μη δομημένων ή θορυβωδών δεδομένων σε ένα τυποποιημένο format που τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορούν να καταναλώσουν αποτελεσματικά. Αυτό το στάδιο περιλαμβάνει συνήθως καθαρισμό, κλιμάκωση και κωδικοποίηση.&lt;/p></description></item><item><title>DABUS</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/dabus/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:58:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/dabus/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το DABUS είναι ένα συγκεκριμένο τεχνητό νευρωνικό δίκτυο σχεδιασμένο να παράγει νέες εφευρέσεις χωρίς άμεση ανθρώπινη παρέμβαση. Κέρδισε σημαντική νομική προσοχή όταν ο δημιουργός του, Stephen Thaler, προσπάθησε&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Το DABUS είναι ακρωνύμιο για το &amp;ldquo;Device for the Autonomous Bootstrapping of Unified Sentience&amp;rdquo; (Συσκευή Αυτονομικής Εκκίνησης Ενοποιημένης Συνείδησης), ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργήθηκε από τον Stephen Thaler και ισχυρίζεται ότι εφεύρε τεχνολογίες αυτονομάτως.&lt;/p></description></item><item><title>Data annotation</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/data_annotation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:58:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/data_annotation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτό το κρίσιμο βήμα περιλαμβάνει την προσκόλληση σημασιούχων μεταδεδομένων σε σημεία ωμών δεδομένων ώστε οι αλγόριθμοι να μπορούν να μάθουν τη σχέση μεταξύ εισόδου και εξόδου. Για παράδειγμα, πλαίσια ορίων γύρω από αντικείμενα σε εικόνες&lt;/p></description></item><item><title>Data Augmentation</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/data_augmentation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:58:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/data_augmentation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η μέθοδος επεκτείνει τεχνητά το σύνολο εκπαίδευσης δημιουργώντας τροποποιημένες εκδόσεις υφιστάμενων δειγμάτων, όπως περιστροφή εικόνων, προσθήκη θορύβου σε ήχο ή αντικατάσταση συνωνύμων σε κείμενο. Βοηθά στην πρόληψη&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Η ενίσχυση δεδομένων είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται για την αύξηση της ποικιλίας και του μεγέθους των συνόλων εκπαίδευσης εφαρμόζοντας μετασχηματισμούς στα υπάρχοντα σημεία δεδομένων.&lt;/p></description></item><item><title>Data Poisoning</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/data_poisoning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:58:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/data_poisoning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η εχθρική τεχνική στοχεύει να compromate την ακεραιότητα των μοντέλων μηχανικής μάθησης τροποποιώντας τα δεδομένα εκπαίδευσης. Εισάγοντας λεπτά σφάλματα ή μεροληπτικά παραδείγματα, οι επιτιθέμενοι μπορούν να προκαλέσουν στο μοντέλο να&lt;/p></description></item><item><title>Data Science and Predictive Analytics</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/data_science_and_predictive_analytics/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:58:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/data_science_and_predictive_analytics/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η επιστήμη δεδομένων περιλαμβάνει τη διαθεματική διαδικασία εξαγωγής γνώσης από δομημένα και μη δομημένα δεδομένα, ενώ η προβλεπτική αναλυτική εστιάζει συγκεκριμένα στη χρήση ιστορικών δεδομένων για την πρόβλεψη μελλοντικών&lt;/p></description></item><item><title>CSM</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/csm/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:57:32 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/csm/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στο πλαίσιο της ΤΝ και της τεχνολογίας, ο όρος &amp;lsquo;CSM&amp;rsquo; δεν είναι καθολικά τυποποιημένος όπως οι &amp;lsquo;CNN&amp;rsquo; ή &amp;lsquo;RNN&amp;rsquo;. Συνήθως σημαίνει Μοντέλα Ομιλίας Πλαισίου στην έρευνα επεξεργασίας ομιλίας, αναφερόμενος σε μοντέλα που λαμβάνουν υπόψη το γλωσσικό πλαίσιο.&lt;/p></description></item><item><title>Διασταυρούμενη Επαλήθευση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/cross_validation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:57:32 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/cross_validation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η διασταυρούμενη επαλήθευση είναι μια στατιστική μέθοδος που χρησιμοποιείται για την εκτίμηση της απόδοσης των μοντέλων μηχανικής μάθησης. Η πιο συνηθισμένη μορφή είναι η k-fold διασταυρούμενη επαλήθευση, όπου τα δεδομένα χωρίζονται σε k ίσα μέρη.&lt;/p></description></item><item><title>Κατάρα της Διαστατικότητας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/curse_of_dimensionality/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:57:32 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/curse_of_dimensionality/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η κατάρα της διαστατικότητας αναφέρεται σε διάφορα φαινόμενα που προκύπτουν κατά την ανάλυση δεδομένων σε χώρους υψηλών διαστάσεων και δεν εμφανίζονται σε χαμηλές διαστάσεις. Καθώς αυξάνεται ο αριθμός των χαρακτηριστικών, τα δεδομένα γίνονται αραιότερα.&lt;/p></description></item><item><title>Μέθοδος Διασταυρούμενης Εντροπίας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/cross_entropy_method/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:57:32 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/cross_entropy_method/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Μέθοδος Διασταυρούμενης Εντροπίας (CEM) είναι ένας ισχυρός αλγόριθμος βελτιστοποίησης γενικής χρήσης, ο οποίος χρησιμοποιείται τόσο για διακριτά όσο και για συνεχή προβλήματα. Λειτουργεί διατηρώντας μια κατανομή πιθανότητας πάνω στο χώρο αναζήτησης.&lt;/p></description></item><item><title>Кибербезопасность</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/cybersecurity/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:57:32 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/cybersecurity/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Кибербезопасность περιλαμβάνει τις τεχνολογίες, διαδικασίες και πρακτικές που σχεδιάστηκαν για την προστασία δικτύων, υπολογιστών, προγραμμάτων και δεδομένων από επίθεση, ζημιά ή μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση. Στο πλαίσιο της ΤΝ, αφορά την ασφάλεια των μοντέλων.&lt;/p></description></item><item><title>Coqui</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/coqui/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:57:15 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/coqui/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Coqui Technologies ήταν ένας σημαντικός παίκτης στην κοινότητα του ανοιχτού τεχνητού νοημοσύνης, γνωστή κυρίως για τον μηχανισμό TTS (Μετατροπή Κειμένου σε Ομιλία) της. Το έργο παρείχε προεκπαιδευμένα μοντέλα ικανά να παράγουν φυσικά ηχογραφημένη ομιλία.&lt;/p></description></item><item><title>CrewAI</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/crewai/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:57:15 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/crewai/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το CrewAI παρέχει μια δομημένη περιβάλλον για την κατασκευή συστημάτων πολλών πρακτόρων όπου κάθε πράκτορας έχει συγκεκριμένο ρόλο, στόχο και σύνολο εργαλείων. Απλοποιεί τη δημιουργία ροών εργασίας επιτρέποντας στους προγραμματιστές να.&lt;/p></description></item><item><title>Croissant</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/croissant/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:57:15 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/croissant/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αναπτύχθηκε στο πλαίσιο της πρωτοβουλίας MLCommons, το Croissant χρησιμοποιεί JSON-LD για να παρέχει έναν τυποποιημένο τρόπο περιγραφής συνόλων δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της δομής, των αναφορών και των αδειών χρήσης. Σκοπός του είναι να λύσει την ευθραυστότητα.&lt;/p></description></item><item><title>Μαθητής Ζευγαρωμένων Προτύπων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/coupled_pattern_learner/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:57:15 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/coupled_pattern_learner/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι μαθητές ζευγαρωμένων προτύπων σχεδιάζονται για να διαχειρίζονται δεδομένα όπου τα στιγμιότυπα από δύο διαφορετικούς χώρους είναι συνδεδεμένα, όπως εικόνες και οι περιγραφές κειμένου τους. Μοντελοποιώντας την κοινή κατανομή ή τη συσχέτιση.&lt;/p></description></item><item><title>Μηχανική Μάθηση Ευαισθησία στο Κόστος</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/cost_sensitive_machine_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:57:15 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/cost_sensitive_machine_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μηχανική μάθηση ευαισθησία στο κόστος επεκτείνει την παραδοσιακή εποπτευόμενη μάθηση αναθέτοντας διαφορετικές ποινές σε διαφορετικούς τύπους σφαλμάτων. Σε πραγματικά σενάρια, τα ψευδώς θετικά και τα ψευδώς αρνητικά αποτελέσματα συχνά έχουν διαφορετικό κόστος.&lt;/p></description></item><item><title>Αντιπαραθετική Μάθηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/contrastive_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:56:52 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/contrastive_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η αντιπαραθετική μάθηση είναι μια μέθοδος μάθησης αναπαραστάσεων που δεν απαιτεί επισημασμένα δεδομένα. Λειτουργεί δημιουργώντας ενισχυμένες εκδοχές του ίδιου εισόδου (θετικά ζεύγη) και αντιπαραθέτοντάς τις με διαφορετικές&amp;hellip;&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Μια τεχνική αυθορμητευόμενης μάθησης που μαθαίνει αναπαραστάσεις τραβώντας τα θετικά ζεύγη κοντά και απωθώντας τα αρνητικά ζεύγη μακριά.&lt;/p></description></item><item><title>Αντιπαραθετική Προεκπαίδευση Γλώσσας-Εικόνας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/contrastive_languageimage_pre_training/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:56:52 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/contrastive_languageimage_pre_training/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Αντιπαραθετική Προεκπαίδευση Γλώσσας-Εικόνας (CLIP) είναι μια αρχιτεκτονική νευρωνικού δικτύου εκπαιδευμένη σε εικόνες και τους αντίστοιχους λεκτικούς τους περιγραφείς από το διαδίκτυο. Χρησιμοποιεί ένα αντιπαραθετικό αντικειμενικό σκοπό για τη μεγιστοποίηση της κοιν&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Προέλευση Περιεχομένου</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/content_provenance/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:56:52 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/content_provenance/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η προέλευση περιεχομένου αναφέρεται στην τεκμηρίωση και την επαλήθευση του πού προήλθε το ψηφιακό περιεχόμενο, πώς δημιουργήθηκε και ποιοι το τροποποίησαν με την πάροδο του χρόνου. Στο πλαίσιο της Τεχνητής Νοημοσύνης, είναι κρίσιμη για τον συνδυασμό&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Συνεχής Ανάπτυξη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/continuous_deployment/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:56:52 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/continuous_deployment/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Συνεχής Ανάπτυξη είναι μια επέκταση της συνεχούς παράδοσης που αυτοματοποιεί ολόκληρη τη διαδικασία κυκλοφορίας. Μόλις οι αλλαγές στον κώδικα περάσουν όλες τις πύλες ποιότητας, συμπεριλαμβανομένων των μοναδιαίων δοκιμών, των ολοκληρωτικών δοκιμών και των ασφαλείας&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Συνεχής Μάθηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/continual_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:56:52 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/continual_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η συνεχής μάθηση, γνωστή επίσης ως μάθηση όλης της ζωής, επιτρέπει στα νευρωνικά δίκτυα να αποκτούν νέες δεξιότητες ή πληροφορίες με την πάροδο του χρόνου, διατηρώντας παράλληλα τις προηγουμένως αποκτημένες ικανότητες. Αυτό αντιμετωπίζει το φαινόμενο της &amp;lsquo;καταστροφικής&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Πίνακας Σύγχυσης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/confusion_matrix/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:56:36 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/confusion_matrix/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένας πίνακας σύγχυσης είναι μια συγκεκριμένη διάταξη πίνακα που επιτρέπει την οπτικοποίηση της απόδοσης ενός αλγορίθμου, συνήθως ενός εποπτευόμενου μοντέλου μάθησης. Δείχνει τις συχνότητες των αληθώς θετικών, αληθώς αρνητικών, ψευδώς θετικών και ψευδώς αρνητικών αποτελεσμάτων.&lt;/p></description></item><item><title>Συναίνεση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/consent/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:56:36 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/consent/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην ηθική της ΤΝ, η συναίνεση αναφέρεται στην εθελούσια και ενημερωμένη άδεια που παρέχεται από τους χρήστες ή τα υποκείμενα πριν συλλεγούν, αποθηκευτούν ή χρησιμοποιηθούν τα προσωπικά τους δεδομένα σε μοντέλα μηχανικής μάθησης. Απαιτεί πλήρη ενημέρωση σχετικά με τη χρήση των δεδομένων.&lt;/p></description></item><item><title>Συνδεσιολογικό Σύστημα Ειδικών Γνώσεων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/connectionist_expert_system/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:56:36 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/connectionist_expert_system/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα συνδεσιολογικό σύστημα ειδικών γνώσεων ενσωματώνει τα πλεονεκτήματα αναγνώρισης προτύπων και μάθησης των νευρωνικών δικτύων (συνδεσιολογία) με την ρητή αναπαράσταση γνώσης και τον λογικό συλλογισμό των παραδοσιακών συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης.&lt;/p></description></item><item><title>Συνταγματική ΤΝ</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/constitutional_ai/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:56:36 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/constitutional_ai/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Συνταγματική ΤΝ είναι ένα πλαίσιο ευθυγράμμισης μεγάλων γλωσσικών μοντέλων με ανθρώπινες αξίες χωρίς να βασίζεται αποκλειστικά σε ανθρώπινα σχόλια για κάθε βήμα. Περιλαμβάνει τη δημιουργία μιας «συνταγματικής» βάσης υψηλού επιπέδου αρχών που το μοντέλο χρησιμοποιεί για να αξιολογεί και να διορθώνει τις απαντήσεις του.&lt;/p></description></item><item><title>Φιλτράρισμα Περιεχομένου</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/content_filtering/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:56:36 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/content_filtering/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το φιλτράρισμα περιεχομένου περιλαμβάνει τη χρήση αλγορίθμων και κανόνων για τον έλεγχο, την ταξινόμηση και τον έλεγχο της ροής πληροφοριών που παρουσιάζονται στους χρήστες. Στο πλαίσιο της ΤΝ, αυτό συχνά χρησιμοποιεί επεξεργασία φυσικής γλώσσας και ανάλυση εικόνας για την αναγνώριση ακατάλληλου περιεχομένου.&lt;/p></description></item><item><title>Concurrent MetateM</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/concurrent_metatem/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:56:20 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/concurrent_metatem/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Concurrent MetateM είναι μια γλώσσα προδιαγραφής υψηλού επιπέδου που χρησιμοποιείται κυρίως στη ρομποτική και τα αυτονομημένα συστήματα. Επιτρέπει στους προγραμματιστές να ορίζουν τη συμπεριφορά των πρακτόρων χρησιμοποιώντας χρονική λογική, διασφαλίζοντας ότι οι ενέργειες λαμβάνουν χώρα σε συνεχή βάση ως απόκριση σε γεγονότα.&lt;/p></description></item><item><title>Δυναμικό Τυχαίο Πεδίο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/conditional_random_field/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:56:20 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/conditional_random_field/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα Δυναμικά Τυχαία Πεδία (CRFs) είναι μια κατηγορία διακριτικών μοντέλων που χρησιμοποιούνται ευρέως στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας και τη βιοπληροφορική. Σε αντίθεση με τα γεννητικά μοντέλα, τα CRF μοντελοποιούν άμεσα την συνθήκη πιθανότητα των ετικετών δεδομένου των χαρακτηριστικών εισόδου, λαμβάνοντας υπόψη τις εξαρτήσεις μεταξύ γειτονικών στοιχείων.&lt;/p></description></item><item><title>Ηχητική Αντίληψη Υπολογιστών</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/computer_audition/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:56:20 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/computer_audition/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ηχητική αντίληψη υπολογιστών περιλαμβάνει την ανάπτυξη αλγορίθμων που επιτρέπουν στους υπολογιστές να εξαγάγουν νόημα από ηχητικά κύματα. Αυτό περιλαμβάνει εργασίες όπως η αναγνώριση ομιλίας, η ταξινόμηση μουσικής και η ανάλυση ηχητικών περιβαλλόντων.&lt;/p></description></item><item><title>Ολισθήση Εννοιών</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/concept_drift/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:56:20 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/concept_drift/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ολισθήση εννοιών είναι ένα φαινόμενο στη μηχανική μάθηση όπου η σχέση μεταξύ των χαρακτηριστικών εισόδου και της εξόδου στόχου αλλάζει καθώς εισέρχονται νέα δεδομένα. Αυτό συχνά συμβαίνει σε δυναμικά περιβάλλοντα όπου οι προτιμήσεις των χρηστών ή οι συνθήκες του πραγματικού κόσμου μεταβάλλονται.&lt;/p></description></item><item><title>Υπολογιστική Ισχύς</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/compute/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:56:20 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/compute/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη, η υπολογιστική ισχύς αντιπροσωπεύει τη θεμελιώδη υποδομή που απαιτείται για την εκπαίδευση μοντέλων και την εκτέλεση συμπερασμάτων (inference). Περιλαμβάνει εξαρτήματα υλικού όπως κεντρικές μονάδες επεξεργασίας (CPU), μονάδες επεξεργασίας γραφικών (GPU) και ειδικούς επεξεργαστές τεχνητής νοημοσύνης (TPU), καθώς και τις απαραίτητες υποδομές λογισμικού.&lt;/p></description></item><item><title>Συμμόρφωση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/compliance/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:56:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/compliance/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη, η συμμόρφωση αναφέρεται στη διαδικασία διασφάλισης ότι τα μοντέλα AI και η ανάπτυξή τους ευθυγραμμίζονται με τους εφαρμοστέους νόμους, όπως ο GDPR ή ο HIPAA, καθώς και με εσωτερικά ηθικά πλαίσια.&lt;/p></description></item><item><title>Συμπιεσμένοι Τανυστές</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/compressed_tensors/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:56:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/compressed_tensors/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι συμπιεσμένοι τανυστές είναι πολυδιάστατοι πίνακες που χρησιμοποιούνται στον βαθύ μάθηση, όπου η αριθμητική ακρίβεια (π.χ. από float32 σε int8) ή η αραιότητα έχει μειωθεί. Αυτή η τεχνική, γνωστή ως κβάντωση ή συμπίεση,&lt;/p></description></item><item><title>Υπολογιστική Ευριστική Νοημοσύνη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/computational_heuristic_intelligence/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:56:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/computational_heuristic_intelligence/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η υπολογιστική ευριστική νοημοσύνη περιλαμβάνει αλγόριθμους που χρησιμοποιούν κανόνες του δακτυλίου, προσεγγίσεις ή λογικές υποθέσεις για να βρουν ικανοποιητικές λύσεις σε εύλογο χρονικό διάστημα. Σε αντίθεση με την εξαντλητική&lt;/p></description></item><item><title>Υπολογιστική Νοημοσύνη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/computational_intelligence/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:56:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/computational_intelligence/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η υπολογιστική νοημοσύνη (CI) περιλαμβάνει ένα σύνολο παραδειγμάτων υπολογιστικής εμπνευσμένης από τη φύση, συμπεριλαμβανομένων των νευρωνικών δικτύων, της θολής λογικής και της εξελικτικής υπολογιστικής. Αυτά τα συστήματα σχεδιάστηκαν για να διαχειρίζονται&lt;/p></description></item><item><title>Υπολογιστικό Χιούμορ</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/computational_humor/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:56:01 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/computational_humor/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το υπολογιστικό χιούμορ μελετά πώς οι μηχανές μπορούν να παράγουν ή να ερμηνεύσουν αστείες ιστορίες, λογοπαίγνια και ευφυή σχόλια. Συνήθως βασίζεται στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας για τον εντοπισμό ασυνεπειών, ημιαντιφορών ή μη αναμενόμενων&lt;/p></description></item><item><title>ComfyUI</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/comfyui/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:55:45 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/comfyui/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το ComfyUI είναι μια ισχυρή, μοντέρνα και βασισμένη σε κόμβους γραφική διεπαφή (GUI) για τα μοντέλα Stable Diffusion. Σε αντίθεση με τις παραδοσιακές διεπαφές που προσφέρουν γραμμικές ροές εργασίας, το ComfyUI επιτρέπει στους χρήστες να κατασκευάζουν προσαρμοσμένες αλυσίδες επεξεργασίας συνδέοντας διάφορες μονάδες μεταξύ τους.&lt;/p></description></item><item><title>Ανταγωνισμός στην Τεχνητή Νοημοσύνη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/competition_in_artificial_intelligence/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:55:45 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/competition_in_artificial_intelligence/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο ανταγωνισμός στην τεχνητή νοημοσύνη περιγράφει την έντονη παγκόσμια κούρσα για την εξέλιξη των δυνατοτήτων της ΤΝ, που οδηγείται από οικονομικά, στρατιωτικά και επιστημονικά πλεονεκτήματα. Κύριοι παίκτες περιλαμβάνουν τεχνολογικούς γίγαντες όπως η Google, η Microsoft και εταιρείες σε όλο τον κόσμο που επενδύουν σε έρευνα.&lt;/p></description></item><item><title>Γνώση Κοινής Αίσθησης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/commonsense_knowledge/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:55:45 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/commonsense_knowledge/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η γνώση κοινής αίσθησης αναφέρεται στην τεράστια ποσότητα ρητής πληροφορίας σχετικά με την καθημερινή ζωή, τη φυσική, τους κοινωνικούς κανόνες και τις σχέσεις αιτίου-αποτελέσματος που αποκτούν οι άνθρωποι φυσικά. Στην ΤΝ, η απόκτηση αυτής της γνώσης παραμένει μια σημαντική πρόκληση για την επίτευξη ανθρωπόμορφης κατανόησης.&lt;/p></description></item><item><title>Σύγκριση Λογισμικού Μηχανικής Μάθησης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/comparison_of_machine_learning_software/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:55:45 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/comparison_of_machine_learning_software/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος αυτός αναφέρεται στη συστηματική αξιολόγηση και βαθμονόμηση διαφόρων βιβλιοθηκών και πλατφορμών μηχανικής μάθησης, όπως τα TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn και Keras. Οι συγκρίσεις αναλύουν συνήθως την απόδοση, την κλίμακα, την ευελιξία και την ποιότητα της τεκμηρίωσης για να βοηθήσουν τους προγραμματιστές.&lt;/p></description></item><item><title>Συνεκτική Εξτραπολημένη Βούληση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/coherent_extrapolated_volition/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:55:45 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/coherent_extrapolated_volition/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Συνεκτική Εξτραπολημένη Βούληση (CEV) είναι μια έννοια που εισήγαγε ο Eliezer Yudkowsky στο πλαίσιο της ασφάλειας και της ευθυγράμμισης της ΤΝ. Προτείνει ότι μια εξελιγμένη ΤΝ δεν θα πρέπει απλώς να υπακούει στις τρέχουσες ανθρώπινες εντολές, αλλά να εξάγει και να υλοποιεί την ιδανικοποιημένη βούληση της ανθρωπότητας.&lt;/p></description></item><item><title>CodeQwen</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/codeqwen/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:55:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/codeqwen/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το CodeQwen είναι μια παραλλαγή της σειράς Qwen που αναπτύχθηκε από την Alibaba Cloud, η οποία έχει υποστεί ειδική προσαρμογή (fine-tuning) για να ξεχωρίζει σε προγραμματιστικές δραστηριότητες. Εκμεταλλεύεται προηγμένες αρχιτεκτονικές μετασχηματιστών (transformers) για να κατανοεί τον κώδικα.&lt;/p></description></item><item><title>Γνωστική Ρομποτική</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/cognitive_robotics/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:55:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/cognitive_robotics/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η γνωστική ρομποτική ενσωματώνει την γνωστική επιστήμη με την ρομποτική για την κατασκευή μηχανημάτων που μπορούν να αντιλαμβάνονται το περιβάλλον τους, να μαθαίνουν από την εμπειρία και να λαμβάνουν αυτονομικές αποφάσεις. Αυτά τα ρομπότ χρησιμοποιούν προηγμένα γνωστικά μοντέλα.&lt;/p></description></item><item><title>Γνωστική Φιλολογία</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/cognitive_philology/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:55:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/cognitive_philology/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η γνωστική φιλολογία είναι ένας διαθεματικός κλάδος που συνδυάζει τις ψηφιακές ανθρωπιστικές επιστήμες, τη γλωσσολογία και την γνωστική επιστήμη για την ανάλυση κειμένων και της εξέλιξης της γλώσσας. Χρησιμοποιεί υπολογιστικά εργαλεία για την επεξεργασία μεγάλων όγκων δεδομένων.&lt;/p></description></item><item><title>Γνωστικός Υπολογισμός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/cognitive_computing/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:55:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/cognitive_computing/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο γνωστικός υπολογισμός είναι κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης που επιδιώκει να αλληλεπιδράσει φυσικά με τους ανθρώπους, προσομοιώνοντας παράλληλα τις διεργασίες του ανθρώπινου εγκεφάλου. Αυτά τα συστήματα χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση, βαθιά μάθηση και επεξεργασία φυσικής γλώσσας.&lt;/p></description></item><item><title>Προγραμματισμός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/coding/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:55:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/coding/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο προγραμματισμός, γνωστός επίσης ως κωδικοποίηση, περιλαμβάνει τη μετάφραση της ανθρώπινης λογικής και των απαιτήσεων σε μορφή εκτελέσιμη από τους υπολογιστές. Χρησιμοποιεί συγκεκριμένη σύνταξη και σημασιολογία που ορίζεται από τις γλώσσες προγραμματισμού.&lt;/p></description></item><item><title>Βιβλιογραφική Αναφορά</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/citation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:55:08 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/citation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Καθώς τα μοντέλα γενικής ΤΝ παράγουν περιεχόμενο, έχει προκύψει η ανάγκη για μηχανισμούς αναφοράς ώστε να διατηρηθεί η ακαδημαϊκή ακεραιότητα και η νομική συμμόρφωση. Αυτό περιλαμβάνει την ενσωμάτωση παραπομπών στις αρχικές πηγές μέσα στο παραγόμενο περιεχόμενο, επιτρέποντας την επαλήθευση των ισχυρισμών.&lt;/p></description></item><item><title>Κύκλωμα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/circuit/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:55:08 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/circuit/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στο πλαίσιο της Τεχνητής Νοημοσύνης, ο όρος «κύκλωμα» δηλώνει συνήθως την υποκείμενη αρχιτεκτονική υλικού, όπως GPU, TPU ή νευρομορφικά τσιπ, τα οποία έχουν σχεδιαστεί για να επιταχύνουν τις πράξεις πινάκων και την παράλληλη επεξεργασία. Αυτά τα κυκλώματα αποτελούν τη βάση για την εκτέλεση απαιτητικών υπολογισμών.&lt;/p></description></item><item><title>Περιορισμός Τιμών (Clipping)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/clip/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:55:08 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/clip/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στη μηχανική βαθιάς μάθησης, ο περιορισμός τιμών εφαρμόζεται συχνά στις κλίσεις για την mitigating το πρόβλημα των εκρηκτικών κλίσεων (exploding gradients), διασφαλίζοντας σταθερή ανάδραση προς τα πίσω (backpropagation). Μπορεί επίσης να αναφέρεται στον περιορισμό των logits εξόδου πριν από την εφαρμογή συναρτήσεων ενεργοποίησης.&lt;/p></description></item><item><title>Συνεκπαίδευση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/co_training/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:55:08 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/co_training/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η μέθοδος αξιοποιεί πολλαπλά σύνολα χαρακτηριστικών (όψεις) των ίδιων σημείων δεδομένων. Αρχικά, εκπαιδεύονται δύο ταξινομητές σε μικρά σύνολα δεδομένων με ετικέτες από κάθε όψη. Στη συνέχεια, προβλέπουν ετικέτες για μη ετικετοποιημένα δεδομένα, επιλέγοντας μόνο τις υψηλής εμπιστοσύνης προβλέψεις για να ενημερώσουν τον άλλο ταξινομητή.&lt;/p></description></item><item><title>Χαρτογράφηση Ενεργοποίησης Κλάσης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/class_activation_mapping/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:55:08 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/class_activation_mapping/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η CAM δημιουργεί χάρτες θερμότητας που επικαλύπτουν τις εικόνες εισόδου, δείχνοντας ποια pixels συνέβαλαν περισσότερο στην απόφαση του μοντέλου για μια συγκεκριμένη ετικέτα κλάσης. Λειτουργεί εφαρμόζοντας παγκόσμια μέση συσσώρευση (global average pooling) στα τελικά επίπεδα χαρακτηριστικών του δικτύου.&lt;/p></description></item><item><title>ChatGLM</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/chatglm/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:54:50 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/chatglm/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το ChatGLM αντιπροσωπεύει μια οικογένεια γλωσσικών μοντέλων βασισμένων σε μετασχηματιστές, σχεδιασμένη ειδικά για την επεξεργασία υψηλής ποιότητας δίγλωσσων διαλόγων στα κινεζικά και αγγλικά. Αναπτυγμένο από τη Zhipu AI, αυτά τα μοντέλα χρησιμοποιούν&lt;/p></description></item><item><title>Αλυσίδα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/chain/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:54:50 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/chain/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην ανάπτυξη εφαρμογών Τεχνητής Νοημοσύνης, η Αλυσίδα αναφέρεται σε μια γραμμική ή κατευθυνόμενη δοφή γράφου όπου πολλαπλά συστατικά, όπως κλήσεις LLM, αναλυτές ή εξωτερικά εργαλεία, συνδέονται μεταξύ τους. Τα δεδομένα ρέουν από ένα&lt;/p></description></item><item><title>Συνομιλία</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/chat/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:54:50 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/chat/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στο πλαίσιο της ΤΝ, η Συνομιλία δηλώνει το διαδραστικό περιβάλλον και τον υποκείμενο μηχανισμό για διάλογο πραγματικού χρόνου με εναλλασσόμενες βάρδιες. Επιτρέπει στους χρήστες να θέτουν ερωτήσεις, να ζητούν εργασίες ή να συμμετέχουν σε ανοιχτές συζητήσεις. Το μοντέλο&lt;/p></description></item><item><title>Τμηματοποίηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/chunking/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:54:50 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/chunking/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η τμηματοποίηση είναι ένα κρίσιμο βήμα προεπεξεργασίας στην Ανακτητικά Ενισχυμένη Γένεση (RAG) και άλλους αγωγούς ΕΦΓ. Περιλαμβάνει τη διαίρεση του κειμένου σε μονάδες σταθερού μεγέθους ή σημασιολογικές μονάδες (chunks) ώστε να χωράνε στο πλαίσιο&lt;/p></description></item><item><title>Υπολογισμός χαρακτήρα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/character_computing/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:54:50 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/character_computing/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η έννοια αυτή εστιάζει στη χειραγώγηση του κειμένου όπου η θεμελιώδης μονάδα υπολογισμού είναι ένας μεμονωμένος χαρακτήρας. Συχνά χρησιμοποιείται σε εργασίες που απαιτούν λεπτομερή ανάλυση κειμένου, όπως ο έλεγχος ορθογραφίας&lt;/p></description></item><item><title>Κρυπτογράφηση (Caching)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/caching/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:54:29 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/caching/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην μηχανική ΤΝ, το caching βελτιστοποιεί τις επιδόσεις διατηρώντας πρόσφατα ή συχνά αποτελέσματα ερωτημάτων, προβλέψεις μοντέλων ή ενδιάμεσους υπολογισμούς σε γρήγορη μνήμη (όπως RAM). Αυτό μειώνει την ανάγκη για ακριβούς υπολογισμούς ή πρόσβαση σε βάσεις δεδομένων.&lt;/p></description></item><item><title>Λογιστική με βάση περιπτώσεις</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/case_based_reasoning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:54:29 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/case_based_reasoning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η CBR βασίζεται στην αρχή ότι τα παρόμοια προβλήματα έχουν παρόμοιες λύσεις. Η διαδικασία περιλαμβάνει την ανάκτηση της πιο όμοιας ιστορικής περίπτωσης από μια βάση γνώσεων, την προσαρμογή της λύσής της για να ταιριάξει στην τρέχουσα κατάσταση και την αποθήκευσή της.&lt;/p></description></item><item><title>Πύλη Κοινότητας CIML</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ciml_community_portal/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:54:29 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ciml_community_portal/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η πύλη κοινότητας CIML λειτουργεί ως ψηφιακός κόμβος για την ακαδημαϊκή και επαγγελματική κοινότητα που εστιάζει στην υπολογιστική νοημοσύνη. Παρέχει πρόσβαση σε σύνολα δεδομένων, εκ των προτέρων εκπαιδευμένα μοντέλα, ερευνητικά άρθρα και άλλους πόρους.&lt;/p></description></item><item><title>Χάος</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/chaos/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:54:29 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/chaos/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η θεωρία του χάους εξερευνά πώς οι μικρές παραλλαγές στις αρχικές παραμέτρους μπορούν να οδηγήσουν σε ριζικά διαφορετικά αποτελέσματα σε σύνθετα συστήματα. Στην τεχνητή νοημοσύνη, η κατανόηση της χαοτικής συμπεριφοράς είναι κρίσιμη για τη μοντελοποίηση και τον έλεγξή τους.&lt;/p></description></item><item><title>Χρησιμότητα Κατηγορίας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/category_utility/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:54:29 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/category_utility/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτό το μέτρο ποσοτικοποιεί πόσο καλά ένα σύνολο κατηγοριών επιτρέπει την πρόβλεψη των τιμών των χαρακτηριστικών εντός αυτών των κατηγοριών. Ισορροπεί το μέγεθος των κατηγοριών με την ομοιογένεια των περιεχομένων τους.&lt;/p></description></item><item><title>Bloom</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bloom/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:54:13 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bloom/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ενώ ιστορικά αναφερόταν στην εκπαιδευτική ταξονομία του Benjamin Bloom, στα σύγχρονα πλαίσια της ΤΝ συχνά δηλώνει το μοντέλο ενσωμάτωσης κειμένου Bloom που αναπτύχθηκε από το BigScience. Αυτό το μοντέλο παράγει υψηλής ποιότητας&lt;/p></description></item><item><title>Αυτοματοποίηση Εργασιών Επιχείρησης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/business_process_automation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:54:13 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/business_process_automation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Αυτοματοποίηση Εργασιών Επιχείρησης (BPA) περιλαμβάνει την αξιοποίηση λογισμικού και ΤΝ για τη ροήπωση σύνθετων επιχειρησιακών ροών εργασίας. Σε αντίθεση με την απλή RPA (Robotic Process Automation) που διαχειρίζεται εργασίες βασισμένες σε κανόνες, η BPA συχνά&lt;/p></description></item><item><title>Βιοαρετή</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bioserenity/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:54:13 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bioserenity/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Βιοαρετή αναφέρεται στην εννοιολογική ιδανική κατάσταση όπου η ανθρώπινη βιολογία και η τεχνητή νοημοσύνη λειτουργούν σε άψογη, μη συγκρουόμενη αρμονία. Τονίζει την ηθική ενσωμάτωση, διασφαλίζοντας ότι η ενίσχυση από την ΤΝ&lt;/p></description></item><item><title>Μοντέλο Bradley-Terry</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bradleyterry_model/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:54:13 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bradleyterry_model/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το μοντέλο Bradley-Terry είναι ένα πιθανοτικό μοντέλο που χρησιμοποιείται ευρέως στη ψυχομετρία και τη μηχανική μάθηση για την επεξεργασία συγκρίσεων ανά ζεύγη. Απονέμει μια κρυφή βαθμολογία σε κάθε αντικείμενο, υπολογίζοντας την πιθανότητα&lt;/p></description></item><item><title>Τεχνολογία Εγκεφάλου</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/brain_technology/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:54:13 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/brain_technology/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η τεχνολογία εγκεφάλου περιλαμβάνει συστήματα υλικού και λογισμικού που αλληλεπιδρούν απευθείας με το κεντρικό νευρικό σύστημα. Κύρια παραδείγματα περιλαμβάνουν τις Διεπαφές Εγκεφάλου-Υπολογιστή (BCI) που μεταφράζουν νευρικά σήματα σε&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Τεχνολογίες σχεδιασμένες να αλληλεπιδρούν, να παρακολουθούν ή να τροποποιούν τον ανθρώπινο εγκέφαλο, συμπεριλαμβανομένων των διεπαφών εγκεφάλου-υπολογιστή και εργαλείων νευροαπεικόνισης.&lt;/p></description></item><item><title>BERT</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bert/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:53:53 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bert/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το BERT είναι μια τεχνική μηχανικής μάθησης βασισμένη σε μετασχηματιστές για την προεκπαίδευση στην Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP), που αναπτύχθηκε από τη Google. Χρησιμοποιεί μοντελοποίηση γλώσσας με καλύμματα (masked language modeling) και πρόβλεψη επόμενης πρότασης για να μάθει διμερείς αναπαραστάσεις.&lt;/p></description></item><item><title>Βιοϊατρικός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/biomedical/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:53:53 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/biomedical/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος βιοϊατρικός αναφέρεται στη διασταύρωση της βιολογίας, της ιατρικής και της τεχνολογίας, ιδιαίτερα στην ανάπτυξη διαγνωστικών εργαλείων, θεραπειών και μεθόδων ανάλυσης δεδομένων. Στην Τεχνητή Νοημοσύνη, αυτό περιλαμβάνει την εφαρμογή μηχανικής μάθησης.&lt;/p></description></item><item><title>Βιοϋβριδικό Σύστημα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/biohybrid_system/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:53:53 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/biohybrid_system/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα βιοϋβριδικά συστήματα συγχωνεύουν ζωντανούς ιστούς, κύτταρα ή οργανισμούς με συνθετικά υλικά και ηλεκτρονικές συσκευές. Αυτά τα συστήματα στοχεύουν να αξιοποιήσουν τις μοναδικές ιδιότητες των βιολογικών οντοτήτων, όπως η αυτοεπιδιόρθωση.&lt;/p></description></item><item><title>Διωνυμική Ταξινόμηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/binary_classification/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:53:53 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/binary_classification/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η διωνυμική ταξινόμηση είναι ένα θεμελιώδες πρόβλημα μηχανικής μάθησης όπου η μεταβλητή εξόδου είναι κατηγορική με ακριβώς δύο δυνατές εκβάσεις, όπως αληθές/ψευδές ή spam/όχι spam. Αλγόριθμοι όπως η λογιστική παλινδρόμηση χρησιμοποιούνται συχνά.&lt;/p></description></item><item><title>Εμπόρευμα Σφάλματος-Διακύμανσης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/biasvariance_tradeoff/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:53:53 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/biasvariance_tradeoff/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το εμπόρευμα σφάλματος-διακύμανσης περιγράφει την ένταση μεταξύ της ανεπαρκούς προσαρμογής (υψηλό σφάλμα) και της υπερπροσαρμογής (υψηλή διακύμανση). Τα μοντέλα με υψηλό σφάλμα κάνουν ισχυρές παραδοχές σχετικά με τα δεδομένα, αγνοώντας πιθανώς σχετικές πληροφορίες.&lt;/p></description></item><item><title>Μοντέλο πεποιθήσεων-επιθυμιών-προθέσεων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/beliefdesireintention_model/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:53:33 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/beliefdesireintention_model/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Μοντέλο Πιστεύω-Επιθυμιών-Προθέσεων (BDI) είναι μια γνωστική αρχιτεκτονική για τον σχεδιασμό αυτόνομων πρακτόρων που λαμβάνουν λογικές αποφάσεις. Οι πεποιθήσεις αντιπροσωπεύουν τη γνώση του πράκτορα για τον κόσμο, οι επιθυμίες τους στόχους που επιδιώκει και οι προθέσεις τα σχέδια δράσης που έχει δεσμευτεί να ακολουθήσει.&lt;/p></description></item><item><title>Μπεϋζιανή δομική χρονοσειρά</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bayesian_structural_time_series/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:53:33 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bayesian_structural_time_series/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα μοντέλα Μπεϋζιανής δομικής χρονοσειράς (BSTS) αναπαριστούν τα δεδομένα μιας χρονοσειράς ως άθροισμα ερμηνεύσιμων συνιστωσών, όπως τάση, εποχικότητα και επιδράσεις παλινδρόμησης, λαμβάνοντας παράλληλα υπόψη την αβεβαιότητα μέσω εκ των υστέρων κατανομών. Αυτό επιτρέπει την πιο αξιόπιστη πρόβλεψη και την ανάλυση αιτιότητας.&lt;/p></description></item><item><title>Μπεϋζιανό μετάνιωμα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bayesian_regret/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:53:33 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bayesian_regret/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Μπεϋζιανό μετάνιωμα ποσοτικοποιεί τη διαφορά μεταξύ της βέλτιστης ανταμοιβής που θα ήταν εφικτή με τέλεια πληροφόρηση και της αναμενόμενης ανταμοιβής που επιτυγχάνεται από έναν πράκτορα που δρα υπό συνθήκες αβεβαιότητας. Υπολογίζεται ολοκληρώνοντας το μετάνιωμα επί της εκ των προτέρων κατανομής πιθανοτήτων των καταστάσεων του κόσμου.&lt;/p></description></item><item><title>Μπεϋζιανός προγραμματισμός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bayesian_programming/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:53:33 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bayesian_programming/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο Μπεϋζιανός προγραμματισμός είναι ένα μαθηματικό πλαίσιο που γενικεύει το θεώρημα του Bayes για την αντιμετώπιση σύνθετων, πολυεπίπεδων πιθανοτικών εξαρτήσεων. Επιτρέπει στους προγραμματιστές να ορίζουν ιεραρχικά μοντέλα όπου οι μεταβλητές συνδέονται μέσω δομημένων εξαρτήσεων, διευκολύνοντας την αναπαράσταση και την ανάλυση αβεβαιότητας σε πολύπλοκα συστήματα.&lt;/p></description></item><item><title>Πληροφορική συμπεριφοράς</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/behavior_informatics/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:53:33 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/behavior_informatics/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Πληροφορική συμπεριφοράς συνδυάζει την επιστήμη των υπολογιστών, την ψυχολογία και τη στατιστική για την ανάλυση μεγάλων όγκων δεδομένων συμπεριφοράς που παράγονται από τις ψηφιακές αλληλεπιδράσεις. Εστιάζει στην εξαγωγή μοτίβων, την πρόβλεψη μελλοντικής συμπεριφοράς και την κατανόηση των ανθρώπινων δυναμικών μέσω τεχνολογικών μέσων.&lt;/p></description></item><item><title>Επεξεργασία Πακέτων (Batch Processing)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/batch_processing/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:53:12 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/batch_processing/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η επεξεργασία πακέτων περιλαμβάνει τη συγκέντρωση των εισόδων δεδομένων σε μια ομάδα, ή πακέτο, πριν εκτελεστεί ένας υπολογισμός ή η εξαγωγή συμπερασμάτων από ένα μοντέλο. Αυτή η προσέγγιση αντιτίθεται στην επεξεργασία ροής σε πραγματικό χρόνο, επιτρέποντας βελτιστοποίηση πόρων.&lt;/p></description></item><item><title>Μέγεθος Πακέτου (Batch Size)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/batch_size/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:53:12 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/batch_size/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το μέγεθος πακέτου είναι ένα κρίσιμο υπερπαράμετρο που καθορίζει πόσα δείγματα επεξεργάζονται πριν ενημερωθούν οι εσωτερικές παράμετροι του μοντέλου. Ένα μεγαλύτερο μέγεθος πακέτου παρέχει πιο ακριβή εκτίμηση της κλίσης.&lt;/p></description></item><item><title>Μηχανισμοί Μπεϋζιανής Μάθησης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bayesian_learning_mechanisms/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:53:12 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bayesian_learning_mechanisms/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι μηχανισμοί Μπεϋζιανής μάθησης ενημερώνουν τις πεποιθήσεις σχετικά με τις παραμέτρους του μοντέλου χρησιμοποιώντας το θεώρημα του Bayes, συνδυάζοντας εκ των προτέρων γνώση με παρατηρούμενα δεδομένα για να σχηματίσουν μια εκ των υστέρων κατανομή. Σε αντίθεση με τις συχνιστικές προσεγγίσεις.&lt;/p></description></item><item><title>Μπεϋζιανή Βελτιστοποίηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bayesian_optimization/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:53:12 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bayesian_optimization/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Μπεϋζιανή βελτιστοποίηση χρησιμοποιεί ένα πιθανοκρατικό υποκατάστατο μοντέλο, συνήθως μια Γaussian Process, για να μοντελοποιήσει τη συνάρτηση στόχου. Χρησιμοποιεί μια συνάρτηση απόκτησης για να εξισορροπήσει την εξερεύνηση και την εκμετάλλευση.&lt;/p></description></item><item><title>Μπεϋζιανή ερμηνεία της κανονικοποίησης πυρήνα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bayesian_interpretation_of_kernel_regularization/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:53:12 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bayesian_interpretation_of_kernel_regularization/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η έννοια αυτή θεσπίζει ότι η ελαχιστοποίηση μιας λειτουργικής ρίσκου με κανονικοποίηση και συγκεκριμένο πυρήνα είναι ισοδύναμη με την εύρεση της εκτίμησης μέγιστης εκ των υστέρων πιθανότητας (MAP) σε ένα Μπεϋζιανό πλαίσιο. Συγκεκριμένα, η κανονικοποίηση αντιστοιχεί σε μια προηγούμενη πεποίθηση.&lt;/p></description></item><item><title>Αυτόνομος Πράκτορας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/autonomous_agent/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:52:55 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/autonomous_agent/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη, ένας αυτόνομος πράκτορας είναι μια οντότητα που λειτουργεί ανεξάρτητα μέσα σε ένα περιβάλλον. Χρησιμοποιεί αισθητήρες για να αντιληφθεί τις καταστάσεις και εκτελεστές για να πραγματοποιήσει ενέργειες, καθοδηγούμενος από έναν εσωτερικό μηχανισμό λήψης αποφάσεων.&lt;/p></description></item><item><title>Βασικός Ρυθμός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/base_rate/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:52:55 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/base_rate/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στατιστική και μηχανική μάθηση, ο βασικός ρυθμός αναφέρεται στη θεμελιώδη συχνότητα μιας κατάστασης ή έκβασης σε ένα δεδομένο σύνολο δεδομένων. Η αγνόηση των βασικών ρυθμών οδηγεί συχνά στο σφάλμα βασικού ρυθμού, όπου οι πιθανότητες εκτιμώνται λανθασμένα.&lt;/p></description></item><item><title>Δέντρο Μπάλας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ball_tree/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:52:55 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ball_tree/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα Δέντρο Μπάλας χωρίζει τα σημεία δεδομένων σε εγγενείς υπερσφαίρες (μπάλες) αντί για υπερτετράπλευρα. Αυτή η δομή επιτρέπει την αποτελεσματική αποκοπή κατά τις ερωτήσεις γειτνίασης, υπολογίζοντας αποστάσεις μεταξύ των κέντρων των σφαιρών.&lt;/p></description></item><item><title>Μοντέλο Σακούλας Λέξεων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bag_of_words_model/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:52:55 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bag_of_words_model/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η τεχνική επεξεργασίας φυσικής γλώσσας αναπαριστά το κείμενο ως ένα πολυσύνολο λέξεων, αδιαφορώντας για τη σύνταξη και τη σειρά. Μετατρέπει τα έγγραφα σε αριθμητικά διανύσματα με βάση τη συχνότητα ή την παρουσία των λέξεων.&lt;/p></description></item><item><title>Ομαλοποίηση Ομάδας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/batch_normalization/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:52:55 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/batch_normalization/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η μέθοδος προσαρμόζει και κλιμακώνει τις ενεργοποιήσεις ώστε να έχουν μηδενική μέση τιμή και μοναδιαία διακύμανση εντός κάθε μικρής ομάδας κατά την εκπαίδευση. Μειώνει τη μετατόπιση εσωτερικής συνδιακύμανσης, επιτρέποντας υψηλότερους ρυθμούς μάθησης και ταχύτερη σύγκλιση.&lt;/p></description></item><item><title>Αυτόματη Αναγνώριση Ομιλίας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/automatic_speech_recognition/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:52:37 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/automatic_speech_recognition/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Αυτόματη Αναγνώριση Ομιλίας (ASR), γνωστή επίσης ως ομιλία-σε-κείμενο, είναι ένας υποκλάδος της επεξεργασίας ομιλίας που αξιοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη για τη μετάφραση ηχητικών σημάτων σε γραπτό κείμενο. Τα σύγχρονα συστήματα ASR&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Αυτοματοποιημένες διαπραγματεύσεις</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/automated_negotiation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:52:37 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/automated_negotiation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι αυτοματοποιημένες διαπραγματεύσεις περιλαμβάνουν λογισμικούς πράκτορες που εκπροσωπούν τα ανθρώπινα συμφέροντα σε διαδικασίες διαπραγμάτευσης. Αυτοί οι πράκτορες χρησιμοποιούν θεωρία παιγνίων, αλγορίθμους βελτιστοποίησης και μηχανική μάθηση για να προτείνουν προσφορές, αξιολογούν&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Αυτοματοποίηση στην κατασκευή</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/automation_in_construction/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:52:37 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/automation_in_construction/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η αυτοματοποίηση στην κατασκευή αναφέρεται στην ενσωμάτωση ρομποτικών συστημάτων, drone και εργαλείων διαχείρισης έργων βασισμένων στην ΤΝ στον κύκλο ζωής της κατασκευής. Αυτές οι τεχνολογίες βοηθούν σε εργασίες που κυμαίνονται από την τοποθέτηση τούβλων&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Αυτόματος ιατρικός γραμματέας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/automated_medical_scribe/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:52:37 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/automated_medical_scribe/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι αυτόματοι ιατρικοί γραμματείς χρησιμοποιούν τεχνολογίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και αναγνώρισης ομιλίας για να ακούσουν τις συζητήσεις γιατρού-ασθενούς και να δημιουργήσουν δομημένα ηλεκτρονικά ιατρικά αρχεία. Αυτή η τεχνολογία&amp;hellip;&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Ένα σύστημα βασισμένο στην Τεχνητή Νοημοσύνη που δημιουργεί αυτόματα κλινικά έγγραφα από τις αλληλεπιδράσεις γιατρού και ασθενούς.&lt;/p></description></item><item><title>Αυτονόμηση δικτύων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/autonomic_networking/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:52:37 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/autonomic_networking/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η αυτονόμηση δικτύων εφαρμόζει αρχές της αυτονόμης υπολογιστικής στις τηλεπικοινωνιακές δικτυακές υποδομές, επιτρέποντας στα συστήματα να διαχειρίζονται τον εαυτό τους με ελάχιστη ανθρώπινη παρέμβαση. Αυτά τα δίκτυα χρησιμοποιούν ΤΝ για την ανίχνευση σφαλμάτων&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Αutomatized Μαθηματικός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/automated_mathematician/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:51:58 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/automated_mathematician/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένας Automatized Μαθηματικός χρησιμοποιεί μηχανική μάθηση και συμβολική λογική για να εξερευνήσει μαθηματικούς χώρους πέρα από την ανθρώπινη διαίσθηση. Αυτά τα συστήματα μπορούν να δημιουργήσουν υποθέσεις, να επαληθεύσουν αποδείξεις και να βρουν μοτίβα.&lt;/p></description></item><item><title>Αυτογνωστικά</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/autognostics/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:51:58 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/autognostics/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα αυτογνωστικά αναφέρονται στους μηχανισμούς αυτοπαρακολούθησης και αυτοεπισκευής που είναι ενσωματωμένοι σε έξυπνα συστήματα. Επιτρέπει στους πράκτορες ΤΝ να ανιχνεύουν ανωμαλίες, να διαγιγνώσκουν τις αιτίες βλαβών και, ενδεχομένως, να συνεργάζονται για την αποκατάστασή τους.&lt;/p></description></item><item><title>Αυτοματοποιημένη λήψη αποφάσεων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/automated_decision_making/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:51:58 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/automated_decision_making/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η αυτοματοποιημένη λήψη αποφάσεων (ADM) βασίζεται σε συστήματα λογισμικού για να κάνει επιλογές που προηγουμένως απαιτούσαν ανθρώπινη κρίση. Κοινή σε αξιολόγηση πιστοληπτικής ικανότητας, διαχείριση περιεχομένου και λογιστική, η ADM χρησιμοποιεί προκαθορισμένους κανόνες.&lt;/p></description></item><item><title>Αυτοματοποιημένη μηχανική μάθηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/automated_machine_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:51:58 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/automated_machine_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το AutoML (Automated Machine Learning) απλοποιεί την ανάπτυξη μοντέλων ML αυτοματοποιώντας εργασίες όπως την προεπεξεργασία δεδομένων, τη μηχανική χαρακτηριστικών, την επιλογή μοντέλου και τη βελτιστοποίηση υπερπαραμέτρων. Δυνατοποιεί τους μη ειδικούς.&lt;/p></description></item><item><title>Έλεγχος</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/audit/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:51:58 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/audit/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο έλεγχος τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνει μια αυστηρή, δομημένη ανασκόπηση των μοντέλων μηχανικής μάθησης και των αλυσίδων ανάπτυξής τους. Αξιολογεί τη δικαιοσύνη, τη διαφάνεια, την ευθύνη και την ασφάλεια για τον εντοπισμό πιθανών προκαταλήψεων.&lt;/p></description></item><item><title>Αποδοτικός Λογισμός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/attributional_calculus/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:51:39 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/attributional_calculus/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο αποδοτικός λογισμός είναι ένα κλάδος της μοναδικής λογικής που εστιάζει στον συλλογισμό σχετικά με γνωστικές καταστάσεις. Παρέχει ένα πλαίσιο για τη μοντελοποίηση δηλώσεων όπως «Ο Πράκτορας Α γνωρίζει ότι το Ρ» ή «Ο Πράκτορας Β πιστεύει το Σ». Αυτό&lt;/p></description></item><item><title>Αστροστατιστική</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/astrostatistics/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:51:39 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/astrostatistics/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η αστροστατιστική είναι ένας εξειδικευμένος κλάδος που γεφυρώνει τη στατιστική και την αστρονομία. Αφορά την ανάπτυξη και εφαρμογή αυστηρών στατιστικών τεχνικών για την αντιμετώπιση των μοναδικών προκλήσεων των αστρονομικών δεδομένων,&lt;/p></description></item><item><title>Ασύγχρονος Επεξεργασία</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/async_processing/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:51:39 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/async_processing/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ασύγχρονη επεξεργασία επιτρέπει στο λογισμικό να εκτελεί εργασίες μεγάλης διάρκειας, όπως λειτουργίες εισόδου/εξόδου (I/O) ή πολύπλοκοι υπολογισμοί, χωρίς να παγώνει το κύριο περιβάλλον εφαρμογής ή να μπλοκάρει άλλες διεργασίες. Μέσω της&lt;/p></description></item><item><title>Ηχητική Συμπλήρωση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/audio_inpainting/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:51:39 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/audio_inpainting/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ηχητική συμπλήρωση είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται για την πλήρωση κενών σε ηχογραφήσεις που προκαλούνται από διακοπές, θόρυβο ή σκόπιμη μάσκα. Χρησιμοποιώντας γεννήτρια μοντέλα, το σύστημα προβλέπει το πιο πιθανό περιεχόμενο για τα λείποντα&lt;/p></description></item><item><title>Ήχος σε Ήχο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/audio_to_audio/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:51:39 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/audio_to_audio/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο ήχος σε ήχο αναφέρεται σε αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων σχεδιασμένες να χαρτογραφούν ένα ηχητικό σήμα σε ένα άλλο. Σε αντίθεση με τον λόγο σε ομιλία, αυτό περιλαμβάνει άμεση μετατροπή κυματομορφής ή φασματογραφήματος. Εφαρμογές περιλαμβάνουν&lt;/p></description></item><item><title>Τεχνητή Αναπαραγωγή</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_reproduction/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:51:14 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_reproduction/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Τεχνητή Αναπαραγωγή περιλαμβάνει τεχνικές που διευκολύνουν ή αναπαράγουν τη βιολογική αναπαραγωγή χωρίς άμεση σεξουαλική επαφή, αξιοποιώντας έντονα την τεχνολογία και όλο και περισσότερο την ΤΝ για βελτιστοποίηση,&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Η χρήση βιοτεχνολογίας και ΤΝ για τη βοήθεια ή την αναπαραγωγή βιολογικών αναπαραγωγικών διαδικασιών, συχνά στην ιατρική ή τη γεωργία.&lt;/p></description></item><item><title>Τεχνητή Εγγύτητα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_intimacy/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:51:14 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_intimacy/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Τεχνητή Εγγύτητα αναφέρεται στο ψυχολογικό φαινόμενο όπου οι άνθρωποι αναπτύσσουν γνήσιες συναισθηματικές δεσμεύσεις με τεχνητούς πράκτορες, όπως τσατμποτ, εικονικούς βοηθούς ή κοινωνικά ρομπότ. Αυτά τα συστήματα είναι&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Η συναισθηματική σύνδεση που δημιουργούν οι χρήστες με οντότητες ΤΝ που προσομοιώνουν ενσυναίσθηση, συντροφιά και προσωπική αλληλεπίδραση.&lt;/p></description></item><item><title>Τεχνητή Νοημοσύνη των Πραγμάτων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_intelligence_of_things/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:51:14 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_intelligence_of_things/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Τεχνητή Νοημοσύνη των Πραγμάτων (AIoT) αντιπροσωπεύει τη συνεργατική ολοκλήρωση των τεχνολογιών Τεχνητής Νοημοσύνης και του Διαδικτύου των Πραγμάτων. Ενσωματώνοντας αλγορίθμους ΤΝ απευθείας σε συσκευές ΙτΟ ή σε άκρες δικτύου,&lt;/p></description></item><item><title>Τεχνητή Σοφία</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_wisdom/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:51:14 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_wisdom/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Τεχνητή Σοφία (AW) είναι μια αναδυόμενη έννοια που στοχεύει να ενισχύσει την τεχνητή νοημοσύνη με ανθρώπινες αξίες, ηθικές σκέψεις και στρατηγική μακροπρόθεσμη κρίση. Ενώ η ΤΝ εστιάζει στην αποδοτικότητα,&lt;/p></description></item><item><title>Τεχνητή Ψυχολογία</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_psychology/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:51:14 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_psychology/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Τεχνητή Ψυχολογία είναι ένας διαθεματικός τομέας που εστιάζει στον σχεδιασμό και την υλοποίηση γνωστικών αρχιτεκτονικών σε συστήματα ΤΝ. Αντλεί από τη γνωστική επιστήμη και την ψυχολογία για να μοντελοποιήσει την ανθρώπινη&lt;/p></description></item><item><title>Αγώνας εξοπλισμών τεχνητής νοημοσύνης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_intelligence_arms_race/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:51:02 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_intelligence_arms_race/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο αγώνας εξοπλισμών ΤΝ αναφέρεται στην έντονη ανταγωνιστικότητα μεταξύ χωρών, εταιρειών και ερευνητικών ιδρυμάτων για την επίτευξη κυριαρχίας στις τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης. Αυτή η αντιπαλότητα ωθεί την ταχεία καινοτομία.&lt;/p></description></item><item><title>Αμφιλεγόμενα ζητήματα τεχνητής νοημοσύνης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_intelligence_controversies/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:51:02 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_intelligence_controversies/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι αμφιλεγόμενες υποθέσεις ΤΝ περιλαμβάνουν το ευρύ φάσμα ηθικών, νομικών και κοινωνικών διαφορών που προκύπτουν από τις τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης. Κεντρικά ζητήματα περιλαμβάνουν τη μεροληψία των αλγορίθμων, τις παραβιάσεις της ιδιωτικότητας και την αντικατάσταση θέσεων εργασίας.&lt;/p></description></item><item><title>Τεχνητή νοημοσύνη στη στελέχωση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_intelligence_in_hiring/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:51:02 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_intelligence_in_hiring/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ΤΝ στη στελέχωση χρησιμοποιεί αλγορίθμους για την αυτοματοποίηση και βελτίωση διαφόρων σταδίων του κύκλου ζωής της προσλήψεως. Τα εργαλεία αναλύουν βιογραφικά για σχετικότητα λέξεων-κλειδιών, αξιολογούν την καταλληλότητα του υποψηφίου μέσω προβλεπτικής μοντελοποίησης και&lt;/p></description></item><item><title>Τεχνητή νοημοσύνη στην εκπαίδευση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_intelligence_in_education/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:51:02 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_intelligence_in_education/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ΤΝ στην εκπαίδευση περιλαμβάνει τη χρήση μηχανικής μάθησης, επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και προσαρμοστικών συστημάτων για τη βελτίωση των εκπαιδευτικών αποτελεσμάτων. Επιτρέπει τη δημιουργία εξατομικευμένων μονοπατιών μάθησης προσαρμοσμένων στα άτομα.&lt;/p></description></item><item><title>Τεχνητή νοημοσύνη στην πνευματικότητα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_intelligence_in_spirituality/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:51:02 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_intelligence_in_spirituality/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ΤΝ στην πνευματικότητα αναφέρεται στην εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης σε θρησκευτικά ή διαλογιστικά πλαίσια. Αυτό περιλαμβάνει chatbot που προσφέρουν ηθικές συμβουλές, τέχνη δημιουργημένη από ΤΝ για διαλογισμό ή αλγορίθμους&lt;/p></description></item><item><title>Γενική Τεχνητή Νοημοσύνη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_general_intelligence/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:50:42 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_general_intelligence/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Γενική Τεχνητή Νοημοσύνη (AGI) αναφέρεται σε έναν τύπο ΤΝ που μπορεί να εκτελέσει οποιαδήποτε διανοητική εργασία μπορεί να κάνει ένας άνθρωπος. Σε αντίθεση με την στενή ΤΝ, η οποία ξεχωρίζει σε συγκεκριμένες εργασίες όπως το σκάκι ή η αναγνώριση εικόνας, η AGI είναι γενικευμένη.&lt;/p></description></item><item><title>Έργο Τεχνητού Εφευρέτη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_inventor_project/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:50:42 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_inventor_project/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Έργο Τεχνητού Εφευρέτη είναι μια διαθεματική ερευνητική προσπάθεια με στόχο την κατανόηση και την αναπαραγωγή των γνωστικών μηχανισμών πίσω από τη δημιουργικότητα και την εφεύρεση του ανθρώπου. Στόχος του είναι η κατασκευή συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να μιμηθούν τη διαδικασία της καινοτομίας.&lt;/p></description></item><item><title>Τεχνητή Νοημοσύνη και Εκλογές</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_intelligence_and_elections/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:50:42 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_intelligence_and_elections/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος αυτός περιλαμβάνει τον διπλό ρόλο της ΤΝ στις δημοκρατικές διαδικασίες: την ενίσχυση της αποδοτικότητας μέσω της ανάλυσης δεδομένων και την πρόκληση κινδύνων μέσω χειραγώγησης. Από τη μία πλευρά, η ΤΝ βοηθά τις εκστρατείες στο στοχευμένο κοινό και την βελτιστοποίηση.&lt;/p></description></item><item><title>Τεχνητή Συνείδηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_consciousness/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:50:42 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_consciousness/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η τεχνητή συνείδηση εξερευνά το ενδεχόμενο δημιουργίας μηχανημάτων που διαθέτουν γνήσιες υποκειμενικές εμπειρίες, αυτογνωσία και συναισθήματα, αντί να προσομοιώνουν απλώς τη νοήμονα συμπεριφορά. Αφορά τα φιλοσοφικά και επιστημονικά ζητήματα της φύσης της συνείδησης.&lt;/p></description></item><item><title>Τεχνητός Εγκέφαλος</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_brain/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:50:42 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_brain/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο τεχνητός εγκέφαλος αναφέρεται σε αρχιτεκτονικές υλικού ή λογισμικού που προσομοιώνουν τις νευρικές δομές και τις μεθόδους επεξεργασίας του ανθρώπινου εγκεφάλου. Αυτό περιλαμβάνει νευρομορφικά τσιπ υπολογιστών που αναπαράγουν τη λειτουργία των νευρώνων.&lt;/p></description></item><item><title>Ανωνυμοποίηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/anonymization/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:50:23 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/anonymization/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ανωνυμοποίηση περιλαμβάνει τον τροποποίηση δεδομένων έτσι ώστε να μην μπορούν πλέον να συσχετιστούν με ένα συγκεκριμένο άτομο χωρίς πρόσθετες πληροφορίες. Αυτή η τεχνική είναι κρίσιμη στη μηχανική μάθηση κατά την επεξεργασία ευαίσθητων δεδομένων.&lt;/p></description></item><item><title>Απορία</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/aporia/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:50:23 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/aporia/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στη φιλοσοφία και τη θεωρία της ΤΝ, η απορία περιγράφει μια παραδοξολογική κατάσταση όπου δύο ισότιμα έγκυρα επιχειρήματα οδηγούν σε αντιφατικά αποτελέσματα. Στη μηχανική μάθηση, αυτό μπορεί να εκδηλωθεί όταν η απόδοση ενός μοντέλου συγκρούεται με ηθικές αρχές ή λογικές συνέπειες.&lt;/p></description></item><item><title>Μάθηση Μαθητείας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/apprenticeship_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:50:23 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/apprenticeship_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μάθηση μαθητείας, γνωστή επίσης ως αντίστροφη ενισχυτική μάθηση από επιδείξεις, επιτρέπει στους πράκτορες να αποκτούν δεξιότητες παρατηρώντας τη συμπεριφορά ειδικών, αντί να βασίζονται αποκλειστικά σε συναρτήσεις ανταμοιβής.&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Μια μέθοδος ενισχυτικής μάθησης όπου ένας πράκτορας μαθαίνει μια πολιτική μιμούμενος τις επιδείξεις ενός ειδικού.&lt;/p></description></item><item><title>Οποιοδήποτε προς Οποιοδήποτε</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/any_to_any/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:50:23 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/any_to_any/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το «Οποιοδήποτε προς Οποιοδήποτε» αναφέρεται σε ενοποιημένες πολυτροπικές αρχιτεκτονικές που μπορούν να διαχειριστούν διάφορους συνδυασμούς εισόδου-εξόδου, όπως κείμενο-σε-εικόνα, εικόνα-σε-κείμενο ή ήχο-σε-βίντεο. Σε αντίθεση με τα εξειδικευμένα μοντέλα, αυτά τα συστήματα προσφέρουν μεγαλύτερη ευελιξία.&lt;/p></description></item><item><title>Πλαίσιο Συλλογισμού</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/argumentation_framework/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:50:23 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/argumentation_framework/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα πλαίσια συλλογισμού παρέχουν μια μαθηματική βάση για την αναπαράσταση επιχειρημάτων, επιθέσεων και άμυνας μεταξύ τους. Στην μηχανική ΤΝ, βοηθούν τα συστήματα να λαμβάνουν διαφανείς και αιτιολογημένες αποφάσεις ζυγίζοντας τα διαφορετικά επιχειρήματα.&lt;/p></description></item><item><title>AlphaChip</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/alphachip/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:50:08 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/alphachip/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το AlphaChip είναι ένα εξειδικευμένο σύστημα ΤΝ σχεδιασμένο για την αυτοματοποίηση και βελτίωση της τοποθέτησης και δρομολόγησης των εξαρτημάτων στα μικροτσίπ. Χρησιμοποιώντας βαθιά μάθηση ενισχύσεων, μειώνει σημαντικά τον χρόνο&lt;/p></description></item><item><title>Ameca</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ameca/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:50:08 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ameca/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Ameca είναι ένας ανθρωποειδής ρομπότ τελευταίας τεχνολογίας με πάνω από 40 βαθμούς ελευθερίας μόνο στο πρόσωπό του, επιτρέποντας λεπτές και ρεαλιστικές συναισθηματικές εκφράσεις. Σχεδιάστηκε για τη μελέτη της ανθρώπινης-ρομποτικής αλληλεπίδρασης, η&lt;/p></description></item><item><title>Αλγοριθμική Πιθανότητα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/algorithmic_probability/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:50:08 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/algorithmic_probability/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η αλγοριθμική πιθανότητα, ριζωμένη στην πολυπλοκότητα Kolmogorov και την επαγωγή Solomonoff, αποδίδει υψηλότερη πιθανότητα σε εξόδους που παράγονται από συντομότερα προγράμματα. Υποστηρίζει ότι οι απλούστερες εξηγήσεις είναι πιο πιθανές.&lt;/p></description></item><item><title>Ανίχνευση Ανωμαλιών</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/anomaly_detection/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:50:08 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/anomaly_detection/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ανίχνευση ανωμαλιών, επίσης γνωστή ως ανίχνευση ακραίων τιμών, περιλαμβάνει την ανάλυση δεδομένων για την εύρεση μοτίβων που δεν συμμορφώνονται με την αναμενόμενη συμπεριφορά. Χρησιμοποιείται ευρέως στην κυβερνοασφάλεια, την ανίχνευση απάτης και τη συντήρηση συστημάτων.&lt;/p></description></item><item><title>Δένδρο And-Or</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/andor_tree/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:50:08 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/andor_tree/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα Δένδρο And-Or είναι μια αναπαράσταση που χρησιμοποιείται στην επίλυση προβλημάτων και τον προγραμματισμό, ιδιαίτερα σε αλγόριθμους αναζήτησης ΤΝ. Οι κόμβοι &amp;lsquo;Or&amp;rsquo; αντιπροσωπεύουν επιλογές μεταξύ διαφορετικών ενεργειών, ενώ οι κόμβοι &amp;lsquo;And&amp;rsquo; υποδεικνύουν ότι μια&lt;/p></description></item><item><title>Alexander Y. Tetelbaum</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/alexander_y_tetelbaum/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:48:46 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/alexander_y_tetelbaum/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο Alexander Y. Tetelbaum είναι ένα πρόσωπο που αναγνωρίζεται από την ακαδημαϊκή και τεχνική κοινότητα για τις συνεισφορές του στην έρευνα της ΤΝ, ιδιαίτερα σε τομείς που αφορούν την αλγοριθμική αποδοτικότητα και τα νευρωνικά δίκτυα.&lt;/p></description></item><item><title>Αλγοριθμική Διακρίσεις</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/algorithmic_discrimination/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:48:46 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/algorithmic_discrimination/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτό το φαινόμενο προκύπτει όταν τα μοντέλα ΤΝ αντιμετωπίζουν ασυνείδητα ή συστηματικά διαφορετικά τα άτομα λόγω φυλής, φύλου, ηλικίας ή άλλων ευαίσθητων χαρακτηριστικών. Συχνά οφείλεται σε προκατειλημμένα δεδομένα εκπαίδευσης ή σε αρνητικές ανατροφοδοτήσεις.&lt;/p></description></item><item><title>Αλγοριθμική Προκατάληψη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/algorithmic_bias/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:48:46 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/algorithmic_bias/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η προκατάληψη στους αλγορίθμους προέρχεται συνήθως από μη αντιπροσωπευτικά δεδομένα εκπαίδευσης, υποκειμενικές επιλογές σχεδιασμού ή βρόχους ανατροφοδότησης που ενισχύουν υπάρχουσες κοινωνικές προκαταλήψεις. Εκδηλώνεται ως παραμορφωμένες προβλέψεις ή αποφάσεις.&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Η αλγοριθμική προκατάληψη αναφέρεται σε συστηματικά και επαναλαμβανόμενα σφάλματα σε έναν υπολογιστικό σύστημα που δημιουργούν άδικα αποτελέσματα, ευνοώντας μία αυθαίρετη ομάδα έναντι των άλλων.&lt;/p></description></item><item><title>Αλγοριθμική Συμπερασματολογία</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/algorithmic_inference/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:48:46 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/algorithmic_inference/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Γνωστή επίσης ως πρόβλεψη ή βαθμολόγηση, η συμπερασματολογία λαμβάνει χώρα μετά τη φάση εκπαίδευσης του μοντέλου. Ο αλγόριθμος λαμβάνει τα χαρακτηριστικά εισόδου, τα επεξεργάζεται μέσω της εσωτερικής του δομής (όπως τα βάρη σε ένα νευρωνικό δίκτυο) και παράγει την έξοδο.&lt;/p></description></item><item><title>Επιλογή Αλγορίθμου</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/algorithm_selection/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:48:46 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/algorithm_selection/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η επιλογή αλγορίθμου περιλαμβάνει την αξιολόγηση διαφορετικών υπολογιστικών προσεγγίσεων για να καθοριστεί ποια λύνει καλύτερα και πιο αποδοτικά μια δεδομένη εργασία. Αυτή η διαδικασία λαμβάνει υπόψη παράγοντες όπως η πολυπλοκότητα χρόνου, ο χώρος μνήμης και άλλα κριτήρια.&lt;/p></description></item><item><title>Επαλήθευση Πράκτορα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/agent_verification/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:48:15 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/agent_verification/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτό περιλαμβάνει τη χρήση μαθηματικών μεθόδων για να διασφαλιστεί ότι οι ενέργειες ενός πράκτορα συμμορφώνονται με προκαθορισμένους περιορισμούς, όπως όρια ασφαλείας ή ηθικοί κανόνες. Είναι ιδιαίτερα σημαντικό για πράκτορες που λειτουργούν σε κρίσιμες εφαρμογές.&lt;/p></description></item><item><title>Εχθρική Επίθεση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/adversarial_attack/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:48:15 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/adversarial_attack/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι εχθρικές επιθέσεις εκμεταλλεύονται τις ευπάθειες των νευρωνικών δικτύων εισάγοντας λεπτή θόρυβο στις εισόδους, όπως εικόνες ή κείμενο, το οποίο προκαλεί σημαντικά σφάλματα στην έξοδο του μοντέλου. Αυτές οι επιθέσεις υπογραμμίζουν την ανάγκη για ανθεκτικότητα.&lt;/p></description></item><item><title>Εχθρική Μηχανική Μάθηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/adversarial_machine_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:48:15 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/adversarial_machine_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτός ο κλάδος περιλαμβάνει τόσο επιθετικές τεχνικές για τη διάσπαση μοντέλων όσο και αμυντικές στρατηγικές για την ενίσχυσή τους. Αφορά την εκπαίδευση μοντέλων σε εχθρικά παραδείγματα για τη βελτίωση της ανθεκτικότητάς τους, μια διαδικασία γνωστή ως εχθρική εκπαίδευση.&lt;/p></description></item><item><title>Πλαίσιο Διαχείρισης Πράκτορα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/agent_harness/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:48:15 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/agent_harness/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Δρα ως η ραχοκοκαλιά για συστήματα πολλαπλών πρακτόρων, παρέχοντας εργαλεία για τον συγχρονισμό, την παρακολούθηση και τον συντονισμό μεταξύ των πρακτόρων. Το πλαίσιο εξασφαλίζει ότι οι πράκτορες μπορούν να λειτουργούν αποδοτικά χωρίς παρεμβολές.&lt;/p></description></item><item><title>Πρακτορική Λογική</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/agentive_logic/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:48:15 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/agentive_logic/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Επεκτείνει την παραδοσιακή λογική για να λάβει υπόψη την πρακτορικότητα, επιτρέποντας στα συστήματα να αναπαριστούν πεποιθήσεις, επιθυμίες και προθέσεις (μοντέλα BDI). Αυτή η λογική επιτρέπει στους πράκτορες να σχεδιάζουν ενέργειες δυναμικά βάσει μεταβαλλόμενων συνθηκών.&lt;/p></description></item><item><title>Αλγόριθμος Πράκτορα-Κριτή</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/actor_critic_algorithm/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:47:56 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/actor_critic_algorithm/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο αλγόριθμος πράκτορα-κριτή χρησιμοποιεί δύο συνιστώσες: τον πράκτορα, ο οποίος ενημερώνει την πολιτική για την επιλογή ενεργειών, και τον κριτή, ο οποίος αξιολογεί την ποιότητα αυτών των ενεργειών εκτιμώντας τη συνάρτηση αξίας.&lt;/p></description></item><item><title>Ενεργητική μάθηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/active_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:47:56 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/active_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ενεργητική μάθηση μειώνει την ποσότητα των ετικετοποιημένων δεδομένων που απαιτούνται, επιτρέποντας στο μοντέλο να επιλέγει τις πιο πληροφοριακές στιγμιότυπα για ανθρώπινη ετικετοποίηση. Αντί να λαμβάνει παθητικά τυχαία δείγματα, ο αλγόριθμος ενεργοποιείται για να καθορίσει ποια δεδομένα θα ετικετοποιηθούν επόμενα.&lt;/p></description></item><item><title>Επιτρεπτή ευριστική συνάρτηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/admissible_heuristic/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:47:56 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/admissible_heuristic/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Σε προβλήματα εύρεσης διαδρομής και αναζήτησης, μια επιτρεπτή ευριστική συνάρτηση παρέχει ένα κάτω φράγμα για το πραγματικό κόστος για την επίτευξη του κόμβου στόχου. Εγγυώμενη ότι το εκτιμώμενο κόστος είναι πάντα μικρότερο ή ίσο με το πραγματικό κόστος, διασφαλίζει ότι οι αλγόριθμοι όπως ο A* θα βρουν τη βέλτιστη λύση.&lt;/p></description></item><item><title>Μάθηση μοντέλου δράσης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/action_model_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:47:56 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/action_model_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μάθηση μοντέλου δράσης περιλαμβάνει την κατασκευή από έναν πράκτορα μιας εσωτερικής αναπαράστασης του τρόπου με τον οποίο οι ενέργειές του μεταφέρουν το περιβάλλον από μια κατάσταση σε άλλη. Σε αντίθεση με την παθητική παρατήρηση, αυτή η μέθοδος αξιοποιεί την αλληλεπίδραση για την εκμάθηση των κανόνων μετάβασης.&lt;/p></description></item><item><title>Υπολογισιμότητα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/accountability/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:47:56 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/accountability/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η υπολογισιμότητα στην τεχνητή νοημοσύνη αναφέρεται στην υποχρέωση ατόμων, οργανισμών και προγραμματιστών να αναλαμβάνουν την ευθύνη για τον σχεδιασμό, τη διάθεση και τις συνέπειες των τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης.&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Η αρχή που ορίζει ότι οι προγραμματιστές και οι λειτουργοί συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να ευθύνονται για τα αποτελέσματα και τις επιπτώσεις αυτών των συστημάτων.&lt;/p></description></item><item><title>Accelerated Linear Algebra</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/accelerated_linear_algebra/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:47:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/accelerated_linear_algebra/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτός ο τομέας εστιάζει στην επιτάχυνση των θεμελιωδών υπολογισμών γραμμικής άλγεβρας, οι οποίοι αποτελούν τον πυρήνα της μηχανικής μάθησης και των επιστημονικών προσομοιώσεων. Εκμεταλλεύεται τις δυνατότητες παράλληλης επεξεργασίας των GPU, TPU και άλλων επιταχυντών υλικού για να μειώσει δραματικά τον χρόνο υπολογισμού σε εργασίες όπως ο πολλαπλασιασμός πινάκων.&lt;/p></description></item><item><title>AIOps</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/aiops/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:47:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/aiops/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Τεχνητή Νοημοσύνη για Λειτουργίες Πληροφορικής (AIOps) συνδυάζει την ανάλυση μεγάλων δεδομένων (big data) με αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για την αυτοματοποίηση της διαχείρισης υποδομής και λειτουργιών IT. Βοηθά τους οργανισμούς στη διαχείριση σύνθετων περιβαλλόντων τεχνολογίας, εντοπίζοντας προβλήματα και βελτιώνοντας την απόδοση μέσω αυτόνομων διαδικασιών.&lt;/p></description></item><item><title>AIXI</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/aixi/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:47:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/aixi/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το AIXI είναι ένα θεωρητικό πλαίσιο που προτάθηκε από τον Marcus Hutter και ορίζει έναν ιδανικοποιημένο έξυπνο πράκτορα. Συνδυάζει την επαγωγή Solomonoff για την πρόβλεψη του περιβάλλοντος με την ενισχυτική μάθηση για τη λήψη αποφάσεων, προσπαθώντας να μοντελοποιήσει τη βέλτιστη δυνατή συμπεριφορά μιας νοήμονς οντότητας σε ένα άγνωστο περιβάλλον.&lt;/p></description></item><item><title>ASR-complete</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/asr_complete/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:47:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/asr_complete/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος ASR-complete υποδηλώνει ότι ένα σύστημα Αυτόματης Αναγνώρισης Ομιλίας έχει φτάσει σε επίπεδο απόδοσης συγκρίσιμο με αυτό των ανθρώπων μεταγραφέων σε συγκεκριμένες, καλά ορισμένες εργασίες και σύνολα δεδομένων. Αυτό αποτελεί σημαντικό ορόσημο, υποδεικνύοντας ότι τα συστήματα μπορούν πλέον να ανταγωνιστούν αξιόπιστα την ανθρώπινη ακρίβεια σε ελεγχόμενες συνθήκες.&lt;/p></description></item><item><title>AZFinText</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/azfintext/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:47:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/azfintext/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το AZFinText είναι ένα ευρέως κλιμακούμενο, σχολιασμένο σώμα κειμένου (corpus) που έχει δημιουργηθεί ειδικά για την ανάλυση κινεζικού χρηματοοικονομικού κειμένου. Περιλαμβάνει ειδησεογραφικά άρθρα, εκθέσεις και αναρτήσεις σε μέσα κοινωνικής δικτύωσης, οι οποίες έχουν ετικετοποιηθεί με συναισθήματα (θετικά/αρνητικά) και οικονομικές έννοιες για την εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης.&lt;/p></description></item><item><title>Αιθανισμός Τεχνητής Νοημοσύνης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_veganism/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:47:13 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_veganism/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο αιθανισμός ΤΝ είναι ένας υποθετικός και μεταφορικός όρος που αναφέρεται στην ιδέα της δημιουργίας τεχνητής νοημοσύνης η οποία μαθαίνει αποκλειστικά από συνθετικά, αυτοπαραγόμενα ή δεδομένα του φυσικού κόσμου, αντί να επαναχρησιμοποιεί δεδομένα που έχουν δημιουργηθεί από ανθρώπους.&lt;/p></description></item><item><title>Βοηθούμενη Ανάπτυξη Λογισμικού από ΤΝ</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_assisted_software_development/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:47:13 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_assisted_software_development/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η βοηθούμενη ανάπτυξη λογισμικού από ΤΝ περιλαμβάνει την αξιοποίηση μοντέλων μηχανικής μάθησης για την υποστήριξη προγραμματιστών στη συγγραφή κώδικα, τον εντοπισμό σφαλμάτων, τη δημιουργία δοκιμών και τον βελτιστοποιητικό της απόδοσης. Εργαλεία όπως το GitHub Copilot είναι χαρακτηριστικά παραδείγματα.&lt;/p></description></item><item><title>Πλήρης ΤΝ</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_complete/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:47:13 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_complete/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα προβλήματα Πλήρους ΤΝ είναι εργασίες που, αν λυθούν, θα συνεπαγόταν την ύπαρξη Γενικής Τεχνητής Νοημοσύνης (AGI). Αυτά τα προβλήματα απαιτούν βαθ Verständnis, λογική σκέψη και προσαρμοστικότητα παρόμοια με την ανθρώπινη.&lt;/p></description></item><item><title>Πόλεμος Τεχνητής Νοημοσύνης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_warfare/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:47:13 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_warfare/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο πόλεμος ΤΝ αναφέρεται στην ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στις στρατιωτικές στρατηγικές, συμπεριλαμβανομένων των αυτόνομων drone, της προβλεπτικής λογιστικής, της κυβερνοάμυνας και των συστημάτων υποστήριξης λήψης αποφάσεων για τους διοικητές.&lt;/p></description></item><item><title>Τεχνο-λουτρό ΤΝ</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_washing/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:47:13 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_washing/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το τεχνο-λουτρό είναι ένας όρος ανάλογος με το greenwashing, που περιγράφει μια παραπλανητική στρατηγική μάρκετινγκ όπου οι εταιρείες ισχυρίζονται ότι τα προϊόντα τους ενσωματώνουν προηγμένη ΤΝ, ενώ στην πραγματικότητα βασίζονται σε απλά συστήματα βάσει κανόνων.&lt;/p></description></item><item><title>Εθνικισμός AI</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_nationalism/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:46:40 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_nationalism/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο εθνικισμός AI περιγράφει την τάση όπου οι κυβερνήσεις αντιμετωπίζουν την τεχνητή νοημοσύνη ως θέμα εθνικής ασφάλειας και οικονομικής κυριαρχίας. Έθνη επενδύουν έντονα στην εγχώρια έρευνα AI και περιορίζουν τις εξαγωγές τεχνολογιών.&lt;/p></description></item><item><title>Παρατηρησιμότητα AI</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_observability/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:46:40 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_observability/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η παρατηρησιμότητα AI επεκτείνει την παραδοσιακή παρακολούθηση λογισμικού για να αντιμετωπίσει τις μοναδικές προκλήσεις των συστημάτων μηχανικής μάθησης. Περιλαμβάνει την παρακολούθηση της απόδοσης του μοντέλου, της μετατόπισης δεδομένων και της καθυστέρησης συμπερασμάτων σε πραγματικό χρόνο.&lt;/p></description></item><item><title>Υποδομή AI</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_infrastructure/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:46:40 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_infrastructure/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η υποδομή AI περιλαμβάνει τον θεμελιώδη τεχνολογικό σωλήνα απαραίτητο για τις λειτουργίες της τεχνητής νοημοσύνης. Αυτό περιλαμβάνει υλικό υψηλών επιδόσεων όπως GPU και TPU, αποθήκευση στο cloud, και δίκτυα υψηλής ταχύτητας.&lt;/p></description></item><item><title>Φαινόμενο AI</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_effect/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:46:40 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_effect/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το φαινόμενο AI περιγράφει τη μεταβαλλόμενη οριακή γραμμή του τι συνιστά «τεχνητή νοημοσύνη». Καθώς οι αλγόριθμοι γίνονται πιο εξελιγμένοι και ικανοί να εκτελούν συγκεκριμένες εργασίες, αυτές οι εργασίες συχνά ανακαθορίζονται ως μη έξυπνες ή ρουτίνες.&lt;/p></description></item><item><title>Ψηφιακός Γραμματισμός AI</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_literacy/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:46:40 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_literacy/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο γραμματισμός AI αναφέρεται στις δεξιότητες που απαιτούνται για την πλοήγηση σε έναν κόσμο που επηρεάζεται ολοένα και περισσότερο από την τεχνητή νοημοσύνη. Περνάει πέρα από τις τεχνικές δεξιότητες προγραμματισμού, συμπεριλαμβάνοντας την κατανόηση του τρόπου λειτουργίας των συστημάτων AI.&lt;/p></description></item><item><title>Ανθρωπομορφισμός Τεχνητής Νοημοσύνης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_anthropomorphism/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:46:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_anthropomorphism/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο ανθρωπομορφισμός ΤΝ αναφέρεται στο ψυχολογικό φαινόμενο όπου οι χρήστες προβάλλουν ανθρώπινες ιδιότητες σε μη ανθρώπινες οντότητες, όπως τσατμποτ ή ρομπότ. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε μη ρεαλιστικές προσδοκίες σχετικά με τις&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Κέντρο Δεδομένων Τεχνητής Νοημοσύνης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_data_center/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:46:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_data_center/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα κέντρο δεδομένων ΤΝ είναι μια φυσική εγκατάσταση βελτιστοποιημένη για την εκτέλεση εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης, ιδιαίτερα για την εκπαίδευση και την εξαγωγή συμπερασμάτων βαθιάς μάθησης. Αυτά τα κέντρα διαθέτουν ράφια διακομιστών υψηλής πυκνότητας&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Περιηγητής Τεχνητής Νοημοσύνης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_browser/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:46:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_browser/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένας περιηγητής ΤΝ είναι μια εφαρμογή περιήγησης στον ιστό που ενσωματώνει χαρακτηριστικά τεχνητής νοημοσύνης απευθείας στη διεπαφή χρήστη. Αυτά τα χαρακτηριστικά περιλαμβάνουν συνήθως αναζήτηση φυσικής γλώσσας, αυτόματη σύνοψη&amp;hellip;&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Ένας περιηγητής ιστού ενσωματωμένος με δυνατότητες ΤΝ για υποστήριξη στην αναζήτηση, τη σύνοψη και την ανάλυση περιεχομένου.&lt;/p></description></item><item><title>Πράκτορας Τεχνητής Νοημοσύνης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_agent/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:46:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_agent/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένας πράκτορας Τεχνητής Νοημοσύνης είναι μια λογισμική οντότητα που λειτουργεί αυτόνομα μέσα σε ένα καθορισμένο περιβάλλον για την επίτευξη προκαθορισμένων αντικειμενικών στόχων. Χρησιμοποιεί μηχανισμούς αντίληψης για τη συλλογή δεδομένων και επεξεργάζεται αυτές τις πληροφορίες.&lt;/p></description></item><item><title>Στοίχιση Τεχνητής Νοημοσύνης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_alignment/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:46:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_alignment/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η στοίχιση ΤΝ αντιμετωπίζει την πρόκληση της δημιουργίας ανθεκτικών τεχνητών νοημοσυνών που κάνουν ακριβώς αυτό που εννοούν οι χρήστες, αντί για αυτό που λένε κυριολεκτικά. Περιλαμβάνει τεχνικές μεθόδους για να διασφαλιστεί ότι&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Δοκιμή Α/Β</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ab_testing/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:46:09 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ab_testing/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η δοκιμή Α/Β είναι ένα τυχαίος ελεγχόμενος πειραματισμός όπου συγκρίνονται δύο παραλλαγές, Α και Β, για να αξιολογηθεί ποια παράγει καλύτερα αποτελέσματα σε έναν συγκεκριμένο δείκτη. Στην μηχανική τεχνητής νοημοσύνης, είναι κρίσιμη για τη βελτιστοποίηση&lt;/p></description></item><item><title>Εξάρτηση από ΤΝ</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_addiction/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:46:09 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_addiction/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η εξάρτηση από ΤΝ περιγράφει μια συμπεριφορική κατάσταση όπου τα άτομα αναπτύσσουν μια εξαναγκαστική εξάρτηση από τις αλληλεπιδράσεις που οδηγούνται από ΤΝ, όπως chatbots ή αλγόριθμους κοινωνικών δικτύων. Αυτή η εξάρτηση συχνά προέρχεται από&lt;/p></description></item><item><title>Επισκόπηση ΤΝ</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_overviews/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:46:09 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_overviews/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι Επισκοπήσεις ΤΝ είναι συμπυκνωμένες συνοψίσεις που παράγονται από μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, τα οποία συγκεντρώνουν και συνθέτουν δεδομένα από διάφορες πηγές ιστού ή βάσεις δεδομένων. Σε αντίθεση με τις παραδοσιακές αποτελέσματα αναζήτησης που αναφέρουν συνδέσμους, αυτές&lt;/p></description></item><item><title>Ινστιτούτο Ασφάλειας ΤΝ</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_security_institute/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:46:09 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_security_institute/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα Ινστιτούτο Ασφάλειας ΤΝ είναι μια εξειδικευμένη οντότητα εστιασμένη στην mitigating κινδύνους που σχετίζονται με τις τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης. Αυτά τα ινστιτούτα conducting έρευνα για επιθέσεις αντιπάλων, ιδιωτικότητα δεδομένων&lt;/p></description></item><item><title>Λειτουργία ΤΝ</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_mode/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:46:09 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_mode/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Λειτουργία ΤΝ αναφέρεται σε μια συγκεκριμένη λειτουργική κατάσταση εντός ψηφιακών πλατφορμών ή εφαρμογών όπου ενεργοποιούνται οι ικανότητες ΤΝ για την ενίσχυση της αλληλεπίδρασης με τον χρήστη. Αυτή η λειτουργία συνήθως ενεργοποιεί χαρακτηριστικά όπως η φυσική&lt;/p></description></item><item><title>Γλώσσα Όρασης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/vision_language/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:45:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/vision_language/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα μοντέλα Γλώσσας-Όρασης, συχνά αναφερόμενα ως Πολυτροπικά Μοντέλα Μεγάλων Γλωσσών (MLLMs), ενσωματώνουν την οπτική υπολογιστών και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Επιτρέπουν στην ΤΝ να κατανοεί εικόνες και να παράγει κείμενο&lt;/p></description></item><item><title>Διάνυσμα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/vector/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:45:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/vector/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη, το διάνυσμα είναι μια θεμελιώδης δομή δεδομένων που χρησιμοποιείται για την αριθμητική αναπαράσταση πληροφοριών. Αποτελείται από μια διατεταγμένη λίστα αριθμών (στοιχεία) που χαρτογραφούν τα χαρακτηριστικά μιας οντότητας σε&lt;/p></description></item><item><title>Λογικός Υπολογισμός των Ιδεών που Εμφυτεύονται στη Νευρική Δραστηριότητα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/a_logical_calculus_of_the_ideas_immanent_in_nervous_activity/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:45:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/a_logical_calculus_of_the_ideas_immanent_in_nervous_activity/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτό το θεμελιώδες άρθρο πρότεινε ένα μαθηματικό μοντέλο νευρωνικών δικτύων, αποδεικνύοντας ότι απλοί τεχνητοί νευρώνες μπορούσαν να εφαρμόσουν πύλες λογικής Boolean. Δείχνοντας ότι ένα δίκτυο αυτών των μονάδων μπορούσε&lt;/p></description></item><item><title>Μάθηση Μηδενικών Βλημάτων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/zero_shot_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:45:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/zero_shot_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μάθηση μηδενικών βλημάτων επιτρέπει σε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης να ταξινομεί περιπτώσεις κατηγοριών που δεν ήταν παρούσες στο σύνολο εκπαίδευσής του. Αντί να βασίζεται σε ετικετοποιημένα παραδείγματα για κάθε δυνατή κατηγορία, η&lt;/p></description></item><item><title>Οπτική Όραση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/vision/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:45:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/vision/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Οπτική Υπολογιστών (Computer Vision - CV) είναι ένας κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης που εκπαιδεύει τους υπολογιστές να εξαγάγουν νόημα από ψηφιακές εικόνες, βίντεο και άλλες οπτικές εισόδους. Περιλαμβάνει την ανάπτυξη αλγορίθμων&lt;/p></description></item><item><title>Διαφάνεια</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/transparency/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:45:19 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/transparency/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η διαφάνεια διασφαλίζει ότι οι ενδιαφερόμενοι πλευρές μπορούν να κατανοήσουν πώς ένα μοντέλο AI καταλήγει στα αποτελέσματά του, ενισχύοντας την εμπιστοσύνη και την ευθύνη. Περιλαμβάνει την αποκάλυψη των προελεύσεων των δεδομένων εκπαίδευσης, των αρχιτεκτονικών των μοντέλων και των&lt;/p></description></item><item><title>Μάθηση χωρίς Επίβλεψη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/unsupervised_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:45:19 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/unsupervised_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μάθηση χωρίς επίβλεψη εντοπίζει κρυφές δομές, συστάδες ή κατανομές μέσα στα ωμά δεδομένα αυτονομά. Κοινές μέθοδοι περιλαμβάνουν την ομαδοποίηση, τη μείωση διαστάσεων και τη γεννητική μοντελοποίηση. Χρησιμοποιείται&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Μια τεχνική μηχανικής μάθησης όπου τα μοντέλα μαθαίνουν μοτίβα από μη ετικετοποιημένα δεδομένα χωρίς ρητική καθοδήγηση ή σωστές απαντήσεις.&lt;/p></description></item><item><title>Μετάφραση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/translation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:45:19 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/translation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μετάφραση στην ΤΝ αναφέρεται στη νευρωνική μηχανική μετάφραση, όπου τα μοντέλα βαθιάς μάθησης χαρτογραφούν σημασιολογικές παραστάσεις μεταξύ γλωσσών. Σε αντίθεση με τα συστήματα βασισμένα σε κανόνες, οι σύγχρονες προσεγγίσεις μαθαίνουν τις λεπτές αποχρώσεις του συμφραζομένου&lt;/p></description></item><item><title>Όριο Tokens</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/token_limit/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:45:19 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/token_limit/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το όριο tokens ορίζει τον περιορισμό του μεγέθους του παραθύρου συμφραζομένων για τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, περιορίζοντας πόσο κείμενο μπορεί να αναλυθεί ή να παραχθεί ταυτόχρονα. Αυτό το αρχιτεκτονικό όριο επηρεάζει τη διαχείριση της μνήμης,&lt;/p></description></item><item><title>Χρήση Εργαλείων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/tool_use/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:45:19 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/tool_use/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Χρήση Εργαλείων επιτρέπει στα γλωσσικά μοντέλα να αλληλεπιδρούν με εξωτερικά περιβάλλοντα λογισμικού καλώντας προκαθορισμένες συναρτήσεις, όπως υπολογιστές, μηχανές αναζήτησης ή ερωτήματα βάσεων δεδομένων. Αυτή η προσέγγιση επεκτείνει την ικανότητα των&lt;/p></description></item><item><title>Softmax</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/softmax/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:45:07 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/softmax/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Softmax χρησιμοποιείται ευρέως στο στρώμα εξόδου των νευρωνικών δικτύων για εργασίες ταξινόμησης πολλαπλών κλάσεων. Λαμβάνει ένα διάνυσμα ωμών λογίθ και τα κανονικοποιεί έτσι ώστε κάθε στοιχείο να αντιπροσωπεύει μια πιθανότητα.&lt;/p></description></item><item><title>Δοκιμές</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/testing/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:45:07 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/testing/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι δοκιμές στη μηχανική AI περιλαμβάνουν την αυστηρή αξιολόγηση των μοντέλων έναντι ποικίλων συνόλων δεδομένων για την αναγνώριση προκαταλήψεων, σφαλμάτων και ζητημάτων ανθεκτικότητας. Περιλαμβάνει δοκιμές μονάδων για στοιχεία κώδικα, δοκιμές ολοκλήρωσης κ.λπ.&lt;/p></description></item><item><title>Εποπτευόμενη Βελτιστοποίηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/supervised_fine_tuning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:45:07 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/supervised_fine_tuning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Εποπτευόμενη Βελτιστοποίηση (SFT) περιλαμβάνει τη λήψη ενός μεγάλου προκαταρκτικά εκπαιδευμένου μοντέλου, όπως ένα γλωσσικό μοντέλο, και τη συνέχιση της εκπαίδευσής του σε ένα μικρότερο, υψηλής ποιότητας σύνολο δεδομένων με ετικέτες για μια συγκεκριμένη εργασία.&lt;/p></description></item><item><title>Εποπτευόμενη Μάθηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/supervised_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:45:07 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/supervised_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην εποπτευόμενη μάθηση, ο αλγόριθμος εκπαιδεύεται σε ένα σύνολο δεδομένων με ετικέτες, δηλαδή κάθε παράδειγμα εισόδου συνοδεύεται από την σωστή έξοδο. Ο στόχος είναι το μοντέλο να μάθει τη θεμελιώδη σχέση μεταξύ εισόδου και εξόδου.&lt;/p></description></item><item><title>Σύνοψη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/summarization/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:45:07 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/summarization/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η σύνοψη κειμένου μειώνει μεγάλους όγκους κειμένου σε πιο σύντομες εκδόσεις χωρίς απώλεια κρίσιμου νοήματος. Μπορεί να είναι εξαγωγική, επιλέγοντας σημαντικές προτάσεις από την πηγή, ή αφηρημένη, δημιουργώντας νέο κείμενο.&lt;/p></description></item><item><title>SDK</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/sdk/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:44:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/sdk/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα SDK είναι ένα σύνολο εργαλείων ανάπτυξης λογισμικού που επιτρέπει στους προγραμματιστές να δημιουργούν εφαρμογές για συγκεκριμένες πλατφόρμες ή υπηρεσίες. Για την ΤΝ, τα SDK παρέχουν έτοιμες βιβλιοθήκες, API και βοηθητικά προγράμματα για&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Ανάκτηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/retrieval/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:44:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/retrieval/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ανάκτηση αναφέρεται στη τεχνική διαδικασία αναζήτησης και εξαγωγής συγκεκριμένης πληροφορίας από μεγάλα σύνολα δεδομένων ή εξωτερικές βάσεις γνώσης με βάση ερωτήματα χρήστη ή πλαίσιο. Στα σύγχρονα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, χρησιμοποιείται συχνά για&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Αυτοεποπτευόμενη Μάθηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/self_supervised_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:44:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/self_supervised_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η αυτοεποπτευόμενη μάθηση είναι μια τεχνική όπου ο αλγόριθμος δημιουργεί εποπτικά σήματα από τα ίδια τα μη ετικετοποιημένα δεδομένα, συνήθως προβλέποντας τα λείποντα μέρη της εισόδου. Γεφυρώνει το χάσμα μεταξύ της μη εποπτευόμενης και της εποπτευόμενης μάθησης.&lt;/p></description></item><item><title>Ημιαντική Αναζήτηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/semantic_search/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:44:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/semantic_search/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ημιαντική αναζήτηση ερμηνεύει την πρόθεση και το πλαισιακό νόημα πίσω από ένα ερώτημα, πέρα από την απλή αντιστοίχιση λέξεων-κλειδιών. Χρησιμοποιεί αναπαραστάσεις διανυσμάτων (embeddings) για να αναπαραστήσει το κείμενο ως διανύσματα σε έναν χώρο υψηλών διαστάσεων, επιτρέποντας&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Υπολειπόμενη Σύνδεση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/residual_connection/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:44:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/residual_connection/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι υπολειπόμενες συνδέσεις, γνωστές επίσης ως skip connections, επιτρέπουν στις κλίμακες να ρέουν μέσω ενός δικτύου προσθέτοντας απευθείας μια είσοδο στην έξοδο ενός επόμενου στρώματος. Αυτή η αρχιτεκτονική λύνει το πρόβλημα της εξαφάνισης των κλιμάκων.&lt;/p></description></item><item><title>ReAct</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/react/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:44:09 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/react/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το πλαίσιο ReAct επιτρέπει στα LLM να δημιουργούν τόσο ιχνηλατήσεις σκέψης όσο και ενέργειες ειδικές για την εργασία με τρόπο εναλλασσόμενο. Προσομοιώνοντας ανθρώπινες διαδικασίες σκέψης, επιτρέπει στα μοντέλα να αλληλεπιδρούν με εξωτερικά περιβάλλοντα και εργαλεία για την επίλυση προβλημάτων.&lt;/p></description></item><item><title>Reasoning</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/reasoning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:44:09 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/reasoning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην Τεχνητή Νοημοσύνη, η λογική σκέψη περιλαμβάνει αλγορίθμους που προσομοιώνουν λογική απαγωγή, επαγωγή ή αβίδουξη για την επεξεργασία δεδομένων και τη δημιουργία εννοιών. Περιλαμβάνει τεχνικές όπως τη συμβολική λογική, τη πιθανοκρατική συλλογιστική και τη χρήση γνώσης.&lt;/p></description></item><item><title>Recurrent Neural Network</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/recurrent_neural_network/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:44:09 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/recurrent_neural_network/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα RNNs είναι σχεδιασμένα να αναγνωρίζουν μοτίβα σε ακολουθίες δεδομένων, όπως κείμενο, γονιδιώματα, χειρόγραφα ή ομιλία. Σε αντίθεση με τα δίκτυα προώθησης, έχουν εσωτερική μνήμη που καταγράφει πληροφορίες σχετικά με προηγούμενες εισόδους, επιτρέποντας την επεξεργασία δυναμικών χρονικών σειρών.&lt;/p></description></item><item><title>ReLU</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/relu/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:44:09 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/relu/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ReLU χρησιμοποιείται ευρέως στα νευρωνικά δίκτυα βαθιάς μάθησης λόγω της υπολογιστικής της αποδοτικότητας και της ικανότητάς της να μετριάζει το πρόβλημα της εξαφανιζόμενης παραγώγου. Ορίζεται μαθηματικά ως f(x) = max(0, x), εισάγοντας μη γραμμικότητα στο δίκτυο.&lt;/p></description></item><item><title>REST API</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/rest_api/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:44:09 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/rest_api/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα REST APIs επιτρέπουν την επικοινωνία μεταξύ πελατών και διακομιστών χρησιμοποιώντας ατελείωτες λειτουργίες μέσω πρωτοκόλλων HTTP όπως GET, POST, PUT και DELETE. Δομούν τους πόρους ως URI και χρησιμοποιούν τυποποιημένα μορφοποιημένα δεδομένα (συνήθως JSON) για την ανταλλαγή πληροφοριών.&lt;/p></description></item><item><title>QLoRA</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/qlora/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:43:02 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/qlora/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το QLoRA συνδυάζει την Προσαρμογή Χαμηλού Βαθμού (LoRA) με κβάντιση 4-bit για να μειώσει σημαντικά το αποτύπωμα μνήμης που απαιτείται για την προσαρμογή μαζικών μοντέλων. Αποθηκεύοντας τα βάρη σε μορφή 4-bit και προσθέτοντας μικρούς προσαρμογείς, επιτυγχάνεται υψηλή απόδοση με περιορισμένους πόρους.&lt;/p></description></item><item><title>Απάντηση Ερωτήσεων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/question_answering/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:43:02 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/question_answering/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Απάντηση Ερωτήσεων (QA) περιλαμβάνει την ανάκτηση ή τη δημιουργία ακριβών απαντήσεων σε ερωτήσεις χρήστη από ένα δεδομένο πλαίσιο ή βάση γνώσεων. Κυμαίνεται από την κλειστή περιοχή (closed-domain), που βασίζεται σε συγκεκριμένα έγγραφα, έως την ανοιχτή περιοχή (open-domain), που χρησιμοποιεί ευρεία γνώση.&lt;/p></description></item><item><title>Έγχυση Εντολής</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/prompt_injection/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:43:02 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/prompt_injection/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η έγχυση εντολών εκμεταλλεύεται τον τρόπο ερμηνείας των οδηγιών χρήστη από τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, ενσωματώνοντας κρυφές ή συγκρουόμενες οδηγίες μέσα στο κείμενο εισόδου. Αυτό μπορεί να προκαλέσει στο μοντέλο να αγνοήσει τις αρχικές του οδηγίες ασφαλείας ή την πρωτότυπη συμπεριφορά του.&lt;/p></description></item><item><title>Θέση Κωδικοποίησης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/positional_encoding/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:43:02 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/positional_encoding/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Επειδή τα μοντέλα Transformer επεξεργάζονται όλα τα tokens παράλληλα και όχι διαδοχικά όπως τα RNN, δεν διαθέτουν εγγενή γνώση της σειράς των tokens. Η κωδικοποίηση θέσης προσθέτει συγκεκριμένα διανύσματα στις εισόδους ενσωμάτωσης (embeddings) για να παρέχει πληροφορίες σχετικά με τη σειρά των δεδομένων.&lt;/p></description></item><item><title>Κβάντιση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/quantization/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:43:02 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/quantization/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η κβάντιση μετατρέπει αριθμούς υψηλής ακρίβειας (όπως FP32) σε μορφές χαμηλότερης ακρίβειας (όπως INT8 ή FP16). Αυτή η μείωση μειώνει τη χρήση μνήμης του μοντέλου και τις υπολογιστικές απαιτήσεις, καθιστώντας τα μοντέλα πιο κατάλληλα για επιτάχυνση και ανάπτυξη σε συσκευές με περιορισμένους πόρους.&lt;/p></description></item><item><title>Αναγνώριση Ονομαστικών Οντοτήτων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/named_entity_recognition/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:42:14 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/named_entity_recognition/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Αναγνώριση Ονομαστικών Οντοτήτων (NER) είναι ένα υπο-επίπεδο της εξαγωγής πληροφοριών που εντοπίζει και κατατάσσει ονομαστικές οντότητες στο κείμενο σε προκαθορισμένες κατηγορίες, όπως ονόματα προσώπων, οργανισμών, τοποθεσιών, ιατρικών όρων ή χρονικών περιόδων.&lt;/p></description></item><item><title>Βελτιστοποίηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/optimization/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:42:14 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/optimization/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στη μηχανική μάθηση, η βελτιστοποίηση αναφέρεται στους αλγορίθμους που χρησιμοποιούνται για την προσαρμογή των παραμέτρων του μοντέλου ώστε να ελαχιστοποιηθεί μια συνάρτηση απωλειών, βελτιώνοντας έτσι την απόδοση του μοντέλου. Κοινές μέθοδοι περιλαμβάνουν την Κλίση Καθοδικής Ροής (Gradient Descent) και τις παραλλαγές της.&lt;/p></description></item><item><title>Μάθηση πολλαπλών παραδειγμάτων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/multiple_instance_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:42:14 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/multiple_instance_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Μάθηση Πολλαπλών Παραδειγμάτων (MIL) αντιμετωπίζει σενάρια στα οποία τα δεδομένα ομαδοποιούνται σε «σάκους» με μία ενιαία ετικέτα, ενώ τα μεμονωμένα παραδείγματα εντός αυτών των σακίων παραμένουν χωρίς ετικέτα. Ένας σάκος είναι συνήθως θετικός αν περιέχει τουλάχιστον ένα θετικό παράδειγμα, αλλά η ακριβής ταυτότητα του θετικού παραδείγματος είναι άγνωστη.&lt;/p></description></item><item><title>Σχεδιασμός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/planning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:42:14 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/planning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο σχεδιασμός στην Τεχνητή Νοημοσύνη περιλαμβάνει τον προσδιορισμό μιας ακολουθίας ενεργειών που θα οδηγήσουν από μια αρχική κατάσταση σε μια επιθυμητή κατάσταση στόχου. Απαιτεί λογισμό σχετικά με τις επιπτώσεις των ενεργειών και τους περιορισμούς του περιβάλλοντος.&lt;/p></description></item><item><title>Υπερπροσαρμογή</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/overfitting/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:42:14 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/overfitting/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η υπερπροσαρμογή συμβαίνει όταν ένα μοντέλο μαθαίνει τα δεδομένα εκπαίδευσης πολύ καλά, συμπεριλαμβανομένου του τυχαίου θορύβου και των ακραίων τιμών τους, με αποτέλεσμα εξαιρετική απόδοση στα δεδομένα εκπαίδευσης αλλά κακή απόδοση σε νέα, μη οραστά δεδομένα δοκιμής.&lt;/p></description></item><item><title>Μνήμη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/memory/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:41:52 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/memory/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη, η μνήμη αναφέρεται στους μηχανισμούς που επιτρέπουν στα μοντέλα να διατηρούν πληροφορίες πέρα από ένα μόνο βήμα συμπερασmatismou. Αυτό περιλαμβάνει τη βραχυπρόθεσμη λειτουργική μνήμη για το άμεσο πλαίσιο εντός μιας συνομιλίας ή εργασίας.&lt;/p></description></item><item><title>Πολυτροπικό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/multimodal/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:41:52 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/multimodal/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα πολυτροπικά συστήματα ΤΝ ενσωματώνουν πληροφορίες από διαφορετικές αισθητηριακές εισόδους για να σχηματίσουν μια πιο ολοκληρωμένη κατανόηση του κόσμου. Σε αντίθεση με τα μονοτροπικά μοντέλα που περιορίζονται σε έναν τύπο δεδομένων, τα πολυτροπικά μοντέλα μπορούν να κατανοήσουν και να συνδυάσουν πολλαπλές μορφές.&lt;/p></description></item><item><title>Πρωτόκολλο Πλαισίου Μοντέλου</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/model_context_protocol/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:41:52 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/model_context_protocol/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Πρωτόκολλο Πλαισίου Μοντέλου (MCP) είναι ένα ανοιχτό πρότυπο που επιτρέπει στις εφαρμογές ΤΝ να συνδέονται με διάφορες πηγές δεδομένων, όπως βάσεις δεδομένων, API και συστήματα αρχείων, με έναν ομοιόμορφο τρόπο. Αφηγείται την πολυπλοκότητα της σύνδεσης.&lt;/p></description></item><item><title>Σύστημα Πολυ-Πρακτόρων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/multi_agent_system/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:41:52 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/multi_agent_system/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα συστήματα πολυ-πρακτόρων αποτελούνται από αρκετούς ανεξάρτητους πράκτορες, ο καθένας από τους οποίους μπορεί να ειδικεύεται σε διαφορετικές εργασίες ή τομείς. Αυτοί οι πράκτορες επικοινωνούν και συντονίζουν τις ενέργειές τους για να επιτύχουν έναν κοινό στόχο.&lt;/p></description></item><item><title>Υποδοχή Μοντέλου</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/model_serving/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:41:52 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/model_serving/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η υποδοχή μοντέλου περιλαμβάνει τη λήψη ενός στατικού εκπαιδευμένου μοντέλου και την περιτύλιξή του σε μια κλιμακώσιμη υποδομή που διαχειρίζεται εισερχόμενα αιτήματα, εκτελεί συμπερασματολογία και επιστρέφει αποτελέσματα. Τα κύρια προκλήσεις περιλαμβάνουν τη διαχείριση της κλίμακας και της καθυστέρησης.&lt;/p></description></item><item><title>Βάση Γνώσης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge_base/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:41:34 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge_base/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Μια βάση γνώσης λειτουργεί ως μια ψηφιακή βιβλιοθήκη που περιέχει επιμελημένα δεδομένα, έγγραφα ή γεγονότα, τα οποία τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να ερωτήσουν για να παρέχουν ακριβείς και ευαισθητοποιημένες στο πλαίσιο απαντήσεις. Σε σύγχρονες αρχιτεκτονικές όπως η Ανακτήσεις Ενισχυμένης Παραγωγής (Retrieval-Augmented Generation - RAG), η βάση γνώσης αποτελεί τον πυρήνα για την παροχή έγκυρης πληροφορίας.&lt;/p></description></item><item><title>Καθυστέρηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/latency/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:41:34 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/latency/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η καθυστέρηση μετρά την ανταποκριτικότητα μιας υπηρεσίας τεχνητής νοημοσύνης, εκφρασμένη συνήθως σε χιλιοστά του δευτερολέπτου. Περιλαμβάνει τον χρόνο συμπερασmatismού (inference), τις καθυστερήσεις μετάδοσης δικτύου και το επιπλέον φορτίο επεξεργασίας. Η χαμηλή καθυστέρηση είναι κρίσιμη για εφαρμογές πραγματικού χρόνου.&lt;/p></description></item><item><title>Μακροπρόθεσμη Βραχυπρόθεσμη Μνήμη (LSTM)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/long_short_term_memory/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:41:34 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/long_short_term_memory/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα δίκτυα LSTM αντιμετωπίζουν το πρόβλημα της εξαφανιζόμενης κλίσης που είναι κοινό στα τυπικά RNN, χρησιμοποιώντας μια κατάσταση κυττάρου και τρεις μηχανισμούς πύλης: εισόδου, λήθης και εξόδου. Αυτές οι πύλες ρυθμίζουν τη ροή των πληροφοριών, επιτρέποντας στο δίκτυο να θυμάται ή να ξεχνά πληροφορίες για μεγάλα χρονικά διαστήματα.&lt;/p></description></item><item><title>Ρυθμά Μάθησης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/learning_rate/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:41:34 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/learning_rate/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο ρυθμός μάθησης καθορίζει κατά πόσο ενημερώνονται τα βάρη του μοντέλου σε σχέση με τον υπολογισμένο κλίση κατά κάθε επανάληψη εκπαίδευσης. Ένας ρυθμός πολύ υψηλός μπορεί να προκαλέσει στο μοντέλο να υπερβεί τα βέλτιστα σημεία, ενώ ένας πολύ χαμηλός μπορεί να επιβραδύνει σημαντικά τη σύγκλιση.&lt;/p></description></item><item><title>Συνάρτηση Απωλειών</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/loss_function/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:41:34 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/loss_function/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Γνωστή επίσης ως συνάρτηση κόστους ή σφάλματος, η συνάρτηση απωλειών παρέχει μια αριθμητική τιμή που δείχνει πόσο καλά λειτουργεί το μοντέλο. Κατά την εκπαίδευση, οι αλγόριθμοι βελτιστοποίησης χρησιμοποιούν αυτή την τιμή για να υπολογίσουν τις κλίσεις και να ενημερώσουν τα βάρη του μοντέλου προς τη σωστή κατεύθυνση.&lt;/p></description></item><item><title>Jailbreak (Ξέφυγο Ασφαλείας)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/jailbreak/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:40:54 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/jailbreak/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το jailbreak περιλαμβάνει τη σύνταξη συγκεκριμένων εισόδων ή εντολών που εξαπατούν ένα μοντέλο ΤΝ ώστε να αγνοήσει τις ενσωματωμένες οδηγίες ασφαλείας του και να παράγει απαγορευμένο περιεχόμενο, όπως ομιμί μίσους ή επικίνδυνες οδηγίες&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Άνθρωπος στον Κύκλο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/human_in_the_loop/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:40:54 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/human_in_the_loop/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος «άνθρωπος στον κύκλο» (HITL) αναφέρεται σε συστήματα ΤΝ που απαιτούν ανθρώπινη παρέμβαση σε διάφορα στάδια της ροής εργασίας, όπως η επισήμανση δεδομένων, η αξιολόγηση του μοντέλου ή η έγκριση τελικής απόφασης. Αυτή η προσέγγιση διασφαλίζει&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Ερμηνευσιμότητα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/interpretability/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:40:54 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/interpretability/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ερμηνευσιμότητα, ή επεξηγησιμότητα, αφορά την καθιέρωση διαφάνειας και κατανόησης των εσωτερικών λειτουργιών και διαδικασιών λήψης αποφάσεων των μοντέλων ΤΝ από τους ανθρώπους. Αυτό είναι κρίσιμο για τον εντοπισμό σφαλμάτων και τη διασφάλιση&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Καθοδική Κλίση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gradient_descent/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:40:54 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gradient_descent/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η καθοδική κλίση είναι ένας αλγόριθμος βελτιστοποίησης πρώτης τάξης για την εύρεση ενός τοπικού ελαχίστου μιας παραγωγίσιμης συνάρτησης. Στην μηχανική μάθηση, ενημερώνει τα βάρη του μοντέλου στην αντίθετη κατεύθυνση της κλίσης.&lt;/p></description></item><item><title>Κλήση Συνάρτησης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/function_calling/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:40:54 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/function_calling/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η κλήση συνάρτησης επιτρέπει στα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα να αλληλεπιδρούν με εξωτερικά εργαλεία και API μέσω της δημιουργίας δομημένων εξόδων, όπως αντικείμενα JSON, που καθορίζουν ποια συνάρτηση πρέπει να εκτελεστεί και με ποια ορίσματα.&lt;/p></description></item><item><title>Prompting Λιγών Παραδειγμάτων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/few_shot_prompting/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:40:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/few_shot_prompting/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η μέθοδος αξιοποιεί τις ικανότητες μάθησης εν περιεχομένων των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων παρέχοντας λίγα παραστατικά παραδείγματα απευθείας στην εντολή. Σε αντίθεση με τη λεπτομερή ρύθμιση, η οποία απαιτεί την ενημέρωση των βαρών του μοντέλου, εδώ η γνώση ενσωματώνεται μέσω του context.&lt;/p></description></item><item><title>Δικαιοσύνη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fairness/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:40:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fairness/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη, η δικαιοσύνη είναι ένα κρίσιμο ηθικό μέτρο που εξασφαλίζει ότι οι αλγόριθμοι δεν επιδεινώνουν ή ενισχύουν κοινωνικές προκαταλήψεις με βάση προστατευόμενα χαρακτηριστικά όπως η φυλή, το φύλο ή η ηλικία. Αφορά την εφαρμογή δίκαιων κανόνων στη λήψη αποφάσεων.&lt;/p></description></item><item><title>Μάθηση Λιγών Παραδειγμάτων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/few_shot_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:40:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/few_shot_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μάθηση λίγων παραδειγμάτων στοχεύει να επιτρέψει στα μοντέλα να γενικεύσουν από μόλις μερικά παραδείγματα, μιμούμενη την αποτελεσματικότητα της ανθρώπινης μάθησης. Συνήθως βασίζεται σε στρατηγικές μετα-μάθησης, όπου ένα μοντέλο εκπαιδεύεται σε πολλαπλές εργασίες πριν προσαρμοστεί σε μία νέα.&lt;/p></description></item><item><title>Ομοσπονδιακή Μάθηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/federated_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:40:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/federated_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ομοσπονδιακή μάθηση επιτρέπει σε οργανισμούς να εκπαιδεύουν συνεργατικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης χωρίς να μοιράζονται ευαίσθητα ωμά δεδομένα. Αντί να κεντρικοποιείται η πληροφορία, το μοντέλο στέλνεται σε τοπικές συσκευές όπου μαθαίνει και ενημερώνονται μόνο οι παράμετροι του μοντέλου.&lt;/p></description></item><item><title>Ροή</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/flux/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:40:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/flux/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στους υπολογιστικούς контекστους, η ροή περιγράφει τον ρυθμό μεταφοράς μιας ποσότητας μέσω μιας δεδομένης περιοχής με την πάροδο του χρόνου. Στην τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική δεδομένων, συχνά σχετίζεται με την εκροή δεδομένων, όπου η πληροφορία κινείται συνεχώς προς επεξεργασία.&lt;/p></description></item><item><title>Docker</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/docker/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:40:28 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/docker/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Docker επιτρέπει στους προγραμματιστές να συσκευάζουν μια εφαρμογή μαζί με όλες τις εξαρτήσεις της σε ένα τυποποιημένο μοντέλο για την ανάπτυγμα λογισμικού. Αυτές οι δοκοί απομονώνουν το λογισμικό από το περιβάλλον του, διασφαλίζοντας συνεπή συμπεριφορά σε διαφορετικά περιβάλλοντα.&lt;/p></description></item><item><title>Dropout</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/dropout/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:40:28 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/dropout/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στα νευρωνικά δίκτυα, το dropout αποτρέπει την υπερπροσαρμογή αφαιρώντας προσωρινά ένα τυχαίο υποσύνολο νευρώνων σε κάθε βήμα εκπαίδευσης. Αυτό αναγκάζει το δίκτυο να μάθει ισχυρά χαρακτηριστικά που είναι χρήσιμα σε συνεργασία με άλλα χαρακτηριστικά, αντί να εξαρτάται υπερβολικά από συγκεκριμένους νευρώνες.&lt;/p></description></item><item><title>Embedding Model</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/embedding_model/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:40:28 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/embedding_model/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτά τα μοντέλα χαρτογραφούν δεδομένα υψηλής διάστασης σε έναν συνεχόμενο διανυσματικό χώρο χαμηλότερης διάστασης, όπου τα παρόμοια αντικείμενα βρίσκονται πιο κοντά μεταξύ τους. Αυτός ο μετασχηματισμός καταγράφει σημασιολογικές σχέσεις, επιτρέποντας σε αλγορίθμους να εντοπίζουν ομοιότητες βάσει νοήματος και όχι μόνο λεκτικής ή μορφολογικής ομοιότητας.&lt;/p></description></item><item><title>Encoder</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/encoder/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:40:28 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/encoder/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι κωδικοποιητές επεξεργάζονται ακατέργαστες ακολουθίες εισόδου ή δομές δεδομένων και τις μετατρέπουν σε αναπαραστάσεις στον χώρο latent (κρυφό χώρο), συχνά γνωστές ως embeddings ή κώδικες. Είναι κεντρικοί σε αρχιτεκτονικές όπως οι Transformers και οι Autoencoders, όπου η κύρια λειτουργία τους είναι η εξαγωγή και η συμπίεση των σημαντικότερων χαρακτηριστικών των δεδομένων εισόδου.&lt;/p></description></item><item><title>Explainability</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/explainability/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:40:28 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/explainability/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η έννοια αντιμετωπίζει το πρόβλημα του «μαύρου κουτιού» στα σύνθετα συστήματα ΤΝ, παρέχοντας όραση στο πώς τα μοντέλα καταλήγουν σε συγκεκριμένες προβλέψεις. Τεχνικές όπως οι SHAP ή LIME βοηθούν στην οπτικοποίηση της σημασίας των χαρακτηριστικών, επιτρέποντας στους ανθρώπους να επαληθεύσουν τη λογική πίσω από τις αποφάσεις του αλγορίθμου και να εντοπίσουν πιθανές προκαταλήψεις.&lt;/p></description></item><item><title>Deepfake</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deepfake/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:39:47 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deepfake/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα Deepfakes είναι υπερρεαλιστικές επεξεργασίες ήχου ή βίντεο που δημιουργούνται χρησιμοποιώντας Γενετικά Ανταγωνιστικά Δίκτυα (GANs) ή αυτοκωδικοποιητές. Υψώνουν σημαντικά ηθικά ζητήματα σχετικά με την παραπληροφόρηση, το απόρρητο και την ταυτότητα, καθιστώντας απαραίτητη την ανάπτυξη εργαλείων ανίχνευσης.&lt;/p></description></item><item><title>Αποκωδικοποιητής</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/decoder/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:39:47 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/decoder/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στα μοντέλα ακολουθίας-προς-ακολουθία, ο αποκωδικοποιητής λαμβάνει το διάνυσμα πλαισίου που παράγεται από τον κωδικοποιητή και δημιουργεί την έξοδο στόχο βήμα προς βήμα. Χρησιμοποιεί μηχανισμούς προσοχής για να εστιάσει στα σχετικά μέρη της εισόδου κατά τη δημιουργία της εξόδου.&lt;/p></description></item><item><title>Κατανεμημένη Εκπαίδευση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/distributed_training/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:39:47 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/distributed_training/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Κατανεμημένη Εκπαίδευση επιταχύνει τη σύγκλιση του μοντέλου παράλληλοποιώντας τον υπολογισμό σε πολλαπλές GPU ή κόμβους. Οι τεχνικές περιλαμβάνουν την παραλληλισμό δεδομένων, όπου κάθε εργάτης επεξεργάζεται ένα υποσύνολο δεδομένων, και τον παραλληλισμό μοντέλου, όπου τμήματα του μοντέλου κατανέμονται σε διαφορετικούς κόμβους.&lt;/p></description></item><item><title>Προστασία Δεδομένων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/data_protection/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:39:47 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/data_protection/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Προστασία Δεδομένων περιλαμβάνει νομικά, τεχνικά και οργανωτικά μέτρα σχεδιασμένα να ασφαλίζουν προσωπικά και ιδιοκτησιακά δεδομένα έναντι παραβιάσεων και κακής χρήσης. Στην Τεχνητή Νοημοσύνη, αυτό περιλαμβάνει την εφαρμογή κρυπτογράφησης, ελέγχου πρόσβασης και ανωνυμοποίησης για τη διασφάλιση της εμπιστευτικότητας.&lt;/p></description></item><item><title>Συνεχής Ενσωμάτωση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/continuous_integration/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:39:47 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/continuous_integration/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Συνεχής Ενσωμάτωση (CI) είναι μια κρίσιμη πρακτική DevOps που αυτοματοποιεί την ενσωμάτωση αλλαγών κώδικα από πολλούς συνεισφέροντες σε ένα μοναδικό έργο λογισμικού. Εκτελώντας αυτοματοποιημένες κατασκευές και δοκιμές, διασφαλίζει ότι ο νέος κώδικας ενσωματώνεται ομαλά και ανιχνεύονται σφάλματα νωρίς.&lt;/p></description></item><item><title>BPE</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bpe/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:39:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bpe/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Κωδικοποίηση Ζευγάρων Bytes (BPE) είναι μια τεχνική συμπίεσης δεδομένων προσαρμοσμένη για την επεξεργασία φυσικής γλώσσας, ώστε να διαχειρίζεται λέξεις εκτός λεξιλογίου. Ξεκινά με ένα λεξιλόγιο μεμονωμένων χαρακτήρων και συγχέει επαναληπτικά&lt;/p></description></item><item><title>Claude</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/claude/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:39:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/claude/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Claude είναι μια σειρά προηγμένων μεγάλων γλωσσικών μοντέλων που δημιουργήθηκαν από την εταιρεία ασφάλειας ΤΝ Anthropic. Γνωστό για τις ισχυρές αρχές ευθυγράμμισης και το πλαίσιο Συνταγματικής ΤΝ, το Claude εστιάζει στο να είναι βοηθη&lt;/p></description></item><item><title>CLI</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/cli/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:39:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/cli/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα Περιβάλλον Γραμμής Εντολών (CLI) επιτρέπει στους χρήστες να ελέγχουν λογισμικό εισάγοντας κειμενικές εντολές αντί να χρησιμοποιούν γραφικά στοιχεία. Στην ανάπτυξη Τεχνητής Νοημοσύνης, τα CLI είναι απαραίτητα για την εκτέλεση σενάρια, τη διαχείριση m&lt;/p></description></item><item><title>Code</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/code/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:39:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/code/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο κώδικας αντιπροσωπεύει το σύνολο των οδηγιών που γράφονται σε γλώσσες προγραμματισμού όπως Python, C++ ή JavaScript, οι οποίες εκτελούνται από τους υπολογιστές για συγκεκριμένες εργασίες. Στην Τεχνητή Νοημοσύνη, ο κώδικας είναι θεμελιώδ&lt;/p></description></item><item><title>Prompting Σύνδεσης Σκέψης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/chain_of_thought_prompting/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:39:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/chain_of_thought_prompting/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Prompting Σύνδεσης Σκέψης (Chain-of-Thought - CoT) βελτιώνει τις επιδόσεις των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων σε σύνθετα καθήκοντα λογικής ζητώντας ρητά από το μοντέλο να διατυπώσει τη λογική του βήμα προς βήμα. Αντί να πηδάει απευθείας&lt;/p></description></item><item><title>Ηθική της Τεχνητής Νοημοσύνης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_ethics/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:37:49 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_ethics/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Ηθική της Τεχνητής Νοημοσύνης περιλαμβάνει το πλαίσιο αρχών και προτύπων που έχουν σχεδιαστεί για να διασφαλίσουν ότι οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης αναπτύσσονται και χρησιμοποιούνται με υπευθυνότητα. Ασχολείται με κρίσιμα ζητήματα όπως η διαφάνεια, η δικαιοσύνη και η λογοδοσία.&lt;/p></description></item><item><title>Πρακτορικός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/agentic/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:37:49 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/agentic/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος «πρακτορικός» περιγράφει πράκτορες ΤΝ που λειτουργούν με υψηλό βαθμό αυτονομίας. Σε αντίθεση με παθητικά μοντέλα που απλώς προβλέπουν κείμενο ή ταξινομούν δεδομένα, τα πρακτορικά συστήματα μπορούν να διασπάσουν σύνθετους στόχους σε βήματα και να δράσουν για την επίτευξή τους.&lt;/p></description></item><item><title>Προσαρμογέας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/adapter/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:37:49 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/adapter/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι προσαρμογείς είναι μια τεχνική λεπτομερούς προσαρμογής με αποδοτικότητα παραμέτρων, που χρησιμοποιείται κυρίως σε μεγάλα γλωσσικά μοντέλα και μετασχηματιστές. Αντί να ενημερώνονται όλα τα βάρη του μοντέλου, κάτι που είναι υπολογιστικά απαιτητικό, οι προσαρμογείς εισάγουν μόνο έναν μικρό αριθμό νέων παραμέτρων.&lt;/p></description></item><item><title>Προσοχή</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/attention/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:37:49 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/attention/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι μηχανισμοί προσοχής επιτρέπουν στα μοντέλα να εστιάζουν σε σχετικές πληροφορίες κατά την επεξεργασία εισόδων, ιδιαίτερα σε διαδοχικά δεδομένα όπως το κείμενο. Υπολογίζοντας σκορ προσοχής, το μοντέλο καθορίζει ποια στοιχεία της εισόδου πρέπει να λάβουν περισσότερη βαρύτητα.&lt;/p></description></item><item><title>Συνάρτηση Ενεργοποίησης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/activation_function/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:37:49 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/activation_function/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Μια συνάρτηση ενεργοποίησης εισάγει μη γραμμικότητα σε ένα νευρωνικό δίκτυο, επιτρέποντάς του να μαθαίνει πολύπλοκα μοτίβα και σχέσεις μέσα στα δεδομένα. Χωρίς αυτές τις συναρτήσεις, ένα πολυεπίπεδο δίκτυο θα συμπεριφερόταν ως μια απλή γραμμική μετασχηματιστική λειτουργία.&lt;/p></description></item><item><title>διφασικό (two-stage)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/two_stage/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:37:32 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/two_stage/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι αρχιτεκτονικές δύο σταδίων διαιρούν ένα σύνθετο έργο σε δύο ξεχωριστά βήματα, περιλαμβάνοντας συνήθως ανίχνευση ακολουθούμενη από ταξινόμηση ή βελτίωση. Στην ορατή όραση (computer vision), παραδείγματα περιλαμβάνουν ανιχνευτές αντικειμένων όπως&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>επιλογή (trade-off)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/trade_off/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:37:32 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/trade_off/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης και της μηχανικής, ο όρος επιλογή αναφέρεται στην ισορροπία που απαιτείται κατά την βελτιστοποίηση συγκρουόμενων στόχων, όπως η ακρίβεια του μοντέλου έναντι του υπολογιστικού κόστους ή η καθυστέρηση έναντι της ακρίβειας. Επειδή οι πόροι είναι περιορισμένοι&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>με βάση την όραση (vision-based)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/vision_based/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:37:32 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/vision_based/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα παραδείγματα με βάση την όραση χρησιμοποιούν κάμερες και αλγορίθμους επεξεργασίας εικόνων για να εξάγουν σημαντικές πληροφορίες από οπτικές σκηνές. Αυτά τα συστήματα αποτελούν θεμέλιο για την ρομποτική, την αυτοκίνητη οδήγηση και την επαυξημένη&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>μηδενικής προσπάθειας (zero-shot)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/zero_shot/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:37:32 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/zero_shot/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μάθηση μηδενικής προσπάθειας επιτρέπει στα μοντέλα να γενικεύουν σε νέες κατηγορίες ή εργασίες για τις οποίες δεν παρείχθηκε ετικετοποιημένο δεδομένα εκπαίδευσης κατά το αρχικό στάδιο εκπαίδευσης. Αυτό επιτυγχάνεται συνήθως αξιοποιώντας σημασιολογικές&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>χωρίς εκπαίδευση (training-free)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/training_free/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:37:32 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/training_free/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι προσεγγίσεις «χωρίς εκπαίδευση» αναφέρονται σε τεχνικές που τροποποιούν τη συμπεριφορά ή την έξοδο ενός μοντέλου χωρίς να ενημερώνουν τα υπόlying βάρη μέσω backpropagation. Αυτές οι μέθοδοι συχνά αξιοποιούν τη μηχανική των ερωτημάτων (prompt engineering), τα χαρακτηριστικά&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>αυτο-εποπτευόμενο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/self_supervised/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:37:12 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/self_supervised/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η αυτο-εποπτευόμενη μάθηση είναι ένα υποσύνολο της μηχανικής μάθησης όπου το σήμα εποπτείας προέρχεται αυτόματα από τα ίδια τα δεδομένα, εξαλείφοντας την ανάγκη για χειροκίνητη επισήμανση. Το μοντέλο συνήθως επιλύει&lt;/p></description></item><item><title>ειδικό για εργασία</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/task_specific/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:37:12 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/task_specific/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος ειδικό για εργασία αναφέρεται σε μοντέλα ή εξαρτήματα τεχνητής νοημοσύνης που έχουν προσαρμοστεί για να ξεχωρίζουν σε ένα στενό σύνολο στόχων, όπως ο εντοπισμός αντικειμένων σε εικόνες ή η μετάφραση γλωσσών. Σε αντίθεση με τα θεμελιώδη μοντέλα γενικής χρήσης,&lt;/p></description></item><item><title>μετα-εκπαίδευση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/post_training/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:37:12 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/post_training/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μετα-εκπαίδευση είναι ένα κρίσιμο στάδιο στον κύκλο ζωής της μηχανικής μάθησης που ακολουθεί την αρχική προκαταρκτική εκπαίδευση ενός μοντέλου σε τεράστιου μεγέθους, γενικής χρήσης δεδομένα. Κατά τη διάρκεια αυτής της φάσης, το μοντέλο υφίσταται περαιτέρω προσαρμογή&lt;/p></description></item><item><title>πραγματικού χρόνου</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/real_time/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:37:12 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/real_time/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη, ο όρος πραγματικού χρόνου δηλώνει την ικανότητα ενός συστήματος να επεξεργάζεται εισόδους και να παράγει εξόδους με ελάχιστη καθυστέρηση (latency), συχνά εντός χιλιοστών του δευτερολέπτου. Αυτό είναι απαραίτητο για εφαρμογές όπου&lt;/p></description></item><item><title>προκαταρκτικά εκπαιδευμένο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/pre_trained/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:37:12 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/pre_trained/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα προκαταρκτικά εκπαιδευμένο μοντέλο είναι ένα θεμελιώδες μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης που έχει υποστεί εκτεταμένη εκπαίδευση σε τεράστια και ποικίλα σύνολα δεδομένων, όπως η Wikipedia ή το ImageNet. Αυτή η αρχική εκπαίδευση επιτρέπει στο μοντέλο να μάθει ευρεία&lt;/p></description></item><item><title>one-shot</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/one_shot/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:36:55 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/one_shot/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η one-shot μάθηση είναι ένας ειδικός τύπος few-shot μάθησης όπου το αλγόριθμο πρέπει να γενικεύσει σε νέες τάξεις ή εργασίες αφού δει μόνο ένα θετικό παράδειγμα κατά την εκπαίδευση. Αυτή η προσέγγιση μιμείται τον άνθρωπο&lt;/p></description></item><item><title>one-step</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/one_step/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:36:55 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/one_step/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στη μηχανική μάθηση και τη βελτιστοποίηση, οι μέθοδοι one-step επιλύουν προβλήματα απευθείας χωρίς να απαιτούν πολλαπλές επαναλήψεις ή ενημερώσεις για σύγκλιση. Σε αντίθεση με την gradient descent που απαιτεί πολλά βήματα για να ελαχιστοποιήσει&lt;/p></description></item><item><title>open-source</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/open_source/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:36:55 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/open_source/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Open-source αναφέρεται σε ένα μοντέλο ανάπτυξης όπου ο υποκείμενος κώδικας ενός έργου λογισμικού είναι δημόσια προσβάσιμος. Στην ΤΝ, αυτό επιτρέπει στους ερευνητές και τους προγραμματιστές να εξετάζουν, να τροποποιούν και να επαναδιανέμουν αλγορίθμους&lt;/p></description></item><item><title>open-weight</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/open_weight/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:36:55 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/open_weight/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα μοντέλα open-weight διαφέρουν από την πλήρη open-source ΤΝ επειδή μόνο οι τελικές μαθημένες παράμετροι απελευθερώνονται, όχι απαραίτητα υποδομή ή δεδομένα που χρησιμοποιήθηκαν για τη δημιουργία τους. Αυτό επιτρέπει στους χρήστες να εκτελούν inference&lt;/p></description></item><item><title>out-of-distribution</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/out_of_distribution/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:36:55 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/out_of_distribution/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ανίχνευση out-of-distribution (OOD) εντοπίζει εισόδους που πέφτουν εκτός του πεδίου της κατανομής των δεδομένων εκπαίδευσης. Τα μοντέλα συχνά αποδίδουν poorly ή με εμπιστοσύνη λανθασμένα σε δεδομένα OOD, οδηγώντας σε μη αξιόπιστες&lt;/p></description></item><item><title>on-policy (εντός πολιτικής)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/on_policy/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:36:40 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/on_policy/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα αλγόριθμα on-policy απαιτούν ο πράκτορας να μαθαίνει απευθείας από τις ενέργειες που λαμβάνονται από την τρέχουσα πολιτική του. Αυτό σημαίνει ότι τα δεδομένα που συλλέγονται κατά την εξερεύνηση χρησιμοποιούνται άμεσα για την ενημέρωση της πολιτικής, διασφαλίζοντας τη συνέπεια.&lt;/p></description></item><item><title>πολυβηματικό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/multi_step/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:36:40 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/multi_step/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι πολυβηματικές μέθοδοι περιλαμβάνουν την ανάλυση ενός σύνθετου ερωτήματος ή εργασίας σε μικρότερα, εκτελέσιμα βήματα. Αυτή η προσέγγιση είναι κρίσιμη σε εργασίες σκέψης, όπως η επίλυση μαθηματικών προβλημάτων ή η δημιουργία κώδικα.&lt;/p></description></item><item><title>πολυπρακτορικό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/multi_agent/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:36:40 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/multi_agent/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα πολυπρακτορικά συστήματα αποτελούνται από αρκετές ανεξάρτητες, έξυπνες οντότητες που αντιλαμβάνονται το περιβάλλον τους, λαμβάνουν αποφάσεις και ενεργούν ανάλογα. Αυτοί οι πράκτορες μπορεί να συνεργάζονται, να ανταγωνίζονται ή να διαπραγματεύονται μεταξύ τους.&lt;/p></description></item><item><title>πολυφασικός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/multi_stage/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:36:40 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/multi_stage/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι προσεγγίσεις πολλαπλών φάσεων αναλύουν σύνθετα ροές εργασίας σε διαχειρίσιμα τμήματα, επιτρέποντας εξειδικευμένη επεξεργασία σε κάθε βήμα. Αυτή η μέθοδος ενισχύει τον έλεγχο, τη调试 (debugging) και τη βελτιστοποίηση των επιδόσεων.&lt;/p></description></item><item><title>φυσική γλώσσα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/natural_language/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:36:40 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/natural_language/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η φυσική γλώσσα αναφέρεται στον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι μιλούν και γράφουν, συμπεριλαμβανομένων όλων των ασάφειών της, των ιδιωμάτων και των πολιτισμικών αποχρώσεων. Στην ΤΝ, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας περιλαμβάνει την κατανόηση της σύνταξης, της σημασιολογίας και του πλαισίου.&lt;/p></description></item><item><title>βάσει μάθησης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/learning_based/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:36:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/learning_based/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι προσεγγίσεις βάσει μάθησης βασίζονται σε στατιστικούς αλγορίθμους για τον εντοπισμό μοτίβων και τη λήψη αποφάσεων βάσει της έκθεσης στα δεδομένα, σε αντίθεση με τα συστήματα βάσει κανόνων. Η κατηγορία αυτή περιλαμβάνει την εποπτευόμενη, την μη εποπτευ&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>μεγάλης κλίμακας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/large_scale/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:36:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/large_scale/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η έκφραση μεγάλης κλίμακας αναφέρεται στο μέγεθος των συστατικών εντός ενός συστήματος AI, συχνά περιλαμβάνοντας δισεκατομμύρια παραμέτρους, τεράμπιτ δεδομένων εκπαίδευσης ή κατανεμημένους συμπλέκτες υπολογιστών. Αυτή η προσέγγιση αποτελεί τη βάση&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>μεγάλου ορίζοντα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/long_horizon/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:36:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/long_horizon/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα προβλήματα μεγάλου ορίζοντα περιλαμβάνουν ακολουθίες ενεργειών όπου η επίδραση των πρώτων αποφάσεων εμφανίζεται μόνο μετά από πολλά βήματα. Αυτό είναι κοινό στη ρομποτική, τον σχεδιασμό και τις εργασίες λογικής πολλαπλών βημάτων. Η πρόκληση&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>υψηλής ποιότητας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/high_quality/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:36:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/high_quality/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη, ο όρος υψηλής ποιότητας περιγράφει συνήθως δεδομένα ή εξόδους μοντέλων που διαθέτουν υψηλή πιστότητα, χαμηλό θόρυβο και ισχυρές ικανότητες γενίκευσης. Τα δεδομένα εκπαίδευσης υψηλής ποιότητας διασφαλίζουν την&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>χαμηλού κόστους</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/low_cost/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:36:24 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/low_cost/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η AI χαμηλού κόστους εστιάζει στην αποδοτικότητα, στοχεύοντας στη μείωση των φραγμών εισόδου και των λειτουργικών εξόδων που συνδέονται με τη μηχανική μάθηση. Αυτό περιλαμβάνει τεχνικές όπως η συμπίεση μοντέλων, η κβάντωση και η&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>κρατημένο εκτός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/held_out/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:36:10 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/held_out/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα σύνολο δεδομένων «κρατημένο εκτός» (held-out) αποτελείται από παραδείγματα που αποκλείονται σκόπιμα από τη φάση εκπαίδευσης ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης. Αυτό το υποσύνολο χρησιμοποιείται για να αξιολογηθεί πόσο καλά το μοντέλο γενικεύεται σε μη ορατά δεδομένα, παρέχοντας μια πιο αντικειμενική εκτίμηση της απόδοσης σε σχέση με τα δεδομένα εκπαίδευσης.&lt;/p></description></item><item><title>πρώτης τάξης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/first_order/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:36:10 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/first_order/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη και τα μαθηματικά, ο όρος «πρώτης τάξης» περιγράφει συνήθως συστήματα ή λειτουργίες που εμπλέκουν άμεσες, γραμμικές σχέσεις χωρίς αλληλεπιδράσεις υψηλότερης τάξης. Στην βελτιστοποίηση, αναφέρεται σε μεθόδους που χρησιμοποιούν μόνο τις παραγώγους πρώτης τάξης (κλίση) για την ενημέρωση των παραμέτρων, αντί για δεύτερες παραγώγους (Hessian).&lt;/p></description></item><item><title>υψηλής πιστότητας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/high_fidelity/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:36:10 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/high_fidelity/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η «υψηλή πιστότητα» περιγράφει τις εξόδους από γεννητικά μοντέλα που είναι δυσδιάκριτες από ή πολύ παρόμοιες με αυθεντικά δεδομένα. Στη δημιουργία εικόνων, σημαίνει ρεαλιστικές υφές και φωτισμό· στην ήχο, σημαίνει καθαρότητα και φυσικότητα. Είναι κρίσιμη εφαρμογές όπου η ακρίβεια και η αισθητική ποιότητα είναι πρωταρχικές.&lt;/p></description></item><item><title>υψηλού επιπέδου</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/high_level/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:36:10 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/high_level/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην ΤΝ, ο όρος «υψηλού επιπέδου» δηλώνει αφηρημένες δομές που απλοποιούν σύνθετες διαδικασίες. Οι γλώσσες υψηλού επιπέδου (όπως η Python) ή οι API επιτρέπουν στους προγραμματιστές να κατασκευάζουν μοντέλα χωρίς να διαχειρίζονται τη διαχείριση μνήμης ή τις ειδικότητες υλικού. Αυτό αυξάνει την παραγωγικότητα αλλά μπορεί να μειώσει τον έλεγχο στη χαμηλότερη επίπεδη επεξεργασία.&lt;/p></description></item><item><title>υψηλών διαστάσεων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/high_dimensional/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:36:10 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/high_dimensional/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος «υψηλών διαστάσεων» αναφέρεται σε σύνολα δεδομένων ή διανυσματικούς χώρους που περιέχουν έναν τεράστιο αριθμό ιδιοτήτων ή χαρακτηριστικών. Στην ΤΝ, αυτό είναι κοινό στα ενσωματώματα κειμένου, τα pixel εικόνων ή τα δεδομένα γονιδιακής έκφρασης. Αν και πλούσια σε πληροφορία, αυτές οι διαστάσεις προκαλούν το «κατάρα της διαστατικότητας», όπου τα δεδομένα γίνονται αραιά και οι αποστάσεις μεταξύ τους χάνουν τη σημασία τους.&lt;/p></description></item><item><title>few-shot (με λίγα παραδείγματα)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/few_shot/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:35:54 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/few_shot/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μάθηση few-shot επιτρέπει στα μοντέλα μηχανικής μάθησης να γενικεύουν από πολύ περιορισμένα δεδομένα, συνήθως κυμαινόμενα από ένα έως δέκα παραδείγματα ανά κατηγορία. Σε αντίθεση με την παραδοσιακή εποπτευόμενη μάθηση που απαιτεί χιλιάδες παραδείγματα, η μάθηση few-shot εκμεταλλεύεται τη γνώση που έχει αποκτηθεί κατά την προ-εκπαίδευση σε μεγάλα σύνολα δεδομένων για να προσαρμοστεί γρήγορα σε νέες εργασίες με ελάχιστη επιπλέον εκπαίδευση.&lt;/p></description></item><item><title>βάσει διάχυσης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusion_based/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:35:54 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusion_based/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα μοντέλα βάσει διάχυσης είναι μια κατηγορία γεννητριών AI που δημιουργούν νέα δείγματα δεδομένων αφαιρώντας επαναληπτικά τον θόρυβο από μια τυχαία κατανομή. Η διαδικασία ξεκινά με μια φάσα προς τα εμπρός που προσθέτει αργά Gaussian θόρυβο σε δεδομένα μέχρι να γίνει μη αναγνωρίσιμη, και στη συνέχεια εκπαιδεύεται ένα νευρωνικό δίκτυο να προβλέπει και να αφαιρεί αυτόν τον θόρυβο, αποκαθιστώντας έτσι την αρχική δομή των δεδομένων.&lt;/p></description></item><item><title>λεπτομερής / κοκκομετρικός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fine_grained/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:35:54 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fine_grained/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η λεπτομερής ανάλυση περιλαμβάνει την ταυτοποίηση και ταξινόμηση αντικειμένων ή εννοιών σε επίπεδο υπο-κατηγορίας αντί απλώς στην κύρια κατηγορία. Για παράδειγμα, η διάκριση μεταξύ συγκεκριμένων φυλών σκύλων ή τύπων πουλιών απαιτεί την αναγνώριση λεπτών οπτικών χαρακτηριστικών που διαφέρουν ελάχιστα μεταξύ των κατηγοριών, κάτι που αποτελεί πρόκληση για τα συστήματα AI.&lt;/p></description></item><item><title>λεπτώς ρυθμισμένο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fine_tuned/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:35:54 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fine_tuned/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η λεπτή ρύθμιση (fine-tuning) περιλαμβάνει τη λήψη ενός μοντέλου που έχει ήδη εκπαιδευτεί σε ένα μεγάλο, γενικό σύνολο δεδομένων και τη συνέχιση της εκπαίδευσής του σε ένα μικρότερο, ειδικό για την εργασία σύνολο δεδομένων. Αυτή η τεχνική εκμεταλλεύεται τα γενικά χαρακτηριστικά που έχει μάθει το μοντέλο και τα προσαρμόζει στις συγκεκριμένες απαιτήσεις της νέας εργασίας, μειώνοντας σημαντικά τον χρόνο και τον υπολογιστικό κόστος σε σύγκριση με την εκπαίδευση από την αρχή.&lt;/p></description></item><item><title>λήψη αποφάσεων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/decision_making/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:35:54 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/decision_making/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη, η λήψη αποφάσεων αναφέρεται στην αλγοριθμική διαδικασία κατά την οποία ένα σύστημα αξιολογεί τις πιθανές ενέργειες έναντι συγκεκριμένων κριτηρίων ή στόχων για να επιλέξει το βέλτιστο αποτέλεσμα. Αυτό περιλαμβάνει τη μοντελοποίηση των καταστάσεων και την εκτίμηση των επιπτώσεων κάθε επιλογής.&lt;/p></description></item><item><title>black-box</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/black_box/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:35:41 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/black_box/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην Τεχνητή Νοημοσύνη, ένα μοντέλο black-box αναφέρεται σε σύνθετα συστήματα, όπως τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα, όπου η εσωτερική λογική λήψης αποφάσεων είναι αδιαφανής και δύσκολο για τους ανθρώπους να ερμηνευθεί. Παρόλο που αυτά τα μοντέλα συχνά επιτυγχάνουν υψηλή ακρίβεια&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>closed-loop</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/closed_loop/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:35:41 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/closed_loop/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα συστήματα closed-loop στην ΤΝ αξιοποιούν την ανατροφοδότηση σε πραγματικό χρόνο από το περιβάλλον για να προσαρμόζουν δυναμικά τη συμπεριφορά ή τις παραμέτρους τους. Αυτό αντιπαραβάλλεται με τα συστήματα open-loop που εκτελούν προκαθορισμένες ακολουθίες χωρίς ανατροφοδότηση&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>continuous-time</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/continuous_time/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:35:41 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/continuous_time/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα μοντέλα continuous-time περιγράφουν τη δυναμική του συστήματος χρησιμοποιώντας διαφορικές εξισώσεις, επιτρέποντας μια ομαλή εξέλιξη των καταστάσεων στον χρόνο. Στην ΤΝ, αυτό exemplifyρίζεται από τις Νευρωνικές Συνηθισμένες Διαφορικές Εξισώσεις (Neural ODEs)&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>cross-modal</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/cross_modal/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:35:41 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/cross_modal/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η cross-modal ΤΝ περιλαμβάνει την επεξεργασία και συσχέτιση δεδομένων από διακριτές μορφές, όπως ο συνδυασμός οπτικών, ακουστικών και λεκτικών εισόδων. Αυτά τα συστήματα μαθαίνουν κοινές αναπαραστάσεις για να κατανοούν τις σχέσεις μεταξύ των διαφορετικών μορφών&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Wasserstein</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/wasserstein/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:35:41 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/wasserstein/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η απόσταση Wasserstein, γνωστή επίσης ως Απόσταση Μεταφοράς Εδάφους (Earth Mover&amp;rsquo;s Distance), ποσοτικοποιεί τη διαφορά μεταξύ δύο κατανομών πιθανότητας υπολογίζοντας το ελάχιστο «έργο» που απαιτείται για τη μετακίνηση μάζας από την μία κατανομή στην άλλη.&lt;/p></description></item><item><title>Βάση Δεδομένων Διανυσμάτων</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/vector_database/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:35:26 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/vector_database/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι βάσεις δεδομένων διανυσμάτων βελτιστοποιούν την αποθήκευση και ανάκτηση μη δομημένων δεδομένων μετατρέποντάς τα σε αριθμητικές ενσωματώσεις (embeddings). Χρησιμοποιούν αλγορίθμους όπως ο Προσεγγιστικός Γείτονας (ANN) για την αποτελεσματική εύρεση ομοιοτήτων.&lt;/p></description></item><item><title>Οπτικό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/visual/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:35:26 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/visual/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος «οπτικό» στην ΤΝ αφορά κυρίως την Οπτική Μηχανής (Computer Vision), τον κλάδο που αφιερώνεται στην παροχή ικανότητας στα μηχανήματα να εξαγάγουν νόημα από ψηφιακές εικόνες, βίντεο και άλλες οπτικές εισόδους. Περιλαμβάνει την επεξεργασία pixel και την ανίχνευση αντικειμένων.&lt;/p></description></item><item><title>Οχήμα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/vehicle/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:35:26 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/vehicle/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ενώ παραδοσιακά σημαίνει μεταφορικό μέσο, στη terminologia της ΤΝ, ο όρος «οχήμα» μπορεί μεταφορικά να περιγράψει τον μηχανισμό παράδοσης για έξυπνες υπηρεσίες, όπως εφαρμογές κινητών, διεπαφές ιστού ή ενσωματωμένα συστήματα.&lt;/p></description></item><item><title>Όχι Παρόμοιο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/unlike/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:35:26 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/unlike/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην επεξεργασία βάσεων δεδομένων και τη λογική, ο όρος «Όχι Παρόμοιο» αναφέρεται συνήθως στον τελεστή NOT LIKE, ο οποίος εκτελεί αντιστροφή της αντιστοίχισης μοτίβων. Επιστρέφει αληθές για τις γραμμές όπου η τιμή της στήλης δεν ταιριάζει με το καθορισμένο μοτίβο.&lt;/p></description></item><item><title>Προβολή</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/view/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:35:26 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/view/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στη διαχείριση βάσεων δεδομένων, μια προβολή λειτουργεί ως μια αποθηκευμένη ερώτηση SQL που συμπεριφέρεται σαν πίνακας αλλά δεν περιέχει δεδομένα από μόνη της. Παρέχει μια απλοποιημένη ή εξατομικευμένη προοπτική των υποκείμενων δεδομένων, ενισχύοντας την ασφάλεια.&lt;/p></description></item><item><title>Transformer</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/transformer/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:35:05 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/transformer/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Εισήχθη στο άρθρο &amp;lsquo;Attention Is All You Need&amp;rsquo;, η αρχιτεκτονική Transformer επαναστάτησε στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας και πέραν αυτής. Χρησιμοποιεί πολλαπλή αυτο-προσοχή για να ζυγίζει τη σημασία των&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Μια αρχιτεκτονική βαθιάς μάθησης βασισμένη σε μηχανισμούς αυτο-προσοχής που επεξεργάζεται δεδομένα ακολουθίας παράλληλα αντί για διαδοχικά.&lt;/p></description></item><item><title>Transformers (Βιβλιοθήκη)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/transformers/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:35:05 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/transformers/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος &amp;lsquo;Transformers&amp;rsquo; συχνά αναφέρεται στη ευρέως χρησιμοποιούμενη βιβλιοθήκη Python που διατηρείται από την Hugging Face. Παρέχει εύχρηστες διεπαφές για τη λήψη, την εκπαίδευση και την ανάπτυξη προεκπαιδευμένων μοντέλων βασισμένων σε&lt;/p></description></item><item><title>Βελτιστοποίηση / Ρύθμιση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/tuning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:35:05 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/tuning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ρύθμιση περιλαμβάνει τη βελτίωση ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης για την επίτευξη καλύτερης ακρίβειας ή αποδοτικότητας. Μπορεί να αναφέρεται στη βελτιστοποίηση υπερπαραμέτρων, όπου βελτιστοποιούνται ρυθμίσεις όπως ο ρυθμά εκμάθησης ή το μέγεθος παρτίδας, ή σε λεπτομερή&lt;/p></description></item><item><title>Κατανόηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/understanding/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:35:05 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/understanding/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η κατανόηση στην ΤΝ πηγαίνει πέρα από τη στατιστική συσχέτιση για να ερμηνεύσει τη βασική σημασία των δεδομένων. Για τα μοντέλα γλώσσας, αυτό περιλαμβάνει την κατανόηση της σύνταξης, της σημασιολογίας και της πραγματολογίας για την παραγωγή συνεκτικών και&lt;/p></description></item><item><title>Μεταφορά Μάθησης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/transfer_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:35:05 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/transfer_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μεταφορά μάθησης αξιοποιεί προεκπαιδευμένα μοντέλα για τη βελτίωση της απόδοσης και τη μείωση του χρόνου εκπαίδευσης σε νέες, συναφείς εργασίες. Αντί να εκπαιδεύονται από την αρχή, οι προγραμματιστές προσαρμόζουν τα υπάρχοντα βάρη, επιτρέποντας&lt;/p></description></item><item><title>Token</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/token/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:34:43 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/token/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα tokens είναι τα θεμελιώδη δομικά στοιχεία των δεδομένων εισόδου στην Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP), αντιπροσωπεύοντας συνήθως λέξεις, υπολέξεις ή χαρακτήρες. Τα Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα (LLMs) επεξεργάζονται το κείμενο μετατρέποντάς το σε tokens, τα οποία στη συνέχεια αντιστοιχίζονται σε διανύσματα (embeddings) για περαιτέρω ανάλυση.&lt;/p></description></item><item><title>Tokenization</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/tokenization/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:34:43 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/tokenization/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η tokenization είναι ένα κρίσιμο βήμα προεπεξεργασίας στην Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) που μετατρέπει το μη δομημένο κείμενο σε δομημένα δεδομένα κατάλληλα για κατανάλωση από μοντέλα. Περιλαμβάνει τη διάσπαση προτάσεων σε μεμονωμένες λέξεις ή τμήματα, επιτρέποντας στα μοντέλα να κατανοήσουν τη δομή και το νόημα του κειμένου.&lt;/p></description></item><item><title>Προς</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/towards/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:34:43 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/towards/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην ανάπτυξη της ΤΝ, ο όρος &amp;lsquo;προς&amp;rsquo; περιγράφει συχνά την τροχιά των διαδικασιών βελτιστοποίησης, όπως η πτωτική κλίση (gradient descent) που μετακινεί τα βάρη προς μια ελάχιστη τιμή απωλειών. Επίσης, δηλώνει κατευθύνσεις έρευνας, όπου οι επιστήμονες κατευθύνονται προς νέες μεθόδους ή λύσεις.&lt;/p></description></item><item><title>Συνεργασία</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/together/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:34:43 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/together/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αν και δεν αποτελεί αυστηρός τεχνικός όρος, η έννοια της συνεργασίας στο πλαίσιο της ΤΝ συχνά υποδηλώνει συνεργασία, όπως σε συστήματα πολλών πρακτόρων που εργάζονται προς έναν κοινό στόχο ή στη μάθηση ensemble όπου πολλά μοντέλα συνδυάζουν τις προβλέψεις τους για βελτιωμένη ακρίβεια.&lt;/p></description></item><item><title>Χρόνος</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/time/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:34:43 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/time/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο χρόνος είναι μια θεμελιώδης έννοια στην τεχνητή νοημοσύνη, ιδιαίτερα στη μοντελοποίηση ακολουθιών και στα συστήματα πραγματικού χρόνου. Υπηρετεί ως ο άξονας γύρω από τον οποίο τα δεδομένα διατάσσονται χρονικά, επιτρέποντας σε μοντέλα όπως οι Αναδρομικοί Νευρωνικοί Δίκτυοι (RNNs) να κατανοούν τις εξαρτήσεις μεταξύ διαδοχικών δεδομένων.&lt;/p></description></item><item><title>Symbal</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/symbal/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:33:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/symbal/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Δεν υπάρχει καθιερωμένος ορισμός για το &amp;lsquo;Symbal&amp;rsquo; στο πλαίσιο της ορολογίας της ΤΝ. Μπορεί να πρόκειται για τυπογραφικό λάθος του &amp;lsquo;Symbolic&amp;rsquo; (συμβολική), αναφερόμενο στη συμβολική ΤΝ, ή για μη τυπικό νεολογισμό. Σε αυστηρό τεχνικό περιεχόμενο&lt;/p></description></item><item><title>Through</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/through/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:33:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/through/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το &amp;lsquo;Through&amp;rsquo; δεν έχει ανεξάρτητο ορισμό στην ορολογία της ΤΝ. Χρησιμοποιείται συχνά σε φράσεις όπως &amp;rsquo;throughput&amp;rsquo; (ρυθμός επεξεργασίας) ή &amp;lsquo;νευρωνικά δίκτυα&amp;rsquo; όπου τα σήματα περνούν μέσα από κόμβους. Χωρίς&lt;/p></description></item><item><title>Δοκιμή</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/test/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:33:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/test/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το σύνολο δοκιμών είναι ένα μέρος των δεδομένων που κρατείται εκτός κατά τη διαδικασία εκπαίδευσης για την αξιολόγηση της ικανότητας γενίκευσης του τελικού μοντέλου. Σε αντίθεση με τα σύνολα επικύρωσης που χρησιμοποιούνται για τη ρύθμιση υπερπαραμέτρων, το σύνολο δοκιμών παρέχει μια αμερόληπτη εκτίμηση&lt;/p></description></item><item><title>Συνθετικό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/synthetic/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:33:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/synthetic/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην ΤΝ, τα συνθετικά δεδομένα είναι τεχνητά παραγόμενη πληροφορία που μιμείται τα δεδομένα του πραγματικού κόσμου αλλά δεν περιέχει πραγματικά προσωπικά ή ευαίσθητα αρχεία. Είναι κρίσιμα για την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης όταν λείπουν πραγματικά δεδομένα&lt;/p></description></item><item><title>Χρονικός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/temporal/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:33:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/temporal/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι χρονικές έννοιες στην ΤΝ περιλαμβάνουν την ανάλυση σημείων δεδομένων που είναι διατεταγμένα χρονικά, όπως τιμές μετοχών, αναγνώσεις αισθητήρων ή προτάσεις φυσικής γλώσσας. Τα μοντέλα που διαχειρίζονται χρονικά δεδομένα πρέπει να λαμβάνουν υπόψη τη χρονική σειρά&lt;/p></description></item><item><title>Δομικός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/structural/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:33:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/structural/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα δομικά χαρακτηριστικά ορίζουν πώς οργανώνονται τα δεδομένα ή τα στρώματα ενός νευρωνικού δικτύου. Στα γραφικά νευρωνικά δίκτυα, η δομή αναφέρεται στις συνδέσεις κόμβων· στη βαθιά μάθηση, αναφέρεται στην τοπολογία στρωμάτων. Η κατανόηση&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Κατάσταση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/state/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:33:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/state/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Μια κατάσταση αντιπροσωπεύει όλες τις σχετικές πληροφορίες που απαιτούνται για τον προσδιορισμό της μελλοντικής συμπεριφοράς σε συστήματα όπως οι Διαδικασίες Αποφάσεων Markov (MDPs). Στην ενισχυτική μάθηση, η κατάσταση περιλαμβάνει το περιβάλλον.&lt;/p></description></item><item><title>Συγκεκριμένα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/specifically/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:33:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/specifically/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στον όρο της Τεχνητής Νοημοσύνης, το «συγκεκριμένα» δηλώνει ακρίβεια στον ορισμό μοντέλων, σημείων δεδομένων ή λειτουργιών. Διαχωρίζει τα ακριβή παραμέτρους από τις γενικές κατηγορίες, εξασφαλίζοντας σαφήνεια στην τεχνική τεκμηρίωση.&lt;/p></description></item><item><title>Τυχαίο / Στοχαστικό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/stochastic/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:33:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/stochastic/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα στοχαστικά στοιχεία εισάγουν μεταβλητότητα στα συστήματα ΤΝ, όπως θόρυβο στα δεδομένα ή τυχαία αρχικοποίηση βάρων. Σε αντίθεση με τα ντετερμινιστικά μοντέλα, τα στοχαστικά μοντέλα λαμβάνουν υπόψη την αβεβαιότητα, καθιστώντας τα&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Υποθετημένη / Κατευθυνόμενη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/supervised/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:33:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/supervised/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μάθηση με υποθεσία περιλαμβάνει την παροχή δεδομένων σε έναν αλγόριθμο που περιλαμβάνει τόσο εισόδους όσο και σωστές απαντήσεις (ετικέτες). Το μοντέλο μαθαίνει να χαρτογραφεί τις εισόδους στις εξόδους ελαχιστοποιώντας τα σφάλματα πρόβλεψης. Αυτή η τεχνική&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Self-Attention (Αυτο-προσοχή)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/self_attention/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:33:16 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/self_attention/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η αυτο-προσοχή επιτρέπει στα μοντέλα να αποτυπώνουν εξαρτήσεις μεταξύ όλων των θέσεων σε μια ακολουθία ταυτόχρονα, ανεξάρτητα από την απόσταση. Υπολογίζοντας βαθμολογίες προσοχής μεταξύ κάθε ζεύγους συμβόλων, επιτρέπει&amp;hellip;&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Μηχανισμός που επιτρέπει σε ένα νευρωνικό δίκτυο να ζυγίζει τη σημασία διαφορετικών τμημάτων της ακολουθίας εισόδου σε σχέση με το καθένα.&lt;/p></description></item><item><title>Ασφάλεια</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/security/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:33:16 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/security/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ασφάλεια της ΤΝ περιλαμβάνει μέτρα σχεδιασμένα για την προστασία μοντέλων μηχανικής μάθησης, ροών δεδομένων και υποδομής ανάπτυξης απειλών όπως οι εχθρικές επιθέσεις, η δηλητηρίαση δεδομένων και η παραβίαση μοντέλων.&lt;/p></description></item><item><title>Εαυτός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/self/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:33:16 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/self/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ενώ η τρέχουσα ΤΝ στερείται συνείδησης, ο όρος «εαυτός» περιγράφει συχνά μεταγνωστικές ικανότητες όπου ένα μοντέλο αναλύει τις δικές του εξόδους, επίπεδα εμπιστοσύνης ή εσωτερικές καταστάσεις.&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Στην ΤΝ, ο «εαυτός» αναφέρεται στην έννοια της ταυτότητας ενός πράκτορα ή στη δυνατότητά του για αυτοαναφορική επεξεργασία και διαίσθηση.&lt;/p></description></item><item><title>Πηγή</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/source/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:33:16 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/source/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στο πλαίσιο της ΤΝ, η «πηγή» δηλώνει συνήθως την προέλευση των συνόλων εκπαίδευσης, βιβλιοθηκών ανοιχτού κώδικα ή προεκπαιδευμένων βαρών μοντέλων. Η παρακολούθηση των πηγών είναι κρίσιμη για την αναπαραγωγιμότητα και τη συμμόρφωση με τα δικαιώματα πνευματικής ιδιοκτησίας.&lt;/p></description></item><item><title>Σημασιολογικός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/semantic/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:33:16 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/semantic/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η σημασιολογική ανάλυση στην ΤΝ εστιάζει στην κατανόηση του υποκείμενου νοήματος των εισόδων αντί μόνο των προφανών μοτίβων τους. Αυτό περιλαμβάνει τον χαρτογράφημα λέξεων ή συμβόλων σε έννοιες, αποτυπώνοντας σχέσεις&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Αναζήτηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/search/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:32:21 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/search/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η αναζήτηση είναι ένα θεμελιώδες παράδειγμα στην ΤΝ που χρησιμοποιείται για την πλοήγηση σε πολύπλοκους χώρους προβλημάτων, όπως στο παιχνίδι ή στον σχεδιασμό διαδρομών. Αλγόριθμοι όπως ο A*, Minimax ή η Αναζήτηση Δέντρου Monte Carlo αξιολογούν τις πιθανές κινήσεις&lt;/p></description></item><item><title>Βαθμολογία</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/score/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:32:21 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/score/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι βαθμολογίες ποσοτικοποιούν το πόσο καλά εκτελεί ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης έναντι συγκεκριμένων δεικτών, όπως η ακρίβεια, η ευκρίνεια ή η ανταμοιβή. Στην ενισχυτική μάθηση, οι βαθμολογίες υποδεικνύουν τις συσσωρευμένες ανταμοιβές, ενώ στην ταξινόμηση&lt;/p></description></item><item><title>Επιστημονικό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/scientific/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:32:21 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/scientific/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η επιστημονική προσέγγιση στην τεχνητή νοημοσύνη τονίζει την ανάπτυξη και την επικύρωση με βάση τα ευρήματα. Αφορά τον διατυπωτισμό υποθέσεων σχετικά με τη συμπεριφορά του μοντέλου, τη διεξαγωγή ελεγχόμενων πειραμάτων και την&lt;/p></description></item><item><title>Κλίμακα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/scale/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:32:21 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/scale/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη, η κλιμάκωση περιλαμβάνει συνήθως την αύξηση του μεγέθους των συνόλων δεδομένων, των παραμέτρων του μοντέλου ή της υπολογιστικής ισχύος για τη βελτίωση της απόδοσης. Αυτή η έννοια είναι κεντρική στη βαθιά μάθηση, όπου μεγάλα&lt;/p></description></item><item><title>Κλιμάκωση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/scaling/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:32:21 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/scaling/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η κλιμάκωση είναι η ενεργή μεθοδολογία επέκτασης των συστημάτων ΤΝ μέσω της προσθήκης περισσότερων στρωμάτων, νευρώνων ή παραδειγμάτων εκπαίδευσης. Περιλαμβάνει τεχνικές όπως η κατανεμημένη εκπαίδευση σε πολλαπλές κάρτες γραφικών για την αντιμετώπιση της αύξησης&lt;/p></description></item><item><title>Ανθεκτικό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/robust/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:32:05 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/robust/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη, η ανθεκτικότητα αναφέρεται στην ευρωστία ενός μοντέλου απέναντι σε εχθροπαθείς επιθέσεις, μετατοπίσεις της κατανομής δεδομένων ή θορυβώδεις εισόδους. Ένας ανθεκτικός αλγόριθμος συνεχίζει να λειτουργεί σωστά ακόμη και υπό συνθήκες ακαθαρσίας ή αβεβαιότητας.&lt;/p></description></item><item><title>Ασφάλεια</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/safety/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:32:05 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/safety/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Ασφάλεια στην ΤΝ είναι ένας πολυδιάστατος τομέας που εστιάζει στην πρόληψη δυσμενών αποτελεσμάτων από την προηγμένη τεχνητή νοημοσύνη. Περιλαμβάνει τεχνικές προκλήσεις όπως η στοίχιση, η ερμηνευσιμότητα και η ανθεκτικότητα, καθώς και ηθικές και νομικές πτυχές.&lt;/p></description></item><item><title>Ασφαλές</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/safe/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:32:05 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/safe/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ασφάλεια στην ΤΝ περιλαμβάνει την εφαρμογή περιορισμών και μέτρων προστασίας για να εξασφαλιστεί ότι τα αυτοματοποιημένα συστήματα συμπεριφέρονται προβλέψιμα και δεν προκαλούν απρόσμενες αρνητικές συνέπειες. Αυτό περιλαμβάνει τεχνικά μέτρα όπως όρια ταχύτητας, έλεγχο πρόσβασης και μηχανισμούς διακοπής.&lt;/p></description></item><item><title>Ρομπότ</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/robot/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:32:05 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/robot/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα ρομπότ είναι ένα αυτονομικό ή ημι-αυτόνομο μηχανολογικό σύστημα σχεδιασμένο για την εκτέλεση εργασιών είτε ανεξάρτητα είτε υπό απομακρυσμένο έλεγχο. Συνήθως αποτελείται από αισθητήρες για τη περιβαλλοντική αντίληψη, ενεργοποιητές (actuators) και μονάδες επεξεργασίας δεδομένων.&lt;/p></description></item><item><title>Ρομπότ</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/robots/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:32:05 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/robots/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα ρομπότ περιλαμβάνουν μια ποικίλη κατηγορία μηχανημάτων που μπορούν να ταξινομηθούν με βάση την κινητικότητά τους, τη δομή τους ή τον τομέα εφαρμογής τους. Αυτή η κατηγορία περιλαμβάνει βιομηχανικούς βραχίονες, αυτόνομα κινητά ρομπότ (AMRs), drones κ.λπ.&lt;/p></description></item><item><title>Αντίθετα / Προτιμώ</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/rather/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:31:33 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/rather/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος &amp;lsquo;Rather&amp;rsquo; είναι ένας τυπικός αγγλικός επιρρήματος που δηλώνει προτίμηση ή αντίθεση. Στην ειδική περιοχή της Τεχνητής Νοημοσύνης και των Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων, δεν αποτελεί διακριτό τεχνικό όρο.&lt;/p></description></item><item><title>Γεννήτρια Ενισχυμένη με Αναζήτηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/rag/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:31:33 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/rag/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Γεννήτρια Ενισχυμένη με Αναζήτηση (RAG) συνδυάζει τα πλεονεκτήματα των συστημάτων ΤΝ βασισμένων στην αναζήτηση και σε αυτά βασισμένα στη γεννήτρια. Αντί να βασίζεται αποκλειστικά στις παραμέτρους ενός προεκπαιδευμένου γλωσσικού μοντέλου, το RAG πρώτα ανακτά&lt;/p></description></item><item><title>Ενίσχυση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/reinforcement/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:31:33 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/reinforcement/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ενίσχυση είναι ένα θεμελιώδες ψυχολογικό και υπολογιστικό μηχανισμό όπου οι ενέργειες ενός πράκτορα διαμορφώνονται από τις συνέπειες. Στη μηχανική μάθηση, περιλαμβάνει την παροχή θετικής ανατροφοδότησης (ανταμοιβών) για&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Η ενίσχυση αναφέρεται στη διαδικασία τροποποίησης της συμπεριφοράς μέσω ανταμοιβών ή τιμωριών για τη βελτιστοποίηση της λήψης αποφάσεων.&lt;/p></description></item><item><title>Μάθηση με Ενίσχυση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/reinforcement_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:31:33 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/reinforcement_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Μάθηση με Ενίσχυση (RL) είναι ένας κλάδος της μηχανικής μάθησης που εστιάζει στο πώς οι έξυπνοι πράκτορες θα έπρεπε να ενεργούν σε ένα περιβάλλον για να μεγιστοποιήσουν τη συσσωρευμένη ανταμοιβή. Σε αντίθεση με την εποπτευόμενη μάθηση&lt;/p></description></item><item><title>Μάθηση με Ενίσχυση από Ανθρώπινη Ανατροφοδότηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/rlhf/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:31:33 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/rlhf/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Μάθηση με Ενίσχυση από Ανθρώπινη Ανατροφοδότηση (RLHF) είναι μια μέθοδος που χρησιμοποιείται για τη λεπτομερή ρύθμιση (fine-tuning) μεγάλων γλωσσικών μοντέλων ώστε οι εξόδους τους να ευθυγραμμίζονται καλύτερα με τις ανθρώπινες αξίες και προσδοκίες. Συνήθως περιλαμβάνει τρία βήματα&lt;/p></description></item><item><title>Prompt (Ερώτημα/Οδηγία)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/prompt/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:30:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/prompt/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα prompt λειτουργεί ως η βασική διεπαφή για την αλληλεπίδραση με μεγάλα γλωσσικά μοντέλα και άλλα συστήματα γενετικής ΤΝ. Ορίζει το πλαίσιο, τον τόνο και τους περιορισμούς για την έξοδο του μοντέλου. Η αποτελεσματική σύνταξη prompts είναι κρίσιμη για την ποιότητα των αποτελεσμάτων.&lt;/p></description></item><item><title>Διεργασία</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/process/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:30:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/process/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην ανάπτυξη Τεχνητής Νοημοσύνης, μια διεργασία δηλώνει το συστηματικό ροή εργασίας που απαιτείται για τη μετατροπή των ωμών δεδομένων σε δράσιμες γνώσεις ή μοντέλα. Αυτό περιλαμβάνει στάδια όπως η εισαγωγή δεδομένων, η προκαταρκτική επεξεργασία, η εξαγωγή χαρακτηριστικών και η αξιολόγηση.&lt;/p></description></item><item><title>Ιδιωτικότητα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/privacy/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:30:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/privacy/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην Τεχνητή Νοημοσύνη, η ιδιωτικότητα αναφέρεται στην προστασία ευαίσθητων πληροφοριών του χρήστη από μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση ή κατάχρηση κατά τις φάσεις συλλογής δεδομένων, εκπαίδευσης μοντέλων και εξαγωγής συμπερασμάτων. Αφορά τη διασφάλιση ότι τα δεδομένα παραμένουν ασφαλή και ότι οι χρήστες έχουν έλεγχο πάνω σε αυτά.&lt;/p></description></item><item><title>Ρυθμός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/rate/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:30:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/rate/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην ΤΝ, ο όρος &amp;lsquo;ρυθμός&amp;rsquo; αναφέρεται συχνότερα στον ρυθμό μάθησης, μια υπερπαράμετρο που ελέγχει κατά πόσο θα αλλάξει το μοντέλο ως απόκριση στο εκτιμώμενο σφάλμα κάθε φορά που ενημερώνονται τα βάρη του. Ένας υψηλός ρυθμός μπορεί να οδηγήσει σε αστάθεια, ενώ ένας πολύ χαμηλός σε αργή σύγκλιση.&lt;/p></description></item><item><title>Τυχαίο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/random/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:30:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/random/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η τυχαία φύση είναι θεμελιώδης στην ΤΝ για την αρχικοποίηση των βαρών των μοντέλων, την ανάμειξη των συνόλων δεδομένων και την εισαγωγή στοχαστικότητας κατά την εκπαίδευση για την πρόληψη της υπερπροσαρμογής. Επειδή οι υπολογιστές είναι ντετερμινιστικοί, τα συστήματα ΤΝ χρησιμοποιούν ψευδοτυχαίους αλγορίθμους για να προσομοιώσουν την τυχαιότητα.&lt;/p></description></item><item><title>Ανάρτηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/post/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:30:28 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/post/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στο πλαίσιο της ψηφιακής επικοινωνίας και των δεδομένων ΤΝ, μια «ανάρτηση» αναφέρεται σε ένα διακριτό μονάδα περιεχομένου που κοινοποιείται στο διαδίκτυο. Υπηρετεί ως πρωταρχική πηγή για την εκπαίδευση μοντέλων φυσικής γλώσσας, ανάλυσης συναισθήματος&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Πολιτικές</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/policies/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:30:28 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/policies/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στο πλαίσιο της τεχνητής νοημοσύνης και της διακυβέρνησης της τεχνολογίας, οι πολιτικές αναφέρονται στους τυποποιημένους πλαισίους που καθορίζουν πώς πρέπει να αναπτύσσονται, να αναπτύσσονται στην πράξη και να παρακολουθούνται τα συστήματα ΤΝ. Αυτά τα έγγραφα&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Πολιτική</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/policy/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:30:28 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/policy/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος «πολιτική» έχει δύο σημασίες ανάλογα με το πλαίσιο. Στη γενική διοίκηση, είναι μια αρχή καθοδήγησης για τη λήψη αποφάσεων. Στην Ενισχυτική Μάθηση (RL), μια πολιτική είναι ένα βασικό συστατικό ενός αλγορίθμου&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Προεκπαίδευση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/pre_training/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:30:28 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/pre_training/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η προεκπαίδευση είναι μια θεμελιώδης τεχνική στη βαθιά μάθηση όπου ένα μοντέλο μαθαίνει ευρεία χαρακτηριστικά και μοτίβα από τεράστιες ποσότητες δεδομένων, συχνά χωρίς ετικέτες. Αυτή η διαδικασία επιτρέπει στο μοντέλο να αναπτύξει&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Προηγούμενη Πιθανότητα (Prior)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/prior/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:30:28 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/prior/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το «prior» αντιπροσωπεύει υπάρχουσες πεποιθήσεις ή ιστορικά δεδομένα σχετικά με μια μεταβλητή πριν από την ενσωμάτωση νέων παρατηρήσεων. Στην Μπαϋζιανή συμπερασματολογία, το prior συνδυάζεται με την πιθανότητα (likelihood) των παρατηρούμενων δεδομένων&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Ανοιχτό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/open/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:30:17 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/open/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος «ανοιχτό» στα πλαίσια της τεχνητής νοημοσύνης περιγράφει συχνά δύο διακριτούς τομείς: το λογισμικό ανοιχτού κώδικα, όπου τα βάρη του μοντέλου και ο κώδικας είναι δημόσια διαθέσιμοι για τροποποίηση, και τα προβλήματα ανοιχτού πεδίου.&lt;/p></description></item><item><title>Αντίληψη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/perception/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:30:17 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/perception/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η αντίληψη στην ΤΕ περιλαμβάνει τη μετατροπή των ωμών δεδομένων αισθητήρων σε σημαντικές πληροφορίες που μπορούν να επεξεργαστούν οι μονάδες ανώτερης λογικής. Αυτό περιλαμβάνει την οπτική μηχανής για την ερμηνεία οπτικών σκηνών, την επεξεργασία&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Βέλτιστο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/optimal/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:30:17 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/optimal/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην ΤΕ και τη θεωρία βελτιστοποίησης, μια βέλτιστη λύση είναι αυτή που επιτυγχάνει την υψηλότερη δυνατή απόδοση, όπως μέγιστη ανταμοιβή στην ενισχυτική μάθηση ή ελάχιστο σφάλμα στην παλινδρόμηση. Η εύρεση&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Σημείο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/point/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:30:17 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/point/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα σημείο στα πλαίσια της ΤΕ συνήθως δηλώνει μια διακριτή συντεταγμένη μέσα σε έναν χώρο χαρακτηριστικών ή διάνυσμα ενσωμάτωσης. Για παράδειγμα, στους αλγορίθμους συστάδων όπως το K-Means, κάθε δείγμα δεδομένων αντιμετωπίζεται ως σημείο σε&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Συνολικά</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/overall/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:30:17 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/overall/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Κατά την αξιολόγηση μοντέλων ΤΕ, οι δείκτες «συνολικής» απόδοσης παρέχουν μια ολοκληρωμένη εικόνα της λειτουργίας του συστήματος, αντί να εστιάζουν σε μεμονωμένα συστατικά. Αυτό περιλαμβάνει τη συνολική ακρίβεια, τον μέσο μέσο ακριβή προσδιορισμό ή το σύνολο&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Online (Εν ζώνει)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/online/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:30:00 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/online/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μάθηση online (εν ζώνει) είναι ένα παράδειγμα μηχανικής μάθησης όπου το μοντέλο ενημερώνεται.incrementally καθώς φτάνουν νέα σημεία δεδομένων, αντί να εκπαιδεύεται σε ένα στατικό πακέτο δεδομένων ταυτόχρονα. Αυτή η προσέγγιση είναι κρίσιμη για εφαρμογές που απαιτούν άμεση προσαρμογή.&lt;/p></description></item><item><title>Αντικείμενο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/object/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:30:00 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/object/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα αντικείμενο είναι μια θεμελιώδης έννοια στην πληροφορική, ιδιαίτερα στον αντικειμενοστραφή προγραμματισμό (OOP). Αντιπροσωπεύει μια εκτέλεση μιας κλάσης, ενσωματώνοντας τόσο την κατάσταση (ιδιότητες ή δεδομένα) όσο και τη συμπεριφορά (μεθόδους) που σχετίζεται με αυτά.&lt;/p></description></item><item><title>Αριθμητικός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/numerical/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:30:00 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/numerical/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στο πλαίσιο της Τεχνητής Νοημοσύνης και της επιστήμης δεδομένων, ο όρος «αριθμητικός» αναφέρεται σε τύπους δεδομένων ή μεθόδους που περιλαμβάνουν ποσοτικές τιμές, όπως ακέραιοι, δεκαδικοί και ρεαλοί. Σε αντίθεση με τα κατηγορικά ή τα κειμενικά δεδομένα, τα αριθμητικά δεδομένα επιτρέπουν μαθηματικές πράξεις.&lt;/p></description></item><item><title>Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/natural_language_processing/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:30:00 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/natural_language_processing/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) είναι ένας υποκλάδος της τεχνητής νοημοσύνης που συνδυάζει την υπολογιστική γλωσσολογία με στατιστικά, μοντέλα μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης. Επιτρέπει στους μηχανές να κατανοούν και να επεξεργάζονται το ανθρώπινο κείμενο και τον λόγο.&lt;/p></description></item><item><title>Νευρωνικό Δίκτυο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/neural_network/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:30:00 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/neural_network/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα νευρωνικό δίκτυο είναι μια σειρά αλγορίθμων που επιδιώκει να αναγνωρίσει τις υποκείμενες σχέσεις σε ένα σύνολο δεδομένων μέσω μιας διαδικασίας που μιμείται τον τρόπο λειτουργίας του ανθρώπινου εγκεφάλου. Αποτελείται από στρώματα νευρώνων που μεταδίδουν σήματα μεταξύ τους.&lt;/p></description></item><item><title>Nash</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/nash/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:29:39 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/nash/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην ΤΝ, ιδιαίτερα στα Πολυπρακτορικά Συστήματα και τη Μάθηση Ενισχύσεως, η Ισορροπία Nash περιγράφει μια σταθερή κατάσταση όπου η στρατηγική κάθε πράκτορα είναι βέλτιστη δεδομένων των στρατηγικών όλων των άλλων πρακτόρων. Κανένας πράκτορας δεν έχει κίνητρο να αποκλίνει.&lt;/p></description></item><item><title>Επιπλέον</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/moreover/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:29:39 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/moreover/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στο πλαίσιο της τεκμηρίωσης και της τεχνικής γραφής στην Τεχνητή Νοημοσύνη, το «Επιπλέον» λειτουργεί ως δείκτης ομιλίας που σηματοδοτεί την προσθήκη υποστηρικτικών στοιχείων ή ενός περαιτέρω σημείου που ενισχύει την τρέχουσα συζήτηση.&lt;/p></description></item><item><title>Κίνηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/motion/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:29:39 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/motion/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην όραση υπολογιστή και τη ρομποτική, η κίνηση αναφέρεται στον εντοπισμό και την ανάλυση της κίνησης μέσα από οπτικά δεδομένα ή φυσικά συστήματα. Αλγόριθμοι όπως η Οπτική Ροή εκτιμούν το μοτίβο της φαινομενικής κίνησης.&lt;/p></description></item><item><title>Πολυ-</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/multi/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:29:39 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/multi/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το πρόθημα «πολυ-» χρησιμοποιείται συχνά στην ΤΝ για να περιγράψει αρχιτεκτονικές ή διεργασίες που εμπλέκουν παράλληλα συστατικά. Παραδείγματα περιλαμβάνουν την Πολυκεφαλική Προσοχή, η οποία επιτρέπει στα μοντέλα να εστιάζουν σε διαφορετικές πτυχές.&lt;/p></description></item><item><title>Πολυκεφαλική Προσοχή</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/multi_head_attention/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:29:39 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/multi_head_attention/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Πολυκεφαλική Προσοχή επεκτείνει τον τυπικό μηχανισμό προσοχής εκτελώντας τον πολλές φορές παράλληλα με διαφορετικές μαθημένες γραμμικές προβολές. Αυτό επιτρέπει στο μοντέλο να εξετάζει ταυτόχρονα πληροφορίες από διάφορες πηγές.&lt;/p></description></item><item><title>Mamba</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mamba/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:29:08 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/mamba/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Mamba αποτελεί μια σημαντική πρόοδο στη μοντελοποίηση ακολουθιών, εισάγοντας ένα μοντέλο χωρού κατάστασης επιλεκτικού και προσαρμοσμένου στο υλικό (SSM). Σε αντίθεση με τους παραδοσιακούς Transformer, οι οποίοι κλιμακώνονται τετραγωνικά ως προς το μήκος της ακολουθίας, το Mamba επιτυγχάνει γραμμική πολυπλοκότητα.&lt;/p></description></item><item><title>Markov</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/markov/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:29:08 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/markov/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη και τη θεωρία πιθανοτήτων, οι διαδικασίες Markov είναι θεμελιώδη μοντέλα που χρησιμοποιούνται για την περιγραφή συστημάτων που μεταβαίνουν τυχαία μεταξύ καταστάσεων. Η βασική αρχή είναι η ιδιότητα Markov, η οποία ορίζει ότι η μελλοντική κατάσταση εξαρτάται αποκλειστικά από την παρούσα.&lt;/p></description></item><item><title>Matching</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/matching/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:29:08 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/matching/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Matching είναι μια κρίσιμη τεχνική στη μηχανική μάθηση που χρησιμοποιείται για τη δημιουργία σχέσεων μεταξύ διαφορετικών οντοτήτων δεδομένων. Στην όραση υπολογιστών, το χαρακτηριστικό ταιρίασμα εντοπίζει αντίστοιχα σημεία σε εικόνες.&lt;/p></description></item><item><title>Modeling</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/modeling/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:29:08 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/modeling/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μοντελοποίηση AI περιλαμβάνει ολόκληρη τη ροή εργασίας σχεδιασμού, εκπαίδευσης και επικύρωσης αλγορίθμων που μαθαίνουν μοτίβα από τα δεδομένα. Περιλαμβάνει την επιλογή κατάλληλων αρχιτεκτονικών, τον ορισμό συναρτών απωλειών και την βελτιστοποίηση παραμέτρων.&lt;/p></description></item><item><title>Monte</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/monte/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:29:08 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/monte/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι τεχνικές Monte Carlo είναι μια κατηγορία υπολογιστικών αλγορίθμων που βασίζονται σε επαναλαμβανόμενη τυχαία δειγματοληψία για την εκτίμηση μαθηματικών ποσοτήτων. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμες σε ολοκληρώσεις υψηλών διαστάσεων και πιθανολογικούς υπολογισμούς.&lt;/p></description></item><item><title>Απώλεια</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/loss/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:27:38 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/loss/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι συναρτήσεις απώλειας, γνωστές επίσης ως συναρτήσεις κόστους, μετρούν πόσο καλά ταιριάζουν οι προβλέψεις ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης με την πραγματική κατάσταση κατά την εκπαίδευση. Ο στόχος του αλγορίθμου βελτιστοποίησης είναι να ελαχιστοποιήσει αυτή την τιμή.&lt;/p></description></item><item><title>Βρόχος</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/loop/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:27:38 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/loop/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Μια θεμελιώδης δομή ροής ελέγχου στην επιστήμη των υπολογιστών και την ανάπτυξη ΤΝ. Ο βρόχος επιτρέπει στους αλγόριθμους να επαναλαμβάνονται μέσω数据集, να εκτελούν επαναλαμβανούς υπολογισμούς ή να τρέχουν εποχές εκπαίδευσης. Οι κοινές μορφές περιλαμβάνουν τους βρόχους for και while.&lt;/p></description></item><item><title>Μακρύ</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/long/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:27:38 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/long/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στο πλαίσιο της ΤΝ, ο όρος «μακρύ» περιγράφει συχνά την ικανότητα επεξεργασίας εκτεταμένων εισόδων, όπως μακριά έγγραφα ή μεγάλες ροές βίντεο. Για τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, αυτό περιλαμβάνει τη διαχείριση μακρών πλαισίων.&lt;/p></description></item><item><title>Μηχανική Μάθηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/machine_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:27:38 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/machine_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Μηχανική Μάθηση (ML) επιτρέπει στους υπολογιστές να μαθαίνουν μοτίβα από ιστορικά δεδομένα και να λαμβάνουν αποφάσεις ή να κάνουν προβλέψεις σε νέα, μη ορατά δεδομένα. Περιλαμβάνει διάφορες τεχνικές, συμπεριλαμβανομένης της εποπτευόμενης μάθησης, της ασύμβατης μάθησης και της μάθησης με ενίσχυση.&lt;/p></description></item><item><title>Τοπικό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/local/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:27:38 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/local/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη, ο όρος «τοπικό» δηλώνει συνήθως λειτουργίες που εκτελούνται απευθείας στο υλικό του χρήστη, όπως σε έναν φορητό υπολογισή ή smartphone, χωρίς να απαιτείται η reliance σε απομακρυσμένους διακομιστές. Αυτή η προσέγγιση ενισχύει την ιδιωτικότητα των δεδομένων.&lt;/p></description></item><item><title>LoRA</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/lora/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:27:22 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/lora/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το LoRA παγώνει τις προεκπαιδευμένες βαρύτητες του μοντέλου και εισάγει εκπαιδεύσιμους πίνακες ανάλυσης σε κάθε στιβάδα της αρχιτεκτονικής Transformer. Βελτιστοποιώντας μόνο αυτούς τους πίνακες χαμηλού βαθμού, το LoRA μειώνει σημαντικά τον υπολογιστικό κόστος&lt;/p></description></item><item><title>Γραμμικός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/linear/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:27:22 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/linear/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι γραμμικές πράξεις περιλαμβάνουν πολλαπλασιασμό και πρόσθεση χωρίς μη γραμμικές ενεργοποιήσεις. Στα νευρωνικά δίκτυα, οι γραμμικές στιβάδες (ή πυκνές στιβάδες) εφαρμόζουν έναν μετασχηματισμό πίνακα βάρων σε διανύσματα εισόδου. Παρόλο που οι γραμμικές&lt;/p></description></item><item><title>Λανθάνον</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/latent/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:27:22 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/latent/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στη μηχανική μάθηση, οι λανθάνουσες μεταβλητές είναι μη παρατηρήσιμοι παράγοντες που επηρεάζουν τα παρατηρούμενα δεδομένα. Στα νευρωνικά δίκτυα, ιδιαίτερα στους αυτοκωδικοποιητές και τα μοντέλα διάχυσης, ο λανθάνων χώρος αντιπροσωπεύει συμπιεσμένες, αφηρημένες&lt;/p></description></item><item><title>Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/large_language_models/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:27:22 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/large_language_models/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος αυτός αναφέρεται στο ευρύτερο παράδειγμα εφαρμογής όπου μοντέλα με δισεκατομμύρια παραμέτρους αξιοποιούνται για μάθηση zero-shot ή few-shot σε ποικίλες γλωσσικές εργασίες. Σε αντίθεση με τα εξειδικευμένα μοντέλα&lt;/p></description></item><item><title>Μεγάλο Γλωσσικό Μοντέλο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/llm/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:27:22 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/llm/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα (LLMs) είναι προηγμένα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης βασισμένα σε αρχιτεκτονικές μετασχηματιστών (transformers), εκπαιδευμένα σε μαζικά σύνολα δεδομένων κειμένου και κώδικα. Μαθαίνουν στατιστικά μοτίβα στη γλώσσα&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης εκπαιδευμένο σε τεράστιους όγκους κειμένου για την κατανόηση και τη δημιουργία γλώσσας παρόμοιας με αυτήν του ανθρώπου.&lt;/p></description></item><item><title>Αντί</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/instead/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:27:07 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/instead/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αν και δεν αποτελεί τεχνικός όρος αλγορίθμου ΤΝ, ο όρος «αντί» είναι κρίσιμος στη μηχανική εντολών (prompt engineering) και στην κατανόηση φυσικής γλώσσας. Υποδηλώνει μια σχέση αντίθεσης ή υποκατάστασης μεταξύ προτάσεων. Στην εκπαίδευση μοντέλων μεγάλης γλώσσας (LLMs), η σωστή ερμηνεία αυτής της λέξης επιτρέπει στο μοντέλο να ακολουθήσει οδηγίες για την παραγωγή εναλλακτικών αποτελεσμάτων ή την αποφυγή συγκεκριμένων περιεχομένων.&lt;/p></description></item><item><title>Γνώση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:27:07 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/knowledge/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην ΤΝ, η γνώση αναφέρεται συχνά σε ρητές πληροφορίες που αποθηκεύονται σε βάσεις δεδομένων, οντολογίες ή στα βάρη νευρωνικών δικτύων, επιτρέποντας τον συλλογισμό και την εξαγωγή συμπερασμάτων. Βρίσκεται πάνω από την πληροφορία στην ιεραρχία DIKW (Data, Information, Knowledge, Wisdom), καθώς περιλαμβάνει όχι μόνο τα δεδομένα αλλά και τη σημασία και την εφαρμογή τους σε συγκεκριμένα πλαίσια.&lt;/p></description></item><item><title>Λάντζεβιν</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/langevin/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:27:07 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/langevin/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η δυναμική Λάντζεβιν ενσωματώνει τυχαίο θόρυβο και δυνάμεις απόσβεσης για την εξερεύνηση ενεργειακών τοπίων με αποτελεσματικότητα. Στην ΤΝ, χρησιμοποιείται κυρίως σε μεθόδους δειγματοληψίας όπως η Χαμιλτονιανή Μόντε Κάρλο ή η Στοχαστική Κλίση, επιτρέποντας την καλύτερη δειγματοληψία από πολύπλοκες κατανομές πιθανότητας σε υψηλών διαστάσεων χώρους.&lt;/p></description></item><item><title>Πληροφορία</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/information/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:27:07 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/information/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στο πλαίσιο της Τεχνητής Νοημοσύνης και των υπολογιστών, η πληροφορία διαφέρει από τα ακατέργαστα δεδομένα. Αντιπροσωπεύει δεδομένα που έχουν οργανωθεί, δομηθεί ή ερμηνευτεί ώστε να αποκτήσουν σημασία και χρησιμότητα. Η πληροφορία προκύπτει όταν τα δεδομένα αποκτούν συνάφεια μέσα σε ένα συγκεκριμένο πλαίσιο.&lt;/p></description></item><item><title>Ρύθμιση με Εντολές</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/instruction_tuning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:27:07 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/instruction_tuning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η διαδικασία γεφυρώνει το χάσμα μεταξύ της γενικής προκαταρκτικής εκπαίδευσης και της συγκεκριμένης απόδοσης σε εργασίες. Εκθέτοντας το μοντέλο σε ποικίλα ζεύγη εντολής-απάντησης, μαθαίνει να γενικεύει σε μη ορατές εργασίες χωρίς περαιτέρω προσαρμογή. Είναι θεμελιώδης για την ανάπτυξη βοηθητικών πλαισίων που αντιδρούν φυσικά στις ανθρώπινες απαιτήσεις.&lt;/p></description></item><item><title>Εδαφωμένο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/grounded/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:26:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/grounded/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη, ο όρος «εδαφωμένο» περιγράφει τη διαδικασία σύνδεσης συμβολικών αναπαραστάσεων, όπως λέξεις ή λογικές προτάσεις, με τα πραγματικά αντικείμενα ή έννοιες στον φυσικό κόσμο ή την αισθητηριακή εμπειρία.&lt;/p></description></item><item><title>Ιεραρχικό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hierarchical/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:26:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hierarchical/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα συστήματα ΤΝ με ιεραρχική οργάνωση χωρίζουν τις πληροφορίες ή τον έλεγχο σε μια δομή δέντρου με επικαλυπτόμενα στρώματα. Στην Ενισχυτική Μάθηση, η Ιεραρχική Μάθηση (HRL) αποσυνθέτει πολύπλοκες εργασίες σε υπο-στόχους που διαχειρίζονται υψηλότερα επίπεδα ελέγχου.&lt;/p></description></item><item><title>Οδηγούμενο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/guided/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:26:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/guided/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος «οδηγούμενο» στην ΤΝ αναφέρεται συνήθως σε τεχνικές όπου η συμπεριφορά του μοντέλου καθοδηγείται από επιπλέον πληροφορίες πέρα από την πρωτεύουσα είσοδο. Κοινά παραδείγματα περιλαμβάνουν την οδηγούμενη διάχυση, όπου μια κλάση ή εικόνα καθοδηγεί τη δημιουργία.&lt;/p></description></item><item><title>Ομάδα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/group/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:26:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/group/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στα μαθηματικά και τη θεωρητική επιστήμη των υπολογιστών, μια ομάδα είναι ένα σύνολο G μαζί με μια δυαδική πράξη που ικανοποιεί τέσσερις αξιώματα: κλειστότητα, συσχετιστικότητα, ταυτότητα και αντιστρεψιμότητα. Στην ΤΝ, η θεωρία ομάδων χρησιμοποιείται για την ενσωμάτωση συμμετριών.&lt;/p></description></item><item><title>Χαμιλτονιανή</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hamiltonian/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:26:51 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hamiltonian/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Προερχόμενη από την κλασική μηχανική, η Χαμιλτονιανή αντιπροσωπεύει το άθροισμα της κινητικής και της δυναμικής ενέργειας σε ένα σύστημα. Στην ΤΝ, τα Νευρωνικά Δίκτυα Χαμιλτονιανής (HNNs) ενσωματώνουν αυτή την έννοια για να μάθουν δυναμικές που σέβονται τους φυσικούς νόμους.&lt;/p></description></item><item><title>Γενεράρισμα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/generation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:26:33 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/generation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη, το γενεράρισμα αναφέρεται στην ικανότητα των μοντέλων, ιδιαίτερα των Γεννητικών Ανταγωνιστικών Δικτύων (GANs) και των Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων (LLMs) βασισμένων σε Transformer, να παράγουν νέο περιεχόμενο όπως κείμενο, εικόνες&lt;/p></description></item><item><title>Γράφοι</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/graphs/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:26:33 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/graphs/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ενώ ο ενικός &amp;lsquo;γράφημα&amp;rsquo; αναφέρεται στην αφηρημένη δομή δεδομένων, τα &amp;lsquo;γραφήματα&amp;rsquo; συχνά δηλώνει είτε πολλαπλά διακριτά στιγμιότυπα γραφού είτε οπτικά διαγράμματα που χρησιμοποιούνται στην παρακολούθηση της ΜΜ. Στην οπτικοποίηση, γραφήματα γραμμών ή ραβδών&lt;/p></description></item><item><title>Γράφος</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/graph/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:26:33 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/graph/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένας γράφος είναι μια θεμελιώδης δομή δεδομένων στην ΤΝ που αποτελείται από κορυφές (κόμβους) και ακμές (συνδέσμους) που δηλώνουν σχέσεις. Τα Δίκτυα Γραφών Νευρωνικών Δικτύων (GNNs) αξιοποιούν αυτή τη δομή για να πραγματοποιήσουν μάθηση σε μη Ευκλείδειες&lt;/p></description></item><item><title>Δεδομένο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/given/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:26:33 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/given/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στα πλαίσια της ΤΝ και των υπολογιστών, το &amp;lsquo;δεδομένο&amp;rsquo; αναφέρεται στην αρχική κατάσταση, το σύνολο δεδομένων ή τις παραμέτρους που παρέχονται σε ένα μοντέλο ή συνάρτηση πριν ξεκινήσει ο υπολογισμός. Καθορίζει τις συνθήκες οριακής τιμής για τη&lt;/p></description></item><item><title>Καθολικό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/global/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:26:33 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/global/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος &amp;lsquo;καθολικό&amp;rsquo; στην ΤΝ αντιτίθεται συνήθως στο &amp;lsquo;τοπικό&amp;rsquo;, αναφερόμενο σε πτυχές που περιλαμβάνουν ολόκληρο το σύστημα. Στη βελτιστοποίηση, τα καθολικά ελάχιστα αντιπροσωπεύουν την καλύτερη δυνατή λύση σε όλο το τοπίο&lt;/p></description></item><item><title>Γκαουσιανό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gaussian/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:26:18 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/gaussian/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το «Γκαουσιανό» αναφέρεται στην κανονική κατανομή, μια συνεχής πιθανοτική κατανομή που χαρακτηρίζεται από τον μέσο όρο και τη διακύμανσή της. Στην ΤΝ, χρησιμοποιείται εκτενώς στο πιθανοτικό μοντελοποίηση, στη Μπεϋζιανή συμπερασματολογία και&lt;/p></description></item><item><title>Δημιουργημένο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/generated/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:26:18 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/generated/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος «δημιουργημένο» περιγράφει έξοδο που παράγεται από μοντέλα γεννητικής ΤΝ, όπως κείμενο, εικόνες, ήχο ή κώδικα. Σε αντίθεση με τα συστήματα βασισμένα στην ανάκτηση που αντλούν υπάρχοντα δεδομένα, τα γεννητικά μοντέλα συνθέτουν νέα&lt;/p></description></item><item><title>Δωρεάν</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/free/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:26:18 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/free/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στο πλαίσιο της ΤΝ, ο όρος «δωρεάν» αναφέρεται συνήθως σε μοντέλα ανοιχτού κώδικα, σύνολα δεδομένων ή εργαλεία που οι χρήστες μπορούν να προσπελάσουν, να τροποποιήσουν και να διανείμουν χωρίς καταβολή τελών. Αυτό αντιτίθεται στις ιδιόκτητες λύσεις που&lt;/p></description></item><item><title>Επιπλέον</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/furthermore/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:26:18 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/furthermore/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αν και δεν αποτελεί τεχνικό αλγόριθμο, το «επιπλέον» είναι ένα κρίσιμο γλωσσικό εργαλείο στην τεκμηρίωση και τις ερευνητικές εργασίες της ΤΝ. Υπηρετεί τη σύνδεση ιδεών, υποδεικνύοντας ότι η επόμενη δήλωση προσθέτει βάρος ή&lt;/p></description></item><item><title>Θεμελιώδες Μοντέλο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/foundation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:26:18 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/foundation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη, ένα θεμελιώδες μοντέλο αναφέρεται σε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης μεγάλης κλίμακας, εκπαιδευμένο σε ευρεία δεδομένα σε μεγάλη κλίμακα, όπως εικόνες, κείμενο ή ήχο. Αυτά τα μοντέλα είναι σχεδιασμένα να είναι προσαρμόσιμα&lt;/p></description></item><item><title>Ανάδραση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/feedback/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:26:00 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/feedback/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι μηχανισμοί ανάδρασης επιτρέπουν στα συστήματα ΤΝ να μαθαίνουν από τις αλληλεπιδράσεις τους με χρήστες ή περιβάλλοντα, βελτιώνοντας τις μελλοντικές προβλέψεις ή ενέργειες. Αυτό περιλαμβάνει σήματα μάθησης ενισχύσεων, ανθρώπινη παρέμβαση στη διαδικασία κ.λπ.&lt;/p></description></item><item><title>Γρήγορο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fast/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:26:00 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fast/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος «γρήγορο» περιγράφει την υπολογιστική αποδοτικότητα εντός των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, τονίζοντας τους χρόνους γρήγορης εξαγωγής συμπερασμάτων (inference) και τις ικανότητες γρήγορης επεξεργασίας δεδομένων. Είναι κρίσιμο για εφαρμογές πραγματικού χρόνου.&lt;/p></description></item><item><title>Λεπτομερής Προσαρμογή (Fine-tuning)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fine/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:26:00 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fine/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η λεπτομερής προσαρμογή περιλαμβάνει τη λήψη ενός γενικού μοντέλου εκπαιδευμένου σε μεγάλα σύνολα δεδομένων και την περαιτέρω εκπαίδευσή του σε ένα μικρότερο, εξειδικευμένο σύνολο δεδομένων για τη βελτίωση της απόδοσης σε συγκεκριμένες εργασίες. Αυτή η τεχνική εκμεταλλεύ&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Ροή</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/flow/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:26:00 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/flow/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ροή δεδομένων περιλαμβάνει τη διαδρομή που ακολουθούν τα δεδομένα από την εισαγωγή έως την τελική έξοδο εντός ενός συστήματος ΤΝ, συμπεριλαμβανομένης της προκαταρκτικής επεξεργασίας, της εξαγωγής χαρακτηριστικών, της εξαγωγής συμπερασμάτων από το μοντέλο και της μετα-επεξεργασίας. Η αποτελεσματική διαχείριση της ροής δεδομένων&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Τελικά</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/finally/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:26:00 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/finally/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η έννοια του «τελικά» αντιπροσωπεύει το τελικό στάδιο σε μια αλυσίδα επεξεργασίας (pipeline) της ΤΝ, όπου τα επεξεργασμένα δεδομένα αποδίδουν ένα τελικό αποτέλεσμα, όπως μια πρόβλεψη, ταξινόμηση ή παραγόμενο κείμενο. Σηματοδοτεί το τέλος του υπολογιστικού&amp;hellip;&lt;/p></description></item><item><title>Απόδειξη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/evidence/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:25:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/evidence/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη, η απόδειξη αναφέρεται σε εμπειρικά δεδομένα, στατιστικά αποτελέσματα ή παρατηρήσιμα αποτελέσματα που τεκμηριώνουν ισχυρισμούς σχετικά με τη συμπεριφορά, την ακρίβεια ή την αποτελεσματικότητα του μοντέλου. Λειτουργεί ως η θεμελιώδης βάση για την αξιολόγηση της αξιοπιστίας των μοντέλων.&lt;/p></description></item><item><title>Εκτεταμένο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/extensive/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:25:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/extensive/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος «εκτεταμένο» αναφέρεται στην κλίμακα και την πληρότητα των λειτουργιών ΤΝ, όπως σύνολα δεδομένων μεγάλης κλίμακας, ευρείες δέσμες αξιολόγησης ή βαριά υπολογιστικά φορτία. Ένα εκτεταμένο σύνολο δεδομένων διασφαλίζει τη γενίκευση του μοντέλου και μειώνει τον κίνδυνο υπερπροσαρμοής σε περιορισμένα δεδομένα.&lt;/p></description></item><item><title>Εξελισσόμενο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/evolving/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:25:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/evolving/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος «εξελισσόμενο» χαρακτηρίζει δυναμικά μοντέλα ΤΝ που υφίστανται συνεχή μάθηση και προσαρμογή αντί να παραμένουν στατικά μετά την αρχική εκπαίδευση. Η έννοια αυτή είναι κεντρική στη μάθηση καθ&amp;rsquo; όλη τη διάρκεια ζωής και στην ικανότητα των συστημάτων να ανταποκρίνονται σε μεταβαλλόμενα περιβάλλοντα.&lt;/p></description></item><item><title>Πειράματα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/experiments/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:25:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/experiments/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα πειράματα στην ΤΝ περιλαμβάνουν συστηματική δοκιμή μεταβλητών για την κατανόηση σχέσεων αιτιότητας και αποτελέσματος μέσα στα μοντέλα μηχανικής μάθησης. Αυτές οι διαδικασίες επιτρέπουν στους προγραμματιστές να συγκρίνουν διαφορετικές υπερπαραμέτρους, αρχιτεκτονικές και αλγορίθμους για τον εντοπισμό της βέλτιστης λύσης.&lt;/p></description></item><item><title>Πειραματικό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/experimental/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:25:44 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/experimental/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος «πειραματικό» δηλώνει στοιχεία ΤΝ που δοκιμάζονται, ερευνώνται ή πρωτοτυπούνται επί του παρόντος πριν επιτύχουν σταθερότητα ή ευρεία υιοθέτηση. Αυτά τα συστήματα συχνά χρησιμοποιούν νέες αρχιτεκτονικές ή μη εδραιωμένες μεθόδους, απαιτώντας προσεκτική παρακολούθηση πριν την ενσωμάτωσή τους σε κρίσιμες εφαρμογές.&lt;/p></description></item><item><title>Αγγλικά</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/english/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:25:06 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/english/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ενώ πρωτίστως είναι ανθρώπινη γλώσσα, στο πλαίσιο της ΤΝ, τα «Αγγλικά» αντιπροσωπεύουν τον πιο διαδεδομένο γλωσσικό τομέα για την έρευνα NLP λόγω της αφθονίας ψηφιακού κειμενικού υλικού. Τα περισσότερα θεμελιώδη μοντέλα (όπως τα BERT ή GPT) εκπαιδεύονται αρχικά σε τεράστιες ποσότητες αγγλικού κειμένου, γεγονός που οδηγεί σε ανισορροπίες απόδοσης σε σχέση με λιγότερο represented γλώσσες, αν και μεταφορική μάθηση βοηθά στην προσαρμογή.&lt;/p></description></item><item><title>Αξιολόγηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/evaluation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:25:06 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/evaluation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η αξιολόγηση περιλαμβάνει τη συστηματική μέτρηση του πόσο καλά εκτελεί ένα μοντέλο ΤΝ σε συγκεκριμένες εργασίες, χρησιμοποιώντας ποσοτικές μετρικές (π.χ. ακρίβεια, F1-score, BLEU) και ποιοτικές εκτιμήσεις. Περιλαμβάνει την επικύρωση σε ξεχωριστά σύνολα δεδομένων (validation sets) και δοκιμές σε σύνολα δεδομένων δοκιμής (test sets) για να διασφαλιστεί ότι το μοντέλο γενικεύει αποτελεσματικά σε νέα δεδομένα και δεν παρουσιάζει προκαταλήψεις ή ευπάθειες.&lt;/p></description></item><item><title>Αποδοτικό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/efficient/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:25:06 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/efficient/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η αποδοτικότητα είναι ένα κρίσιμο μέτρο στην Τεχνητή Νοημοσύνη που μετρά το πόσο καλά ένα μοντέλο ή αλγόριθμος αξιοποιεί τους διαθέσιμους πόρους. Περιλαμβάνει την υπολογιστική αποδοτικότητα (ταχύτητα εξαγωγής συμπερασμάτων/εκπαίδευσης), την ενεργειακή απόδοση και τη βελτιστοποίηση της χρήσης μνήμης, επιτρέποντας την κλιμάκωση συστημάτων ΤΝ σε πραγματικές συνθήκες χωρίς υπερβολικό κόστος ή καθυστερήσεις.&lt;/p></description></item><item><title>Ενέργεια</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/energy/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:25:06 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/energy/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ενέργεια έχει δύο κύριες σημασίες στην ΤΝ. Πρώτον, δηλώνει την ηλεκτρική ισχύ που απαιτείται για τη λειτουργία υλικού, ένα αυξανόμενο ζήτημα για τη βιωσιμότητα καθώς τα μοντέλα κλιμακώνονται. Δεύτερον, σε μοντέλα εμπνευσμένα από τη στατιστική μηχανική, η «ενεργειακή συνάρτηση» μετρά την ασυμβατότητα μιας κατάστασης, όπου χαμηλότερη ενέργεια αντιστοιχεί σε υψηλότερη πιθανότητα, χρησιμοποιούμενη σε μοντέλα όπως οι Μηχανές Boltzmann.&lt;/p></description></item><item><title>Ενσωματωμένο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/embodied/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:25:06 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/embodied/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Ενσωματωμένη ΤΝ υποστηρίζει ότι η νοημοσύνη προκύπτει από την αλληλεπίδραση μεταξύ της φυσικής μορφής ενός πράκτορα και του περιβάλλοντός του. Σε αντίθεση με την αποσώματη ΤΝ που επεξεργάζεται αφηρημένα δεδομένα, οι ενσωματωμένοι πράκτορες χρησιμοποιούν αισθητήρες για να αντιληφθούν το περιβάλλον και ενεργοποιητές για να δράσουν πάνω σε αυτό, δημιουργώντας έναν συνεχή βρόχο αντίληψης-δράσης απαραίτητο για τη φυσική πλοήγηση και χειρισμό αντικειμένων.&lt;/p></description></item><item><title>Απόκλιση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/divergence/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:24:48 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/divergence/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στο πλαίσιο της βελτιστοποίησης, η απόκλιση συμβαίνει όταν οι παράμετροι ενός μοντέλου ενημερώνονται με τρόπο που προκαλεί αύξηση των απωλειών αντί για μείωση, οδηγώντας συχνά σε τιμές NaN (Not a Number) ή άπειρες κλίσεις.&lt;/p></description></item><item><title>Δυναμικό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/dynamic/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:24:48 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/dynamic/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Σε αντίθεση με τα στατικά συστήματα με καθορισμένες αρχιτεκτονικές ή προκαθορισμένες διαδρομές εκτέλεσης, τα δυναμικά συστήματα AI μπορούν να τροποποιούν τις λειτουργίες τους κατά την εκτέλεση. Στη βαθιά μάθηση, τα δυναμικά γραφήματα υπολογισμού επιτρέπουν την προσαρμογή.&lt;/p></description></item><item><title>Εκχύλιση Γνώσης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/distillation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:24:48 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/distillation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει τη μεταφορά γνώσης από ένα πολύπλοκο νευρωνικό δίκτυο υψηλής απόδοσης («δάσκαλος») σε ένα απλούστερο και πιο αποδοτικό δίκτυο («μαθητής»). Ο μαθητής μαθαίνει όχι μόνο από τις αυστηρές ετικέτες (hard labels) αλλά και από τις πιθανότητες εξόδου του δασκάλου.&lt;/p></description></item><item><title>Κατευθυνόμενο / Οδηγούμενο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/driven/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:24:48 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/driven/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο όρος «κατευθυνόμενο» χρησιμοποιείται συχνά ως επίθημα για να υποδείξει τη βασική δύναμη ή μηχανισμό πίσω από μια προσέγγιση AI. Για παράδειγμα, το «κατευθυνόμενο από δεδομένα» (data-driven) υποδηλώνει ότι οι αποφάσεις λαμβάνονται βάσει στατιστικών μοτίβων.&lt;/p></description></item><item><title>Πεδίο (Domain)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/domain/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:24:48 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/domain/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στη μηχανική μάθηση, ιδιαίτερα στη μετάφραση μάθησης, ένα πεδίο ορίζεται από δύο συνιστώσες: τον χώρο χαρακτηριστικών (το σύνολο όλων των δυνατών εισόδων) και την περιθώρια πιθανοτική κατανομή αυτών των εισόδων.&lt;/p></description></item><item><title>Άμεσος</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/direct/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:24:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/direct/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στα πλαίσια της ΤΝ, ο όρος &amp;lsquo;άμεσος&amp;rsquo; περιγράφει συχνά αρχιτεκτονικές ή διαδρομές συμπερασmatismou που παρακάμπτουν ενδιάμεσα στρώματα αφαιρετικότητας, όπως η άμεση βελτιστοποίηση πολιτικής στη μάθηση ενίσχυσης ή η απευθείας χαρτογράφηση σε απλές παλινδρόμησης.&lt;/p></description></item><item><title>Ανίχνευση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/detection/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:24:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/detection/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ανίχνευση είναι μια βασική εργασία όρασης υπολογιστή και επεξεργασίας σημάτων όπου ένα μοντέλο ΤΝ εντοπίζει την παρουσία και τη θέση οντοτήτων ενδιαφέροντος. Σε αντίθεση με την ταξινόμηση που αναθέτει μια ετικέτα, η ανίχνευση συνήθως παρέχει και γεωμετρικά όρια.&lt;/p></description></item><item><title>Απόφαση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/decision/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:24:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/decision/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η λήψη αποφάσεων στην ΤΝ περιλαμβάνει την επιλογή της βέλτιστης ενέργειας από ένα σύνολο δυνατοτήτων με βάση δεδομένα, μοντέλα και προκαθορισμένους στόχους. Μπορεί να είναι ντετερμινιστική, ακολουθώντας αυστηρούς κανόνες, ή πιθανοτική, λαμβάνοντας υπόψη την αβεβαιότητα.&lt;/p></description></item><item><title>Διάχυση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusion/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:24:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/diffusion/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα μοντέλα διάχυσης είναι μια κατηγορία γεννητικής ΤΝ που μαθαίνουν να αντιστρέφουν μια στοχαστική διαδικασία προσθήκης θορύβου στα δεδομένα. Εκπαιδεύοντας ένα νευρωνικό δίκτυο να προβλέπει και να αφαιρεί αυτόν τον θόρυβο βήμα προς βήμα, μπορούν να γεννήσουν υψηλής ποιότητας δεδομένα.&lt;/p></description></item><item><title>Έλεγχος</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/control/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:24:30 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/control/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη, ο έλεγχος αναφέρεται στους μηχανισμούς και τους αλγορίθμους που χρησιμοποιούνται για την καθοδήγηση των ενεργειών ενός συστήματος με βάση τις τρέχουσες καταστάσεις και τους στόχους. Περιλαμβάνει βρόχους ανάδρασης όπου η έξοπος παρακολουθείται και προσαρμόζεται συνεχώς.&lt;/p></description></item><item><title>Cloud (Σύννεφο)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/cloud/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:24:15 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/cloud/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ο υπολογισμός στο Cloud παρέχει κλιμακώσιμη υποδομή για φορτία εργασίας ΤΝ, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να έχουν πρόσβαση σε ισχυρές κάρτες GPU και αποθηκευτικό χώρο χωρίς τη συντήρηση φυσικών κέντρων δεδομένων. Υποστηρίζει διάφορα μοντέλα παροχής υπηρεσιών όπως IaaS, PaaS και SaaS.&lt;/p></description></item><item><title>Αιτιακό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/causal/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:24:15 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/causal/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη, η αιτιακή μοντελοποίηση στοχεύει στην κατανόηση του τρόπου με τον οποίο οι παρεμβάσεις σε μία μεταβλητή επηρεάζουν μία άλλη. Σε αντίθεση με τα προβλεπτικά μοντέλα που βασίζονται σε παρατηρούμενα μοτίβα, η αιτιακή ΤΝ χρησιμοποιεί δομικές εξισώσεις για να απομονώσει τις αιτιακές επιδράσεις.&lt;/p></description></item><item><title>Αντιπαραθετική</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/contrastive/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:24:15 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/contrastive/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η μέθοδος ενθαρρύνει το μοντέλο να φέρνει πιο κοντά τα διανύσματα αναπαράστασης (embeddings) θετικών ζευγών (ομοίων αντικειμένων) και να απομακρύνει τα αρνητικά ζεύγη (ανόμοια αντικείμενα) στον λανθάνοντα χώρο. Χρησιμοποιείται ευρέως στην επεξεργασία εικόνας και φυσικής γλώσσας για τη μάθηση πλούσιων χαρακτηριστικών χωρίς χειροκίνητη επισήμανση.&lt;/p></description></item><item><title>Πλαίσιο Αναφοράς (Context)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/context/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:24:15 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/context/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στη φυσική γλώσσα, το πλαίσιο αναφοράς είναι κρίσιμο για την επίλυση αμφιβολιών, όπως η κατανόηση αντωνυμιών ή ιδιωτισμών με βάση προηγούμενες προτάσεις. Οι σύγχρονες αρχιτεκτονικές, όπως οι μετασχηματιστές (transformers), χρησιμοποιούν μηχανισμούς προσοχής για να ζυγίσουν τη σημασία των διαφορετικών λέξεων μέσα στο πλαίσιο.&lt;/p></description></item><item><title>Συνδυασμός</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/combining/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:24:15 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/combining/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Αυτή η έννοια περιλαμβάνει μεθόδους όπως η μάθηση συλλογής (ensemble learning), όπου οι προβλέψεις από πολλά μοντέλα αθροίζονται για τη μείωση της διακύμανσης ή της μεροληψίας. Περιλαμβάνει επίσης την πολυτροπική συγχώνευση, όπου διαφορετικοί τύποι δεδομένων (π.χ. κείμενο και εικόνα) ενσωματώνονται για πλουσιότερη κατανόηση.&lt;/p></description></item><item><title>Δοκιμαστικό Πρότυπο (Benchmark)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/benchmark/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:23:58 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/benchmark/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη, ένα δοκιμαστικό πρότυπο είναι ένα τυποποιημένο σύνολο δοκιμών ή δεδομένων σχεδιασμένο για τη μέτρηση των ικανοτήτων των μοντέλων μηχανικής μάθησης. Παρέχει ένα συνεπές πλαίσιο για τη σύγκριση διαφορετικών μοντέλων και την αξιολόγησή τους βάσει αντικειμενικών κριτηρίων.&lt;/p></description></item><item><title>Δοκιμή Προτύπων (Benchmarking)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/benchmarking/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:23:58 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/benchmarking/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η δοκιμή προτύπων είναι η ενεργή πρακτική διεξαγωγής πειραμάτων για τη μέτρηση του πόσο καλά λειτουργεί ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης σε συγκεκριμένες εργασίες, χρησιμοποιώντας προκαθορισμένα πρότυπα. Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει την εκτέλεση μοντέλων μέσω τυποποιημένων σεναρίων για την εξαγωγή συγκρίσιμων μετρικών.&lt;/p></description></item><item><title>Κάρλο (Carlo)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/carlo/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:23:58 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/carlo/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι μέθοδοι Μόντε Κάρλο είναι απαραίτητες τεχνικές στην ΤΝ και στα στατιστικά για την προσέγγιση σύνθετων μαθηματικών προβλημάτων που είναι δύσκολο να λυθούν αναλυτικά. Δημιουργώντας χιλιάδες ή εκατομμύρια τυχαίες δειγματοληψίες, επιτρέπουν την εκτίμηση πιθανοτήτων και την προσομοίωση πολύπλοκων συστημάτων.&lt;/p></description></item><item><title>Κατασκευή (Building)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/building/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:23:58 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/building/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η κατασκευή αναφέρεται στη διαδικασία μηχανικής από άκρη σε άκρη για τη δημιουργία λύσεων ΤΝ, η οποία περιλαμβάνει τη συλλογή δεδομένων, την επιλογή μοντέλου, την εκπαίδευση, την επαλήθευση και την υλοποίηση. Περιλαμβάνει επίσης την τεχνική υποδομή και τις διαδικασίες διαχείρισης που απαιτούνται για τη λειτουργία των συστημάτων.&lt;/p></description></item><item><title>Πέραν (Beyond)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/beyond/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:23:58 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/beyond/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στο πλαίσιο της ορολογίας της ΤΝ, ο όρος «πέραν» περιγράφει συχνά αναδυόμενα παραδείγματα ή μελλοντικές κατευθύνσεις που ξεπερνούν τις τρέχουσες δυνατότητες, όπως η Γενική Τεχνητή Νοημοσύνη (AGI) ή η κβαντικά ενισχυμένη επεξεργασία, υποδηλώνοντας ένα νέο στάδιο εξέλιξης.&lt;/p></description></item><item><title>Benchmark (Δοκιμή Αναφοράς)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bench/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:23:41 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bench/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα benchmark λειτουργεί ως τυποποιημένο σημείο αναφοράς για τη σύγκριση των δυνατοτήτων διαφορετικών μοντέλων ή αλγορίθμων Τεχνητής Νοημοσύνης. Συνήθως περιλαμβάνει ένα επιμελημένο σύνολο δεδομένων και συγκεκριμένα κριτήρια αξιολόγησης, όπως ακρίβεια ή ταχύτητα εκτέλεσης.&lt;/p></description></item><item><title>Αυτοματοποιημένο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/automated/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:23:41 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/automated/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η αυτοματοποίηση στην Τεχνητή Νοημοσύνη περιλαμβάνει τη χρήση αλγορίθμων και συστημάτων για την εκτέλεση εργασιών που παραδοσιακά απαιτούν ανθρώπινη προσπάθεια. Εστιάζει στην αποτελεσματικότητα, τη συνέπεια και την ταχύτητα μέσω της εκτέλεσης προκαθορισμένων κανόνων ή μαθημένων προτύπων.&lt;/p></description></item><item><title>Αυτόνομο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/autonomous/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:23:41 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/autonomous/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η αυτονομία στην Τεχνητή Νοημοσύνη αναφέρεται στην ικανότητα ενός συστήματος να αντιλαμβάνεται το περιβάλλον του, να λαμβάνει αποφάσεις και να εκτελεί ενέργειες χωρίς άμεσο ανθρώπινο έλεγχο. Σε αντίθεση με την απλή αυτοματοποίηση, τα αυτόνομα συστήματα προσαρμόζονται στις μεταβαλλόμενες συνθήκες.&lt;/p></description></item><item><title>Ευαισθητοποιημένο / Συνειδητό (περί περιβάλλοντος)</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/aware/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:23:41 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/aware/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στο πλαίσιο της Τεχνητής Νοημοσύνης, ο όρος «ευαισθητοποιημένο» αναφέρεται συνήθως στην περιστασιακή ή πλαισιακή ευαισθησία, όπου ένα σύστημα αναγνωρίζει σχετικούς παράγοντες του περιβάλλοντος ή την κατάσταση του χρήστη. Δεν υποδηλώνει συνείδηση, αλλά την ικανότητα προσαρμογής στο πλαίσιο.&lt;/p></description></item><item><title>Μπεϋζιανό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bayesian/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:23:41 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bayesian/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι Μπεϋζιανές προσεγγίσεις στην Τεχνητή Νοημοσύνη χρησιμοποιούν τη θεωρία πιθανοτήτων για την ενημέρωση της πιθανότητας των υποθέσεων καθώς γίνονται διαθέσιμα περισσότερα στοιχεία. Αυτή η μέθοδος επιτρέπει στα μοντέλα να ποσοτικοποιούν την αβεβαιότητα και να βελτιώνουν δυναμικά τις προβλέψεις.&lt;/p></description></item><item><title>Adam</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/adam/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:23:26 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/adam/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το Adam (Adaptive Moment Estimation) είναι ένας δημοφιλής αλγόριθμος βελτιστοποίησης πρώτης τάξης βασισμένος στην κλίση, που χρησιμοποιείται στην εκπαίδευση βαθιών νευρωνικών δικτύων. Συνδυάζει τα πλεονεκτήματα δύο άλλων επεκτάσεων της στοχαστικής&lt;/p></description></item><item><title>Ανάλυση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/analysis/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:23:26 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/analysis/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στο πλαίσιο της ΤΝ, η ανάλυση αναφέρεται στη συστηματική εξέταση δεδομένων, προβλέψεων μοντέλων ή συμπεριφορών συστημάτων για την κατανόηση υποκείμενων μοτίβων, τη διάγνωση προβλημάτων ή την εξαγωγή πρακτικών ενδείξεων. Η&lt;/p></description></item><item><title>Δράση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/action/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:23:26 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/action/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη και τη ρομποτική, μια δράση αναφέρεται σε ένα συγκεκριμένο βήμα ή απόφαση που λαμβάνεται από έναν έξυπνο πράκτορα για να αλληλεπιδράσει με το περιβάλλον του. Οι δράσεις επιλέγονται με βάση την τρέχουσα κατάσταση&lt;/p></description></item><item><title>Πράκτορες</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/agents/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:23:26 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/agents/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι πράκτορες ΤΝ είναι προγράμματα λογισμικού ή συστήματα ικανά να αντιλαμβάνονται το περιβάλλον τους μέσω αισθητήρων (εισόδων), να επεξεργάζονται πληροφορίες και να εκτελούν δράσεις μέσω ενεργοποιητών (εξόδων) για την επίτευξη καθορισμένων&lt;/p></description></item><item><title>Προσαρμοστικό</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/adaptive/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:23:26 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/adaptive/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην ΤΝ, ο όρος «προσαρμοστικό» περιγράφει συστήματα ή αλγορίθμους που μπορούν να προσαρμόζουν δυναμικά τις εσωτερικές τους καταστάσεις, παραμέτρους ή στρατηγικές βάσει νέων δεδομένων ή ανατροφοδότησης από το περιβάλλον. Αυτή η ικανότητα επιτρέπει στο μοντέλο&lt;/p></description></item><item><title>Αιδορινία</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hallucination/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:23:11 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/hallucination/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι αιδορινίες συμβαίνουν όταν τα μοντέλα γενετικής ΤΝ παράγουν έξοδο που φαίνεται εύλογη αλλά στερείται εδραίωσης στην πραγματικότητα ή στα δεδομένα πηγής. Αυτό αποτελεί σημαντικό πρόκληση σε εφαρμογές που απαιτούν υψηλή ακρίβεια.&lt;/p></description></item><item><title>Ενσωμάτωση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/embedding/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:23:11 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/embedding/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι ενσωματώσεις είναι πυκνές διανυσματικές αναπαραστάσεις δεδομένων, όπου οι σημασιολογικές σχέσεις διατηρούνται στον γεωμετρικό χώρο. Μετατρέποντας κατηγορικά ή υψηλής διάστασης εισόδους σε διανύσματα σταθερού μήκους, το μοντέλο&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>Μια τεχνική που χαρτογραφεί διακριτά αντικείμενα, όπως λέξεις ή εικόνες, σε συνεχή διανυσματικούς χώρους.&lt;/p></description></item><item><title>Λεπτομερής Προσαρμογή</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fine_tuning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:23:11 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/fine_tuning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η λεπτομερής προσαρμογή περιλαμβάνει τη λήψη ενός μοντέλου που έχει ήδη εκπαιδευτεί σε ένα μεγάλο, γενικό σύνολο δεδομένων και την περαιτέρω εκπαίδευσή του σε ένα εξειδικευμένο σύνολο δεδομένων. Αυτό επιτρέπει στο μοντέλο να διατηρήσει τη γενική γνώση αποκτώντας παράλληλα ικανότητες για την&lt;/p></description></item><item><title>Μάθηση στο Πλαίσιο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/in_context_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:23:11 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/in_context_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μάθηση στο πλαίσιο (ICL) επιτρέπει στα μεγάλα μοντέλα γλώσσας να προσαρμόζονται σε νέες εργασίες χωρίς την ενημέρωση των βαρών τους. Παρέχοντας ζεύγη εισόδου-εξόδου μέσα στο πλαίσιο της διέγερσης, το μοντέλο συμπεραίνει το μοτίβο και&lt;/p></description></item><item><title>Συμπέρασμα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/inference/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:23:11 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/inference/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το συμπέρασμα αναφέρεται στο στάδιο ανάπτυξης όπου ένα τελικό μοντέλο χρησιμοποιείται για τη λήψη αποφάσεων ή προβλέψεων σε μη ορατά δεδομένα. Σε αντίθεση με την εκπαίδευση, η οποία ενημερώνει τα βάρη, το συμπέρασμα καταναλώνει υπολογιστικούς πόρους για&lt;/p></description></item><item><title>Βαθιά Μάθηση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deep_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:22:55 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/deep_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης επιχειρούν να μιμηθούν τις αναλυτικές και μαθησιακές διαδικασίες του ανθρώπινου εγκεφάλου. Στοιβάζοντας πολλαπλά στρώματα διασυνδεδεμένων κόμβων, αυτά τα μοντέλα μπορούν να μάθουν ιεραρχικά χαρακτηριστικά από μεγάλα σύνολα δεδομένων, αποκαλύπτοντας πολύπλοκες σχέσεις.&lt;/p></description></item><item><title>Γενεράρισμα Κώδικα</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/code_generation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:22:55 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/code_generation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το γενεράρισμα κώδικα αξιοποιεί μεγάλα γλωσσικά μοντέλα εκπαιδευμένα σε τεράστιες αποθήκες προγραμματιστικών γλωσσών για την παραγωγή λειτουργικών λογισμικών αντικειμένων. Ερμηνεύει ανθρώπινα αναγνώσιμες οδηγίες, όπως σχόλια ή περιγραφές λειτουργίας, μετατρέποντάς τες σε εκτελέσιμο κώδικα.&lt;/p></description></item><item><title>Κωνολικό Νευρωνικό Δίκτυο</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/convolutional_neural_network/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:22:55 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/convolutional_neural_network/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Τα Κωνολικά Νευρωνικά Δίκτυα (CNNs) είναι σχεδιασμένα για να μαθαίνουν αυτόματα και προσαρμοστικά ιεραρχικά χαρακτηριστικά από οπτικές εισόδους. Χρησιμοποιούν κωνολικά στρώματα που εφαρμόζουν φίλτρα για τον εντοπισμό τοπικών μοτίβων, όπως άκρες, υφές και σχήματα, στα δεδομένα εισόδου.&lt;/p></description></item><item><title>Οπτική Μηχανής</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/computer_vision/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:22:55 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/computer_vision/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η οπτική μηχανής εστιάζει στην αναπαραγωγή των ανθρώπινων οπτικών ικανοτήτων μέσω υπολογιστικών διαδικασιών. Περιλαμβάνει την ανάλυση και ερμηνεία οπτικών δεδομένων για τον εντοπισμό αντικειμένων, την αναγνώριση μοτίβων και την κατανόηση οπτικών σκηνών.&lt;/p></description></item><item><title>Παράθυρο Πλαισίου</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/context_window/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:22:55 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/context_window/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Το παράθυρο πλαισίου ορίζει το λειτουργικό όριο της μνήμης ενός μοντέλου τεχνητής νοημοσύνης για μια μεμονωμένη αλληλεπίδραση. Καθορίζει πόσο ιστορικό συνομιλίας, κείμενο εγγράφου ή δεδομένα εισόδου μπορεί να «προσελκύσει» (attention) το μοντέλο για να παράγει ακριβείς αποκρίσεις.&lt;/p></description></item><item><title>Αλυσιδωτή Σκέψη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/chain_of_thought/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:22:38 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/chain_of_thought/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η προτροπή αλυσιδωτής σκέψης (Chain-of-Thought - CoT) είναι μια στρατηγική όπου τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα κατευθύνονται να παράγουν επεξηγήσεις λογικής βήμα προς βήμα πριν καταλήξουν σε μια τελική απάντηση. Διασπώντας σύνθετα προβλήματα&lt;/p></description></item><item><title>Μηχανισμός Προσοχής</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/attention_mechanism/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:22:38 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/attention_mechanism/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένας μηχανισμός προσοχής επιτρέπει σε ένα μοντέλο να ζυγίζει δυναμικά τη σημασία των διαφορετικών στοιχείων μέσα σε μια ακολουθία εισόδου. Αντί να αντιμετωπίζει όλα τα δεδομένα εισόδου ισότιμα, αναθέτει διαφορετικά επίπεδα σημαντικότητας&lt;/p></description></item><item><title>Οπισθοδιάδοση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/backpropagation/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:22:38 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/backpropagation/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η οπισθοδιάδοση (backpropagation), συντομογραφία της οπισθοδιάδοσης των σφαλμάτων, είναι μια μέθοδος που χρησιμοποιείται στα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα για τον υπολογισμό της κλίσης της συνάρτησης απώλειας ως προς τα βάρη. Λειτουργεί διαδίδοντας&lt;/p></description></item><item><title>Προκατάληψη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bias/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:22:38 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/bias/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην ηθική της ΤΝ, η προκατάληψη αναφέρεται στη συστηματική και άδικη διάκριση στη λήψη αποφάσεων από αλγορίθμους, συχνά λόγω παραμορφωμένων δεδομένων εκπαίδευσης ή ελαττωματικού σχεδιασμού μοντέλου. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε αρνητικές επιπτώσεις σε&lt;/p></description></item><item><title>Τεχνητή Νοημοσύνη</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_intelligence/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:22:38 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/artificial_intelligence/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) αναφέρεται στην ικανότητα των ψηφιακών υπολογιστών ή των ρομποτικών συστημάτων ελεγχόμενων από υπολογιστές να εκτελούν εργασίες που συνήθως συνδέονται με έξυπνους οργανισμούς. Περιλαμβάνει διάφορους υποκλάδους&lt;/p></description></item><item><title>API</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/api/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:22:22 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/api/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Ένα API ορίζει ένα σύνολο πρωτοκόλλων και εργαλείων για την ανάπτυξη λογισμικού και εφαρμογών. Στην τεχνητή νοημοσύνη, τα APIs επιτρέπουν στους προγραμματιστές να έχουν πρόσβαση σε ισχυρά μοντέλα, όπως LLMs ή γεννήτριες εικόνων, χωρίς να χρειάζεται να τα φιλοξενούν τοπικά.&lt;/p></description></item><item><title>Ασφάλεια Τεχνητής Νοημοσύνης</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_safety/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:22:22 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/ai_safety/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η ασφάλεια της τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνει έρευνα και πρακτικές που στοχεύουν στη διασφάλιση ότι τα αυτόνομα συστήματα συμπεριφέρονται με τρόπο ωφέλιμο και μη επιβλαβή για τους ανθρώπους. Αντιμετωπίζει κινδύνους όπως η μεροληψία, οι παραπληροφορίες, η ασφάλεια κ.&lt;/p></description></item><item><title>Μηχανική Prompt</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/prompt_engineering/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:22:22 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/prompt_engineering/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η μηχανική prompt περιλαμβάνει τη σύνθεση συγκεκριμένων εισόδων, γνωστών ως prompts, για την απόσπαση ακριβών, σχετικών και υψηλής ποιότητας απαντήσεων από μοντέλα γενετικής τεχνητής νοημοσύνης. Απαιτεί κατανόηση του τρόπου ερμηνείας των μοντέλων.&lt;/p></description></item><item><title>Πράκτορας</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/agent/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:22:22 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/agent/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Στην τεχνητή νοημοσύνη, ένας πράκτορας είναι μια οντότητα που ενεργεί εκ μέρους ενός χρήστη ή συστήματος για την ολοκλήρωση εργασιών. Σε αντίθεση με παθητικά μοντέλα που απαντούν μόνο σε prompts, οι πράκτορες μπορούν να σχεδιάσουν, να χρησιμοποιήσουν εργαλεία και να επαναλάβουν τις ενέργειές τους.&lt;/p></description></item><item><title>Στοίχιση</title><link>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/alignment/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 15:22:22 +0000</pubDate><guid>https://terms.ai-term-hub.com/el/terms/alignment/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Η στοίχιση εστιάζει στο να διασφαλίζεται ότι τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης κάνουν αυτό που πραγματικά θέλουν οι άνθρωποι, αντί απλώς για αυτό που τους ζητούν κυριολεκτικά. Περιλαμβάνει τεχνικές όπως η Ενισχυτική Μάθηση από Ανθρώπινη Ανατροφοδότηση (RLHF) για.&lt;/p></description></item></channel></rss>