Machine Learning
Определение
Машинное обучение — область AI, в которой алгоритмы обучаются на данных, выявляя закономерности и делая предсказания без явного программирования правил.
Простое объяснение
Это когда программа учится на примерах: показываешь ей много фото кошек и собак, и она сама понимает, чем они отличаются.
Подробнее
Типы машинного обучения:
- Supervised — обучение на размеченных данных
- Unsupervised — поиск паттернов без меток
- Reinforcement — обучение через награды
- Self-supervised — создание меток из данных
ML — основа современного AI.
Связанные термины
Transformer
Трансформер — архитектура нейронной сети с механизмом внимания (attention), ставшая основой современных языковых моделей и генеративного AI.
FlashAttention
FlashAttention — алгоритм вычисления attention, оптимизированный для GPU, который значительно снижает использование памяти и ускоряет обучение и inference.
Reinforcement Learning
Обучение с подкреплением — метод машинного обучения, при котором агент учится принимать решения, получая награды или штрафы за свои действия.
Zero-shot Learning
Zero-shot обучение — способность AI выполнять задачи, на которых модель не обучалась напрямую, используя общие знания и инструкции.