Машинное обучение
Определение
Подраздел AI, где алгоритмы учатся на данных и улучшают свои результаты без явного программирования.
Простое объяснение
Представь, что ты показываешь компьютеру тысячи фото кошек и собак. Он сам учится различать их, не зная правил заранее.
Подробнее
Машинное обучение (ML) — это метод, при котором компьютерные системы автоматически улучшаются через опыт. Вместо написания правил вручную, алгоритмы находят паттерны в данных.
Существует три основных типа: обучение с учителем, без учителя и обучение с подкреплением.
Связанные термины
Computer Vision
Компьютерное зрение — область AI, которая обучает машины «видеть» и понимать визуальную информацию: изображения и видео.
Zero-shot Learning
Zero-shot обучение — способность AI выполнять задачи, на которых модель не обучалась напрямую, используя общие знания и инструкции.
Speculative Decoding
Speculative Decoding — метод ускорения inference LLM, где маленькая модель генерирует черновые токены, а большая модель верифицирует их параллельно.
VAE
Variational Autoencoder — генеративная модель, которая учится кодировать данные в компактное латентное пространство и декодировать обратно, используя вероятностный подход.