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
Нейронная сеть
Вычислительная система, вдохновлённая биологическими нейронными сетями мозга, состоящая из слоёв искусственных нейронов.
Adapter
Адаптер — небольшой обучаемый модуль, встраиваемый между слоями предобученной модели для её адаптации под новые задачи без изменения основных весов.
Inference
Инференс — процесс получения предсказаний или результатов от обученной AI-модели на новых входных данных.
Self-Attention
Самовнимание — разновидность attention, где каждый элемент последовательности сравнивается со всеми остальными элементами той же последовательности.