Flux (фреймворк машинного обучения) — Википедия
Flux (платформа машинного обучения) Flux — библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, написанная на Julia. Текущая стабильная версия — […]
Вики
Machine learning
Вики
Google JAX — Википедия
Google JAX Google JAX — платформа машинного обучения для преобразования числовых функций в Python. JAX объединяет модифицированную версию autograd и
Вики
Увеличение данных — Википедия, бесплатная энциклопедия
Увеличение объема данных Увеличение объема данных — статистический метод оценки максимального правдоподобия на основе неполных данных. Методы синтетической передискретизации используются
Вики
Внимание (машинное обучение) — Википедия
Внимание (машинное обучение) Attention networks используются в машинном обучении для выделения наиболее релевантных элементов в данных. Attention networks вычисляют скрытые
Вики
Состязательное машинное обучение — Википедия
Состязательное машинное обучение Состязательные атаки на модели черного ящика в машинном обучении направлены на создание конкурирующих примеров для рассматриваемой модели.
Вики
Галлюцинация (искусственный интеллект) — Википедия
Галлюцинация (искусственный интеллект) Галлюцинации у языковых моделей искусственного интеллекта (LLMs) вызывают опасения и требуют изучения. Галлюцинации могут быть вызваны неточностью
Вики
Переобучение — Википедия
Переоснащение Переобучение — это проблема в машинном обучении, когда модель слишком хорошо адаптируется к обучающим данным, но хуже работает на
Вики
Индуктивное смещение — Википедия, бесплатная энциклопедия
Индуктивное смещение Индуктивное смещение алгоритма обучения — набор допущений, используемых для прогнозирования результатов при неизвестных входных данных. Индуктивное смещение заставляет
Вики
Распознавание образов — Википедия
Распознавание образов Распознавание образов — это процесс идентификации объектов или событий на основе их характеристик. В статье рассматриваются различные подходы
Вики
Алгоритмический вывод — Википедия
Алгоритмический вывод Метод начальной загрузки популяции используется для изучения распределения случайных параметров. Закон распределения случайных параметров A и K может
Вики
Перекрестная проверка (статистика) — Википедия
Перекрестная проверка (статистика) Перекрестная проверка — метод оценки эффективности моделей прогнозирования. Используется для сравнения эффективности различных методов прогнозирования. Включает выборку
Вики
Многозадачное обучение — Википедия
Многозадачное обучение Регуляризатор — это метод, который добавляет штраф к функции потерь для регуляризации. Регуляризатор может быть использован для решения
Вики
Машинное обучение — Википедия
Машинное обучение Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая изучает данные и использует их для решения задач. Обучение с