Астрономия, управляемая данными
Астрономия, основанная на данных Основы астрономии, основанной на данных (DDA) DDA использует науку о данных для анализа астрономических данных. Включает […]
Астрономия, основанная на данных Основы астрономии, основанной на данных (DDA) DDA использует науку о данных для анализа астрономических данных. Включает […]
Скорость обучения Основные понятия машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. Обучение без присмотра: обучение,
Глоссарий по искусственному интеллекту Глоссарий по искусственному интеллекту содержит определения терминов и понятий, связанных с ИИ и смежными областями. Глоссарий
Анализ формальной концепции Формальный концептуальный анализ (FCA) — метод анализа данных, основанный на формальных понятиях и концептуальных решетках. FCA рассматривает
Временные ряды Временные ряды представляют собой наборы данных, упорядоченных во времени. Анализ временных рядов включает изучение закономерностей и предсказание будущих
Многомерный адаптивный регрессионный сплайн MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) — метод регрессионного моделирования, основанный на использовании базисных функций. MARS использует
Обнимающее лицо Обнимающее лицо, Инк. — франко-американская компания, разрабатывающая вычислительные инструменты для машинного обучения. Известна своей библиотекой transformers для обработки
Flux (платформа машинного обучения) Flux — библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, написанная на Julia. Текущая стабильная версия —
Google JAX Google JAX — платформа машинного обучения для преобразования числовых функций в Python. JAX объединяет модифицированную версию autograd и
Увеличение объема данных Увеличение объема данных — статистический метод оценки максимального правдоподобия на основе неполных данных. Методы синтетической передискретизации используются
Внимание (машинное обучение) Attention networks используются в машинном обучении для выделения наиболее релевантных элементов в данных. Attention networks вычисляют скрытые
Состязательное машинное обучение Состязательные атаки на модели черного ящика в машинном обучении направлены на создание конкурирующих примеров для рассматриваемой модели.
Галлюцинация (искусственный интеллект) Галлюцинации у языковых моделей искусственного интеллекта (LLMs) вызывают опасения и требуют изучения. Галлюцинации могут быть вызваны неточностью
Переоснащение Переобучение — это проблема в машинном обучении, когда модель слишком хорошо адаптируется к обучающим данным, но хуже работает на
Индуктивное смещение Индуктивное смещение алгоритма обучения — набор допущений, используемых для прогнозирования результатов при неизвестных входных данных. Индуктивное смещение заставляет
Распознавание образов Распознавание образов — это процесс идентификации объектов или событий на основе их характеристик. В статье рассматриваются различные подходы
Алгоритмический вывод Метод начальной загрузки популяции используется для изучения распределения случайных параметров. Закон распределения случайных параметров A и K может
Перекрестная проверка (статистика) Перекрестная проверка — метод оценки эффективности моделей прогнозирования. Используется для сравнения эффективности различных методов прогнозирования. Включает выборку
Многозадачное обучение Регуляризатор — это метод, который добавляет штраф к функции потерь для регуляризации. Регуляризатор может быть использован для решения
Машинное обучение Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая изучает данные и использует их для решения задач. Обучение с