Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Deep Learning
Sztuczna inteligencja (AI) w opiece zdrowotnej wykorzystuje zaawansowane algorytmy i technologie, takie jak uczenie maszynowe, NLP oraz deep learning, aby analizować złożone dane medyczne, usprawniać diagnostykę, personalizować leczenie oraz poprawiać efektywność operacyjną, jednocześnie rewolucjonizując opiekę nad pacjentem i przyspieszając odkrywanie leków.
AllenNLP to solidna, otwartoźródłowa biblioteka do badań nad przetwarzaniem języka naturalnego (NLP), zbudowana na PyTorch przez AI2. Oferuje modułowe, rozbudowywane narzędzia, gotowe modele oraz łatwą integrację z bibliotekami takimi jak spaCy i Hugging Face, wspierając zadania takie jak klasyfikacja tekstu, rozpoznawanie koreferencji i wiele innych.
Backpropagacja to algorytm służący do trenowania sztucznych sieci neuronowych poprzez dostosowywanie wag w celu minimalizacji błędu predykcji. Dowiedz się, jak działa, jakie są jej etapy i zasady podczas uczenia sieci neuronowych.
Batch normalization to przełomowa technika w uczeniu głębokim, która znacząco usprawnia proces trenowania sieci neuronowych poprzez eliminację wewnętrznego przesunięcia kowariancji, stabilizację aktywacji oraz umożliwienie szybszego i bardziej stabilnego treningu.
Poznaj BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – otwartoźródłowe środowisko uczenia maszynowego opracowane przez Google do przetwarzania języka naturalnego. Dowiedz się, jak dwukierunkowa architektura Transformerów rewolucjonizuje rozumienie języka przez AI, poznaj zastosowania BERT w NLP, chatbotach, automatyzacji oraz najważniejsze osiągnięcia badawcze.
BMXNet to otwartoźródłowa implementacja binarnych sieci neuronowych (BNN) oparta na Apache MXNet, umożliwiająca wydajne wdrażanie AI z binarnymi wagami i aktywacjami na urządzeniach o niskim poborze mocy.
Caffe to otwartoźródłowy framework do uczenia głębokiego stworzony przez BVLC, zoptymalizowany pod kątem szybkości i modułowości w budowie konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN). Szeroko stosowany w klasyfikacji obrazów, detekcji obiektów i innych zastosowaniach AI, Caffe oferuje elastyczną konfigurację modeli, szybkie przetwarzanie oraz silne wsparcie społeczności.
Chainer to otwartoźródłowy framework do głębokiego uczenia, oferujący elastyczną, intuicyjną i wydajną platformę dla sieci neuronowych, z dynamicznymi grafami define-by-run, akceleracją GPU i szerokim wsparciem dla architektur. Opracowany przez Preferred Networks przy udziale dużych firm technologicznych, idealny do badań, prototypowania i rozproszonego treningu, lecz obecnie jest w trybie utrzymania.
Fastai to biblioteka głębokiego uczenia oparta na PyTorch, oferująca wysokopoziomowe API, transfer learning oraz warstwową architekturę, która upraszcza rozwój sieci neuronowych dla wizji komputerowej, NLP, danych tabelarycznych i nie tylko. Opracowana przez Jeremy'ego Howarda i Rachel Thomas, Fastai jest projektem open source napędzanym przez społeczność, czyniąc nowoczesną AI dostępną dla wszystkich.
DALL-E to seria modeli przekształcających tekst na obraz, opracowanych przez OpenAI, wykorzystujących deep learning do generowania cyfrowych obrazów na podstawie opisów tekstowych. Dowiedz się o historii, zastosowaniach w sztuce, marketingu, edukacji oraz kwestiach etycznych.
DL4J, czyli DeepLearning4J, to otwartoźródłowa, rozproszona biblioteka do uczenia głębokiego dla Java Virtual Machine (JVM). Jako część ekosystemu Eclipse umożliwia skalowalny rozwój i wdrażanie modeli głębokiego uczenia z użyciem języków Java, Scala oraz innych języków JVM.
Dostrajanie modelu dostosowuje wstępnie wytrenowane modele do nowych zadań poprzez drobne korekty, zmniejszając zapotrzebowanie na dane i zasoby. Dowiedz się, jak dostrajanie wykorzystuje transfer learning, różne techniki, najlepsze praktyki oraz metryki oceny do efektywnej poprawy wydajności modeli w NLP, komputerowym rozpoznawaniu obrazów i innych dziedzinach.
Dropout to technika regularyzacji w sztucznej inteligencji, szczególnie w sieciach neuronowych, która przeciwdziała przeuczeniu poprzez losowe wyłączanie neuronów podczas treningu, wspierając naukę odpornych cech i lepszą generalizację na nowe dane.
Duży model językowy (LLM) to rodzaj sztucznej inteligencji, trenowany na ogromnych zbiorach tekstowych, aby rozumieć, generować i przetwarzać ludzki język. LLM-y wykorzystują głębokie uczenie i sieci neuronowe o architekturze transformerów do realizacji zadań takich jak generowanie tekstu, streszczenia, tłumaczenia i wiele innych w różnych branżach.
Dwukierunkowa długa pamięć krótkoterminowa (BiLSTM) to zaawansowany typ architektury rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN), która przetwarza dane sekwencyjne zarówno w kierunku do przodu, jak i do tyłu, zwiększając zrozumienie kontekstu w aplikacjach z zakresu NLP, rozpoznawania mowy i bioinformatyki.
Estymacja pozycji to technika wizji komputerowej, która przewiduje położenie i orientację osoby lub obiektu na obrazach lub wideo poprzez identyfikację i śledzenie kluczowych punktów. Jest niezbędna w zastosowaniach takich jak analiza sportowa, robotyka, gry i autonomiczna jazda.
Fréchet Inception Distance (FID) to miara używana do oceny jakości obrazów generowanych przez modele generatywne, szczególnie GAN-y. FID porównuje rozkład obrazów wygenerowanych do rzeczywistych, zapewniając bardziej całościową ocenę jakości i różnorodności obrazów.
Funkcje aktywacji są fundamentalne dla sztucznych sieci neuronowych, wprowadzając nieliniowość i umożliwiając uczenie się złożonych wzorców. W tym artykule omówiono ich cele, rodzaje, wyzwania oraz kluczowe zastosowania w AI, deep learningu i sieciach neuronowych.
Generatywna AI odnosi się do kategorii algorytmów sztucznej inteligencji, które potrafią generować nową treść, taką jak tekst, obrazy, muzyka, kod czy wideo. W przeciwieństwie do tradycyjnej AI, generatywna AI tworzy oryginalne wyniki na podstawie danych, na których została wytrenowana, umożliwiając kreatywność i automatyzację w różnych branżach.
Generatywny wstępnie wytrenowany transformator (GPT) to model AI wykorzystujący techniki głębokiego uczenia do generowania tekstu, który blisko przypomina ludzkie pisanie. Bazując na architekturze transformera, GPT stosuje mechanizmy samo-uwagi dla efektywnego przetwarzania i generowania tekstu, rewolucjonizując zastosowania NLP, takie jak tworzenie treści i chatboty.
Horovod to solidne, otwarte oprogramowanie do rozproszonego uczenia głębokiego, stworzone w celu umożliwienia wydajnego skalowania na wielu GPU lub maszynach. Wspiera TensorFlow, Keras, PyTorch i MXNet, optymalizując szybkość i skalowalność treningu modeli uczenia maszynowego.
Ideogram AI to innowacyjna platforma do generowania obrazów, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do przekształcania tekstowych poleceń w wysokiej jakości obrazy. Dzięki zastosowaniu głębokich sieci neuronowych, Ideogram rozumie zależność między tekstem a wizualizacjami, umożliwiając użytkownikom tworzenie obrazów ściśle odpowiadających ich opisom.
Keras to potężne i przyjazne dla użytkownika, otwartoźródłowe API wysokopoziomowych sieci neuronowych, napisane w Pythonie i mogące działać na TensorFlow, CNTK lub Theano. Umożliwia szybkie eksperymentowanie oraz wspiera zarówno produkcyjne, jak i badawcze zastosowania dzięki modułowości i prostocie.
Konwergencja w sztucznej inteligencji odnosi się do procesu, w którym modele uczenia maszynowego i głębokiego uczenia osiągają stabilny stan poprzez iteracyjne uczenie się, zapewniając trafne prognozy poprzez minimalizację różnicy między przewidywanymi a rzeczywistymi wynikami. Jest to fundament skuteczności i niezawodności AI w różnych zastosowaniach, od pojazdów autonomicznych po inteligentne miasta.
Konwolucyjna sieć neuronowa (CNN) to specjalistyczny rodzaj sztucznej sieci neuronowej zaprojektowany do przetwarzania uporządkowanych danych siatkowych, takich jak obrazy. CNN są szczególnie skuteczne w zadaniach związanych z danymi wizualnymi, w tym w klasyfikacji obrazów, detekcji obiektów i segmentacji obrazów. Naśladują mechanizm przetwarzania wizualnego ludzkiego mózgu, co czyni je fundamentem w dziedzinie wizji komputerowej.
Long Short-Term Memory (LSTM) to specjalistyczny typ architektury Recurrent Neural Network (RNN), zaprojektowany do nauki długoterminowych zależności w danych sekwencyjnych. Sieci LSTM wykorzystują komórki pamięci oraz mechanizmy bramek, aby rozwiązać problem znikającego gradientu, co czyni je niezbędnymi do zadań takich jak modelowanie języka, rozpoznawanie mowy czy prognozowanie szeregów czasowych.
Poznaj modelowanie sekwencji w AI i uczeniu maszynowym—przewiduj i generuj sekwencje danych takich jak tekst, dźwięk i DNA z wykorzystaniem RNN, LSTM, GRU i Transformerów. Zgłęb kluczowe pojęcia, zastosowania, wyzwania oraz najnowsze badania.
Apache MXNet to otwartoźródłowy framework do głębokiego uczenia, zaprojektowany do wydajnego i elastycznego trenowania oraz wdrażania głębokich sieci neuronowych. Znany ze swojej skalowalności, hybrydowego modelu programowania oraz wsparcia wielu języków, MXNet umożliwia badaczom i deweloperom tworzenie zaawansowanych rozwiązań AI.
Obliczenia neuromorficzne to nowatorskie podejście do inżynierii komputerowej, które wzoruje elementy sprzętowe i programistyczne na ludzkim mózgu i układzie nerwowym. Ta interdyscyplinarna dziedzina, znana również jako inżynieria neuromorficzna, czerpie z informatyki, biologii, matematyki, inżynierii elektronicznej i fizyki, aby tworzyć systemy komputerowe i sprzęt inspirowane biologią.
Optical Character Recognition (OCR) to przełomowa technologia, która przekształca dokumenty, takie jak zeskanowane papiery, pliki PDF lub obrazy, w edytowalne i przeszukiwalne dane. Dowiedz się, jak działa OCR, jakie są jego rodzaje, zastosowania, korzyści, ograniczenia oraz najnowsze osiągnięcia w systemach OCR opartych na AI.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) umożliwia komputerom rozumienie, interpretację i generowanie ludzkiego języka z wykorzystaniem lingwistyki komputerowej, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. NLP napędza aplikacje takie jak tłumaczenia, chatboty, analiza sentymentu i wiele innych, rewolucjonizując branże oraz usprawniając interakcję człowiek-komputer.
PyTorch to otwartoźródłowy framework do uczenia maszynowego opracowany przez Meta AI, znany ze swojej elastyczności, dynamicznych grafów obliczeniowych, akceleracji GPU i bezproblemowej integracji z Pythonem. Jest szeroko wykorzystywany w uczeniu głębokim, wizji komputerowej, NLP oraz badaniach naukowych.
Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) to zaawansowana klasa sztucznych sieci neuronowych zaprojektowanych do przetwarzania danych sekwencyjnych poprzez wykorzystanie pamięci poprzednich wejść. RNN świetnie sprawdzają się w zadaniach, gdzie kolejność danych jest kluczowa, w tym w NLP, rozpoznawaniu mowy i prognozowaniu szeregów czasowych.
Dowiedz się, czym jest rozpoznawanie obrazów w AI. Do czego służy, jakie są trendy i czym różni się od podobnych technologii.
Rozpoznawanie Tekstu w Scenach (STR) to wyspecjalizowana gałąź Optycznego Rozpoznawania Znaków (OCR), skupiająca się na identyfikacji i interpretacji tekstu w obrazach uchwyconych w naturalnym otoczeniu z wykorzystaniem AI i modeli uczenia głębokiego. STR napędza zastosowania takie jak pojazdy autonomiczne, rzeczywistość rozszerzona i infrastruktura inteligentnych miast, przekształcając złożony tekst ze świata rzeczywistego w formaty czytelne dla maszyn.
Segmentacja instancji to zadanie z zakresu widzenia komputerowego polegające na wykrywaniu i wyodrębnianiu każdego pojedynczego obiektu na obrazie z precyzją na poziomie pikseli. Umożliwia to bardziej szczegółową analizę niż wykrywanie obiektów czy segmentacja semantyczna, co czyni ją kluczową w takich dziedzinach jak obrazowanie medyczne, autonomiczna jazda czy robotyka.
Segmentacja semantyczna to technika widzenia komputerowego, która dzieli obrazy na wiele segmentów, przypisując każdemu pikselowi etykietę klasy reprezentującą obiekt lub region. Umożliwia to szczegółowe zrozumienie dla zastosowań takich jak autonomiczna jazda, obrazowanie medyczne i robotyka dzięki modelom głębokiego uczenia, takim jak CNN, FCN, U-Net i DeepLab.
Sieć Głębokich Przekonań (DBN) to zaawansowany model generatywny wykorzystujący głęboką architekturę oraz Ograniczone Maszyny Boltzmanna (RBM) do nauki hierarchicznych reprezentacji danych w zadaniach zarówno nadzorowanych, jak i nienadzorowanych, takich jak rozpoznawanie obrazów i mowy.
Sieć neuronowa, czyli sztuczna sieć neuronowa (ANN), to model obliczeniowy inspirowany ludzkim mózgiem, kluczowy w AI i uczeniu maszynowym do zadań takich jak rozpoznawanie wzorców, podejmowanie decyzji oraz zastosowania w deep learningu.
Spadek gradientowy to fundamentalny algorytm optymalizacyjny szeroko stosowany w uczeniu maszynowym i głębokim uczeniu do minimalizacji funkcji kosztu lub straty poprzez iteracyjne dostosowywanie parametrów modelu. Jest kluczowy dla optymalizacji modeli takich jak sieci neuronowe i występuje w wariantach takich jak Batch, Stochastic i Mini-Batch Gradient Descent.
Stable Diffusion to zaawansowany model generowania obrazów na podstawie tekstu, który wykorzystuje uczenie głębokie do tworzenia wysokiej jakości, fotorealistycznych obrazów na podstawie opisów tekstowych. Jako model latent diffusion stanowi przełom w generatywnej AI, efektywnie łącząc modele dyfuzji i uczenie maszynowe, by generować obrazy ściśle dopasowane do podanych promptów.
Sztuczne Sieci Neuronowe (ANN) to podzbiór algorytmów uczenia maszynowego wzorowanych na ludzkim mózgu. Te modele obliczeniowe składają się ze współpołączonych węzłów, czyli 'neuronów', które razem rozwiązują złożone problemy. ANNy są szeroko stosowane w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów i mowy, przetwarzanie języka naturalnego oraz analityka predykcyjna.
TensorFlow to otwartoźródłowa biblioteka opracowana przez zespół Google Brain, zaprojektowana do obliczeń numerycznych i uczenia maszynowego na dużą skalę. Obsługuje deep learning, sieci neuronowe i działa na CPU, GPU oraz TPU, upraszczając pozyskiwanie danych, trenowanie modeli oraz wdrażanie.
Torch to otwartoźródłowa biblioteka uczenia maszynowego oraz framework do obliczeń naukowych oparty na języku Lua, zoptymalizowany pod kątem zadań związanych z uczeniem głębokim i sztuczną inteligencją. Udostępnia narzędzia do budowy sieci neuronowych, wspiera akcelerację GPU i była prekursorem PyTorch.
Transformatory to rewolucyjna architektura sieci neuronowych, która zrewolucjonizowała sztuczną inteligencję, zwłaszcza w przetwarzaniu języka naturalnego. Wprowadzona w pracy 'Attention is All You Need' z 2017 roku, umożliwia wydajne przetwarzanie równoległe i stała się podstawą modeli takich jak BERT i GPT, wpływając na NLP, widzenie komputerowe i wiele innych dziedzin.
Uczenie głębokie to podzbiór uczenia maszynowego w sztucznej inteligencji (SI), który naśladuje działanie ludzkiego mózgu w przetwarzaniu danych i tworzeniu wzorców wykorzystywanych w podejmowaniu decyzji. Inspiracją dla tej technologii jest struktura i funkcjonowanie mózgu, określane jako sztuczne sieci neuronowe. Algorytmy uczenia głębokiego analizują i interpretują złożone relacje danych, umożliwiając zadania takie jak rozpoznawanie mowy, klasyfikacja obrazów oraz rozwiązywanie skomplikowanych problemów z wysoką dokładnością.
Uczenie transferowe to zaawansowana technika uczenia maszynowego, która umożliwia ponowne wykorzystanie modeli wytrenowanych do jednego zadania w celu realizacji powiązanego zadania, zwiększając efektywność i wydajność, zwłaszcza gdy dane są ograniczone.
Uczenie transferowe to potężna technika AI/ML, która dostosowuje wstępnie wytrenowane modele do nowych zadań, poprawiając wydajność przy ograniczonych danych i zwiększając efektywność w różnych zastosowaniach, takich jak rozpoznawanie obrazów i NLP.
Uczenie ze wzmocnieniem (RL) to podzbiór uczenia maszynowego skoncentrowany na trenowaniu agentów do podejmowania sekwencji decyzji w środowisku, uczących się optymalnych zachowań poprzez informacje zwrotne w postaci nagród lub kar. Poznaj kluczowe pojęcia, algorytmy, zastosowania oraz wyzwania RL.
Wektor osadzenia to gęsta, numeryczna reprezentacja danych w przestrzeni wielowymiarowej, odzwierciedlająca relacje semantyczne i kontekstowe. Dowiedz się, jak wektory osadzeń napędzają zadania AI, takie jak NLP, przetwarzanie obrazów oraz systemy rekomendacji.
Wizja komputerowa to dziedzina sztucznej inteligencji (AI), której celem jest umożliwienie komputerom interpretacji i rozumienia świata wizualnego. Dzięki wykorzystaniu obrazów cyfrowych z kamer, nagrań wideo oraz modeli głębokiego uczenia, maszyny mogą precyzyjnie identyfikować i klasyfikować obiekty, a następnie reagować na to, co „widzą”.
Wykrywanie anomalii na obrazach identyfikuje wzorce odbiegające od normy, co jest kluczowe w zastosowaniach takich jak inspekcja przemysłowa czy obrazowanie medyczne. Dowiedz się o metodach niesuperwizyjnych i słabo nadzorowanych, integracji AI oraz praktycznych przypadkach użycia.
