Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Pattern Recognition
Dane treningowe to zbiór danych wykorzystywany do instruowania algorytmów AI, umożliwiający im rozpoznawanie wzorców, podejmowanie decyzji i przewidywanie wyników. Dane te mogą obejmować tekst, liczby, obrazy i filmy, a dla skuteczności modeli AI muszą być wysokiej jakości, różnorodne i odpowiednio oznakowane.
Klastrowanie metodą K-średnich to popularny algorytm uczenia maszynowego bez nadzoru, służący do podziału zbiorów danych na z góry określoną liczbę odrębnych, niepokrywających się klastrów poprzez minimalizowanie sumy kwadratów odległości pomiędzy punktami danych a centroidami ich klastrów.
Pamięć asocjacyjna w sztucznej inteligencji (AI) umożliwia systemom przywoływanie informacji na podstawie wzorców i skojarzeń, naśladując ludzką pamięć. Ten model pamięci usprawnia rozpoznawanie wzorców, wyszukiwanie danych i uczenie się w aplikacjach AI, takich jak chatboty i narzędzia automatyzacji.
Rozpoznawanie wzorców to proces obliczeniowy polegający na identyfikowaniu wzorców i regularności w danych, kluczowy w takich dziedzinach jak AI, informatyka, psychologia i analiza danych. Automatyzuje rozpoznawanie struktur w mowie, tekście, obrazach i abstrakcyjnych zbiorach danych, umożliwiając inteligentne systemy i aplikacje, takie jak widzenie komputerowe, rozpoznawanie mowy, OCR i wykrywanie oszustw.
Wykrywanie języka w dużych modelach językowych (LLM) to proces, w którym modele te identyfikują język tekstu wejściowego, umożliwiając dokładne przetwarzanie dla wielojęzycznych zastosowań, takich jak chatboty, tłumaczenia i moderacja treści.
