Prehľadávať všetok obsah označený Deep Learning
Umelá inteligencia (AI) v zdravotníctve využíva pokročilé algoritmy a technológie, ako je strojové učenie, NLP a hlboké učenie, na analýzu komplexných medicínskych údajov, zlepšovanie diagnostiky, personalizáciu liečby a zvýšenie prevádzkovej efektivity, pričom transformuje starostlivosť o pacientov a urýchľuje objavovanie liekov.
Aktivačné funkcie sú základom umelých neurónových sietí – vnášajú nelinearitu a umožňujú učenie zložitých vzorcov. Tento článok skúma ich účel, typy, výzvy a kľúčové aplikácie v AI, hlbokom učení a neurónových sieťach.
AllenNLP je robustná open-source knižnica pre výskum spracovania prirodzeného jazyka (NLP), postavená na PyTorch od AI2. Ponúka modulárne, rozšíriteľné nástroje, predtrénované modely a jednoduchú integráciu s knižnicami ako spaCy a Hugging Face, pričom podporuje úlohy ako klasifikácia textu, rozpoznávanie koreferencie a ďalšie.
Batch normalizácia je transformačná technika v hlbokom učení, ktorá výrazne zlepšuje proces trénovania neurónových sietí riešením vnútorného posunu kovariancie, stabilizovaním aktivácií a umožnením rýchlejšieho a stabilnejšieho učenia.
Objavte BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), open-source framework strojového učenia vyvinutý spoločnosťou Google pre spracovanie prirodzeného jazyka. Zistite, ako BERT-ova bidirekcionálna architektúra Transformerov revolučne mení porozumenie jazyka v AI, jeho aplikácie v NLP, chatboty, automatizáciu a kľúčové výskumné pokroky.
BMXNet je open-source implementácia binárnych neurónových sietí (BNN) založená na Apache MXNet, ktorá umožňuje efektívne nasadenie umelej inteligencie s binárnymi váhami a aktiváciami pre zariadenia s nízkou spotrebou energie.
Caffe je open-source framework pre hlboké učenie od BVLC, optimalizovaný pre rýchlosť a modularitu pri tvorbe konvolučných neurónových sietí (CNN). Široko používaný pri klasifikácii obrázkov, detekcii objektov a iných AI aplikáciách, Caffe ponúka flexibilnú konfiguráciu modelov, rýchle spracovanie a silnú komunitnú podporu.
Fastai je knižnica hlbokého učenia postavená na PyTorch, ktorá ponúka vysokú úroveň API, transfer learning a vrstvenú architektúru na zjednodušenie vývoja neurónových sietí pre vizuálne úlohy, NLP, tabuľkové dáta a ďalšie. Vyvíjaná Jeremy Howardom a Rachel Thomas, Fastai je open-source a poháňaná komunitou, vďaka čomu sprístupňuje najmodernejšiu AI každému.
DALL-E je séria modelov na prevod textu na obrázok vyvinutá spoločnosťou OpenAI, ktorá využíva hlboké učenie na generovanie digitálnych obrázkov z textových popisov. Zistite viac o jeho histórii, využití v umení, marketingu, vzdelávaní a etických otázkach.
Detekcia anomálií na obrázkoch identifikuje vzory, ktoré sa odchyľujú od normy, čo je kľúčové pre aplikácie ako priemyselná kontrola a medicínske zobrazovanie. Zistite viac o neadresovaných a slabo adresovaných metódach, integrácii AI a reálnych prípadoch použitia.
DL4J, alebo DeepLearning4J, je open-source, distribuovaná knižnica pre hlboké učenie určená pre Java Virtual Machine (JVM). Je súčasťou ekosystému Eclipse a umožňuje škálovateľný vývoj a nasadzovanie modelov hlbokého učenia pomocou Java, Scala a ďalších JVM jazykov.
Doladenie modelu prispôsobuje predtrénované modely na nové úlohy drobnými úpravami, čím znižuje potrebu dát a zdrojov. Zistite, ako doladenie využíva transfer learning, rôzne techniky, osvedčené postupy a metriky hodnotenia na efektívne zlepšenie výkonu modelu v NLP, počítačovom videní a ďalších oblastiach.
Dropout je regularizačná technika v AI, najmä v neurónových sieťach, ktorá bojuje proti preučeniu tým, že počas trénovania náhodne vypína neuróny, čím podporuje robustné učenie čŕt a lepšiu generalizáciu na nové dáta.
Fréchetov incepčný rozdiel (FID) je metrika používaná na hodnotenie kvality obrázkov generovaných generatívnymi modelmi, najmä GANmi. FID porovnáva rozdelenie generovaných obrázkov s reálnymi obrázkami a poskytuje komplexnejšie hodnotenie kvality a rozmanitosti obrázkov.
Generatívna AI označuje kategóriu algoritmov umelej inteligencie, ktoré dokážu generovať nový obsah, ako sú texty, obrázky, hudba, kód a videá. Na rozdiel od tradičnej AI produkuje generatívna AI originálne výstupy na základe údajov, na ktorých bola vytrénovaná, čím umožňuje kreativitu a automatizáciu v rôznych odvetviach.
Generatívny predtrénovaný transformátor (GPT) je AI model, ktorý využíva techniky hlbokého učenia na produkciu textu, ktorý úzko napodobňuje ľudské písanie. Na základe architektúry transformátora GPT využíva mechanizmy sebapozornosti na efektívne spracovanie a generovanie textu, čím revolučne mení NLP aplikácie ako tvorba obsahu a chatboty.
Gradientný zostup je základný optimalizačný algoritmus široko využívaný v strojovom učení a hlbokom učení na minimalizáciu nákladových alebo strátových funkcií iteratívnym upravovaním parametrov modelu. Je kľúčový pre optimalizáciu modelov ako neurónové siete a je implementovaný vo formách ako Batch, Stochastic a Mini-Batch Gradient Descent.
Hĺbkové učenie je podmnožinou strojového učenia v umelej inteligencii (AI), ktoré napodobňuje fungovanie ľudského mozgu pri spracovaní dát a vytváraní vzorov na podporu rozhodovania. Inšpiruje sa štruktúrou a funkciou mozgu, nazývaných umelé neurónové siete. Algoritmy hĺbkového učenia analyzujú a interpretujú zložité vzťahy v údajoch, čo umožňuje úlohy ako rozpoznávanie reči, klasifikáciu obrázkov a riešenie komplexných problémov s vysokou presnosťou.
Hlboko-veriaca sieť (DBN) je sofistikovaný generatívny model využívajúci hlboké architektúry a obmedzené Boltzmannove stroje (RBM) na učenie hierarchických reprezentácií dát pre úlohy s dohľadom aj bez dohľadu, ako je rozpoznávanie obrazu a reči.
Horovod je robustný open-source rámec na distribuované trénovanie hlbokého učenia, navrhnutý na efektívne škálovanie naprieč viacerými GPU alebo strojmi. Podporuje TensorFlow, Keras, PyTorch a MXNet, optimalizuje rýchlosť a škálovateľnosť pri trénovaní modelov strojového učenia.
Chainer je open-source framework hlbokého učenia, ktorý ponúka flexibilnú, intuitívnu a vysoko výkonnú platformu pre neurónové siete s dynamickými define-by-run grafmi, akceleráciou pomocou GPU a širokou podporou architektúr. Vyvinutý spoločnosťou Preferred Networks s významnými príspevkami od veľkých technologických firiem, je ideálny na výskum, prototypovanie a distribuované trénovanie, no aktuálne je už len v režime údržby.
Ideogram AI je inovatívna platforma na generovanie obrázkov, ktorá využíva umelú inteligenciu na premenenie textových podnetov na vysoko kvalitné obrázky. Vďaka využitiu hlbokých neurónových sietí Ideogram chápe prepojenie medzi textom a vizuálom, čím umožňuje používateľom vytvárať obrázky, ktoré presne zodpovedajú ich popisom.
Keras je výkonné a používateľsky prívetivé open-source API pre vysokú úroveň neurónových sietí, napísané v Pythone a schopné bežať nad TensorFlow, CNTK alebo Theano. Umožňuje rýchle experimentovanie a podporuje produkčné aj výskumné prípady použitia vďaka modularite a jednoduchej práci.
Konvergencia v AI označuje proces, pri ktorom modely strojového a hlbokého učenia dosahujú stabilný stav prostredníctvom iteratívneho učenia, čím zabezpečujú presné predikcie minimalizovaním rozdielu medzi predpokladanými a skutočnými výsledkami. Je základom efektívnosti a spoľahlivosti AI v rôznych aplikáciách, od autonómnych vozidiel po inteligentné mestá.
Konvolučná neurónová sieť (CNN) je špecializovaný typ umelej neurónovej siete navrhnutý na spracovanie štruktúrovaných mriežkových dát, ako sú obrázky. CNN sú obzvlášť efektívne pri úlohách s vizuálnymi dátami, vrátane klasifikácie obrázkov, detekcie objektov a segmentácie obrázkov. Napodobňujú vizuálny spracovateľský mechanizmus ľudského mozgu, vďaka čomu sú základným kameňom v oblasti počítačového videnia.
Long Short-Term Memory (LSTM) je špecializovaný typ architektúry rekurentných neurónových sietí (RNN), navrhnutý na učenie dlhodobých závislostí v sekvenčných dátach. LSTM siete využívajú pamäťové bunky a bránové mechanizmy na riešenie problému miznúcich gradientov, vďaka čomu sú nevyhnutné pre úlohy ako modelovanie jazyka, rozpoznávanie reči a predikcia časových radov.
Objavte modelovanie sekvencií v AI a strojovom učení—predpovedajte a generujte sekvencie v údajoch ako text, audio a DNA pomocou RNN, LSTM, GRU a Transformerov. Preskúmajte kľúčové pojmy, aplikácie, výzvy a najnovší výskum.
Apache MXNet je open-source framework pre hlboké učenie navrhnutý na efektívny a flexibilný tréning a nasadzovanie hlbokých neurónových sietí. Je známy svojou škálovateľnosťou, hybridným programovacím modelom a podporou viacerých jazykov, čo umožňuje výskumníkom a vývojárom vytvárať pokročilé AI riešenia.
Neuromorfné počítanie je prelomový prístup v oblasti počítačového inžinierstva, ktorý modeluje hardvérové aj softvérové prvky podľa ľudského mozgu a nervového systému. Táto interdisciplinárna oblasť, známa aj ako neuromorfný inžiniering, čerpá z informatiky, biológie, matematiky, elektronického inžinierstva a fyziky na vytváranie bio-inšpirovaných počítačových systémov a hardvéru.
Neuronová sieť, alebo umelá neuronová sieť (ANN), je výpočtový model inšpirovaný ľudským mozgom, ktorý je nevyhnutný v AI a strojovom učení na úlohy ako rozpoznávanie vzorov, rozhodovanie a aplikácie hlbokého učenia.
Obojsmerná Long Short-Term Memory (BiLSTM) je pokročilý typ architektúry rekurentných neurónových sietí (RNN), ktorá spracováva sekvenčné dáta v oboch smeroch – dopredu aj dozadu, čím zlepšuje kontextové porozumenie pre aplikácie v NLP, rozpoznávaní reči a bioinformatike.
Odhad polohy je technika počítačového videnia, ktorá predpovedá polohu a orientáciu osoby alebo objektu na obrázkoch alebo vo videách identifikovaním a sledovaním kľúčových bodov. Je nevyhnutná pre aplikácie ako športová analytika, robotika, herný priemysel a autonómne riadenie.
Optické rozpoznávanie znakov (OCR) je prelomová technológia, ktorá prevádza dokumenty, ako sú naskenované papiere, PDF súbory alebo obrázky, na editovateľné a vyhľadávateľné dáta. Zistite, ako OCR funguje, aké sú jeho typy, využitie, výhody, obmedzenia a najnovšie pokroky v AI OCR systémoch.
Počítačové videnie je oblasť umelej inteligencie (AI), ktorá sa zameriava na to, aby počítače dokázali interpretovať a porozumieť vizuálnemu svetu. Využívaním digitálnych obrázkov z kamier, videí a modelov hlbokého učenia môžu stroje presne identifikovať a klasifikovať objekty a následne reagovať na to, čo „vidia“.
PyTorch je open-source framework strojového učenia vyvinutý spoločnosťou Meta AI, známy svojou flexibilitou, dynamickými výpočtovými grafmi, akceleráciou pomocou GPU a bezproblémovou integráciou s jazykom Python. Je široko používaný pre hĺbkové učenie, počítačové videnie, NLP a výskumné aplikácie.
Reinforcement Learning (RL) je podmnožina strojového učenia zameraná na trénovanie agentov, ktorí sa učia robiť sekvencie rozhodnutí v prostredí, pričom sa učia optimálne správanie prostredníctvom spätnej väzby vo forme odmien alebo trestov. Preskúmajte kľúčové pojmy, algoritmy, aplikácie a výzvy RL.
Rekurentné neurónové siete (RNN) sú sofistikovanou triedou umelých neurónových sietí navrhnutých na spracovanie sekvenčných dát pomocou využitia pamäte predchádzajúcich vstupov. RNN vynikajú v úlohách, kde je poradie dát rozhodujúce, vrátane spracovania prirodzeného jazyka, rozpoznávania reči a predikcie časových radov.
Zistite, čo je rozpoznávanie obrázkov v AI. Na čo sa používa, aké sú trendy a ako sa líši od podobných technológií.
Rozpoznávanie scénického textu (STR) je špecializovaná oblasť optického rozpoznávania znakov (OCR), ktorá sa zameriava na identifikáciu a interpretáciu textu v obrazoch zachytených v prirodzených scénach pomocou AI a modelov hlbokého učenia. STR poháňa aplikácie ako autonómne vozidlá, rozšírená realita a infraštruktúra inteligentných miest tým, že prevádza zložitý, reálny text do strojovo čitateľných formátov.
Segmentácia inštancií je úloha počítačového videnia, ktorá deteguje a ohraničuje každý samostatný objekt na obrázku s presnosťou na úrovni pixelov. Zlepšuje aplikácie tým, že poskytuje detailnejšie porozumenie ako detekcia objektov alebo semantická segmentácia, vďaka čomu je kľúčová pre oblasti ako medicínske zobrazovanie, autonómne riadenie a robotiku.
Semantická segmentácia je technika počítačového videnia, ktorá rozdeľuje obrázky na viacero segmentov a každému pixelu priraďuje triedu reprezentujúcu objekt alebo oblasť. Umožňuje detailné porozumenie pre aplikácie ako autonómne riadenie, medicínske zobrazovanie a robotiku prostredníctvom hlbokých neurónových sietí ako CNN, FCN, U-Net a DeepLab.
Spätné šírenie je algoritmus na trénovanie umelých neurónových sietí úpravou váh s cieľom minimalizovať chybu predikcie. Zistite, ako funguje, aké sú jeho kroky a princípy pri trénovaní neurónových sietí.
Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) umožňuje počítačom rozumieť, interpretovať a generovať ľudský jazyk pomocou počítačovej lingvistiky, strojového učenia a hlbokého učenia. NLP poháňa aplikácie ako preklad, chatboty, analýza sentimentu a ďalšie, čím transformuje odvetvia a zlepšuje interakciu medzi človekom a počítačom.
Stable Diffusion je pokročilý model generovania obrázkov z textu, ktorý využíva hlboké učenie na tvorbu vysoko kvalitných, fotorealistických obrázkov na základe textových popisov. Ako latentný difúzny model predstavuje významný prelom v generatívnej AI, efektívne kombinuje difúzne modely a strojové učenie na generovanie obrázkov presne zodpovedajúcich zadaným podnetom.
TensorFlow je open-source knižnica vyvinutá tímom Google Brain, určená na numerické výpočty a strojové učenie vo veľkom rozsahu. Podporuje hlboké učenie, neurónové siete a beží na CPU, GPU aj TPU, čím zjednodušuje získavanie dát, trénovanie modelov a ich nasadzovanie.
Torch je open-source knižnica strojového učenia a vedecký výpočtový rámec založený na Lua, optimalizovaný pre úlohy hlbokého učenia a umelej inteligencie. Poskytuje nástroje na tvorbu neurónových sietí, podporuje akceleráciu pomocou GPU a bol predchodcom PyTorch.
Transfer learning je sofistikovaná technika strojového učenia, ktorá umožňuje modelom trénovaným na jednej úlohe byť znovu použitými pre príbuznú úlohu, čím sa zvyšuje efektivita a výkon, najmä keď sú dáta vzácne.
Transfer Learning je výkonná technika AI/ML, ktorá prispôsobuje predtrénované modely novým úlohám, zlepšuje výkon pri obmedzených dátach a zvyšuje efektivitu v rôznych aplikáciách, ako je rozpoznávanie obrázkov a spracovanie prirodzeného jazyka (NLP).
Transformátory sú revolučnou architektúrou neurónových sietí, ktorá zásadne zmenila umelú inteligenciu, najmä v spracovaní prirodzeného jazyka. Predstavené v roku 2017 v práci 'Attention is All You Need', umožňujú efektívne paralelné spracovanie a stali sa základom modelov ako BERT a GPT, ovplyvňujúc NLP, vizuálne vnímanie a ďalšie oblasti.
Umelé neurónové siete (ANNs) sú podmnožinou algoritmov strojového učenia inšpirovaných ľudským mozgom. Tieto výpočtové modely pozostávajú z prepojených uzlov alebo 'neurónov', ktoré spolupracujú na riešení zložitých problémov. ANNs sú široko využívané v oblastiach ako rozpoznávanie obrazu a reči, spracovanie prirodzeného jazyka a prediktívna analytika.
Vektor vloženia je hustá číselná reprezentácia údajov v multidimenzionálnom priestore, ktorá zachytáva sémantické a kontextové vzťahy. Zistite, ako vektory vloženia poháňajú AI úlohy ako NLP, spracovanie obrazov a odporúčania.
Veľký jazykový model (LLM) je typ umelej inteligencie trénovanej na obrovských textových dátach, aby porozumela, generovala a manipulovala s ľudským jazykom. LLM využívajú hlboké učenie a transformerové neurónové siete na poháňanie úloh ako generovanie textu, sumarizácia, preklad a ďalšie naprieč odvetviami.
