Prehľadávať všetok obsah označený Machine Learning
Vysvetliteľnosť AI označuje schopnosť porozumieť a interpretovať rozhodnutia a predpovede, ktoré robia systémy umelej inteligencie. S rastúcou zložitosťou AI modelov zabezpečuje vysvetliteľnosť transparentnosť, dôveru, súlad s reguláciami, zmierňovanie zaujatosti a optimalizáciu modelov prostredníctvom techník, ako sú LIME a SHAP.
Vývoj AI prototypov je iteratívny proces navrhovania a tvorby počiatočných verzií AI systémov, ktorý umožňuje experimentovanie, overovanie a optimalizáciu zdrojov pred nasadením v plnej prevádzke. Objavte kľúčové knižnice, prístupy a prípady použitia naprieč odvetviami.
OpenAI Whisper je pokročilý systém na automatické rozpoznávanie reči (ASR), ktorý prepíše hovorený jazyk do textu, podporuje 99 jazykov, je odolný voči akcentom a šumu a je open-source pre všestranné AI aplikácie.
Vysvetliteľná umelá inteligencia (XAI) je súbor metód a procesov navrhnutých tak, aby boli výstupy AI modelov zrozumiteľné pre ľudí, čím podporuje transparentnosť, interpretovateľnosť a zodpovednosť v komplexných systémoch strojového učenia.
XGBoost znamená Extreme Gradient Boosting. Je to optimalizovaná distribuovaná knižnica gradientného boostingu navrhnutá pre efektívny a škálovateľný tréning modelov strojového učenia, známa svojou rýchlosťou, výkonom a robustnou regularizáciou.
Základný AI model je veľkorozmerný model strojového učenia trénovaný na obrovskom množstve dát, prispôsobiteľný širokej škále úloh. Základné modely priniesli revolúciu do AI tým, že slúžia ako univerzálny základ pre špecializované AI aplikácie v oblastiach ako NLP, počítačové videnie a ďalšie.
Preskúmajte zaujatosti v AI: pochopte ich zdroje, vplyv na strojové učenie, príklady z praxe a stratégie na ich zmiernenie pre vytváranie spravodlivých a spoľahlivých AI systémov.
Závislostné parsovanie je metóda syntaktickej analýzy v NLP, ktorá identifikuje gramatické vzťahy medzi slovami a vytvára stromové štruktúry, ktoré sú nevyhnutné pre aplikácie ako strojový preklad, analýzu sentimentu a extrakciu informácií.
Zero-Shot Learning je metóda v AI, pri ktorej model rozpoznáva objekty alebo kategórie dát bez toho, aby bol na tieto kategórie explicitne trénovaný, pričom využíva sémantické opisy alebo atribúty na tvorbu záverov. Je obzvlášť užitočná, keď je zhromažďovanie tréningových dát náročné alebo nemožné.
