Prehľadávať všetok obsah označený Transfer Learning
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.
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.
Few-Shot Learning je prístup strojového učenia, ktorý umožňuje modelom robiť presné predikcie iba na základe malého počtu označených príkladov. Na rozdiel od tradičných metód s dohľadom sa zameriava na generalizáciu z obmedzených dát, využívajúc techniky ako meta-učenie, transferové učenie a augmentáciu dát.
Nedostatok dát označuje nedostatočné množstvo dát na trénovanie modelov strojového učenia alebo komplexnú analýzu, čo brzdí vývoj presných AI systémov. Objavte príčiny, dopady a techniky na prekonanie nedostatku dát v AI a automatizácii.
Rozšíriteľnosť AI označuje schopnosť systémov umelej inteligencie rozširovať svoje možnosti do nových domén, úloh a dátových súborov bez nutnosti zásadného preučenia, s využitím techník ako transferové učenie, multi-task učenie a modulárny dizajn pre flexibilitu a bezproblémovú integráciu.
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).
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.
