
Underfitting
Underfitting uppstår när en maskininlärningsmodell är för enkel för att fånga de underliggande trenderna i den data den tränas på. Detta leder till dålig presta...
Underfitting uppstår när en maskininlärningsmodell är för enkel för att fånga de underliggande trenderna i den data den tränas på. Detta leder till dålig presta...
AI inom upptäckt av ekonomiskt bedrägeri avser användningen av artificiell intelligens för att identifiera och förebygga bedrägliga aktiviteter inom finansiella...
Fastai är ett djupinlärningsbibliotek byggt på PyTorch, som erbjuder hög-nivå API:er, transfer learning och en lagerbaserad arkitektur för att förenkla utveckli...
OpenAI Whisper är ett avancerat system för automatisk taligenkänning (ASR) som transkriberar talat språk till text, stöder 99 språk, är robust mot accenter och ...
Förklarande AI (XAI) är en uppsättning metoder och processer utformade för att göra AI-modellers resultat begripliga för människor, vilket främjar transparens, ...
XGBoost står för Extreme Gradient Boosting. Det är ett optimerat distribuerat bibliotek för gradient boosting som är utformat för effektiv och skalbar träning a...
Zero-Shot Learning är en metod inom AI där en modell kan känna igen objekt eller datakategorier utan att ha tränats explicit på dessa kategorier, genom att anvä...
Överanpassning är ett centralt begrepp inom artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML), och uppstår när en modell lär sig träningsdata för väl, inklu...
Överföringsinlärning är en avancerad maskininlärningsteknik som gör det möjligt att återanvända modeller tränade på en uppgift för en relaterad uppgift, vilket ...
Övervakad inlärning är en grundläggande metod inom maskininlärning och artificiell intelligens där algoritmer lär sig från märkta datamängder för att göra förut...
Övervakad inlärning är ett grundläggande AI- och maskininlärningskoncept där algoritmer tränas på märkta data för att göra korrekta förutsägelser eller klassifi...
Visar 201 till 211 av 211 resultat