Dropout представляет собой эффективную технику регуляризации в глубоком обучении. Она заключается в случайном "выключении" (обнулении) некоторых нейронов во время обучения, что препятствует сети переобучаться на обучающих данных и улучшает ее обобщающую способность. Это помогает снизить взаимозависимость между нейронами и улучшает обобщение модели на новых, ранее не виденных данных.


GPT (Generative Pre-trained Transformer) – это семейство моделей для генерации текста и обработки естественного языка, обученных на больших объемах данных, способных создавать качественные тексты и успешно выполнять задачи, такие как перевод, генерация ответов на вопросы и многое другое. GPT (Generative Pre-trained Transformer) разрабатывается и обучается компанией OpenAI, известной своими выдающимися достижениями в области искусственного интеллекта. OpenAI активно вкладывает усилия в разработку и совершенствование моделей GPT, воплощая передовые исследования в области NLP и глубокого обучения.

Активное обучение (Active Learning) – это подход к машинному обучению, в котором модель обучается с участием специальных стратегий выбора данных. Вместо того чтобы обучаться на случайно выбранных данных, модели в активном обучении предлагаются наиболее информативные примеры для обучения, что позволяет им эффективно улучшать свою производительность с минимальными усилиями обучения. Этот метод позволяет модели оптимально использовать доступные данные и значительно сокращает объем необходимых обучающих данных для достижения хорошего качества обучения.

Байесовский вывод (Bayesian Inference) - это подход к статистическому выводу, основанный на применении теоремы Байеса для обновления вероятностных убеждений о параметрах модели с учетом доступных данных. В данном методе априорные вероятности параметров модели сочетаются с вероятностной моделью данных для получения более точной оценки параметров модели, а также их неопределенности.

Генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial
Networks, GAN) – тип глубоких нейронных сетей, состоящих из двух
компонентов – генератора и дискриминатора. Генератор создает
искусственные данные, а дискриминатор определяет, являются ли
данные реальными или сгенерированными. Эти две сети
«соревнуются» друг с другом, улучшая свои способности, и в
результате учатся генерировать реалистичные данные.

Глубокая нейронная сеть представляет собой многослойную архитектуру, состоящую из множества слоев обработки информации. Она позволяет моделировать сложные зависимости в данных путем извлечения абстракций на различных уровнях, что способствует решению более сложных задач машинного обучения и обработки данных.

Глубокое обучение (DL) – представляет собой подмножество машинного обучения, фокусирующееся на обучении глубоких нейронных сетей для извлечения сложных зависимостей из данных.

Задача XOR (исключающее ИЛИ) – это простая задача бинарной
классификации, которая часто используется для иллюстрации
ограничений однослойных нейронных сетей, таких как перцептрон.

XOR – это логическая операция, которая принимает два бинарных
входных значения (0 или 1) и возвращает 1, если входные значения
различны, и 0, если они совпадают.

Искусственный интеллект (AI) – область компьютерных наук,
направленная на создание машин, способных выполнять задачи,
которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как
обучение, решение задач, распознавание образов и естественный язык.

Классификация (Classification) – представляет собой задачу машинного обучения, в которой модель предсказывает категорию или класс входных данных на основе их признаков, что делает ее важной для определения тенденции или принятия решений на основе обучающих данных.

Кластеризация (Clustering) – это метод машинного обучения, где данные объединяются в группы на основе их сходства таким образом, что объекты в одной группе более похожи друг на друга, чем на объекты в других группах, что позволяет выделить скрытые паттерны и структуры в данных.

Кросс-валидация (Cross-validation) – это метод оценки производительности модели, при котором данные разделяются на несколько подмножеств, где модель обучается на одной части и тестируется на другой, повторяя этот процесс для каждого подмножества и усредняя результаты для получения комплексной оценки качества работы модели.

Машинное обучение (ML) – подраздел искусственного интеллекта,
который фокусируется на разработке алгоритмов и статистических
моделей, позволяющих компьютерам учиться и делать предсказания
или принимать решения на основе данных.

Механизм самовнимания (Self-attention mechanism) – компонент нейронной сети, который позволяет модели выявлять значимые взаимосвязи между различными частями входных данных, позволяя сосредоточиться на определенных аспектах информации.

Морфологический анализ (Morphological Analysis) – процесс изучения структуры слов, включая их составные элементы, такие как корни, аффиксы и различные формы. Этот вид анализа широко применяется в области обработки естественного языка для определения частей речи, проведения стемминга и разрешения морфологических неоднозначностей, что позволяет более точно понимать текст и его особенности.

Нейронная сеть – математическая модель, которая имитирует
структуру и функционирование биологических нейронных сетей.
Нейронные сети состоят из слоев нейронов, соединенных синапсами.

Обратное распространение ошибки (Backpropagation) – это алгоритм обучения нейронных сетей, который используется для минимизации ошибки путем вычисления градиента функции потерь и обновления весов сети в направлении уменьшения ошибки. Этот алгоритм играет ключевую роль в обучении нейронных сетей и является фундаментальным для их эффективной работы.

Обучение без учителя (Unsupervised Learning) – это метод машинного обучения, который позволяет модели обучаться на неразмеченных данных, выявляя скрытую структуру и взаимосвязи между данными без предоставления конкретных ответов.

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) – область машинного обучения, в которой агент обучается принимать решения, взаимодействуя со средой. Агент получает вознаграждение или штраф в зависимости от качества своих действий, и цель обучения – максимизировать суммарное вознаграждение.

Обучение с учителем (Supervised Learning) – подход к машинному обучению, при котором модель обучается на основе размеченных данных, содержащих входные значения и соответствующие им правильные ответы.

Онтология (Ontology) – формальное представление знаний в виде иерархии понятий и их связей. Онтологии используются в области искусственного интеллекта для структурирования знаний и поддержания разумных выводов.

Оптимизатор – алгоритм или метод, используемый для настройки параметров модели, таких как веса в нейронных сетях, с целью минимизации функции потерь и улучшения производительности модели.

Переобучение (Overfitting) – ситуация, когда модель слишком хорошо запоминает обучающие данные, что может привести к плохой обобщающей способности на новых, ранее не виденных данных.

Регрессия (Regression) – задача машинного обучения, в которой модель предсказывает непрерывное значение вместо дискретного класса. Примеры регрессии включают предсказание цен на жилье, прогнозирование продаж и оценку возраста по фотографии.

Регуляризация (Regularization) – техника, используемая для уменьшения переобучения и повышения обобщающей способности модели путем введения штрафов за сложность модели или ограничений на значения параметров.

Рекуррентная нейронная сеть (RNN) – тип нейронной сети, который специализируется на обработке последовательностей данных, таких как текст или временные ряды. RNN имеет память, позволяющую учитывать предыдущие состояния при обработке последовательностей.

Сверточная нейронная сеть (CNN) – тип нейронной сети, особенно эффективный для обработки изображений и распознавания образов. CNN использует свертки для анализа локальных областей изображения и извлечения признаков.

Сверточный автоэнкодер (Convolutional Autoencoder) – тип нейронной сети, используемый для изучения эффективных представлений данных без учителя. Сверточные автоэнкодеры состоят из кодировщика, который сжимает входные данные, и декодировщика, который восстанавливает данные из сжатого представления.

Семантический анализ (Semantic Analysis) – процесс изучения смысла слов, фраз и текста в контексте естественного языка. Часто используется в задачах обработки естественного языка, таких как машинный перевод, извлечение информации и генерация текста.

Синтаксический анализ (Syntactic Analysis) – процесс анализа и определения структуры предложений в тексте. Используется в обработке естественного языка для разбора предложений, определения грамматических отношений между словами и выявления структуры текста.

Системы мультиагентного взаимодействия – ситуации, где несколько автономных агентов, управляемых ИИ, работают совместно для достижения общих или индивидуальных целей. Примеры включают умные города, роботехнику, финансовые рынки и другие области.

Трансформер (Transformer) – архитектура глубокого обучения, предложенная в статье "Attention is All You Need" в 2017 году. Трансформеры используют механизмы самовнимания для обработки последовательностей данных, улучшая параллелизм и обеспечивая более эффективное обучение по сравнению с традиционными RNN и LSTM.

Функция потерь (Loss function) – метрика, которая оценивает разницу между предсказаниями модели и реальными данными. Функция потерь используется для обучения модели, и ее минимизация является основной целью оптимизации.

Языковая модель – статистическая модель, которая оценивает вероятности последовательностей слов или символов в тексте. Используется для генерации текста, исправления ошибок, машинного перевода и других задач, связанных с обработкой естественного языка.

Вступайте в нашу группу КРЕАТИВНЫЙ ДИЗАЙН в VK, что бы получать креатив первыми.