Обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека. Это метод обучения искусственного интеллекта, который сочетает в себе обучение с подкреплением и оценки, предоставленные людьми. Основные аспекты RLHFВ контексте RLHF обычно выделяют три основных этапа или компонента: Предварительное обучение модели: Модель сначала обучается на большом объемеПодробнее
Перцептрон - это простая форма искусственного нейрона, разработанная Фрэнком Розенблаттом в 1957 году. Он представляет собой однослойную нейронную сеть, способную решать задачи бинарной классификации. Перцептрон принимает входные данные, применяет им весовые коэффициенты и функцию активации, и выдает бинарный результат. Хотя перцептроны имеют ограниченнуюПодробнее
Составная функция потерь - это комбинация нескольких функций потерь, используемых для оценки производительности модели. Она объединяет различные аспекты задачи обучения, такие как точность и регуляризация, чтобы обеспечить более полное измерение производительности. Это особенно полезно в задачах, где требуется учитывать несколько аспектов качества модели. Подробнее
Капсульные нейронные сети - это относительно новая архитектура нейронных сетей, предназначенная для более эффективного обнаружения и классификации объектов в изображениях. Вместо одного значения, как в традиционных нейронных сетях, капсульные сети представляют объекты как набор параметров, такие как положение, ориентация, размер и цвет. Это позволяетПодробнее
Обработка последовательных данных - это область машинного обучения, ориентированная на работу с данными, которые имеют временную или последовательную структуру, такие как временные ряды, тексты, аудио и видео. Эта область включает в себя рекуррентные нейронные сети, сверточные нейронные сети для последовательных данных и другие методы, позволяющие моделямПодробнее
Самоорганизующиеся карты Кохонена - это нейронная сеть, представляющая собой форму несупервизированного обучения. Они используются для визуализации и кластеризации данных. SOM обладает способностью проецировать многомерные данные на двумерное пространство и группировать близкие данные в одинаковые кластеры. Этот метод широко используется в анализе данных иПодробнее
Нейронная сеть прямого распространения - это классическая архитектура нейронных сетей, в которой информация передается от входного слоя через скрытые слои до выходного слоя без обратных связей. Эта модель подходит для задач классификации и регрессии, где нет зависимостей от предыдущих состояний. В нейронных сетях прямого распространения данные обрабатываютсяПодробнее
Семантическая сегментация - это задача обработки изображений, при которой каждому пикселю изображения присваивается семантическая метка, указывающая на объект или класс, к которому этот пиксель принадлежит. Этот процесс позволяет понимать структуру изображения и выделять различные объекты на нем. Семантическая сегментация находит применение в автономныхПодробнее
GAN - это архитектура нейронных сетей, состоящая из двух компонентов: генератора и дискриминатора, которые соревнуются друг с другом. Генератор создает данные, а дискриминатор пытается различить настоящие данные от сгенерированных. Этот процесс обучения позволяет генератору создавать реалистичные данные, такие как изображения, звуки или тексты. GAN широкоПодробнее
Кластеризация - это метод машинного обучения, который используется для группировки схожих объектов в наборе данных. Задачей кластеризации является нахождение структуры в данных и создание кластеров, состоящих из близких похожих элементов. Этот метод часто применяется в анализе данных и обработке изображений для выявления групп похожих объектов, что помогаетПодробнее
Рекуррентный слой в нейронных сетях используется для работы с последовательными данными, такими как временные ряды, тексты или аудиосигналы. Этот слой обладает памятью и способен передавать информацию между итерациями, что позволяет модели учитывать предыдущие состояния входных данных. Рекуррентные слои широко применяются в задачах обработки текстаПодробнее
Сеть глубокого обучения - это нейронная сеть с множеством слоев, которая способна обучать сложные зависимости в данных. В глубоком обучении используются многие слои, которые поочередно обрабатывают данные, извлекая все более высокоуровневые признаки. Этот тип сетей позволяет модели автоматически изучать представления данных и решать сложные задачи, такие какПодробнее
Метрика оценки модели - это показатель, используемый для измерения производительности модели машинного обучения. Выбор подходящей метрики зависит от типа задачи. Например, в задачах классификации метрикой может быть точность, F1-мера, AUC-ROC, а в задачах регрессии - среднеквадратичная ошибка (MSE), средняя абсолютная ошибка (MAE) и другие. Метрики помогаютПодробнее