Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Model Training
Human-in-the-Loop (HITL) to podejście w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, które integruje wiedzę ekspercką człowieka z procesem trenowania, dostrajania i stosowania systemów AI, zwiększając dokładność, zmniejszając liczbę błędów oraz zapewniając zgodność z normami etycznymi.
Data odcięcia wiedzy to konkretny moment w czasie, po którym model AI nie posiada już zaktualizowanych informacji. Dowiedz się, dlaczego te daty są ważne, jak wpływają na modele AI oraz poznaj daty odcięcia dla GPT-3.5, Bard, Claude i innych.
Niedouczenie występuje, gdy model uczenia maszynowego jest zbyt prosty, by uchwycić ukryte zależności w danych, na których został wytrenowany. Prowadzi to do słabej wydajności zarówno na danych niewidzianych, jak i treningowych, często z powodu niskiej złożoności modelu, niewystarczającego treningu lub nieodpowiedniego doboru cech.
Uczenie transferowe to potężna technika AI/ML, która dostosowuje wstępnie wytrenowane modele do nowych zadań, poprawiając wydajność przy ograniczonych danych i zwiększając efektywność w różnych zastosowaniach, takich jak rozpoznawanie obrazów i NLP.
