Ответы ИИ

网格搜索（Grid Search）是机器学习中用于系统化寻找最优超参数组合的自动化方法。这种方法通过预先定义每个超参数的候选值范围，穷举所有可能的参数组合，逐一训练模型并评估性能，最终选择表现最佳的超...

随机搜索（Random Search）是一种超参数优化方法，通过在参数空间中随机采样候选点来寻找最优配置。

数据增强（Data Augmentation）是通过人工创造新数据来扩充训练数据集的技术方法。

Алгоритм Naive Bayes - это алгоритм контролируемого обучения, основанный на теореме Байеса. "Наивный Байес" основан на теореме Байеса и предполагает, что признаки условно независимы друг от друга. Упрощение предположений значительно снижает вычислительную сложность и делает алгоритм эффективным в практических приложениях.

Кластеризация K-Means (K-Means Clustering) - это классический алгоритм машинного обучения без контроля. В основном он используется для разделения набора данных на K неравнозначных кластеров. Цель алгоритма - распределить n точек данных по K кластерам таким образом, чтобы каждая точка данных принадлежала кластеру, соответствующему ближайшему к ней центру кластера.

Нейронная сеть с прямой связью (FNN) - основная и широко используемая модель искусственной нейронной сети. Основная особенность заключается в том, что связи в сети не образуют никаких петель или путей обратной связи, а информация поступает строго однонаправленно от входного слоя к выходному слою через...

K-Nearest Neighbors (K-Nearest Neighbours) - это алгоритмы контролируемого обучения на основе экземпляров, которые могут использоваться для задач классификации и регрессии.

Конволюционная нейронная сеть (CNN), искусственная нейронная сеть, специально разработанная для обработки данных с решетчатой структурой, отлично зарекомендовала себя в области анализа изображений и видео.

Перекрестная валидация - это основной метод оценки обобщающей способности модели в машинном обучении. Основная идея заключается в том, чтобы разделить исходные данные на обучающее и тестовое множество и получить более надежные оценки эффективности путем чередования обучения и проверки с использованием различных подмножеств данных. Этот подход имитирует ...

Random Forest (Случайный лес) - это интегрированный алгоритм обучения, который решает задачу машинного обучения путем построения нескольких деревьев решений и объединения их прогнозов. Алгоритм основан на идее агрегирования Bootstrap, когда из исходного набора данных случайным образом берется несколько подмножеств образцов с возвратом для каждого дерева...

Функция потерь (LF) - одно из основных понятий в машинном обучении и выполняет важную задачу количественной оценки ошибки предсказания модели. Эта функция математически измеряет степень разницы между предсказанным моделью значением и истинным значением, обеспечивая четкое направление для оптимизации модели.

В машинном обучении гиперпараметр - это параметр конфигурации, который задается вручную перед началом обучения модели, а не извлекается из данных. Главная роль заключается в управлении самим процессом обучения, как бы задавая набор операционных правил для алгоритма. Например, обучение...

Дерево решений (Decision Tree, DT) - это древовидная прогностическая модель, которая имитирует процесс принятия решений человеком, классифицируя или прогнозируя данные с помощью ряда правил. Каждый внутренний узел представляет собой тест признака, ветви соответствуют результатам теста, а листовые узлы хранят окончательное решение. Этот алгоритм использует стратегию "разделяй и властвуй"...

Градиентный спуск - основной оптимизационный алгоритм для решения задачи о минимуме функции. Алгоритм определяет направление спуска, вычисляя градиент функции (вектор, состоящий из частных производных каждой из них), и итеративно обновляет параметры по правилу θ = θ - η - ∇J(θ).

Логистическая регрессия - это метод статистического обучения, используемый для решения задач бинарной классификации. Основная цель - предсказать вероятность принадлежности образца к определенной категории на основе входных признаков. Модель отображает линейный выходной сигнал между 0 и 1 путем линейного объединения собственных значений с помощью S-образной функции...

Регуляризация - один из основных методов машинного обучения и статистики, позволяющий предотвратить чрезмерную подгонку модели. Регуляризация контролирует степень подгонки путем добавления штрафного члена к объективной функции, связанного со сложностью модели. Распространенные формы включают регуляризацию L1 и L2: L1 создает разреженные решения и применяет...

Генеративная адверсарная сеть (GAN) - это модель глубокого обучения, предложенная Яном Гудфеллоу и др. в 2014 году. Фреймворк реализует генеративную модель путем обучения двух нейронных сетей друг против друга...

Самостоятельное внимание - ключевой механизм глубокого обучения, изначально предложенный и широко используемый в архитектуре Transformer. Основная идея заключается в том, чтобы позволить модели одновременно посещать все позиции во входной последовательности и вычислять каждую позицию путем взвешенного агрегирования...

Многозадачное обучение (MTL) - это не отдельный алгоритм, а интеллектуальная парадигма машинного обучения.

Модель диффузии - это генеративная модель, специально разработанная для создания новых образцов данных, таких как изображения, аудио или текст. В основе модели лежит процесс диффузии в физике, который имитирует естественную диффузию частиц из области с высокой концентрацией в область с низкой концентрацией. В машине...

Тонкая настройка модели (Fine-tuning) - это специфическая реализация трансферного обучения в машинном обучении. Основной процесс основан на предварительном обучении моделей, которые используют большие наборы данных для изучения общих закономерностей и развития широких возможностей извлечения признаков. Затем на этапе тонкой настройки вводятся наборы данных по конкретным задачам, чтобы ...

Механизм внимания (Attention Mechanism) - это вычислительная техника, имитирующая человеческие когнитивные процессы, которая изначально применялась в области машинного перевода, а затем стала важной частью глубокого обучения.

Архитектура Transformer - это модель глубокого обучения, предназначенная для обработки задач, связанных с переходом от последовательности к последовательности, таких как машинный перевод или резюмирование текста. Основная инновация заключается в том, что модель полагается исключительно на механизм самовнимания, отказываясь от традиционных циклов или конволюционных структур. Позволяя модели обрабатывать все элементы последовательности параллельно, большие...

Предварительно обученные модели (PTM) - это фундаментальная и мощная техника в искусственном интеллекте, представляющая собой модели машинного обучения, предварительно обученные на больших массивах данных. Модели формируют широкую базу знаний, обрабатывая огромные объемы информации и изучая общие закономерности и особенности данных...

Large Language Model (LLM) - это система глубокого обучения, обученная на массивных текстовых данных, в основе которой лежит архитектура Transformer. Механизм самовнимания этой архитектуры позволяет эффективно улавливать дальние зависимости в языке. Модель "большой ...

Long Short-Term Memory (LSTM) - это вариант рекуррентной нейронной сети, специально разработанный для обработки данных о последовательности. В области искусственного интеллекта данные последовательности широко используются в таких задачах, как прогнозирование временных рядов, обработка естественного языка и распознавание речи.

Federated Learning (FL) - это инновационный подход к машинному обучению, впервые предложенный группой исследователей Google в 2016 году и направленный на решение проблем конфиденциальности данных и распределенных вычислений.

Рекуррентная нейронная сеть (РНС) - это нейросетевая архитектура, предназначенная для обработки последовательных данных. Под последовательными данными понимается набор данных с временным порядком или зависимостями, например, лингвистический текст, речевые сигналы или временные ряды.

Нейронная сеть (НС) - это вычислительная модель, вдохновленная работой нейронов в биологическом мозге.

Справедливость ИИ - это междисциплинарная область обеспечения справедливого и беспристрастного отношения систем ИИ ко всем людям и группам людей на протяжении всего жизненного цикла их проектирования, разработки, внедрения и эксплуатации.

Метаобучение, или обучение тому, как учиться, - важная ветвь области машинного обучения, которая фокусируется на разработке алгоритмов обучения, способных быстро адаптироваться к новым задачам.

Безопасность искусственного интеллекта (AI Safety) - это передовая междисциплинарная область, направленная на обеспечение того, чтобы системы искусственного интеллекта, особенно те, которые становятся все более мощными и автономными, действовали надежно и предсказуемо в течение всего своего жизненного цикла в соответствии с намерениями человека и без вредных последствий.

Самоконтролируемое обучение (SSL) - это новая парадигма обучения в области машинного обучения, суть которой заключается в автоматическом генерировании контролируемых сигналов из немаркированных данных и обучении моделей для изучения полезных представлений этих данных.

Искусственный сверхинтеллект (ИСИ) - это интеллектуальная система, превосходящая человеческий интеллект, с возможностями, превышающими человеческие во всех областях, включая познание, творчество, решение проблем и принятие решений.

Трансферное обучение (Transfer Learning, TL) является важным направлением в области машинного обучения, основная идея которого заключается в применении знаний, полученных при решении одной задачи или области, к другой, связанной с ней, но отличающейся от нее.

Управление ИИ - это комплексная система, охватывающая технологии, этику, право и общество, которая эффективно направляет, управляет и контролирует весь жизненный цикл систем ИИ - от проектирования, разработки, развертывания и конечного использования. Основная цель - не препятствовать технологическим инновациям, а обеспечить, чтобы разработка и применение технологий ИИ начинались...

Полуподконтрольное обучение - важная отрасль машинного обучения, которая использует небольшое количество маркированных данных и большое количество немаркированных данных для совместного обучения модели с целью улучшения эффекта обучения и способности к обобщению.

Неподконтрольное обучение (Unsupervised Learning, ULS) - это важная ветвь машинного обучения, которая фокусируется на обработке наборов данных, не имеющих предварительных меток.

Обучение с подкреплением - важная ветвь машинного обучения, позволяющая интеллекту автономно учиться принимать оптимальные решения, чтобы максимизировать долгосрочное кумулятивное вознаграждение за счет непрерывного взаимодействия с окружающей средой.

Наблюдаемое обучение - один из наиболее распространенных и фундаментальных методов машинного обучения, суть которого заключается в том, чтобы научить компьютерную модель делать предсказания или суждения, используя существующий набор данных с "правильным ответом".

Глубокое обучение (Deep Learning, DL) - это направление машинного обучения, в котором используются многослойные искусственные нейронные сети для изучения и представления сложных закономерностей в данных.

Этика искусственного интеллекта (ЭИ) - это междисциплинарная область, изучающая этические принципы, ценности и социальные обязанности, которые должны соблюдаться при разработке, внедрении и использовании систем искусственного интеллекта.

В эпоху бурного развития искусственного интеллекта инструменты ИИ изменили нашу жизнь и значительно помогли в проведении академических исследований и написании статей. Чтобы помочь пользователям работать и учиться более эффективно, в этой подборке тщательно отобраны и представлены 15 передовых бесплатных помощников ИИ для написания научных работ.

Слабый искусственный интеллект (узкий ИИ) в настоящее время является доминирующей формой развития технологий ИИ в нашем реальном мире. Слабый ИИ разрабатывается и обучается выполнять конкретную, четко определенную задачу с уровнем интеллекта, который может превосходить человеческий в этой конкретной области.

Искусственный интеллект (ИИ) - это основная отрасль компьютерной науки, целью которой является создание теоретических и технологических систем, способных имитировать, расширять и даже превосходить человеческий интеллект, чтобы машины могли учиться, рассуждать, воспринимать и принимать решения, для которых обычно требуется человеческий интеллект...

Общий искусственный интеллект (ОИИ) - это интеллектуальные системы, способные понимать, обучаться, рассуждать, адаптироваться и создавать, как и человек или даже превосходящие его в решении любых когнитивных задач.

Объяснимый ИИ (XAI) - это всеобъемлющий набор концепций, методов, технологий и механизмов управления.

Digital Twin (Цифровой двойник) - это технологическая система для зеркального моделирования, динамического отображения и управления полным жизненным циклом физических объектов или сложных систем в виртуальном цифровом пространстве с высокой точностью, высокой достоверностью и двусторонним взаимодействием в режиме реального времени.

1, Сильные стороны DeepSeek: Логические рассуждения и генерация кода: выдающаяся производительность при решении математических задач, генерации кода и других задач, требующих логических рассуждений, подходит для разработчиков и сценариев академических исследований. Низкая стоимость и открытый исходный код: оптимизируя структуру модели и затраты на обучение, DeepSeek обеспечивает экономически эффективную...