База знаний по искусственному интеллекту

Пример Подсказки в области финансов могут быть довольно сложными по тем же причинам, что и подсказки в области права. Ниже приведено упражнение для сценария использования в финансовой сфере, где Клод используется для анализа налоговой информации и ответов на вопросы. Как и в примере с юридическими услугами, мы изменили порядок некоторых элементов...

Введение RAG-Fusion - это передовая методология поиска информации и создания текстов, построенная на основе технологии Retrieval Augmented Generation (RAG). Данный проект реализует RAG-Fusion для предоставления более точных, контекстуально релевантных и полных ответов на запросы пользователей. htt...

- Можете ли вы разработать стратегию CRO для оптимизации пользовательского опыта на моем сайте и повышения конверсии ключевых действий, таких как регистрация, загрузка и покупка? - Как лучше всего проводить исследования пользователей и тестирование юзабилити, чтобы выявить области улучшения и возможности оптимизации? - Как я могу использовать A/B-тестирование и его...

1. "Составьте лучшие вопросы для собеседования по {[должность]}, которые направлены на оценку навыков и квалификации кандидата. Пожалуйста, включите эти {[ключевые требования]}". 2. "Создайте увлекательные и глубокие вопросы для собеседования на {[роль]}, которые подчеркивают эти важные {[навыки]} и {[качества...

Введение Руководство пользователя "Преобразования запросов" демонстрирует различные методы преобразования и дезамбигурации пользовательских запросов перед их выполнением в механизме запросов Retrieval-Augmented Generation (RAG), интеллектуальных системах или других процессах. Эти преобразования могут повысить качество и релевантность ответов в приложениях ИИ. https://gith...

1. "Напишите убедительное заявление о необходимости гранта для решения "{конкретной проблемы}". Обоснуйте масштаб проблемы и последствия ее нерешения для "{конкретного места/сообщества/района}"". 2. "Напишите руководство для заявки на получение гранта на финансирование "{конкретного проекта}"...

Подход RAG к поиску на основе окна предложения Введение Подход RAG (Retrieval-Augmented Generation) к поиску на основе окна предложения - это высокоуровневая реализация фреймворка RAG, разработанная для улучшения контекста, в котором ИИ генерирует ответы...

1. "Создать комплексный план развития карьеры для [соискателей] в [отрасли], учитывающий эти [ключевые компоненты]". 2. "Разработать пошаговое руководство по созданию индивидуального плана развития карьеры, в котором будут учтены эти [основные компоненты]". 3. "Для того чтобы получить должность [название должности]...

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

"Можете ли вы проанализировать наши данные о продажах и предоставить прогнозы на следующий квартал/год?" "Как мы можем использовать прогнозы продаж для улучшения управления запасами и стратегии ценообразования?" "Основываясь на данных о продажах и тенденциях рынка, можете ли вы дать нам рекомендации по увеличению продаж [продукта/услуги]?" "Можете ли вы определить наши...

1. "Объясните процесс разработки автоматизированного инструмента для оценки и управления рисками кибербезопасности с использованием {языка программирования или фреймворка}, включая извлечение данных, очистку данных и методы визуализации данных". 2. "Предоставьте пользовательский инструмент для создания совместной работы по кибербезопасности и обратной связи с использованием {языка программирования или фреймворка}...

1. "Разъясните важность "обновления информации о ходе выполнения задачи" в отчете о состоянии [конкретный тип проекта]. Обсудите его влияние на [конкретный результат или эффект], подчеркнув ключевые элементы [Элемент 1], [Элемент 2] и [Элемент 3]". 2. "Для статьи, исследующей отчет о состоянии дел в [конкретной отрасли] по теме "Риск...

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.

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.

Один из самых больших прорывов в области ИИ в этом году должен произойти в области программирования. Такие инструменты программирования ИИ, как Cursor и v0 dev, не только значительно снижают порог программирования для обычных людей, но и позволяют профессиональным программистам значительно повысить эффективность своих разработок. Но новости, которые мы слышим, не...

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.

Модель переупорядочивания улучшает результаты семантического ранжирования, переупорядочивая список документов-кандидатов на основе их семантического соответствия вопросу пользователя. Обычно используются bge-reranker-v2-m3 или cohere

Ниже приводится введение в основную идею инженерии подсказок и то, как она может улучшить производительность Большой языковой модели (LLM)... Интерфейсы для LLM: Одна из ключевых причин популярности больших языковых моделей заключается в том, что их интерфейсы "текст-текст" обеспечивают минимализм в работе. В прошлом использование глубокого обучения для решения любых...

"Можете ли вы предоставить список из 10 ключевых слов с высоким объемом поиска и низкой конкуренцией, относящихся к [отрасли/сегменту], на которые мы можем ориентироваться в нашей SEO-стратегии? Как мы можем оптимизировать контент и метатеги нашего сайта, чтобы повысить рейтинг в результатах поиска?" "Каковы некоторые эффективные стратегии, которые можно использовать для создания обратных ссылок и...

Предназначен для команд разработчиков и руководителей ИИ и рассказывает о том, как оценивать продукты на основе LLM. Обеспечивает легкое введение в обучение, не требуя знаний программирования. Начало курса - 9 декабря 2024 года. Чему вы научитесь: оценке LLM...

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.

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

Адрес страницы: https://arxiv.org/abs/2404.17723 Картирование знаний может извлекать отношения сущностей только целенаправленно, и такие стабильно извлекаемые отношения сущностей можно понимать как близкие к структурированным данным. На рисунке 1 показан граф знаний, объединяющий ...

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 ...

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

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.

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...

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 ...

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...

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...

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).

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...

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"...

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...

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

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.

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

Случайный поиск (RS) - это метод гиперпараметрической оптимизации, который находит оптимальную конфигурацию путем случайной выборки точек-кандидатов в пространстве параметров.

Grid Search - это автоматизированный метод систематического поиска оптимальных комбинаций гиперпараметров в машинном обучении. Этот метод выбирает наилучший гиперпараметр, предварительно определив диапазон возможных значений для каждого гиперпараметра, исчерпав все возможные комбинации параметров, обучив модель по очереди и оценив производительность, и, наконец, выбрав наилучший гиперпараметр...

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.

Расширение данных (DA) - это технический подход к расширению обучающего набора данных путем искусственного создания новых данных.

Support Vector Machine (SVM) - это алгоритм контролируемого обучения, основанный на теории статистического обучения и используемый в основном для классификации и регрессионного анализа. Основная задача - найти оптимальную гиперплоскость принятия решений, которая разделяет точки данных разных категорий и максимизирует разницу между двумя...

Метрика оценки (Evaluation Metrics) - это система количественных критериев для измерения производительности моделей машинного обучения. Она похожа на многомерное заключение медосмотра, позволяющее всесторонне оценить состояние здоровья человеческого организма. В задаче классификации точность (Accuracy) отражает общую правильность суждений модели, а точность (Pr...

Поиск нейронной архитектуры (NAS) представляет собой передовую ветвь искусственного интеллекта, направленную на автоматизацию проектирования структуры нейронных сетей.

Условно-генеративная адверсарная сеть (CGAN) - это важный вариант генеративных адверсарных сетей (GAN), предложенный в 2014 году Мехди Мирзой и др. В отличие от традиционных генеративных адверсарных ...