למידה הדדית אדם-מכונה
Definition
גישה זו עוברת מעבר לתיגוף ידני פשוט של אדם במעגל (human-in-the-loop). היא כוללת העברת ידע …
Terms tagged with Training
גישה זו עוברת מעבר לתיגוף ידני פשוט של אדם במעגל (human-in-the-loop). היא כוללת העברת ידע …
ידועה גם כלימוד אצווה (Batch Learning), למידה לא מקוונת כוללת אימון של מודלים למידת מכונה …
טכניקה זו מנצלת את ההטיות האינדוקטיביות המשותפות בין משימות קשורות כדי לשפר את יעילות …
אימון בדיוק מעורב (MPT) משלב סוגי נתונים של דיוק חצי (FP16) ודיוק מלא (FP32) במהלך אימון …
בדרך כלל, עקומת למידה מציגה ציוני אימון ואימות על ציר ה-y מול מספר דגימות האימון או …
דיסטילציה של ידע היא שיטה למידת מכונה המשמשת לדחוס רשת נוירונים גדולה ומורכבת (המורה) …
Imatrix, קיצור של Importance Matrix (מטריצת חשיבות), היא טכניקה הקשורה בעיקר לאימון …
כוונון פרמטרי-על כולל הערכת קבוצות שונות של פרמטרי-על כדי למצוא את התצורה המניבה את הדיוק …
בניגוד לפרמטרי המודל (משקלים והטיות) שנלמדים מהנתונים במהלך האימון, פרמטרי-על הם הגדרות …
מונח ‘Grokking’ מתאר התנהגות לא אינטואיטיבית הנצפית בלמידה עמוקה, שבה מודל …
דיוק עדין מתייחס לטכניקה של לקיחת מודל שכבר אומן על מערך נתונים גדול וכללי, והמשך האימון …
בלמידת מכונה, אפוקה מייצגת איטרציה בודדת על פני כל ערכת הנתונים לאימון. במהלך כל אפוקה, …
בלמידה חפזה, המערכת בונה מודל או פונקציית יעד כללית על בסיס נתוני האימון לפני שהיא נתקלת …
עצירה מוקדמת היא צורת רגולריזציה המשמשת בעיקר בתהליכי אימון איטרטיביים כמו ירידה בשיפוע …
התאמת תחום מטפלת באתגר כאשר נתוני האימון והבדיקה מגיעים מחלוקות שונות. באמצעות יישור …
בינה מלאכותית חוקתית היא מסגרת לסנכרון מודלי שפה גדולים עם ערכי אנוש ללא הסתמכות בלעדית …
למידת משכורת, המכונה גם למידת חיזוק הפוכה מהדגמות, מאפשרת לסוכנים לרכוש מיומנויות על ידי …
תחום זה כולל הן טכניקות התקפה לשבירת מודלים והן אסטרטגיות הגנה להקשחתם. הוא כולל אימון …
דקדוק פיקוח (SFT) כולל לקיחת מודל גדול מוכן מראש, כגון מודל שפה, והמשך האימון שלו על ערכת …
בלמידה פיקוחית, האלגוריתם מאומן על ערכת נתונים מסומנת, כלומר כל דוגמת קלט מזווגת עם הפלט …
למידה חצויה-עצמית היא טכניקה שבה האלגוריתם יוצר אותות פיקוח מהנתונים ללא תוויות עצמם, …
ידועה גם כפונקציית עלות או שגיאה, פונקציית האובדן מספקת ערך סקלרי המציין את ביצועי המודל. …
קצב הלמידה קובע כמה משקולות המודל מתעדכנות ביחס לגרדיאנט המחושב בכל איטרציית אימון. קצב …
ירידה במדרון היא אלגוריתם אופטימיזציה איטרטיבי מסדר ראשון למציאת מינימום מקומי של פונקציה …
למידה בדוגמאות מועטות שואפת לאפשר למודלים כלליזציה מתוך מספר מועט של דוגמאות, תוך חיקוי …
כוונון עדין (Fine-Tuning) כולל לקיחת מודל שכבר אומן על ערכת נתונים גדולה וכללית, והמשך …
למידה מפוקחת כרוכה בהזנת אלגוריתם עם נתונים הכוללים גם קלטים וגם תשובות נכונות (תוויות). …
הכשרה מקדימה היא טכניקה יסודית בלמידה עמוקה שבה מודל לומד תכונות ודפוסים רחבים מכמויות …
פונקציות הפסד, המוכרות גם כפונקציות עלות, מודדות עד כמה התחזיות של מודל למידת מכונה …
תהליך זה גשר את הפער בין אימון כללי לבין ביצוע משימות ספציפיות. על ידי חשיפת המודל לזוגות …
כוונון עדין כולל לקיחת מודל כללי שהוכשר על גבי datasets גדולים והכשרה נוספת שלו על …
כוונון עדין כולל לקיחת מודל שכבר אומן על מערך נתונים גדול וכללי והמשך אימונו על מערך …
הפצה לאחור (Backpropagation), קיצור של הפצה לאחור של שגיאות, היא שיטה המשמשת ברשתות …
יישור מתמקד בהבטחה שמערכות בינה מלאכותית יעשו מה שאנשים באמת רוצים, ולא רק מה שנאמר להן …