Ömsesidig mänsklig-maskininlärning
Definition
Denna metod går bortom enkel inlärning med människan i loopen (human-in-the-loop) för …
Training
Terms tagged with Training
Offline-lärande
Definition
Även känt som batch-lärande innebär offline-lärande att träna maskininlärningsmodeller på …
Multi-task Learning
Definition
Denna teknik utnyttjar den induktiva bias som delas mellan relaterade uppgifter för att …
Träning med blandad precision
Definition
Träning med blandad precision (MPT) kombinerar halvprecision (FP16) och full precision …
Inlärningskurva
Definition
Vanligtvis visar en inlärningskurva tränings- och valideringsskor på y-axeln mot antalet …
Knowledge Distillation
Definition
Knowledge distillation är en metod inom maskininlärning som används för att komprimera …
Imatrix
Definition
Imatrix, förkortning för Importance Matrix, är en teknik som främst är associerad med …
Hyperparameter
Definition
Till skillnad från modellparametrar (vikter och bias) som lärds ut från data under …
Hyperparameterjustering
Definition
Hyperparameterjustering innebär att utvärdera olika uppsättningar av hyperparametrar för …
Grokking
Definition
Grokking syftar på ett motintuitivt beteende som observeras inom djupinlärning, där en …
Finjusterad
Definition
Finjustering avser tekniken att ta en modell som redan har tränats på ett stort, allmänt …
Epok
Definition
Inom maskininlärning representerar en epok en enda iteration över hela …
Ivrig inlärning
Definition
Vid ivrig inlärning konstruerar systemet en generell målfunktion eller modell baserat på …
Tidig stoppning
Definition
Tidig stoppning är en form av regularisering som främst används i iterativa …
Domänanpassning
Definition
Domänanpassning hanterar utmaningen när tränings- och testdata kommer från olika …
Konstitutionell AI
Definition
Konstitutionell AI är en ramverk för att alignera stora språkmodeller med mänskliga …
Lärlingsinlärning
Definition
Lärlingsinlärning, även känd som invers förstärkningsinlärning från demonstrationer, …
Adversariell maskininlärning
Definition
Detta fält omfattar både offensiva tekniker för att bryta modeller och defensiva …
Övervakad finjustering
Definition
Övervakad finjustering (SFT) innebär att ta en stor förtränad modell, till exempel en …
Övervakad inlärning
Definition
Inom övervakad inlärning tränas algoritmen på ett märkt dataset, vilket innebär att varje …
Självövervakat lärande
Definition
Självövervakat lärande är en teknik där algoritmen skapar övervakningssignaler från den …
Förlustfunktion
Definition
Också känd som kostnads- eller fel funktion, ger förlustfunktionen ett skalärt värde som …
Inlärningshastighet
Definition
Inlärningshastigheten bestämmer hur mycket modellens vikter uppdateras i förhållande till …
Gradientnedstigning
Definition
Gradientnedstigning är en förstordningens iterativ optimeringsalgoritm för att hitta ett …
Few-shot learning
Definition
Few-shot learning syftar till att möjliggöra för modeller att generalisera från endast …
finjusterad
Definition
Finjustering innebär att ta en modell som redan har tränats på ett stort, allmänt dataset …
Självstyrd (eller övervakad)
Definition
Självstyrd inlärning innebär att mata in en algoritm med data som innehåller både …
Förträning
Definition
Förträning är en grundläggande teknik inom djupinlärning där en modell lär sig breda …
Förlust
Definition
Förlustfunktioner, även kända som kostnadsfunktioner, mäter hur väl en …
Instruktionstuning
Definition
Denna process överbryggar klyftan mellan generell förträning och specifik …
Finjustering
Definition
Finjustering innebär att ta en allmän modell som tränats på stora datamängder och …
Finjustering
Definition
Finjustering innebär att ta en modell som redan är tränad på en stor, allmän datamängd …
Backpropagering
Definition
Backpropagering, kort för bakåtpropagering av fel, är en metod som används i artificiella …
Alignment
Definition
Alignment fokuserar på att säkerställa att AI-system gör vad människor faktiskt vill ha, …