Контакты

А я почитаю

📚 Словарь терминов ИИ

Инкрементальное обучение

Incremental Learning

Инкрементальное обучение (Incremental Learning) — это метод машинного обучения, при котором модель обучается постепенно, добавляя новые данные к уже усвоенной информации без необходимости переобучаться с...

Стохастический градиентный спуск

Stochastic Gradient Descent

Стохастический градиентный спуск (Stochastic Gradient Descent, SGD) — это метод оптимизации, используемый для обучения нейронных сетей. Он является вариацией классического градиентного спуска, но обновление весов...

Импульс

Momentum

Импульс (Momentum) — это техника в градиентном спуске, направленная на ускорение сходимости и сглаживание колебаний градиентов. Она учитывает предыдущие обновления параметров, добавляя часть прошлой скорости...

Метрика BLEU

BLEU Score

BLEU — это автоматическая метрика качества машинного перевода, предназначенная для оценки степени схожести между машинно сгенерированным текстом и одним или несколькими эталонными (референсными) человеческими переводами....

Контрастивное обучение

Contrastive Learning

Контрастивное обучение (Contrastive Learning) — это метод обучения представлений, при котором модель стремится максимально сближать векторные представления похожих объектов и раздвигать представления различных объектов в...

Обобщение

Generalization

Обобщение (Generalization) — это способность модели машинного обучения эффективно применять выученные закономерности к новым, ранее не виденным данным, а не только к тем, на которых...

SimCLR

Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations

SimCLR (Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations) — это метод самосупервизорного контрастивного обучения для визуальных данных, который обучает модель создавать информативные представления изображений...

Мемоизация

Memoization

Мемоизация (Memoization) — это метод оптимизации вычислений, основанный на сохранении результатов ранее выполненных функций для повторного использования. Когда функция вызывается с одинаковыми аргументами, вместо повторного...

Параллелизм данных

Data Parallelism

Параллелизм данных (Data Parallelism) — это метод распределения обучения нейросети на несколько устройств (GPU или TPU), при котором каждая копия модели обрабатывает отдельный подбатч данных....

Валидационная выборка

Validation Set

Валидационная выборка (Validation Set) — это часть датасета, используемая для промежуточной оценки модели во время обучения. Она не участвует в обновлении весов, но позволяет контролировать...

Форма обратной связи

⚠ Внимание

Контент 18+

Доступ запрещен!