预训练是现代机器学习模型的支柱,在本篇文章中,我们将探讨预训练的概念定义,它在人工智能中的重要性,用于实现预训练的各种技术,以及该领域的研究人员所...
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机器学习过程的一个重要方面便是数据标注(Data Annotation),数据标注是一个对原始数据进行标记和分类的过程,使其可用于训练ML模型。本文将概述数据标注、...
情感分析是自然语言处理的一个重要方面,它允许组织从非结构化文本数据中提取有价值的见解。通过了解人们的意见和情绪,企业、研究人员和政府可以做出更明智...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一类主要用于计算机视觉领域的深度学习算法,它们在各个领域都有应用,包括图像和视频识别、自然语言处...
基于人类反馈的强化学习(RLHF,Reinforcement Learning from Human Feedback)是人工智能(AI)领域的一个新兴研究领域,它将强化学习技术与人类反馈相结合...
低秩适应(Low-Rank Adaptation, LoRA)技术允许更快、更有效地将大型语言模型适应特定的任务或领域。本文将概述LoRA是什么、主要组成、工作原理、优点和局限性...
Apple Intelligence是苹果公司开发的一款集成在 iPhone、iPad 和 Mac 平台上的个人智能系统,于2024年6月的WWDC大会上发布。该AI系统通过结合强大的生成模型...
序列到序列模型(Sequence-to-Sequence Model),也称为编解码器模型,是一种处理可变长度输入和输出序列的深度学习模型。由两部分组成:编码器用于处理输入...
生成模型(Generative Model)是一类能学习数据分布并生成新样本的机器学习模型。通过捕捉训练数据集中的模式,创建出与真实数据相似但从未出现过的新实例。...
贝叶斯网络(Bayesian Network)也称为信念网络或概率有向无环图,是一种概率图模型。通过有向边和节点(表示随机变量)的图形化方式来表示变量间的概率依赖...
领域适配(Domain Adaptation)是迁移学习中的一种方法,旨在将一个模型从一个领域(源域)迁移到另一个不同的领域(目标域),提高模型在目标域的性能。主要...
联邦学习(Federated Learning)是一种分布式机器学习技术,支持多个参与方在不共享原始数据的情况下共同训练模型。通过这种方式,各方可以在保护数据隐私和...
嵌入式学习(Embedded Learning)是一种创新的教育模式,将学习过程无缝地融入到日常工作和活动中。嵌入式学习认为,当学习内容与工作紧密相关时,员工的学习...
人工智能伦理(AI Ethics)是研究人工智能技术发展和应用中所涉及的伦理问题和风险的学科。关注如何确保AI系统的设计、开发和部署符合道德标准,促进公平、透...
自动化机器学习(Automated Machine Learning, AutoML)是一套工具和技术,自动执行机器学习工作流程中的某些任务,如数据预处理、特征工程、模型选择、超参...
强化学习中的Q-learning是一种无模型的强化学习算法,通过学习一个动作价值函数Q(s, a)来找到最优策略。在给定状态下,Q(s, a)表示执行动作a的预期未来奖励总...
神经风格迁移(Neural Style Transfer)通过深度学习手段,将一幅图像的视觉风格应用到另一幅图像的内容上,创造出融合了两者特点的新图像。基于预训练的卷积...
语义分割(Semantic Segmentation)是一种计算机视觉技术,通过深度学习模型,尤其是卷积神经网络(CNN),对图像中的每个像素进行分类,识别和区分不同的物...
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一项关键技术,从图像或视频中识别并定位一个或多个目标物体。不仅需要判断图像中是否存在特定物体,还需确...
语音识别(Speech Recognition)也称为自动语音识别(ASR),是一种将人类语音转换成文本或命令的高技术。通过特征提取、模式匹配和模型训练等步骤,使机器能...
文本生成(Text Generation)是自然语言处理(NLP)领域的一项技术,使计算机能自动创建可读且语法正确的文本。将非语言信息(如数据或图像)转换为文本,或...
对抗性攻击(Adversarial Attacks)是一种安全威胁,攻击者通过在输入数据中故意添加难以察觉的扰动,诱使机器学习模型尤其是深度学习模型做出错误的预测或行...
模糊逻辑(Fuzzy Logic)是一种处理不确定性和模糊性的数学方法,模仿人类大脑的思维方式,支持逻辑值介于绝对的真(1)和假(0)之间。通过隶属度函数来表达...
人工智能安全(AI Security)是指采取必要措施保护人工智能系统免受攻击、侵入、干扰和非法使用,确保其稳定可靠运行,遵循以人为本、权责一致等原则,保障人...