Глубокое обучение
Определение
Подмножество машинного обучения, использующее многослойные нейронные сети для анализа данных.
Простое объяснение
Это когда нейросеть очень большая и умная, с множеством слоёв, как многоэтажный дом для обработки информации.
Подробнее
Deep Learning использует нейросети с большим количеством слоёв (глубокие сети). Это позволяет автоматически извлекать сложные признаки из данных.
Глубокое обучение произвело революцию в распознавании изображений, обработке языка и генеративном AI.
Связанные термины
Нейронная сеть
Вычислительная система, вдохновлённая биологическими нейронными сетями мозга, состоящая из слоёв искусственных нейронов.
LoRA
Low-Rank Adaptation — метод эффективного дообучения больших языковых моделей, который замораживает исходные веса и добавляет небольшие обучаемые матрицы.
Attention Mechanism
Механизм внимания — фундаментальный компонент современных нейросетей, позволяющий модели динамически фокусироваться на релевантных частях входных данных.
RLHF
Reinforcement Learning from Human Feedback — метод обучения AI-моделей на основе человеческих предпочтений, используемый для выравнивания поведения модели с человеческими ценностями.