Machine Learning
Определение
Машинное обучение — область AI, в которой алгоритмы обучаются на данных, выявляя закономерности и делая предсказания без явного программирования правил.
Простое объяснение
Это когда программа учится на примерах: показываешь ей много фото кошек и собак, и она сама понимает, чем они отличаются.
Подробнее
Типы машинного обучения:
- Supervised — обучение на размеченных данных
- Unsupervised — поиск паттернов без меток
- Reinforcement — обучение через награды
- Self-supervised — создание меток из данных
ML — основа современного AI.
Связанные термины
YOLO
YOLO (You Only Look Once) — семейство алгоритмов компьютерного зрения для обнаружения объектов в реальном времени на изображениях и видео.
Embedding
Эмбеддинг — представление данных (текста, изображений, аудио) в виде числовых векторов, где семантически близкие объекты располагаются рядом в векторном пространстве.
KV Cache
KV Cache — механизм кэширования ключей (Keys) и значений (Values) в трансформерах для ускорения авторегрессивной генерации.
Fine-tuning
Дообучение — процесс адаптации предобученной AI-модели к конкретной задаче или домену путём дополнительного обучения на специализированных данных.