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
Reinforcement Learning
Обучение с подкреплением — метод машинного обучения, при котором агент учится принимать решения, получая награды или штрафы за свои действия.
CLIP
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) — модель OpenAI, связывающая изображения и текст в общем пространстве представлений.
Attention Mechanism
Механизм внимания — фундаментальный компонент современных нейросетей, позволяющий модели динамически фокусироваться на релевантных частях входных данных.
YOLO
YOLO (You Only Look Once) — семейство алгоритмов компьютерного зрения для обнаружения объектов в реальном времени на изображениях и видео.