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
LoRA
Low-Rank Adaptation — метод эффективного дообучения больших языковых моделей, который замораживает исходные веса и добавляет небольшие обучаемые матрицы.
Pre-training
Предобучение — начальный этап обучения AI-модели на огромных объёмах неразмеченных данных для формирования базовых знаний и способностей.
CLIP
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) — модель OpenAI, связывающая изображения и текст в общем пространстве представлений.
Глубокое обучение
Подмножество машинного обучения, использующее многослойные нейронные сети для анализа данных.