Машинное обучение
Определение
Подраздел AI, где алгоритмы учатся на данных и улучшают свои результаты без явного программирования.
Простое объяснение
Представь, что ты показываешь компьютеру тысячи фото кошек и собак. Он сам учится различать их, не зная правил заранее.
Подробнее
Машинное обучение (ML) — это метод, при котором компьютерные системы автоматически улучшаются через опыт. Вместо написания правил вручную, алгоритмы находят паттерны в данных.
Существует три основных типа: обучение с учителем, без учителя и обучение с подкреплением.
Связанные термины
MoE
Mixture of Experts — архитектура нейросети, состоящая из множества специализированных подсетей (экспертов) и маршрутизатора, который направляет входные данные к наиболее подходящим экспертам.
Speculative Decoding
Speculative Decoding — метод ускорения inference LLM, где маленькая модель генерирует черновые токены, а большая модель верифицирует их параллельно.
CLIP
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) — модель OpenAI, связывающая изображения и текст в общем пространстве представлений.
Zero-shot Learning
Zero-shot обучение — способность AI выполнять задачи, на которых модель не обучалась напрямую, используя общие знания и инструкции.