🌐Federované vzdělávání

Trénování modelů napříč decentralizovanými zařízeními bez sdílení nezpracovaných dat.

🔢Učení se jen pár rán

Učím se pouze z malého počtu popsaných příkladů na hodinu.

🎛️Jemné ladění

Další trénování předtrénovaného modelu na menší datové sadě specifické pro daný úkol.

⚔️Generativní adverzární síť

Dvě sítě spolu soupeří: generátor vytváří data a diskriminátor je posuzuje.

🎨Generativní umělá inteligence

Systémy umělé inteligence, které dokáží vytvářet nový obsah, jako je text, obrázky nebo zvuk.

✨Generativní model

Model, který se učí generovat nová data podobná své trénovací sadě.

⛰️Gradientní sestup

Optimalizační algoritmus, který iterativně minimalizuje ztrátovou funkci.

🕸️Grafová neuronová síť

Neuronová síť navržená pro práci s daty strukturovanými do grafů.

🎚️Hyperparametr

Konfigurační nastavení, které řídí proces trénování modelu.

🧩Segmentace obrazu

Rozdělení obrazu do oblastí pro identifikaci objektů a hranic.

⚙️Inference

Proces použití trénovaného modelu k vytváření predikcí na základě nových dat.

🧪Destilace znalostí

Trénování malého modelu pro napodobení chování většího modelu.

🕸️Graf znalostí

Strukturovaná reprezentace entit a jejich vztahů.

🏷️Štítek

Známý výstup nebo cílová hodnota spojená s trénovacím příkladem.

📖Model velkého jazyka

Model založený na transformátoru trénovaný na rozsáhlých textových korpusech.

👻Latentní proměnná

Nepozorovaná proměnná odvozená z dat, která ovlivňuje výsledky.

🧠Dlouhodobá krátkodobá paměť

Architektura rekurentní sítě, která se učí dlouhodobým závislostem.

📏Ztrátová funkce

Funkce, která měří rozdíl mezi předpokládanými a skutečnými hodnotami.

📈Strojové učení

Oblast, kde se algoritmy automaticky zlepšují na základě zkušeností a dat.

📦Model

Matematická reprezentace získaná z dat, která umožňuje předpovědi.

🗜️Komprese modelu

Techniky, které zmenšují velikost modelu pro rychlejší a levnější nasazení.

🎭Multimodální učení

Učení se z různých typů dat, jako je text a obrázky, a jejich integrace.

🗣️Zpracování přirozeného jazyka

Oblast umožňující počítačům porozumět lidskému jazyku a generovat ho.

🔗Neuronová síť

Výpočetní systém inspirovaný biologickými neurony, který se učí z dat.

🔲Detekce objektů

Identifikace a lokalizace objektů v obrázku nebo videu.

🗺️Ontologie

Formální specifikace konceptů a vztahů v dané doméně.

🔎Optické rozpoznávání znaků

Převod obrázků textu do strojově kódovaného textu.

🎯Přeplnění

Když se model příliš dobře učí trénovacím datům a nedokáže zobecnit.

🎯Přesnost a spolehlivost

Metriky, které měří přesnost a úplnost klasifikátoru.

✍️Prompt Engineering

Návrh vstupů pro vedení jazykového modelu k požadovaným výstupům.