🔢Kvantisering

Reduserer presisjonen til modellparametere for å redusere minne og beregningsbehov.

🔁Gjentakende nevralt nettverk

Et nevralt nettverk med løkker som opprettholder minnet om tidligere inndata.

📉Regresjon

Oppgaven med å forutsi en kontinuerlig numerisk verdi fra input-funksjoner.

⚖️Regularisering

Teknikker som straffer kompleksitet for å forhindre overtilpasning i modeller.

🎮Forsterkende læring

Læring gjennom prøving og feiling ved å maksimere kumulative belønningssignaler.

🎲Begrenset Boltzmann-maskin

Et generativt stokastisk nevralt nettverk med synlige og skjulte enheter.

🦾Robotikk

Design, konstruksjon og drift av intelligente maskiner.

🪞Selvoppmerksomhet

En oppmerksomhetsmekanisme som relaterer forskjellige posisjoner innenfor en enkelt sekvens.

🌗Semi-veiledet læring

Læring som kombinerer en liten mengde merkede data med umerkede data.

🎤Talegjenkjenning

Transkribere talespråk til skriftlig tekst.

👨‍🏫Veiledet læring

Læring fra merkede data for å kartlegge input til kjente output.

🔊Tekst-til-tale

Syntetisering av muntlig lyd fra skriftlig tekst.

✂️Tokenisering

Prosessen med å dele tekst opp i mindre enheter kalt tokens.

📚Treningsdata

Datasettet som brukes til å lære en maskinlæringsmodell å lage forutsigelser.

🔄Overfør læring

Gjenbruk av kunnskap fra én oppgave for å forbedre ytelsen på en annen.

🤖Transformator

En nevral nettverksarkitektur basert på selvoppmerksomhetsmekanismer.

📉Undertilpasning

Når en modell er for enkel til å fange opp den underliggende datastrukturen.

🔍Uovervåket læring

Lære fra umerkede data for å oppdage skjulte mønstre eller strukturer.

🗜️Variasjonsautokoder

En generativ modell som lærer en latent representasjon av inndata.

🔤Ordinnbygging

En tett vektorrepresentasjon av ord som fanger opp semantisk betydning.

0️⃣Nullskuddslæring

En modells evne til å håndtere oppgaver den ikke var eksplisitt trent i.