🔢Kwantyzacja

Zmniejszenie precyzji parametrów modelu w celu zmniejszenia ilości pamięci i obliczeń.

🔁Rekurencyjna sieć neuronowa

Sieć neuronowa z pętlami, która zapamiętuje poprzednie dane wejściowe.

📉Regresja

Zadanie polegające na przewidywaniu ciągłej wartości liczbowej na podstawie cech wejściowych.

⚖️Regularyzacja

Techniki, które nakładają kary za złożoność w celu zapobiegania nadmiernemu dopasowaniu modeli.

🎮Uczenie przez wzmacnianie

Uczenie się poprzez próby i błędy, maksymalizując skumulowane sygnały nagrody.

🎲Ograniczona maszyna Boltzmanna

Generatywna stochastyczna sieć neuronowa z widocznymi i ukrytymi jednostkami.

🦾Robotyka

Projektowanie, budowa i eksploatacja inteligentnych maszyn.

🪞Samouwaga

Mechanizm uwagi, który wiąże różne pozycje w ramach jednej sekwencji.

🌗Uczenie półnadzorowane

Uczenie łączące niewielką ilość oznaczonych danych z danymi nieoznaczonymi.

🎤Rozpoznawanie mowy

Transkrypcja języka mówionego na tekst pisany.

👨‍🏫Uczenie nadzorowane

Uczenie się na podstawie oznaczonych danych w celu mapowania danych wejściowych na znane dane wyjściowe.

🔊Synteza mowy

Synteza mówionego tekstu z tekstu pisanego.

✂️Tokenizacja

Proces dzielenia tekstu na mniejsze jednostki zwane tokenami.

📚Dane treningowe

Zbiór danych służący do nauki modelu uczenia maszynowego w zakresie tworzenia przewidywań.

🔄Transfer uczenia

Ponowne wykorzystanie wiedzy z jednego zadania w celu zwiększenia wydajności innego.

🤖Transformer

Architektura sieci neuronowej oparta na mechanizmach samouwagi.

📉Niedouczenie

Kiedy model jest zbyt prosty, aby uchwycić podstawową strukturę danych.

🔍Uczenie nienadzorowane

Uczenie się z nieoznaczonych danych w celu odkrycia ukrytych wzorców lub struktur.

🗜️Wariacyjny autokoder

Model generatywny, który uczy się ukrytej reprezentacji danych wejściowych.

🔤Osadzanie słów

Gęsta reprezentacja wektorowa słów, która odzwierciedla znaczenie semantyczne.

0️⃣Uczenie zero-shot

Zdolność modelu do radzenia sobie z zadaniami, w zakresie których nie został wyraźnie wyszkolony.