🌐Învățare federată

Antrenarea modelelor pe dispozitive descentralizate fără partajarea datelor brute.

🔢Învățare cu puține etape

Învățarea se face doar dintr-un număr mic de exemple etichetate per clasă.

🎛️Reglaj fin

Antrenarea suplimentară a unui model pre-antrenat pe un set de date mai mic, specific sarcinii.

⚔️Rețea Adversarială Generativă

Două rețele concurează: un generator creează date, iar un discriminator le evaluează.

🎨IA generativă

Sisteme de inteligență artificială care pot crea conținut nou, cum ar fi text, imagini sau audio.

✨Model generativ

Un model care învață să genereze date noi, asemănătoare setului său de antrenament.

⛰️Coborâre gradient

Un algoritm de optimizare care minimizează iterativ o funcție de pierdere.

🕸️Rețea neuronală grafică

O rețea neuronală concepută să funcționeze pe date structurate sub formă de grafuri.

🎚️Hiperparametru

O setare de configurare care controlează procesul de antrenare al unui model.

🧩Segmentare de imagini

Împărțirea unei imagini în regiuni pentru a identifica obiecte și limite.

⚙️Inferență

Procesul de utilizare a unui model antrenat pentru a face predicții pe baza datelor noi.

🧪Distilarea cunoștințelor

Antrenarea unui model mic pentru a imita comportamentul unui model mai mare.

🕸️Grafic de cunoștințe

O reprezentare structurată a entităților și a relațiilor dintre acestea.

🏷️Etichetă

Rezultatul cunoscut sau valoarea țintă asociată unui exemplu de antrenament.

📖Model de limbaj mare

Un model bazat pe transformator, antrenat pe corpusuri de text masive.

👻Variabilă latentă

O variabilă neobservabilă, dedusă din date, care influențează rezultatele.

🧠Memorie pe termen lung și scurt

O arhitectură de rețea recurentă care învață dependențe pe termen lung.

📏Funcția de pierdere

O funcție care măsoară diferența dintre valorile prezise și cele reale.

📈Învățare automată

Un domeniu în care algoritmii se îmbunătățesc automat prin experiență și date.

📦Modelul

O reprezentare matematică învățată din date care face predicții.

🗜️Compresie model

Tehnici care reduc dimensiunea modelului pentru o implementare mai rapidă și mai ieftină.

🎭Învățare multimodală

Învățarea din și integrarea mai multor tipuri de date, cum ar fi text și imagini.

🗣️Prelucrarea limbajului natural

Domeniul care permite computerelor să înțeleagă și să genereze limbajul uman.

🔗Rețea neuronală

Un sistem de calcul inspirat de neuronii biologici care învață din date.

🔲Detectarea obiectelor

Identificarea și localizarea obiectelor într-o imagine sau un videoclip.

🗺️Ontologie

O specificare formală a conceptelor și relațiilor dintr-un domeniu.

🔎Recunoaștere optică a caracterelor

Conversia imaginilor de text în text codificat automat.

🎯Supraadaptare

Când un model învață prea bine datele de antrenament și nu reușește să generalizeze.

🎯Precizie și reamintire

Metrici care măsoară acuratețea și caracterul complet al unui clasificator.

✍️Inginerie promptă

Proiectarea intrărilor pentru a ghida un model lingvistic către ieșirile dorite.