AI百科
什么是LLM大语言模型？定义、训练方式、流行原因和例子
自然语言中最重要的发展便是大语言模型（LLM），在本篇文章中，我们将浅显地科普一下大语言模型，讨论其定义、训练方式、流行原因、常见大语言模型例子以及其...
什么是预训练Pre-training？定义、重要性、技术和挑战
预训练是现代机器学习模型的支柱，在本篇文章中，我们将探讨预训练的概念定义，它在人工智能中的重要性，用于实现预训练的各种技术，以及该领域的研究人员所...
什么是数据标注？机器学习中数据标注的重要性、类型和挑战
机器学习过程的一个重要方面便是数据标注（Data Annotation），数据标注是一个对原始数据进行标记和分类的过程，使其可用于训练ML模型。本文将概述数据标注、...
什么是情感分析（Sentiment Analysis）？
情感分析是自然语言处理的一个重要方面，它允许组织从非结构化文本数据中提取有价值的见解。通过了解人们的意见和情绪，企业、研究人员和政府可以做出更明智...
什么是RLHF基于人类反馈的强化学习？
基于人类反馈的强化学习（RLHF，Reinforcement Learning from Human Feedback）是人工智能（AI）领域的一个新兴研究领域，它将强化学习技术与人类反馈相结合...
什么是序列到序列模型（Sequence-to-Sequence Model）
序列到序列模型（Sequence-to-Sequence Model），也称为编解码器模型，是一种处理可变长度输入和输出序列的深度学习模型。由两部分组成：编码器用于处理输入...
什么是生成模型（Generative Model）
生成模型（Generative Model）是一类能学习数据分布并生成新样本的机器学习模型。通过捕捉训练数据集中的模式，创建出与真实数据相似但从未出现过的新实例。...
什么是贝叶斯网络（Bayesian Network）
贝叶斯网络（Bayesian Network）也称为信念网络或概率有向无环图，是一种概率图模型。通过有向边和节点（表示随机变量）的图形化方式来表示变量间的概率依赖...
什么是领域适配（Domain Adaptation）
领域适配（Domain Adaptation）是迁移学习中的一种方法，旨在将一个模型从一个领域（源域）迁移到另一个不同的领域（目标域），提高模型在目标域的性能。主要...
什么是联邦学习（Federated Learning）
联邦学习（Federated Learning）是一种分布式机器学习技术，支持多个参与方在不共享原始数据的情况下共同训练模型。通过这种方式，各方可以在保护数据隐私和...
什么是嵌入式学习（Embedded Learning）
嵌入式学习（Embedded Learning）是一种创新的教育模式，将学习过程无缝地融入到日常工作和活动中。嵌入式学习认为，当学习内容与工作紧密相关时，员工的学习...
什么是人工智能伦理（AI Ethics）
人工智能伦理（AI Ethics）是研究人工智能技术发展和应用中所涉及的伦理问题和风险的学科。关注如何确保AI系统的设计、开发和部署符合道德标准，促进公平、透...
什么是自动化机器学习（Automated Machine Learning, AutoML）
自动化机器学习（Automated Machine Learning, AutoML）是一套工具和技术，自动执行机器学习工作流程中的某些任务，如数据预处理、特征工程、模型选择、超参...
什么是Q-learning
强化学习中的Q-learning是一种无模型的强化学习算法，通过学习一个动作价值函数Q(s, a)来找到最优策略。在给定状态下，Q(s, a)表示执行动作a的预期未来奖励总...
什么是神经风格迁移（Neural Style Transfer）
神经风格迁移（Neural Style Transfer）通过深度学习手段，将一幅图像的视觉风格应用到另一幅图像的内容上，创造出融合了两者特点的新图像。基于预训练的卷积...
打开我，进入AI时代。
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