Delamo na obnovitvi aplikacije Unionpedia v trgovini Google Play
OdhodniDohodne
🌟Poenostavili smo našo zasnovo za boljšo navigacijo!
Instagram Facebook X LinkedIn

Globoko učenje

Index Globoko učenje

Globoko učenje je področje umetne inteligence, ki obravnava globoke večslojne nevronske mreže.

Kazalo

  1. 6 odnosi: Analiza razpoloženja, Koncept, Metoda vzvratnega razširjanja, Obsežni jezikovni model, Turingova nagrada, Voronojev diagram.

Analiza razpoloženja

Analiza razpoloženja (znana tudi kot pridobivanje mnenj ali čustvena umetna inteligenca) pomeni uporabo naravnega jezika, analize besedil, računalniške lingvistike in biometrije za sistematično prepoznavanje, ekstrahiranje, kvantificiranje in proučevanje afektivnih stanj in subjektivnih informacij.

Poglej Globoko učenje in Analiza razpoloženja

Koncept

Koncépt je abstrakcija ali posplošitev iz izkušnje ali rezultat transformacije obstoječih konceptov.

Poglej Globoko učenje in Koncept

Metoda vzvratnega razširjanja

Metoda vzvratnega razširjanja je ime algoritma za učenje umetnih nevronskih mrež oziroma za globoko učenje.

Poglej Globoko učenje in Metoda vzvratnega razširjanja

Obsežni jezikovni model

Obsežni jezikovni model (OJM, v angleščini LLM, large language model) je računalniški jezikovni model, sestavljen iz umetne nevronske mreže z mnogo parametri (desetin milijonov do milijard), ki so ga usposabljali s pomočjo zelo obsežnih količin neoznačenih besedil ob uporabi samonadzorovanih ali polsamonadzorovanih metod.

Poglej Globoko učenje in Obsežni jezikovni model

Turingova nagrada

Nagrada A. M. Turinga ACM je letna nagrada, ki jo podeljuje Association for Computing Machinery (ACM) za dosežke trajnega in velikega tehniškega pomena v računalništvu.

Poglej Globoko učenje in Turingova nagrada

Voronojev diagram

spodaj) Thiessnovi mnogokotniki Fotografija nevronov (levo) in ustrezni Voronojev mozaik, zgrajen na podlagi njihovih centroidov (geometrijskih središč) Voronojev diagrám je v matematiki razdeljevanje ravnine na področja, ki so blizu vsakemu od dane množice objektov.

Poglej Globoko učenje in Voronojev diagram