למידה עמוקה היא סוג של למידת מכונה המבוססת על רשתות עצביות עם שכבות רבות. מערכות אלו יכולות ללמוד דפוסים מורכבים בתמונות, טקסט, אודיו ווידאו. למידה עמוקה מאפשרת פריצות דרך מודרניות רבות של AI, כולל זיהוי דיבור, יצירת תמונות, תרגום ומודלים גדולים של שפה. לעתים קרובות זה דורש כמויות גדולות של נתונים וכוח מחשוב.

קרדיטים: תמונה שסופקה; מחבר: סטיבן וויטלו;

מודל דיפוזיה

קרדיטים: תמונה שסופקה; מחבר: סטיבן וויטלו;

דיגיטל טווין

תאום דיגיטלי הוא מודל וירטואלי של אובייקט, מערכת או תהליך בעולם האמיתי. לדוגמה, במפעל עשוי להיות תאום דיגיטלי המדמה מכונות, שימוש באנרגיה וזרימת ייצור. AI יכול להפוך תאומים דיגיטליים לחזקים יותר על ידי חיזוי בעיות ובדיקת שינויים לפני שהם מתרחשים בעולם האמיתי. תאומים דיגיטליים משמשים בהנדסה, בריאות, תחבורה וערים חכמות.

קרדיטים: תמונה שסופקה; מחבר: סטיבן וויטלו;

מודל מפלה

זיקוק AI הוא הכשרת מודל AI קטן ומהיר להעתקת הידע וההתנהגות של מודל AI גדול וחכם. חשבו על זה כעל שף מאסטר (המודל הגדול) המלמד חניך (הדגם הקטן) את כל המתכונים והטכניקות הסודיות שלו כך שהחניך יוכל לבשל את אותו אוכל איכותי, פשוט הרבה יותר מהר ועם פחות כלי מטבח. מדוע משתמשים בו חוסך מקום: זה מכווץ מערכות AI מסיביות כך שיוכלו להתאים לסמארטפון או מחשב נייד. חוסך כסף: זה עולה פחות כוח מחשב להפעלת הדגם הקטן יותר. חוסך זמן: מודל קטן יותר נותן תשובות הרבה יותר מהר מזה הענק.

קרדיטים: תמונה שסופקה; מחבר: סטיבן וויטלו;

התאמת תחום

סחף מתרחש כאשר הביצועים של מודל AI משתנים עם הזמן מכיוון שהעולם האמיתי משתנה. לדוגמה, התנהגות לקוחות, טקטיקות הונאה, תרגול רפואי או שימוש בשפה עשויים להתפתח. מודל שעבד טוב בשנה שעברה עשוי להיות פחות אמין היום. ניטור הסחף חיוני בכל מערכת AI המשמשת לאורך זמן.

נשירה היא טכניקת אימון המשמשת ברשתות עצביות להפחתת התאמת יתר. במהלך האימון מתעלמים מקשרים מסוימים באופן אקראי, מה שמאלץ את המודל לא להסתמך יותר מדי על מסלול אחד. זה עוזר למודל להכליל טוב יותר לנתונים חדשים. זה דומה לאימון קבוצה כך שכל הקבוצה תתפקד היטב, ולא תלוי בשחקן כוכב אחד.

הגדר את The Portugal News כמקור המועדף שלך לחדשות ב-Google

Googleהוסף כמקור מועדף ב-Google