Пояснения

NLP (Natural Language Processing) — общее направление искусственного интеллекта и математической лингвистики. Оно изучает проблемы компьютерного анализа и синтеза текстов на естественных языках. [Азбука искусственного интеллекта. (Электронный ресурс).

Обучение нейросетей — процесс обучения нейронной сети решению задачи. Нейронные сети обучаются путем первичной обработки больших наборов размеченных или неразмеченных данных. На основе этих примеров сети

Промт — запрос для ИИ, который помогает запустить генерацию необходимых данных. Без качественного запроса искусственный интеллект не сможет сформулировать четкий и понятный ответ. С развитием технологии

Файнтюнинг — процесс дообучения нейросети под конкретную задачу. Процесс выстроен следующим образом: разработчики, например, обучают нейросеть классифицировать миллиарды изображений на тысячу общих классов, а затем точечно дообучают

Функция ошибки — функция, определяющая, насколько сильно ошиблась модель. Чем точнее модель угадывает ответ, тем меньше значение функции ошибки. Сигнал об ошибке подается на вход методу обучения,

Хинтон Джеффри — британский и канадский ученый, который внес значительный вклад в изучение и развитие глубокого обучения. Джеффри называют «крестным отцом» искусственного интеллекта. В 2012 году

Шмидхубер Юрген — всемирно известный швейцарский ученый в области искусственного интеллекта. Созданные в его лаборатории нейронные сети глубокого обучения произвели революцию в машинном обучении и искусственном

U-Net — свёрточная нейронная сеть, предназначенная для быстрой и точной сегментации изображений. Используется в решении задач машинного обучения. Она умеет не только определять классы на визуальном

Модели  языковые — большие нейронные сети, которые обучаются предсказывать следующее слово (или часть слова) в тексте с учетом предыдущего контекста. Несмотря на кажущуюся простоту, оказалось,

Компьютеры нейроморфные — имитируют функции мозга, используя программируемые искусственные нейроны и обеспечивают более эффективное распознавание образов, особенно в ситуациях, когда некоторые данные не определены или информация