Шаблон загального штучного інтелекту та машинного навчання

Шаблон загального штучного інтелекту та машинного навчання

Машинне навчання (ML) і штучний інтелект (AI) — це тісно пов’язані галузі, які за останні роки значно просунулися вперед, революціонізувавши різні галузі та повсякденне життя. Штучний інтелект відноситься до ширшої концепції машин, здатних виконувати завдання у спосіб, який ми б вважали «розумним», тоді як машинне навчання є підмножиною ШІ, яка передбачає використання алгоритмів і статистичних моделей, щоб дозволити машинам покращити свою продуктивність на конкретні завдання через досвід. ШІ охоплює широкий спектр технологій, включаючи системи на основі правил, обробку природної мови (NLP), робототехніку та комп’ютерне зір. З іншого боку, ML зосереджується на розробці моделей, які вивчають шаблони з даних, що дозволяє системам робити прогнози, класифікувати інформацію або навіть генерувати нові дані на основі отриманого досвіду.

За своєю суттю машинне навчання можна розділити на три основні типи: контрольоване навчання, неконтрольоване навчання та навчання з підкріпленням. Під час навчання під наглядом моделі навчаються на позначених даних, тобто вхідні дані поєднуються з правильними вихідними даними. Це зазвичай використовується в таких завданнях, як виявлення спаму, класифікація зображень і розпізнавання мовлення. Однак неконтрольоване навчання має справу з даними без міток, де система намагається визначити приховані закономірності або групи, які часто використовуються в завданнях кластеризації або виявлення аномалій. Навчання з підкріпленням – це система, заснована на зворотному зв’язку, де агент вчиться виконувати дії в середовищі, щоб максимізувати сукупні винагороди, що зазвичай використовується в робототехніці та іграх.

• 110+ унікальних креативних слайдів (з зображенням)
• 110 Технологія
• Шаблон PowerPoint (PPTX)
• 4+ варіанти кольору теми
• Опція необмеженої зміни кольорів
• 16×9 FULL HD Ratio (1920×1080 пікселів)
• Легко та повністю редагується в презентації PowerPoint
• Зображення також включено
• Друк готовий
• 3 кольорові варіації
• Розмір: (30 × 70 дюймів) з обрізом (1 дюйм)
• Зображення включено
• безкоштовне використання шрифту

Фундаментальні поняття

1. Вступ до машинного навчання: типи та застосування
2. Навчання під контролем і без нього: ключові відмінності
3. Як працюють нейронні мережі: спрощене пояснення
4. Розуміння компромісу зміщення та дисперсії в машинному навчанні
5. Що таке переобладнання? Стратегії запобігання цьому
6. Посібник із методів вибору функцій у ML
7. Роль функцій активації в нейронних мережах
8. Розуміння функцій втрати в машинному навчанні
9. Набори для навчання, тестування та перевірки: найкращі практики
10. Налаштування гіперпараметрів для оптимізації моделей ML

Алгоритми та методи

1. Вивчення дерев рішень: як вони працюють і коли їх використовувати
2. Машини опорних векторів: теорія та практичні випадки використання
3. Алгоритм K-найближчих сусідів: інтуїція та застосування
4. Випадкові ліси та посилення: порівняльне дослідження
5. Пояснення градієнтного спуску: як навчаються машини
6. K-Means Clustering: An Introduction to Unsupervised Learning
7. Методи зменшення розмірності: PCA проти t-SNE
8. Розуміння згорткових нейронних мереж (CNN)
9. Огляд рекурентних нейронних мереж (RNN)
10. Сила трансферного навчання в сучасному ШІ

Розширені теми

1. Глибоке навчання: як це працює та чому це важливо
2. Генеративні змагальні мережі (GAN): застосування та проблеми
3. Обробка природної мови (NLP): від тексту до значення
4. Навчання з підкріпленням: концепції та випадки використання
5. Автокодери: використання нейронних мереж для зменшення розмірності
6. Метанавчання: майбутнє машинного навчання?
7. Механізми уваги та трансформатори в ML
8. Самоконтрольоване навчання: новий рубіж
9. Зрозумілий штучний інтелект: створення прозорих моделей машинного навчання
10. Квантова машина навчання: наступний великий стрибок