Odborné vysvětlení: Jednorázové učení je přístup v strojovém učení, kde se model učí rozpoznávat nové kategorie nebo objekty na základě jediného trénovacího příkladu. Využívá techniky jako metrické učení, siamské sítě a prototypové sítě. Cílem je vytvořit modely schopné rychlé adaptace a generalizace s minimálním množstvím dat, což je užitečné v situacích s omezenými daty nebo...
Odborné vysvětlení: Jemné ladění je proces, při kterém se předtrénovaný model dále trénuje na specifickém datasetu nebo úkolu. Typicky se používá v kombinaci s transfer učením. Při jemném ladění se obvykle upravují pouze některé vrstvy modelu, často ty poslední, zatímco většina vah zůstává zmrazená. Tím se model přizpůsobí novému úkolu, ale zachová si obecné znalosti...
Odborné vysvětlení: Jotabajt je jednotka digitálních informací, která představuje 1 septilion (10^24) bajtů nebo 1000 zettabajtů. Je to největší standardně definovaná jednotka v mezinárodní soustavě jednotek (SI) pro měření dat. V kontextu AI a big data reprezentuje jotabajt obrovské množství dat, které by mohly být potenciálně využity pro trénování velmi rozsáhlých a komplexních modelů umělé...
Oznámení