AI百科

多模態深度學習（英文名：Multimodal Deep Learning）是人工智能（AI）的一個子領域，其重點是開發能夠同時處理和學習多種類型數據的模型。本文解釋了其定義...

自然語言中最重要的發展便是大語言模型（LLM），在本篇文章中，我們將淺顯地科普一下大語言模型，討論其定義、訓練方式、流行原因、常見大語言模型例子以及其...

預訓練是現代機器學習模型的支柱，在本篇文章中，我們將探討預訓練的概念定義，它在人工智能中的重要性，用于實現預訓練的各種技術，以及該領域的研究人員所...

機器學習過程的一個重要方面便是數據標注（Data Annotation），數據標注是一個對原始數據進行標記和分類的過程，使其可用于訓練ML模型。本文將概述數據標注、...

情感分析是自然語言處理的一個重要方面，它允許組織從非結構化文本數據中提取有價值的見解。通過了解人們的意見和情緒，企業、研究人員和政府可以做出更明智...

基于人類反饋的強化學習（RLHF，Reinforcement Learning from Human Feedback）是人工智能（AI）領域的一個新興研究領域，它將強化學習技術與人類反饋相結合...

序列到序列模型（Sequence-to-Sequence Model），也稱為編解碼器模型，是一種處理可變長度輸入和輸出序列的深度學習模型。由兩部分組成：編碼器用于處理輸入...

生成模型（Generative Model）是一類能學習數據分布并生成新樣本的機器學習模型。通過捕捉訓練數據集中的模式，創建出與真實數據相似但從未出現過的新實例。...

貝葉斯網絡（Bayesian Network）也稱為信念網絡或概率有向無環圖，是一種概率圖模型。通過有向邊和節點（表示隨機變量）的圖形化方式來表示變量間的概率依賴...

領域適配（Domain Adaptation）是遷移學習中的一種方法，旨在將一個模型從一個領域（源域）遷移到另一個不同的領域（目標域），提高模型在目標域的性能。主要...

聯邦學習（Federated Learning）是一種分布式機器學習技術，支持多個參與方在不共享原始數據的情況下共同訓練模型。通過這種方式，各方可以在保護數據隱私和...

嵌入式學習（Embedded Learning）是一種創新的教育模式，將學習過程無縫地融入到日常工作和活動中。嵌入式學習認為，當學習內容與工作緊密相關時，員工的學習...

人工智能倫理（AI Ethics）是研究人工智能技術發展和應用中所涉及的倫理問題和風險的學科。關注如何確保AI系統的設計、開發和部署符合道德標準，促進公平、透...

自動化機器學習（Automated Machine Learning, AutoML）是一套工具和技術，自動執行機器學習工作流程中的某些任務，如數據預處理、特征工程、模型選擇、超參...

強化學習中的Q-learning是一種無模型的強化學習算法，通過學習一個動作價值函數Q(s, a)來找到最優策略。在給定狀態下，Q(s, a)表示執行動作a的預期未來獎勵總...