Безплатна AI библиотека

Основи водачиСвободен завинаги.

84 ръководства на обикновен английски език, структурирани пътеки за обучение и отворена библиотека — създадена от независима 501(c)(3) организация с нестопанска цел, така че всеки да може да разбере модерния AI.

84Безплатни ръководства
1Тематични песни
~2 minПо ръководство
~3hReading time

Започнете тук

Five outcome-based courses

Each course includes explicit outcomes, mapped competencies, practice activities, and an applied capstone.

Тематични песни

Преглед по песен

Скочете в района, който ви интересува. Всяка песен има множество ръководства на обикновен английски.

Пълна библиотека

Всички ръководства

84 на 1019 показани ръководства. Филтрирайте по песен или потърсете по-горе.

Основи

Дифузионни модели

Дифузионните модели генерират изображения, като се научават да обръщат процес на шум, превръщайки произволни статики в детайлни картини стъпка по стъпка.

2 мин. прочетеноПрочетете
Основи

Малкократно обучение

Малкократното обучение е способността да научите нова задача само от шепа примери вместо от хиляди.

2 мин. прочетеноПрочетете
Основи

Вграждания

Вгражданията превръщат думи, изображения или други данни в списъци с числа (вектори), така че подобни неща да се окажат близо едно до друго в пространство с големи измерения.

2 мин. прочетеноПрочетете
Основи

Токенизация

Токенизацията е стъпката, която разделя текста на по-малки части, наречени токени, единиците, които езиковият модел всъщност чете и предсказва.

2 мин. прочетеноПрочетете
Основи

Инженеринг на характеристиките

Инженерингът на функции е занаятът за превръщане на необработените данни в информативни входове (характеристики), които помагат на модела да се учи.

2 мин. прочетеноПрочетете
Основи

Дървета на решенията и произволни гори

Дървото на решенията прави прогнози, като задава поредица от прости въпроси с да/не, като блок-схема.

2 мин. прочетеноПрочетете
Основи

Поддържащи векторни машини

Машината за поддържащи вектори (SVM) е класически алгоритъм, който разделя две групи чрез начертаване на възможно най-широката граница между тях.

2 мин. прочетеноПрочетете
Основи

Намаляване на размерността

Намаляването на размерността свива данните от много колони (характеристики) до няколко, като запазва важната структура.

2 мин. прочетеноПрочетете
Основи

Трансферно обучение

Трансферното обучение използва повторно модел, който вече е обучен върху голям набор от данни, и го адаптира към нова, свързана задача.

2 мин. прочетеноПрочетете
Основи

Самоконтролирано обучение

Самоконтролираното обучение обучава модели върху немаркирани данни чрез измисляне на задача, чийто отговор е скрит в самите данни.

2 мин. прочетеноПрочетете
Основи

Полу-контролирано обучение

Полуконтролираното обучение се обучава върху малко количество етикетирани данни плюс голям набор от немаркирани данни.

2 мин. прочетеноПрочетете
Основи

Откриване на аномалия

Откриването на аномалии е практика на обучение на машини да маркират точки от данни, които рязко се отклоняват от нормалните модели.

2 мин. прочетеноПрочетете

Finished reading? Prove it.

Check what you learned with topic quizzes, then explore our structured courses and current certification requirements. Core guides remain free to read.