AI knihovna zdarma

Základy průvodciNavždy zdarma.

84 Průvodci v jednoduché angličtině, strukturované výukové programy a otevřená knihovna – vytvořené nezávislou neziskovou organizací 501(c)(3), takže moderní umělé inteligenci může porozumět každý.

84Zdarma průvodci
1Tématické stopy
~2 minPodle průvodce
~3hDoba čtení

Začněte zde

Pět Kurzy založené na výsledcích

Každý kurz obsahuje explicitní výsledky, namapované kompetence, cvičné aktivity a aplikovaný závěrečný projekt.

Tématické stopy

Procházet podle stopy

Skočte do oblasti, na které vám záleží. Každá trať má několik jednoduchých anglických průvodců.

Plná knihovna

Všichni průvodci

84 z 1019 zobrazena vodítka. Filtrujte podle skladby nebo vyhledávání výše.

Základy

Difúzní modely

Difúzní modely generují obrazy tak, že se učí zvrátit proces šumu a převádějí náhodnou statickou elektřinu na detailní obrázky krok za krokem.

2 min přečtenoPřečtěte si
Základy

Učení několika výstřelů

Učení se málokdy je schopnost naučit se nový úkol jen z hrstky příkladů místo z tisíců.

2 min přečtenoPřečtěte si
Základy

Vložení

Vložení mění slova, obrázky nebo jiná data na seznamy čísel (vektorů), takže podobné věci končí těsně u sebe ve vysokorozměrném prostoru.

2 min přečtenoPřečtěte si
Základy

Tokenizace

Tokenizace je krok, který rozseká text na menší kousky zvané tokeny, jednotky, které jazykový model skutečně čte a předpovídá.

2 min přečtenoPřečtěte si
Základy

Feature Engineering

Funkce Feature Engineering je umění převádět nezpracovaná data na informativní vstupy (funkce), které pomáhají modelu učit se.

2 min přečtenoPřečtěte si
Základy

Rozhodovací stromy a náhodné lesy

Rozhodovací strom vytváří předpovědi kladením řady jednoduchých otázek ano/ne, jako je vývojový diagram.

2 min přečtenoPřečtěte si
Základy

Podpora vektorových strojů

Podporný vektorový stroj (SVM) je klasický algoritmus, který odděluje dvě skupiny tak, že mezi nimi nakreslí nejširší možnou hranici.

2 min přečtenoPřečtěte si
Základy

Redukce rozměrů

Redukce rozměrů zmenšuje data z mnoha sloupců (prvků) na několik, přičemž zachovává důležitou strukturu.

2 min přečtenoPřečtěte si
Základy

Přenos učení

Transfer learning znovu používá model již natrénovaný na velké datové sadě a přizpůsobuje jej novému souvisejícímu úkolu.

2 min přečtenoPřečtěte si
Základy

Samokontrolované učení

Samokontrolované učení trénuje modely na neoznačených datech vynalézáním úlohy, jejíž odpověď je skryta uvnitř samotných dat.

2 min přečtenoPřečtěte si
Základy

Semi-supervised learning

Částečně řízené učení trénuje na malém množství označených dat plus velké množství neoznačených dat.

2 min přečtenoPřečtěte si
Základy

Detekce anomálií

Detekce anomálií je praxe, kdy se stroje učí označovat datové body, které se ostře odchylují od normálních vzorů.

2 min přečtenoPřečtěte si

Dočetl jsi to? Dokaž to.

Check what you learned with a topic quiz, then explore our structured courses or work toward a certificate. Every guide stays free to read.