एआई फाउंडेशन
समझें कि एआई क्या है, सिस्टम कैसे सीखते हैं, वे कहां विफल होते हैं, और बिना प्रचार के दावों का न्याय कैसे करें।
निःशुल्क एआई लाइब्रेरी
177 सादे-अंग्रेजी गाइड, संरचित शिक्षण पथ और एक खुली लाइब्रेरी - एक स्वतंत्र 501(c)(3) गैर-लाभकारी संस्था द्वारा निर्मित ताकि कोई भी आधुनिक AI को समझ सके।
यहां से प्रारंभ करें
प्रत्येक पाठ्यक्रम में स्पष्ट परिणाम, मैप की गई दक्षताएं, अभ्यास गतिविधियाँ और एक लागू कैपस्टोन शामिल हैं।
समझें कि एआई क्या है, सिस्टम कैसे सीखते हैं, वे कहां विफल होते हैं, और बिना प्रचार के दावों का न्याय कैसे करें।
गोपनीयता की रक्षा करते हुए, आउटपुट की जांच करते हुए और मानवीय जवाबदेही को संरक्षित करते हुए एआई का उत्पादक रूप से उपयोग करें।
कार्यस्थल उपयोग के मामलों का मूल्यांकन करें, सुरक्षित पायलट चलाएं, मूल्य मापें और जिम्मेदारीपूर्वक परिवर्तनों का संचार करें।
अधिकारों, इक्विटी, शासन, सुरक्षा और जनहित परिणामों के माध्यम से एआई प्रणालियों का विश्लेषण करें।
व्यावहारिक सिस्टम डिज़ाइन के माध्यम से भाषा मॉडल, पुनर्प्राप्ति, एजेंटों, मूल्यांकन, लागत और परिनियोजन सुरक्षा उपायों को समझें।
विषय ट्रैक
उस क्षेत्र में कूदें जिसकी आप परवाह करते हैं। प्रत्येक ट्रैक में कई सादे-अंग्रेजी गाइड होते हैं।
पूर्ण पुस्तकालय
177 का 1019 गाइड दिखाए गए. ट्रैक के आधार पर फ़िल्टर करें या ऊपर खोजें।
मॉडल ड्रिफ्ट डिटेक्शन एक तैनात मशीन लर्निंग मॉडल की निगरानी करने का अभ्यास है ताकि यह पता लगाया जा सके कि इसकी सटीकता चुपचाप कम हो जाती है क्योंकि वास्तविक दुनिया...
तकनीकीएमएल मॉडल के लिए ए/बी परीक्षण का अर्थ है लाइव ट्रैफ़िक को एक साथ दो मॉडल संस्करणों पर रूट करना और यह मापना कि कौन सा वास्तव में वास्तविक उपयोगकर्ताओं और वास्तविक उपयोगकर्ताओं पर बेहतर प्रदर्शन करता है…
तकनीकीमॉडल क्रमबद्धता यह है कि एक प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल को डिस्क में कैसे सहेजा जाता है ताकि इसे लोड किया जा सके और बाद में, एक अलग मशीन पर या एक अलग मशीन पर चलाया जा सके...
तकनीकीमिश्रित परिशुद्धता प्रशिक्षण तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण को गति देता है और अधिकांश गणित को 32-बिट के बजाय 16-बिट फ्लोटिंग पॉइंट में निष्पादित करके मेमोरी उपयोग में कटौती करता है।
तकनीकीसट्टा डिकोडिंग बड़े भाषा मॉडल को एक छोटे, तेज़ 'ड्राफ्ट' मॉडल का उपयोग करके आगे के कई टोकन का अनुमान लगाने के लिए तेजी से पाठ उत्पन्न करने में सक्षम बनाती है, फिर बड़े…
तकनीकीकेवी कैश उन कुंजियों और मानों को संग्रहीत करता है जिनकी गणना ट्रांसफार्मर ने पहले ही कर ली है, इसलिए यह हर नए टोकन के लिए दोबारा काम नहीं करता है - लेकिन यह गीगाबाइट तक बढ़ सकता है।
तकनीकीफ्लैश अटेंशन धीमी मेमोरी के लिए विशाल ध्यान मैट्रिक्स लिखे बिना ट्रांसफॉर्मर के अंदर ध्यान चरण की गणना करने का एक चतुर तरीका है।
तकनीकीमॉडल प्रूनिंग वजन या संपूर्ण संरचनाओं को हटाकर एक तंत्रिका नेटवर्क को सिकोड़ता है जो इसके आउटपुट में बहुत कम योगदान देता है।
तकनीकीटोकनाइजेशन टेक्स्ट को उन छोटी इकाइयों में विभाजित करता है जिन्हें एक भाषा मॉडल वास्तव में पढ़ता है, और बाइट पेयर एन्कोडिंग (बीपीई) निर्माण के लिए लोकप्रिय तरीका है ...
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