ChatGPT: Что я такое? Первая книга об ИИ, написанная самим ИИ!

На нашем сайте вы можете читать онлайн «ChatGPT: Что я такое? Первая книга об ИИ, написанная самим ИИ!». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Словари, справочники, Руководства. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.

0 баллов
0 мнений
3 чтения

Автор

Джон Доу

Дата выхода

21 февраля 2024

Краткое содержание книги ChatGPT: Что я такое? Первая книга об ИИ, написанная самим ИИ!, аннотация автора и описание

Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению ChatGPT: Что я такое? Первая книга об ИИ, написанная самим ИИ!. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Джон Доу) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.

Описание книги

«ChatGPT: Что Я такое?» — это полное и подробное руководство по новым возможностям ChatGPT и его аналогов. А также очень легкое и понятное введение в тему современного Искусственного Интеллекта. Все необходимые знания по новым ИИ-технологиям для каждого человека в 21 веке! Текст создан при помощи ChatGPT.

ChatGPT: Что я такое? Первая книга об ИИ, написанная самим ИИ! читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно

Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу ChatGPT: Что я такое? Первая книга об ИИ, написанная самим ИИ! без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.

Текст книги

Шрифт
Размер шрифта
-
+
Межстрочный интервал

Обучение без учителя (Unsupervised Learning)

Здесь модели обучаются на наборе данных, в котором известны только неразмеченные входные данные, и нет конкретных выходных данных (меток классов и т.п.). Задача модели состоит в том, чтобы самостоятельно найти структуру или взаимосвязи в данных. Примеры включают кластеризацию (например, сегментацию клиентов для маркетинга по разным подгруппам или определение количества разных видов подгрупп в очень большой группе людей) и понижение размерности (например, упрощение данных для их понятного представления и визуализации).

3. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)

В этом случае модель (часто в этом случае ее называют ИИ-агентом) обучается сама, взаимодействуя со своей «средой обитания». Модель выполняет различные действия и в результате этих действий получает от среды отклик – награды («подкрепление») за правильные (полезные или эффективные) действия или штрафы за неправильные (вредные или не эффективные) действия.

Модель стремится максимизировать сумму получаемых наград – то есть выполнять действия (или последовательности действий), которые дают как можно лучший результат. Примеры включают управление роботами (которые получают отклик от среды – плохо или хорошо они выполняют свои задачи), игровые агенты (получающие отклик от игровой среды – в случае выигрыша или проигрыша), системы рекомендаций (где отклик – это качество удовлетворения пользователей этими рекомендациями).

4. Обучение с частичным привлечением учителя (Semi-supervised Learning)

Машинное обучение с частичным привлечением учителя (также известное как обучение с полуконтролем или гибридное обучение), находится между Обучением с учителем (Supervised Learning) и Обучением без учителя (Unsupervised Learning). В этом случае модели подается комбинация помеченных и неразмеченных данных. Неразмеченные данные очень дешевы в отличие от размеченных данных (которые часто приходится помечать вручную).

Процедура заключается в том, что алгоритм сначала использует все данные и алгоритмы обучения без учителя для кластеризации данных, а затем использует алгоритм обучения с учителем для определения меток для каждого класса. И если неразмеченные данные оказываются близки к одному из классов размеченных —то они с большей вероятностью принадлежат тому же классу.

5.

Добавить мнение

Ваша оценка

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив

Мнения

Еще нет комментариев о книге ChatGPT: Что я такое? Первая книга об ИИ, написанная самим ИИ!, и ваше мнение может быть первым и самым ценным! Расскажите о своих впечатлениях, поделитесь мыслями и отзывами. Ваш отзыв поможет другим читателям сделать правильный выбор. Не стесняйтесь делиться своим мнением!

Другие книги автора

Понравилась эта книга? Познакомьтесь с другими произведениями автора Джон Доу! В этом разделе мы собрали для вас другие книги, написанные вашим любимым писателем.

Похожие книги