Обучение принимает множество форм в человеческом контексте, при этом экологические и социальные взаимодействия занимают первое место в списке. Многое из того, что мы считаем человеческим интеллектом, проистекает из нашей способности эффективно учиться у других людей; это приобретенное знание может быть классифицировано как культура, а его передача между людьми как культура…

Хотя современные большие предварительно обученные языковые модели (LM) продемонстрировали впечатляющие возможности нулевого выстрела в широком диапазоне задач, производительность «замороженных» LM, чьи веса остаются неизменными, по-прежнему уступает производительности LM, веса которых были точно настроены для конкретных задач. ниже по течению…

В мире, основанном на данных, интересно найти методы обучения, которые не всегда полагаются на обильные размеченные данные. Обучение с нулевым выстрелом (ZSL) выделяется как один из таких подходов. Но что это такое и почему это важно? Давайте исследуем. Что такое обучение с нулевым выстрелом? Традиционно модели машинного обучения требуют примеров (или «снимков») каждого класса, который им необходимо распознать. В рамках обучения с нулевым выстрелом модели учатся распознавать..

Предварительно обученные большие языковые модели произвели революцию в области исследований обработки естественного языка (НЛП), достигнув высочайшего уровня производительности и обеспечив широкое и эффективное развертывание во многих реальных приложениях. Однако одним из основных недостатков таких моделей является то, что они требуют аннотированных данных для конкретных задач и тонкой настройки для каждой конечной задачи, что может потребовать много времени и ресурсов. В статье..

ВВЕДЕНИЕ В машинном обучении машины становятся умнее, когда им предоставляется правильно размеченный набор данных во время периода обучения. Что происходит, когда машины пытаются классифицировать экземпляры, классы которых не были замечены в период обучения? Это привело к появлению нового метода обучения под названием Обучение с нулевым выстрелом , где экземпляры можно классифицировать, даже если классы ранее не встречались. ПРОЦЕСС НУЛЕВОГО ОБУЧЕНИЯ На этапе обучения..

ArtiClarity | MetaGAN: использование состязательного подхода для платформы обучения с несколькими выстрелами Я пишу эту статью как первую в серии обзоров статей «ArtiClarity», в которой я планирую поделиться своими чтениями по различным научным темам (в основном, моей собственной области, электронному здравоохранению и искусственному интеллекту), чтобы еще больше расширить свое понимание. как поделиться тем, что я узнал со своими сверстниками. В качестве первой статьи я расскажу об..