Kolaydan Zora Genelleme
Kolaydan Zora Genelleme Nedir?
Kolaydan Zora Genelleme, basit ve yönetilebilir olanlardan daha zorlu olanlara kadar karmaşıklığı değişen görevler üzerinde algoritmaların performansını değerlendirme sürecini ifade eder. Yapay zeka geliştirme bağlamında bu yaklaşım, modellerin yalnızca basit görevleri yerine getirmede etkili olmasını değil, aynı zamanda daha karmaşık zorluklarla karşılaşıldığında davranışlarını ölçeklendirebilmesini de sağlamaya yardımcı olur.
Kolaydan Zora Genellemeyi Anlamak
Örneğin, küçük bir kod parçasındaki hataları tanımlama görevinde bir modelin test edildiği senaryoyu düşünün.
Örneğin, makine öğreniminde kolaydan zora genelleme, basit veya iyi ayrılmış örneklerle başlayan ve yavaş yavaş daha karmaşık veya örtüşen örnekler sunan bir veri kümesi üzerinde bir modelin eğitilmesini içerebilir. Bu yaklaşım, modelin zorlu senaryolarla başa çıkma yeteneğini geliştirmeyi ve görünmeyen veriler üzerindeki genel performansını iyileştirmeyi amaçlamaktadır.
Algısal öğrenmede, kolaydan zora genelleme, bireyleri kolayca ayırt edilebilen uyaranlarla başlayan ve yavaş yavaş daha zor veya belirsiz uyaranları ortaya çıkaran algısal görevler konusunda eğitmeyi içerebilir. Bu süreç, bireylerin daha iyi ayırt etme yetenekleri geliştirmelerine ve öğrenmelerini daha geniş bir uyaran yelpazesine genelleştirmelerine yardımcı olur.
Genel olarak, kolaydan zora genelleme, örneklerin veya görevlerin zorluğunu veya karmaşıklığını kademeli olarak artırarak öğrenmeyi geliştirmek, performansı artırmak ve daha iyi genelleme yeteneklerini teşvik etmek için kullanılan bir stratejidir.
Hakkında Son Haberler Kolaydan Zora Genelleme
- University College London'dan araştırmacılar tanıttım Spawrous veri kümesi, bir görüntü sınıflandırması kriter AI modellerindeki sahte korelasyonları ele almak için süit. 152,000 yüksek kaliteli görüntüden oluşan veri seti, hem bire bir hem de çoktan çoğa sahte korelasyonlar içeriyor. Ekip, veri setinin inanılmaz bir performans sergilediğini ve mevcut modellerin hayali arka planlara dayanmasından kaynaklanan zayıflıklarını ortaya çıkardığını buldu. Veri seti aynı zamanda M2M sahte korelasyonlarındaki karmaşık ilişkileri ve karşılıklı bağımlılıkları yakalama ihtiyacını da vurguladı.
- Diferansiyel Sinir Bilgisayarı (DNC) olarak bilinen yeni yapay zeka, daha önce öğrenilen modelleri depolamak ve arşivlenmiş modellere dayalı yeni sinir ağları oluşturmak için yüksek verimli bir harici bellek cihazına güveniyor. Bu yeni genelleştirilmiş öğrenme biçimi insanın hayal gücünü zorlayacak bir yapay zeka çağının önünü açabilir.
- MIT'in yakın tarihli bir makalesi şunu ortaya çıkardı: GPT-4MIT müfredatında %100 puan alan bir dil modeli (LLM), eksik sorulara ve taraflı değerlendirme yöntemlerine sahipti ve bu da önemli ölçüde daha düşük doğrulukla sonuçlandı. Allen Yapay Zeka Enstitüsü'nün "İnanç ve Kader: Transformatörlerin Kompozisyonitedeki Sınırları" makalesi, çok adımlı akıl yürütme gerektiren kompozisyon sorunlarına odaklanarak transformatör tabanlı modellerin sınırlamalarını tartışıyor. Çalışma, transformatör modellerinin, görev karmaşıklığı arttıkça performansta bir düşüş gösterdiğini ve göreve özgü verilerle yapılan ince ayarın, eğitilen etki alanı içindeki performansı artırdığını ancak başarısız olduğunu buldu. görülmemiş örneklere genelleme. Yazarlar, karmaşık bileşimsel akıl yürütme, kalıplara güvenme, ezberleme ve tek adımlı işlemlerdeki sınırlamalar nedeniyle transformatörlerin değiştirilmesi gerektiğini öne sürüyorlar.
Kolaydan Zora Genelleme Hakkında En Son Sosyal Gönderiler
FAQs
Kolaydan Zora Genelleme, örneklerin veya görevlerin zorluğunu veya karmaşıklığını kademeli olarak artırarak model, algoritma veya sistemleri eğitme veya öğrenme sürecini ifade eder. Kolaydan zora genellemenin ardındaki fikir, daha basit veya daha kolay örneklerle başlamak ve modelin genelleme yeteneğini geliştirmek ve çok çeşitli girdiler üzerinde iyi performans göstermek için yavaş yavaş daha zorlu veya zor olanları tanıtmaktır.
«Sözlük Dizinine Geri DönFeragatname
Doğrultusunda Trust Project yönergeleri, lütfen bu sayfada sağlanan bilgilerin hukuki, vergi, yatırım, finansal veya başka herhangi bir tavsiye niteliğinde olmadığını ve bu şekilde yorumlanmaması gerektiğini unutmayın. Yalnızca kaybetmeyi göze alabileceğiniz kadar yatırım yapmak ve herhangi bir şüpheniz varsa bağımsız finansal tavsiye almak önemlidir. Daha fazla bilgi için şartlar ve koşulların yanı sıra kartı veren kuruluş veya reklamveren tarafından sağlanan yardım ve destek sayfalarına bakmanızı öneririz. MetaversePost doğru, tarafsız raporlamaya kendini adamıştır, ancak piyasa koşulları önceden haber verilmeksizin değiştirilebilir.
Yazar hakkında
Damir şu anda ekip lideri, ürün yöneticisi ve editördür: Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM'ler, Metaverse ve Web3-İlgili alanlar. Makaleleri, her ay bir milyondan fazla kullanıcıdan oluşan büyük bir kitleyi kendine çekiyor. SEO ve dijital pazarlama konusunda 10 yıllık deneyime sahip bir uzman gibi görünüyor. Damir'den Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ve diğer yayınlar. Dijital bir göçebe olarak BAE, Türkiye, Rusya ve BDT arasında seyahat ediyor. Damir, kendisine internetin sürekli değişen ortamında başarılı olmak için gereken eleştirel düşünme becerilerini verdiğine inandığı fizik alanında lisans derecesi aldı.
Daha fazla haber
Damir şu anda ekip lideri, ürün yöneticisi ve editördür: Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM'ler, Metaverse ve Web3-İlgili alanlar. Makaleleri, her ay bir milyondan fazla kullanıcıdan oluşan büyük bir kitleyi kendine çekiyor. SEO ve dijital pazarlama konusunda 10 yıllık deneyime sahip bir uzman gibi görünüyor. Damir'den Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ve diğer yayınlar. Dijital bir göçebe olarak BAE, Türkiye, Rusya ve BDT arasında seyahat ediyor. Damir, kendisine internetin sürekli değişen ortamında başarılı olmak için gereken eleştirel düşünme becerilerini verdiğine inandığı fizik alanında lisans derecesi aldı.
