Генеративные ИИ-движки — Часть I Введение в генеративный ИИ и ключевые компоненты генеративного ИИ Индекс Введение Дискриминативный ИИ против Генеративного ИИ Дискриминативный ИИ Генеративный ИИ Введение Как энтузиаст искусства, мое внимание может легко переключиться на глубокое восхищение картинами импрессионистов: грубыми мазками, туманными фигурами, яркими, но приглушенными цветами и эфемерными моментами. Недавно я провел некоторое время, восхищаясь несколькими..

Новый новаторский отчет Глобального института McKinsey раскрывает огромный потенциал генеративного искусственного интеллекта (ИИ) для преобразования экономики и рабочих мест во всем мире. Генеративный ИИ относится к последней эволюции ИИ, примером которой являются чат-боты, такие как ChatGPT, которые могут генерировать человекоподобный текст, изображения, аудио и многое другое. Эта новая технология обещает серьезные достижения, но также и риски, которые требуют продуманного управления...

Выбирая очередь на прогулку Дэвид Хокни - один из моих любимых художников. Два года назад я посетил его выставку в музее ДеЯнга. Обожаю его колоссальные холсты, тонкие рисунки и изобретательные монтажи. Но я был очень разочарован, когда увидел его рисунки на iPad и iPhone. Например, на его рисунках углем Уолдгейт я вижу сельскую местность, наполненную светом и текстурами, с такой интенсивной жизненной силой, что можно почти почувствовать погоду и прикоснуться к деревьям. Напротив,..

В предыдущем посте мы говорили о поисковых чат-ботах. В этом посте мы рассмотрим генеративные чат-боты. Недостатком ботов, основанных на поиске, является то, что они ограничены хранилищем возможных ответов. Модели на основе генерации имеют возможность генерировать динамические ответы в зависимости от текущего высказывания пользователя и истории диалога. Как правило, вы должны использовать модель Seq2Seq, состоящую из двух компонентов: кодировщик LSTM и декодер LSTM. Кодер кодирует..

Машинное обучение как технология, образно говоря, «пост-переломный момент», по-прежнему демонстрирует экспоненциальный рост темпов инноваций. И даже в области, которая претерпевает радикальные изменения в течение нескольких месяцев, генеративные сети являются одной из самых быстроразвивающихся областей. Ян Лекун (Yann Lecun) сказал, что генеративные сети - «возможно, самая захватывающая разработка в области машинного обучения за последние 20 лет». Он сказал это с точки зрения..

Использование Keras и обучение по MNIST Понимание автоэнкодеров: Автоэнкодеры - это класс неконтролируемых сетей, который состоит из двух основных сетей: кодировщиков и декодеров. Неконтролируемая сеть - это сеть, которая изучает закономерности на основе данных без каких-либо обучающих меток. Сеть находит свои шаблоны в данных, не сообщая, какими должны быть шаблоны. Напротив, есть контролируемые сети, в которых сеть обучается возвращать определенные выходные данные при заданных..