Введение: В последние годы был достигнут значительный прогресс в области искусственного интеллекта, особенно в области генеративных моделей. Среди них генеративно-состязательные сети (GAN) появились как революционный дизайн нейронной сети, который изменил то, как мы генерируем реалистичные и высококачественные синтетические данные. GAN привлекли большое внимание в различных областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и даже производство произведений..

Добро пожаловать в эру машинного обучения и глубокого обучения в 2023 году! Изучение состояния машинного обучения сегодня и того, как оно влияет на различные области, имеет решающее значение, поскольку мы движемся вперед в будущее. Потенциал машинного обучения для роста очень обнадеживает. Алгоритмы значительно продвинулись вперед, став проще, доступнее для понимания и мощнее, чем раньше. Машинное обучение кардинально меняет нашу жизнь: от появления глубокого обучения и генеративного..

Генеративный ИИ и будущее Интернета Представьте себе ученого, читающего новую исследовательскую работу. Результаты кажутся важными в контексте ее малоизвестной специальности. Обычно она проверяет цитату на наличие ключевого подтверждающего результата и обнаруживает статью, с которой она не знакома, написанную неизвестным ей исследователем. Продолжая читать, она начинает задаваться вопросом, не устарело ли ее мастерство в выбранной специальности. Затем она решает прочитать другую..