Когда речь идет про моделирование работы мозга, то возникает проблема «не видеть лес за деревьями». Модель каждого, взятого по отдельности нейрона, может работать достаточно хорошо. Можно даже связать их в достаточно стабильную нейронную цепь. Но дальнейшее моделирование «поведения, близкого к реальному», становится вызовом. До сегодняшнего дня.
Рубрика «обучение нейросетей»
Видеть и лес, и деревья. Новая модель мозга, созданная на основе искусственного интеллекта, раскрывает природу обучения
2026-01-13 в 12:58, admin, рубрики: внимание, искусственный интеллект, моделирование мозга, модель мозга, мозг, нейронные сети, обучение, обучение нейросетей, работа нейросетей, синхронизация мозгаНе лезьте туда: 47 лет не оцифровывали, и нормально же работало
2025-08-12 в 7:01, admin, рубрики: анализ данных, доменный процесс, завод, кокс, машинное обучение, металлургия, метрики, обучение нейросетей, производство, экспертные системы
Выпуск чугуна из доменной печи. Один из процессов, вокруг которого будем вести диалог.
С точки зрения ИТ доменная печь — это огромный «чёрный ящик». Вы кладёте сырьё и топливо, получая на выходе чугун и шлак. Измерить внутри все можноЧитать полностью »
Компьютерное зрение для начинающих
2025-06-25 в 12:39, admin, рубрики: AI, computer vision, NeuralNetworks, OpenCV примеры, Компьютерное зрение, обработка изображений Python, обучение нейросетейТема компьютерного зрения наряду с искусственным интеллектом в последние годы стала очень популярной. Сегодня компьютерное зрение — это динамичная и быстро развивающаяся область, постоянно расширяющая границы того, что могут видеть и понимать машины.
Однако, зачастую многие публикации посвященные computer vision являются достаточно сложными для тех, кто только погружается в данную тему.
Обратное распространение ошибки… на пальцах… без формул
2025-04-06 в 8:16, admin, рубрики: математика на пальцах, математика нейросетей, машинное обучение, нейросети python, нейросети и machine learning, обратное распространение ошибки, обучение нейронных сетей, обучение нейросетей, производная, производная сложной функции
Хотелось быпоказать «суть» метода обратного распространения ошибки (Backpropagation) в нейросетях. Ведь ее сложно увидеть за нагромождением формул. Статья, конечно, не для профессионалов индустрии и математиков... Но знать производные нужно.
Как собирать данные: руководство для ИИ-стартапов
2025-02-19 в 9:57, admin, рубрики: ai-first стартап, ИИ-инжиниринг, ии-стартап, машинное обучение, методы обучения LLM, обучение нейросетей, разметка данных, синтетические данныеВ 2016 году я наткнулся на руководство по стратегиям сбора данных для AI-стартапов, многие идеи из которого были визионерскими для своего времени. Автором этого текста был Мориц Мюллер-Фрайтаг, сооснователь компании Twenty Billion Neurons (TwentyBN).
LLM будут врать вечно
2024-11-26 в 10:32, admin, рубрики: галлюцинации ИИ, галлюцинирование нейросетей, искусственный интеллект, нейросети, обучение нейросетей, ограничения ИИ, ошибки нейросети, потолок развития ИИ, проблемы обучения ИИ
«А можно быстрее?»: разбираем методы ускорения обучения нейронных сетей
2024-09-05 в 10:15, admin, рубрики: TensorFlow, аугментация данных, глубокие нейросети, обучение нейросетей, оптимизация обучения нейросетей, подбор гиперпараметров, ускорить обучение нейросетей
Современные нейросетевые архитектуры достигают впечатляющих результатов в сложных задачах ИИ благодаря росту объемов данных и вычислительных мощностей. Однако обратной стороной медали стала высокая ресурсоемкость обучения.
Например, последняя версия GPT-4 от OpenAI обучалась на большом GPU-кластере. Читать полностью »
Исследователи хотят использовать игру Mega Man 2 для обучения нейросетей
2020-01-04 в 13:36, admin, рубрики: Алгоритмы, Игры и игровые приставки, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, обучение нейросетей
Источник: Nintendo
Разработчики из Бразилии, Нидерландов и Великобритании создали игровую соревновательную платформу EvoMan, которая имитирует игру Mega Man 2. Платформа разработана для обучения нейросетей. С её помощью исследователи проверят способность искусственного интеллекта не только выучить правила игры, но и адаптировать своё поведение под каждого из игровых боссов. Читать полностью »