این پست به سه قسمت تقسیم می شود. آنها عبارتند از: • درک بردارهای زمینه • تجسم بردارهای متن از لایه های مختلف • تجسم الگوهای توجه بر خلاف تعبیه کلمات سنتی (مانند Word2VEC یا دستکش) ، که یک وکتور ثابت را بدون در نظر گرفتن متن به هر کلمه اختصاص می دهد ، مدل … ادامه
بازیابی نسل تقویت شده (RAG) یکی از موضوعات داغ 2025 در چشم انداز هوش مصنوعی است. منبع: machinelearningmastery.com
Optuna یک چارچوب یادگیری ماشین است که به طور خاص برای اتوماسیون بهینه سازی هایپرپارامتر طراحی شده است ، یعنی پیدا کردن یک تنظیم خارجی ثابت از مدل یادگیری ماشین ، هایپرپارامترها که عملکرد مدل را بهینه می کند. منبع: machinelearningmastery.com
امروزه ، همه افراد در AI و جوامع مرتبط در مورد مدل های AI تولید کننده ، به ویژه مدل های بزرگ زبان (LLM) در پشت برنامه های گسترده مانند ChatGPT صحبت می کنند ، گویی که آنها کاملاً زمینه یادگیری ماشین را به دست گرفته اند. منبع: machinelearningmastery.com
این پست به پنج قسمت تقسیم می شود. آنها عبارتند از: • سیستم های توصیه ای • برنامه های کاربردی متقابل • طبقه بندی متن • طبقه بندی صفر-شات • تجسم تعبیه متن یک سیستم توصیه ساده را می توان با یافتن چند مورد از موارد مشابه با مورد هدف ایجاد کرد. منبع: machinelearningmastery.com
این پست به سه قسمت تقسیم می شود. آنها عبارتند از: • کلاس های خودکار چیست • نحوه استفاده از کلاس های خودکار • محدودیت های کلاس های اتومبیل هیچ کلاس به نام “autoclass” در کتابخانه ترانسفورماتور وجود ندارد. منبع: machinelearningmastery.com
این پست به سه قسمت تقسیم می شود. آنها عبارتند از: • درک تعبیه متن • تکنیک های دیگر برای تولید تعبیه • چگونه می توان یک متن با کیفیت بالا را تهیه کرد؟ تعبیه متن برای استفاده از بردارهای عددی برای نشان دادن متن است. منبع: machinelearningmastery.com
خوشه بندی یک روش گسترده در بسیاری از حوزه ها مانند تقسیم مشتری و تصویر ، تشخیص تصویر ، بیوانفورماتیک و تشخیص ناهنجاری است ، همه برای گروه بندی داده ها از نظر شباهت به خوشه ها می پردازند. منبع: machinelearningmastery.com
