不確実な現実世界の状況においてマシンを効果的にトレーニングするための方法

Method for effectively training machines in uncertain real-world situations.

研究者たちは、「生徒」となる機械が先生に従うべきか、自ら学習するべきかを決定するアルゴリズムを開発しました。

左側には複雑な数学が書かれた黒板が並び、対角線に切り取られたシーンです。右側には、頭部のシルエットがあり、頭の中には電球があります。頭部はニューラルネットワークの緑色の球に接続されています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

コンピュータサイエンス

「視覚障害者のためのAIスーツケースが大好評を得ています」

「AIスーツケースは、従来のスマートフォンの案内システムを凌駕する機能を提供し、安全性と環境意識を向上させます」

機械学習

機械学習(ML)の実験トラッキングと管理のためのトップツール(2023年)

機械学習プロジェクトを行う際に、単一のモデルトレーニング実行から良い結果を得ることは一つのことです。機械学習の試行を...

AIニュース

「科学者たちが歴史的なコードを解読し、失われた秘密を明らかにする方法」

「DECRYPTプロジェクトは、言語学者とコンピュータ科学者の共同作業で、歴史的な暗号を解読するプロセスを自動化することを目...

AIニュース

「AIrtist:芸術における共創とコンピューターと人間の協力」

「創造的なプラクティショナーの多くは、人工知能によって脅かされるどころか、既にそれを受け入れていると言っても過言では...

データサイエンス

「大規模言語モデルの微調整に関する包括的なガイド」

導入 過去数年間、自然言語処理(NLP)の領域は大きな変革を遂げてきました。それは大規模な言語モデルの登場によるものです...

機械学習

このGoogleのAI論文は、さまざまなデバイスで大規模な拡散モデルを実行するために画期的なレイテンシー数値を集めるための一連の最適化を提示しています

モデルのサイズと推論ワークロードは、画像生成のための大規模な拡散モデルが一般的になったために急激に増加しています。リ...