Τι είναι η Μηχανική Μάθηση έναντι της Τεχνητής Νοημοσύνης;

Αν έχετε ποτέ κοιτάξει στραβά τη σελίδα ενός προϊόντος αναρωτώμενοι αν αγοράζετε τεχνητή νοημοσύνη ή απλώς μηχανική μάθηση με το καπέλο σας, δεν είστε οι μόνοι. Οι όροι ακούγονται σαν κομφετί. Ορίστε ο φιλικός, απλός οδηγός για τη Μηχανική Μάθηση έναντι της Τεχνητής Νοημοσύνης που το διαπερνά, προσθέτει μερικές χρήσιμες μεταφορές και σας δίνει έναν πρακτικό χάρτη που μπορείτε πραγματικά να χρησιμοποιήσετε.

Άρθρα που ίσως σας ενδιαφέρουν μετά από αυτό:

🔗 Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη
Εισαγωγή σε απλή γλώσσα στις έννοιες, την ιστορία και τις πραγματικές χρήσεις της Τεχνητής Νοημοσύνης.

🔗 Τι είναι η εξηγήσιμη Τεχνητή Νοημοσύνη
Γιατί έχει σημασία η διαφάνεια του μοντέλου και μέθοδοι ερμηνείας των προβλέψεων.

🔗 Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη ανθρωποειδούς ρομπότ
Δυνατότητες, προκλήσεις και περιπτώσεις χρήσης για ανθρωποειδή ρομποτικά συστήματα.

🔗 Τι είναι ένα νευρωνικό δίκτυο στην Τεχνητή Νοημοσύνη
Κόμβοι, επίπεδα και μάθηση που εξηγούνται με εύχρηστα παραδείγματα.

Τι είναι στην πραγματικότητα η Μηχανική Μάθηση έναντι της Τεχνητής Νοημοσύνης; 🌱→🌳

• Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) είναι ο ευρύτερος στόχος: συστήματα που εκτελούν εργασίες που συνδέουμε με την ανθρώπινη νοημοσύνη - συλλογιστική, σχεδιασμός, αντίληψη, γλώσσα - ο προορισμός στον χάρτη. Για τις τάσεις και το εύρος, ο Δείκτης ΤΝ του Στάνφορντ προσφέρει μια αξιόπιστη «κατάσταση της ένωσης». [3]

• Η Μηχανική Μάθηση (ML) είναι ένα υποσύνολο της Τεχνητής Νοημοσύνης: μέθοδοι που μαθαίνουν μοτίβα από δεδομένα για να βελτιωθούν σε μια εργασία. Ένα κλασικό, ανθεκτικό πλαίσιο: Η Μηχανική Μάθηση μελετά αλγόριθμους που βελτιώνονται αυτόματα μέσω της εμπειρίας. [1]

Ένας απλός τρόπος για να το κρατήσετε σαφές: Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι η ομπρέλα, η Μηχανική Μάθηση είναι ένα από τα πλευρά . Δεν χρησιμοποιούν κάθε Τεχνητή Νοημοσύνη Μηχανική Μάθηση, αλλά η σύγχρονη Τεχνητή Νοημοσύνη σχεδόν πάντα βασίζεται σε αυτήν. Αν η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι το γεύμα, η Μηχανική Μάθηση είναι η τεχνική μαγειρέματος. Ελαφρώς αστείο, σίγουρα, αλλά παραμένει.

Κάνει τη Μηχανική Μάθηση έναντι της Τεχνητής Νοημοσύνης💡

Όταν οι άνθρωποι ρωτούν για τη Μηχανική Μάθηση έναντι της Τεχνητής Νοημοσύνης, συνήθως αναζητούν αποτελέσματα και όχι ακρωνύμια. Η τεχνολογία είναι καλή όταν παρέχει τα εξής:

1. Σαφή κέρδη σε δυνατότητες

   • Ταχύτερες ή πιο ακριβείς αποφάσεις από μια τυπική ανθρώπινη ροή εργασίας.

   • Νέες εμπειρίες που απλά δεν μπορούσατε να δημιουργήσετε πριν, όπως η πολύγλωσση μεταγραφή σε πραγματικό χρόνο.

2. Αξιόπιστος βρόχος μάθησης

   • Τα δεδομένα φτάνουν, τα μοντέλα μαθαίνουν, η συμπεριφορά βελτιώνεται. Ο βρόχος συνεχίζει να περιστρέφεται χωρίς δράμα.

3. Ανθεκτικότητα και ασφάλεια

   • Σαφώς καθορισμένοι κίνδυνοι και μετριασμοί. Λογική αξιολόγηση. Χωρίς εκπλήξεις σε ακραίες περιπτώσεις. Μια πρακτική, ουδέτερη ως προς τον προμηθευτή πυξίδα είναι το Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων Τεχνητής Νοημοσύνης του NIST. [2]

4. Επιχειρηματική προσαρμογή

   • Η ακρίβεια, η καθυστέρηση και το κόστος του μοντέλου ευθυγραμμίζονται με τις ανάγκες των χρηστών σας. Εάν είναι εκθαμβωτικό αλλά δεν αλλάζει έναν δείκτη απόδοσης (KPI), τότε πρόκειται απλώς για ένα έργο επιστημονικής έκθεσης.

5. Λειτουργική ωριμότητα

   • Η παρακολούθηση, η δημιουργία εκδόσεων, η ανατροφοδότηση και η επανεκπαίδευση είναι ρουτίνα. Η βαρετότητα είναι καλή εδώ.

Αν μια πρωτοβουλία πετύχει και τα πέντε, τότε είναι καλή Τεχνητή Νοημοσύνη, καλή Μηχανική Μάθηση ή και τα δύο. Αν δεν τα καταφέρει, πιθανότατα είναι μια επίδειξη που ξέφυγε.

Μηχανική Μάθηση vs Τεχνητή Νοημοσύνη με μια ματιά: τα επίπεδα 🍰

Ένα πρακτικό νοητικό μοντέλο:

• Επίπεδο δεδομένων:
  ακατέργαστο κείμενο, εικόνες, ήχος, πίνακες. Η ποιότητα των δεδομένων ξεπερνά σχεδόν πάντα τον ενθουσιασμό του μοντέλου.

• Επίπεδο μοντέλου:
  Κλασικά δέντρα τύπου μηχανικής μάθησης και γραμμικά μοντέλα, βαθιά μάθηση για την αντίληψη και τη γλώσσα, και ολοένα και περισσότερο θεμελιώδη μοντέλα.

• Επίπεδο συλλογισμού και εργαλείων:
  Προτροπές, ανάκτηση, πράκτορες, κανόνες και αξιοποίηση που μετατρέπουν τα αποτελέσματα του μοντέλου σε απόδοση εργασιών.

• Επίπεδο εφαρμογής
  Το προϊόν που απευθύνεται στον χρήστη. Εδώ είναι που η Τεχνητή Νοημοσύνη μοιάζει με μαγεία ή μερικές φορές απλώς... μια χαρά.

Η Μηχανική Μάθηση έναντι της Τεχνητής Νοημοσύνης είναι κυρίως θέμα εύρους σε αυτά τα επίπεδα. Η Μηχανική Μάθηση είναι συνήθως το επίπεδο μοντέλου. Η Τεχνητή Νοημοσύνη καλύπτει ολόκληρη τη στοίβα. Ένα κοινό μοτίβο στην πράξη: ένα ελαφρύ μοντέλο Μηχανικής Μάθησης συν τους κανόνες προϊόντος υπερτερεί ενός βαρύτερου συστήματος «Τεχνητής Νοημοσύνης» μέχρι να χρειαστείτε πραγματικά την επιπλέον πολυπλοκότητα. [3]

Καθημερινά παραδείγματα όπου η διαφορά φαίνεται 🚦

• Φιλτράρισμα ανεπιθύμητης αλληλογραφίας

  • ML: ένας ταξινομητής εκπαιδευμένος σε ετικέτες email.

  • Τεχνητή Νοημοσύνη: ολόκληρο το σύστημα, συμπεριλαμβανομένων των ευρετικών μεθόδων, των αναφορών χρηστών, των προσαρμοστικών κατωφλίων, καθώς και του ταξινομητή.

• Προτάσεις προϊόντων

  • ML: συνεργατικό φιλτράρισμα ή δέντρα με ενισχυμένη διαβάθμιση στο ιστορικό κλικ.

  • Τεχνητή Νοημοσύνη: ολοκληρωμένη εξατομίκευση που λαμβάνει υπόψη το πλαίσιο, τους επιχειρηματικούς κανόνες και τις εξηγήσεις.

• Βοηθοί συνομιλίας

  • ML: το ίδιο το γλωσσικό μοντέλο.

  • Τεχνητή Νοημοσύνη: ο βοηθητικός αγωγός με μνήμη, ανάκτηση, χρήση εργαλείων, κιγκλιδώματα ασφαλείας και εμπειρία χρήστη.

Θα παρατηρήσετε ένα μοτίβο. Η μηχανική μάθηση είναι η καρδιά της μάθησης. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ο ζωντανός οργανισμός γύρω της.

Συγκριτικός Πίνακας: Μηχανική Μάθηση έναντι εργαλείων Τεχνητής Νοημοσύνης, κοινό, τιμές, γιατί λειτουργούν 🧰

Ελαφρώς ακατάστατο επίτηδες - επειδή οι πραγματικές νότες δεν είναι ποτέ τέλεια τακτοποιημένες.

*Μόνο ενδεικτικό. Οι περισσότερες υπηρεσίες προσφέρουν δωρεάν επίπεδα ή πληρωμή με βάση την χρήση. Ελέγξτε τις επίσημες σελίδες τιμολόγησης για τις τρέχουσες λεπτομέρειες.

Πώς εμφανίζεται η Μηχανική Μάθηση έναντι της Τεχνητής Νοημοσύνης στο σχεδιασμό συστημάτων 🏗️

1. Απαιτήσεις

   • Τεχνητή Νοημοσύνη: ορισμός αποτελεσμάτων χρήστη, ασφάλειας και περιορισμών.

   • ML: ορίστε τη μέτρηση-στόχο, τα χαρακτηριστικά, τις ετικέτες και το σχέδιο εκπαίδευσης.

2. Στρατηγική δεδομένων

   • Τεχνητή Νοημοσύνη: ροή δεδομένων από άκρο σε άκρο, διακυβέρνηση, ιδιωτικότητα, συναίνεση.

   • Μηχανική Μάθηση: δειγματοληψία, επισήμανση, αύξηση, ανίχνευση μετατόπισης.

3. Επιλογή μοντέλου

   • Ξεκινήστε με το απλούστερο πράγμα που θα μπορούσε να λειτουργήσει. Για δομημένα/πινακοποιημένα δεδομένα, τα δέντρα με ενίσχυση κλίσης είναι συχνά μια πολύ δύσκολη γραμμή βάσης. [5]

   • Μικρό ανέκδοτο: σε έργα churn και απάτης, έχουμε επανειλημμένα δει τα GBDT να ξεπερνούν τα βαθύτερα δίκτυα, ενώ παράλληλα είναι φθηνότερα και ταχύτερα στην εξυπηρέτηση. [5]

4. Εκτίμηση

   • ML: μετρήσεις εκτός σύνδεσης όπως F1, ROC AUC, RMSE.

   • Τεχνητή Νοημοσύνη: διαδικτυακές μετρήσεις όπως η μετατροπή, η διατήρηση πελατών και η ικανοποίηση, καθώς και ανθρώπινη αξιολόγηση για υποκειμενικές εργασίες. Ο Δείκτης Τεχνητής Νοημοσύνης παρακολουθεί τον τρόπο με τον οποίο αυτές οι πρακτικές εξελίσσονται σε ολόκληρο τον κλάδο. [3]

5. Ασφάλεια και διακυβέρνηση

   • Προμηθευτείτε πολιτικές και ελέγχους κινδύνου από αξιόπιστα πλαίσια. Το NIST AI RMF έχει σχεδιαστεί ειδικά για να βοηθά τους οργανισμούς να αξιολογούν, να διαχειρίζονται και να τεκμηριώνουν τους κινδύνους της Τεχνητής Νοημοσύνης. [2]

Μετρήσεις που έχουν σημασία, χωρίς να χρειάζεται να κουνάτε το χέρι σας 📏

• Ακρίβεια έναντι χρησιμότητας
  Ένα μοντέλο με ελαφρώς χαμηλότερη ακρίβεια μπορεί να κερδίσει εάν η καθυστέρηση και το κόστος είναι πολύ καλύτερα.

• Βαθμονόμηση
  Εάν το σύστημα λέει ότι είναι 90% σίγουρο, είναι συνήθως σωστό σε αυτό το ποσοστό; Δεν έχει συζητηθεί επαρκώς, είναι υπερβολικά σημαντικό - και υπάρχουν ελαφριές διορθώσεις όπως η κλιμάκωση θερμοκρασίας. [4]

• Ανθεκτικότητα.
  Υποβαθμίζεται ομαλά σε ακατάστατες εισόδους; Δοκιμάστε δοκιμές αντοχής και συνθετικές ακμές.

• Δικαιοσύνη και βλάβη
  Μέτρηση της απόδοσης της ομάδας. Καταγραφή γνωστών περιορισμών. Σύνδεση της εκπαίδευσης των χρηστών απευθείας στο περιβάλλον χρήστη. [2]

• Λειτουργικές μετρήσεις
  Ώρα ανάπτυξης, ταχύτητα επαναφοράς, ανανέωση δεδομένων, ποσοστά αστοχίας. Οι βαρετές υδραυλικές εγκαταστάσεις που σώζουν την κατάσταση.

Για βαθύτερη ανάγνωση σχετικά με την πρακτική και τις τάσεις αξιολόγησης, ο Δείκτης Τεχνητής Νοημοσύνης του Στάνφορντ συγκεντρώνει διακλαδικά δεδομένα και αναλύσεις. [3]

Παγίδες και μύθοι που πρέπει να αποφύγετε 🙈

• Μύθος: περισσότερα δεδομένα είναι πάντα καλύτερα.
  Καλύτερες ετικέτες και αντιπροσωπευτική δειγματοληψία υπερτερούν του ακατέργαστου όγκου. Ναι, παρόλα αυτά.

• Μύθος: η βαθιά μάθηση λύνει τα πάντα.
  Δεν είναι για μικρά/μεσαία προβλήματα σε μορφή πίνακα· οι μέθοδοι που βασίζονται σε δέντρα παραμένουν εξαιρετικά ανταγωνιστικές. [5]

• Μύθος: Η Τεχνητή Νοημοσύνη ισοδυναμεί με πλήρη αυτονομία.
  Η μεγαλύτερη αξία σήμερα προέρχεται από την υποστήριξη αποφάσεων και τη μερική αυτοματοποίηση με τους ανθρώπους στον κύκλο. [2]

• Παγίδα: αόριστες δηλώσεις προβλημάτων.
  Εάν δεν μπορείτε να διατυπώσετε τη μέτρηση επιτυχίας σε μία γραμμή, θα κυνηγήσετε φαντάσματα.

• Παγίδα: αγνόηση των δικαιωμάτων δεδομένων και του απορρήτου.
  Ακολουθήστε την πολιτική του οργανισμού και τις νομικές οδηγίες. Διαρθρώστε τις συζητήσεις σχετικά με τους κινδύνους με ένα αναγνωρισμένο πλαίσιο. [2]

Αγορά vs κατασκευή: μια σύντομη διαδρομή λήψης αποφάσεων 🧭

• Ξεκινήστε με την αγορά εάν η ανάγκη σας είναι κοινή και ο χρόνος περιορισμένος. Τα API μοντέλων βάσης και οι διαχειριζόμενες υπηρεσίες είναι εξαιρετικά ικανά. Μπορείτε να εγκαταστήσετε προστατευτικά κιγκλιδώματα, ανάκτηση και αξιολόγηση αργότερα.

• Δημιουργήστε εξατομικευμένες λύσεις όταν τα δεδομένα σας είναι μοναδικά ή η εργασία είναι το όριο σας. Διαχειριστείτε τους αγωγούς δεδομένων σας και την εκπαίδευση μοντέλων. Αναμείνετε να επενδύσετε σε MLOps.

• Το υβριδικό είναι φυσιολογικό. Πολλές ομάδες συνδυάζουν ένα API για γλώσσα συν ένα προσαρμοσμένο ML για κατάταξη ή βαθμολόγηση κινδύνου. Χρησιμοποιήστε ό,τι λειτουργεί. Συνδυάστε και ταιριάξτε όπως απαιτείται.

Σύντομες Συχνές Ερωτήσεις για την αποσαφήνιση της Μηχανικής Μάθησης έναντι της Τεχνητής Νοημοσύνης ❓

Είναι όλο η Τεχνητή Νοημοσύνη μηχανική μάθηση;
Όχι. Κάποια μέρη της Τεχνητής Νοημοσύνης χρησιμοποιούν κανόνες, αναζήτηση ή σχεδιασμό με ελάχιστη έως καθόλου μάθηση. Η Μηχανική Μάθηση (ML) είναι απλώς κυρίαρχη αυτή τη στιγμή. [3]

Είναι όλη η Μηχανική Μάθηση (ML) Τεχνητή Νοημοσύνη;
Ναι, η Μηχανική Μάθηση βρίσκεται μέσα στην ομπρέλα της Τεχνητής Νοημοσύνης. Αν μαθαίνει από δεδομένα για να εκτελέσει μια εργασία, βρίσκεστε στο πεδίο της Τεχνητής Νοημοσύνης. [1]

Τι να πω στα έγγραφα: Μηχανική μάθηση έναντι Τεχνητής Νοημοσύνης;
Αν μιλάτε για μοντέλα, εκπαίδευση και δεδομένα, πείτε Μηχανική Μάθηση. Αν μιλάτε για δυνατότητες που απευθύνονται στον χρήστη και συμπεριφορά συστήματος, πείτε Τεχνητή Νοημοσύνη. Σε περίπτωση αμφιβολίας, να είστε συγκεκριμένοι.

Χρειάζομαι τεράστια σύνολα δεδομένων;
Όχι πάντα. Με συνετή μηχανική χαρακτηριστικών ή έξυπνη ανάκτηση, τα μικρότερα επιμελημένα σύνολα δεδομένων μπορούν να ξεπεράσουν σε απόδοση τα μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων με θόρυβο - ειδικά σε δεδομένα σε μορφή πίνακα. [5]

Τι γίνεται με την υπεύθυνη Τεχνητή Νοημοσύνη;
Ενσωματώστε την από την αρχή. Χρησιμοποιήστε δομημένες πρακτικές διαχείρισης κινδύνων όπως το NIST AI RMF και κοινοποιήστε τους περιορισμούς του συστήματος στους χρήστες. [2]

Βαθιά εμβάθυνση: κλασική μηχανική μάθηση vs βαθιά μάθηση vs βασικά μοντέλα 🧩

• Κλασική Μηχανική Μάθηση

  • Ιδανικό για δεδομένα σε μορφή πίνακα και δομημένα επιχειρηματικά προβλήματα.

  • Γρήγορος στην εκπαίδευση, εύκολος στην εξήγηση, φθηνός στο σερβίρισμα.

  • Συχνά συνδυάζεται με χαρακτηριστικά που έχουν δημιουργηθεί από τον άνθρωπο και γνώσεις πεδίου. [5]

• Βαθιά μάθηση

  • Λάμπει για μη δομημένα δεδομένα εισόδου: εικόνες, ήχος, φυσική γλώσσα.

  • Απαιτείται περισσότερη υπολογιστική ικανότητα και προσεκτική ρύθμιση.

  • Σε συνδυασμό με επαύξηση, κανονικοποίηση και στοχαστικές αρχιτεκτονικές. [3]

• Μοντέλα θεμελίωσης

  • Προεκπαιδευμένος σε ευρεία δεδομένα, προσαρμόσιμος σε πολλές εργασίες μέσω προτροπής, βελτιστοποίησης ή ανάκτησης.

  • Χρειάζονται κιγκλιδώματα, αξιολόγηση και έλεγχος κόστους. Επιπλέον χιλιόμετρα με καλή και άμεση μηχανική. [2][3]

Μια μικροσκοπική, ελαττωματική μεταφορά: η κλασική μηχανική μάθηση είναι ένα ποδήλατο, η βαθιά μάθηση είναι μια μοτοσικλέτα και τα βασικά μοντέλα είναι ένα τρένο που μερικές φορές λειτουργεί και ως βάρκα. Βγάζει νόημα αν μισοκοιτάξεις... και μετά δεν βγάζει. Εξακολουθεί να είναι χρήσιμο.

Λίστα ελέγχου υλοποίησης που μπορείτε να κλέψετε ✅

1. Γράψτε τη διατύπωση του προβλήματος σε μία γραμμή.

2. Ορίστε την αλήθεια του εδάφους και τα μετρικά επιτυχίας.

3. Πηγές δεδομένων αποθέματος και δικαιώματα δεδομένων. [2]

4. Βασική γραμμή με το απλούστερο βιώσιμο μοντέλο.

5. Ελέγχετε την εφαρμογή με εργαλεία αξιολόγησης πριν από την κυκλοφορία της.

6. Σχεδιασμός βρόχων ανατροφοδότησης: επισήμανση, έλεγχοι ολίσθησης, επανεκπαίδευση ρυθμού.

7. Τεκμηριώστε τις υποθέσεις και τους γνωστούς περιορισμούς.

8. Εκτελέστε ένα μικρό πιλοτικό πρόγραμμα, συγκρίνετε τις διαδικτυακές μετρήσεις με τις νίκες σας εκτός σύνδεσης.

9. Κλιμακώστε προσεκτικά, παρακολουθήστε αδιάκοπα. Γιορτάστε την βαρετότητα.

Μηχανική Μάθηση vs Τεχνητή Νοημοσύνη - η συναρπαστική περίληψη 🍿

• Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι η συνολική δυνατότητα που βιώνει ο χρήστης.

• (ML) είναι ο μηχανισμός μάθησης που τροφοδοτεί ένα μέρος αυτής της δυνατότητας. [1]

• Η επιτυχία έχει να κάνει λιγότερο με τη μόδα των μοντέλων και περισσότερο με την σαφή διατύπωση προβλημάτων, τα καθαρά δεδομένα, την ρεαλιστική αξιολόγηση και τις ασφαλείς λειτουργίες. [2][3]

• Χρησιμοποιήστε API για γρήγορη κίνηση, προσαρμόστε τα όταν γίνει το όριο σας.

• Λάβετε υπόψη τους κινδύνους. Δανειστείτε σοφία από το NIST AI RMF. [2]

• Παρακολουθήστε αποτελέσματα που έχουν σημασία για τους ανθρώπους. Όχι μόνο ακρίβεια. Ειδικά όχι μετρήσεις ματαιοδοξίας. [3][4]

Τελικές παρατηρήσεις - Πολύ μεγάλο, δεν το διάβασα 🧾

Η Μηχανική Μάθηση εναντίον της Τεχνητής Νοημοσύνης δεν είναι μονομαχία. Είναι πεδίο εφαρμογής. Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι ολόκληρο το σύστημα που συμπεριφέρεται έξυπνα για τους χρήστες. Η Μηχανική Μάθηση είναι το σύνολο των μεθόδων που μαθαίνουν από δεδομένα μέσα σε αυτό το σύστημα. Οι πιο ευτυχισμένες ομάδες αντιμετωπίζουν τη Μηχανική Μάθηση ως εργαλείο, την Τεχνητή Νοημοσύνη ως την εμπειρία και τον αντίκτυπο του προϊόντος ως τον μόνο πίνακα αποτελεσμάτων που πραγματικά μετράει. Κρατήστε το ανθρώπινο, ασφαλές, μετρήσιμο και λίγο πρόχειρο. Επίσης, θυμηθείτε: ποδήλατα, μοτοσικλέτες, τρένα. Είχε νόημα για ένα δευτερόλεπτο, σωστά; 😉

Αναφορές

1. Tom M. Mitchell - Μηχανική Μάθηση (σελίδα βιβλίου, ορισμός). διαβάστε περισσότερα

2. NIST - Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων Τεχνητής Νοημοσύνης (AI RMF 1.0) (επίσημη δημοσίευση). διαβάστε περισσότερα

3. Stanford HAI - Έκθεση Δείκτη Τεχνητής Νοημοσύνης 2025 (επίσημο PDF). διαβάστε περισσότερα

4. Guo, Pleiss, Sun, Weinberger - Σχετικά με τη βαθμονόμηση σύγχρονων νευρωνικών δικτύων (PMLR/ICML 2017). διαβάστε περισσότερα

5. Grinsztajn, Oyallon, Varoquaux - Γιατί τα μοντέλα που βασίζονται σε δέντρα εξακολουθούν να έχουν καλύτερες επιδόσεις από τη βαθιά μάθηση σε δεδομένα σε μορφή πίνακα; (NeurIPS 2022 Datasets & Benchmarks). διαβάστε περισσότερα

Βρείτε την τελευταία λέξη της Τεχνητής Νοημοσύνης στο επίσημο κατάστημα βοηθών τεχνητής νοημοσύνης

Σχετικά με εμάς