


Découvrez comment l'intelligence artificielle permet aux machines d'apprendre en un seul article ?
Dans l'article « Comprendre l'intelligence artificielle (IA) en un seul article », nous avons présenté les problèmes complexes que l'IA peut résoudre. Ces problèmes ne peuvent pas être résolus par des règles fixes et nécessitent que les machines portent des jugements finaux basés sur des évaluations comparatives basées sur des exemples passés. Les machines doivent imiter les humains pour apprendre des choses.
Le processus d'apprentissage humain peut être divisé en les étapes suivantes : perception, mémoire, comparaison et induction, synthèse et pratique.
Perception : Obtenez des informations du monde extérieur grâce à vos propres sens (vision, ouïe, toucher, goût et odorat), observez et expérimentez l'environnement qui vous entoure et ce qui se passe. En plus de l'expérience personnelle, afin d'obtenir des informations plus efficacement, les gens écoutent des histoires, lisent des livres et regardent des vidéos pour comprendre ce qui s'est passé dans le passé.
Mémoire : Lorsque nous acquérons de nouvelles informations, nous nous souviendrons des informations que nous devrons utiliser à l'avenir dans notre cerveau et jeteronsles informations que nous pensons inutiles.
Comparaison et généralisation : La meilleure façon pour les gens de comprendre de nouvelles informations est de les comparer avec les informations dans leur propre mémoire. Comprendre les nouvelles informations et classer différentes informations en comparant leurs similitudes et leurs différences.
Résumé : Les gens intègrent des informations individuelles ensemble et en déduisent les connexions et les modèles entre les informations. Construisez un réseau d’informations pour aider à comprendre les causes et les conséquences des choses.
Pratique : Le sens de l'apprentissage est d'appliquer les connaissances acquises à des situations réelles. Vérifier l'applicabilité et l'exactitude des connaissances lors de la résolution de problèmes. Au cours du processus de vérification, un nouveau cycle de processus de perception est entré.
Schéma schématique du processus d'apprentissage
Dans ces cinq étapes, la mémoire est ce pour quoi les ordinateurs sont les meilleurs. La perception naturelle et humaniste des données est un processus qui nécessite beaucoup de main-d'œuvre. Indicateurs de données qui peuvent être détectés par des instruments. sont La collecte de données peut être automatisée. La comparaison et l'induction dans la troisième étape ainsi que le résumé dans la quatrième étape font partie de la mise en œuvre de l'algorithme. La plus grande différence entre les programmes d’apprentissage automatique et les programmes ordinaires réside dans la partie pratique. Une fois que le logiciel ordinaire a généré les résultats, l’ensemble du processus est terminé. Mais le programme d'apprentissage automatique peut noter chaque résultat, et l'algorithme peut ensuite ajuster le résultat de l'opération en fonction du score.
Étant donné que la machine a besoin du retour des résultats en cours d'exécution pour apprendre, le processus de développement des algorithmes d'apprentissage automatique comprend deux étapes : l'écriture et l'apprentissage des algorithmes. La phase d'apprentissage automatique est également appelée phase de formation, où les données connues sont utilisées pour l'apprentissage et la validation. Les résultats de chaque séance de formation sont évalués et l'algorithme est ajusté. Ce processus d'apprentissage est divisé en deux types : l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé.
L'apprentissage supervisé convient aux problèmes à résoudre avec des attentes claires, et on espère que la machine pourra prédire des problèmes similaires qui surgiront à l'avenir. Les données d'entraînement de l'apprentissage supervisé doivent apparaître par paires, y compris les informations sur les caractéristiques de l'entrée du programme et les informations sur les résultats de la sortie du programme. Lors de la formation par apprentissage supervisé, l'ensemble de formation est divisé de manière aléatoire en deux parties : une partie est utilisée pour entraîner le programme et l'autre partie est utilisée pour vérifier si les résultats de traitement de l'algorithme répondent aux attentes.
L'apprentissage non supervisé est utilisé pour explorer les relations et les modèles entre les données et obtenir les résultats d'un certain problème. Les données de formation de l'apprentissage non supervisé ne contiennent que les informations de fonctionnalité saisies par le programme, et l'intégralité des données est utilisée pour l'apprentissage pendant la formation. Les résultats de formation obtenus par apprentissage non supervisé ne peuvent pas être vérifiés avec l'ensemble de formation et doivent être évalués séparément avant d'ajuster l'algorithme.
Le processus d'apprentissage automatique imite le processus d'apprentissage humain. Dans le processus de compréhension de l'apprentissage automatique, nous apprenons uniquement des connaissances informatiques. Nous pouvons également réfléchir à la manière d'optimiser notre propre processus d'apprentissage.
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Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
