ディープラーニングは人工知能の学習方法ですか?
#ディープラーニングは人工知能の学習方法ですか?
ディープラーニングは人工知能の学習手法です。
ディープラーニング技術の成熟に伴い、AI人工知能は最先端技術から徐々に普及してきています。多くの人が「ディープ ラーニング アルゴリズムとは何ですか?」と疑問に思っていますが、もう一度、Liewei Technology が人気の科学を提供します。人工知能ディープ ラーニングとは何ですか?
ディープ ラーニング (DL、Deep Learning) です。機械学習 (ML、機械学習) の分野における新しい研究の方向性であり、本来の目標である人工知能 (AI、人工知能) に近づけるために機械学習に導入されます。
ディープラーニングとは、サンプルデータに固有の法則や表現レベルを学習することであり、学習過程で得られる情報は、テキスト、画像、音声などのデータの解釈に大きく役立ちます。その最終的な目標は、機械が人間と同じ分析学習能力を持ち、テキスト、画像、音声などのデータを認識できるようにすることです。ディープラーニングは、音声および画像認識において、これまでの関連テクノロジーをはるかに超える結果を達成する複雑な機械学習アルゴリズムです。
ディープラーニングは、検索技術、データマイニング、機械学習、機械翻訳、自然言語処理、マルチメディア学習、音声、レコメンデーションおよびパーソナライゼーション技術、その他の関連分野で多くの成果を上げています。ディープラーニングにより、機械が視聴覚や思考などの人間の活動を模倣できるようになり、多くの複雑なパターン認識問題が解決され、人工知能関連技術が大きく進歩します。
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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

エディター | Radish Skin 2021 年の強力な AlphaFold2 のリリース以来、科学者はタンパク質構造予測モデルを使用して、細胞内のさまざまなタンパク質構造をマッピングし、薬剤を発見し、既知のあらゆるタンパク質相互作用の「宇宙地図」を描いてきました。ちょうど今、Google DeepMind が AlphaFold3 モデルをリリースしました。このモデルは、タンパク質、核酸、小分子、イオン、修飾残基を含む複合体の結合構造予測を実行できます。 AlphaFold3 の精度は、これまでの多くの専用ツール (タンパク質-リガンド相互作用、タンパク質-核酸相互作用、抗体-抗原予測) と比較して大幅に向上しました。これは、単一の統合された深層学習フレームワーク内で、次のことを達成できることを示しています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究