AI Technologijos

Straipsniai su žyma "deep-learning"

AI pagrindu veikiantys vaizdo atpažinimo įrankiai: revoliucija technologijų pasaulyje
2025 m. spalio 30 d.

AI pagrindu veikiantys vaizdo atpažinimo įrankiai: revoliucija technologijų pasaulyje

Sužinokite apie AI pagrindu veikiančius vaizdo atpažinimo įrankius: nuo Google Vision iki AWS Rekognition. Aptariami pritaikymai medicinoje, saugume ir e-komercijoje. Ateities perspektyvos ir etiniai aspektai.

Dirbtinis Intelektas (DI): Revoliucija Filmų Serijų Rekomendacijose – Kaip Algoritmai Pakeitė Mūsų Žiūrėjimo Įpročius
2025 m. lapkričio 20 d.

Dirbtinis Intelektas (DI): Revoliucija Filmų Serijų Rekomendacijose – Kaip Algoritmai Pakeitė Mūsų Žiūrėjimo Įpročius

Išsamus straipsnis apie tai, kaip dirbtinis intelektas (DI) ir mašininis mokymasis pakeitė filmų serijų rekomendacijas, ištobulindami personalizavimą, įveikdami filtro burbulo iššūkius ir suformuodami mūsų žiūrėjimo įpročius. Sužinokite apie bendradarbiavimo filtravimą, gilųjį mokymąsi ir DI ateitį medijos industrijoje.

Modelio ir Duomenų Paralelizavimas Dirbtiniame Intelecte: Gilus Nėrimas į Mokymo Efektyvumą
2025 m. lapkričio 20 d.

Modelio ir Duomenų Paralelizavimas Dirbtiniame Intelecte: Gilus Nėrimas į Mokymo Efektyvumą

Išsamus vadovas apie Duomenų Paralelizavimą ir Modelio Paralelizavimą (Data and Model Parallelism) dirbtiniame intelekte. Sužinokite, kaip šios technikos optimizuoja didelio masto AI modelių mokymą, spręsdamos atminties ir skaičiavimo laiko problemas.

Dirbtinis Intelektas Ir Orų Prognozės: Kaip Mašininis Mokymasis Keičia Lietaus Intensyvumo Prognozes
2025 m. lapkričio 21 d.

Dirbtinis Intelektas Ir Orų Prognozės: Kaip Mašininis Mokymasis Keičia Lietaus Intensyvumo Prognozes

Išsamus straipsnis apie tai, kaip mašininis mokymasis (MM) ir dirbtinis intelektas revoliucionuoja lietaus intensyvumo prognozes. Sužinokite, kaip giliojo mokymosi modeliai pranoksta tradicinius SOP, užtikrindami didesnį tikslumą, ypač trumpalaikėse (nowcasting) prognozėse.

Daugelio Agentų Mokymasis Stiprinant (MARL): Dirbtinio Intelekto Ateitis Kelių Žaidėjų Aplinkose
2025 m. lapkričio 21 d.

Daugelio Agentų Mokymasis Stiprinant (MARL): Dirbtinio Intelekto Ateitis Kelių Žaidėjų Aplinkose

Išsamus straipsnis apie Multi-agent Reinforcement Learning (MARL) principus, pagrindinius metodus (CTDE, VDN, QMIX) ir realaus pasaulio taikymus autonominėse sistemose, robotikoje ir finansuose. Sužinokite apie DI ateitį kelių agentų aplinkose.

Dirbtinio Intelekto Pagrindai: Kaip Pradėti Mokytis ir Kurti be Investicijų
2025 m. lapkričio 22 d.

Dirbtinio Intelekto Pagrindai: Kaip Pradėti Mokytis ir Kurti be Investicijų

Pradėkite Dirbtinio Intelekto mokymosi kelionę be jokių investicijų! Sužinokite, kaip naudoti nemokamus Python kursus, Kaggle platformą ir Google Colab, kad įvaldytumėte Mašininio Mokymosi ir Giliojo Mokymosi pagrindus.

Mokymosi Greičio Nustatymas ir Adaptacija Mašininio Mokymosi Modeliuose
2025 m. gruodžio 2 d.

Mokymosi Greičio Nustatymas ir Adaptacija Mašininio Mokymosi Modeliuose

Sužinokite, kaip nustatyti ir adaptuoti mokymosi greitį mašininiame mokymesi: nuo pagrindų iki pažangių metodų kaip Adam ir RMSProp. Pagerinkite modelių efektyvumą ir konvergenciją.

Curriculum Learning: Kaip protingai parinktos duomenų sekos pagreitina gilųjį mokymąsi
2025 m. gruodžio 8 d.

Curriculum Learning: Kaip protingai parinktos duomenų sekos pagreitina gilųjį mokymąsi

Sužinokite, kas yra curriculum learning, kaip protingai suprojektuotos duomenų sekos pagreitina gilųjį mokymąsi ir pagerina modelių tikslumą, ypač dirbant su sekų duomenimis.

Rekomendacijų algoritmai su giliaisiais tinklais: kaip DI keičia personalizaciją
2025 m. gruodžio 10 d.

Rekomendacijų algoritmai su giliaisiais tinklais: kaip DI keičia personalizaciją

Sužinokite, kaip giliai mokomos rekomendacinės sistemos naudoja neuroninius tinklus personalizuotam turiniui kurti, didinti konversijas ir gerinti vartotojo patirtį.

Gradient Descent variantai dirbtinio intelekto mokyme: nuo paprasto GD iki pažangių optimizatorių
2025 m. gruodžio 10 d.

Gradient Descent variantai dirbtinio intelekto mokyme: nuo paprasto GD iki pažangių optimizatorių

Išsamus gidas apie Gradient Descent ir jo variantus dirbtinio intelekto mokyme: Batch, SGD, Mini-Batch, Momentum, Nesterov, AdaGrad, RMSProp, Adam. Suprask, kaip pasirinkti tinkamiausią optimizatorių savo ML ir DL projektams.

Straipsniai su žyma "deep-learning" | AI Technologijos