Нейросети - обучение

Обучение нейросетям (нейронным сетям) — это процесс, в ходе которого модель искусственного интеллекта учится выполнять определённые задачи на основе предоставленных ей данных. Это может быть, например, распознавание образов или предсказание тенденций.

Обучение нейросетей включает несколько этапов:

Разработка промптов — фраз и предложений, на основе которых нейросеть будет генерировать ответы.

Сбор базы данных — «библиотеки», из которой нейросеть будет черпать информацию для выполнения запроса.

Сортировка данных — это помогает нейросети легче ориентироваться в своих знаниях и быстрее обращаться к «библиотеке».

Проверка информации — необходима для контроля точности и надёжности данных, на которых обучается модель.

• Формирование знаний на основе машинного обучения
  Таким образом, обучение — это одновременно и способность, и действие. Любая программа обучения должна обеспечивать возможность сохранять и анализировать полученный опыт решения проблем, а также обладать способностью применять сделанные выводы для решения новых проблем
  
  
• Data Mining. Понятие Машинного обучения
  Курс знакомит слушателей с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером...
  
  
• Системы, основанные на знаниях
  Порождения — это в действительности грамматические правила манипулирования строками символов и потому их иногда называют правилами переписывания (rewrite rules). Пост изучал свойства систем правил, базирующихся на порождениях, которые он назвал каноническими системами [Post, 1943]. Каноническая система — это разновидность формальной системы, основанной на следующих компонентах
  
  
• Представление знаний: принципы и методы
  В области экспертных систем представление знаний означает не что иное, как систематизированную методику описания на машинном уровне того, что знает человек-эксперт, специализирующийся в конкретной предметной области. Но ошибочно считать, будто представление знаний сводится к кодированию в смысле, аналогичном шифрованию
  
  
• Приобретение знаний
  Приведенное выше разделение на этапы встречается также и в работе Уилинги, который разработал моделирующий подход к инженерии знаний в рамках созданной им среды KADS [Wielinga et al, 1992].
  
  
• Нейролингвистическое программирование в психологии
  НЛП – работа с зависимостями, убеждения и здоровье. Психология влияния. НЛП в бизнесе. Психо и нейролингвистика. Техники НЛП
  
  
• Классификация задач экспертных систем
  В сборнике статей, опубликованном под общей редакцией Хейеса-Рота [Heyes-Roth et al, 1983], была предложена классификация экспертных систем, которая отражает специфику задач, решаемых с помощью этой технологии. С тех пор эта классификация неоднократно критиковалась различными авторами, в основном из-за того, что в ней были смешаны разные характеристики
  
  

---

---