Обучение с нулевым и небольшим количеством попыток: создание моделей ИИ с минимальным количеством данных

Обучение современных моделей ИИ традиционно требует массивных, помеченных наборов данных, сбор которых является дорогостоящим и трудоемким. Методы обучения с нулевым и небольшим количеством повторов позволяют обойти это узкое место, используя предварительно обученные модели для выполнения новых задач с небольшими или нулевыми данными обучения. Этот курс познакомит вас с концепциями и методами, которые делают возможным эффективное использование данных ИИ. В этом текстовом курсе вы перейдете от традиционных парадигм обучения, основанных на больших объемах данных, к современной, эффективной разработке ИИ. Вы узнаете, как применять эти методы к задачам классификации текста и изображений в реальном мире, экономя вычислительные ресурсы и время разработки. С помощью письменных объяснений и просмотров кода вы приобретете навыки для реализации этих методов в своих собственных проектах. Что вы узнаете: - Понять основные концепции и терминологию обучения передачи, обучения с нулевым и несколькими ударами. - Применение предварительно обученных больших языковых моделей для классификации текста без обучения по конкретной задаче. - Обратите внимание на инженерные шаблоны, чтобы направить модели на точные выходы с помощью нескольких примеров. - Внедрение классификации изображений с нулевым кадром с использованием современных моделей языка зрения. - Исследуйте конвейеры Hugging Face для быстрого развертывания решений по обработке естественного языка. - Анализировать компромиссы между выводами с нулевым уровнем, подсказками с несколькими уровнями и полной тонкой настройкой модели. Курс начинается с основных определений и основных концепций, а затем переходит к практическим, поэтапным письменным учебникам. Вы изучите четкие реализации кода и концептуальные объяснения, которые покажут вам, как использовать предварительно обученные модели для выполнения пользовательских задач. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков ИИ, аналитиков данных и инженеров программного обеспечения, которые хотят создавать интеллектуальные приложения без массивных наборов данных. Не требуется предыдущий опыт работы с продвинутым машинным обучением, так как мы начинаем с фундаментальных определений. Начните читать сегодня, чтобы создавать более умные системы ИИ с минимальными требованиями к данным.