不確実な現実世界の状況においてマシンを効果的にトレーニングするための方法

Method for effectively training machines in uncertain real-world situations.

研究者たちは、「生徒」となる機械が先生に従うべきか、自ら学習するべきかを決定するアルゴリズムを開発しました。

左側には複雑な数学が書かれた黒板が並び、対角線に切り取られたシーンです。右側には、頭部のシルエットがあり、頭の中には電球があります。頭部はニューラルネットワークの緑色の球に接続されています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

データサイエンス

マイクロソフトがデータフォーミュレータを導入:データ変換の課題に取り組むためのコンセプト駆動型の可視化作成ツールで、人工知能AIエージェントを活用しています

データの可視化は、データ内のパターン、傾向、洞察を理解するために、データを図形や画像の形式で表示することを指します。...

データサイエンス

「データオデッセイの航海:2023年のトップデータ分析のトレンド」

「情報に関する推論を得るために生データを分析する研究は、データ分析として知られていますこのブログでは、データ分析の将...

AI研究

中国の研究者がCogVLMを紹介:パワフルなオープンソースのビジュアル言語基礎モデル

ビジュアル言語モデルのモデルは強力かつ柔軟です。次に、トークン予測を使用して、画像キャプション、ビジュアルクエスチョ...

データサイエンス

「人工知能による在庫管理の革命:包括的なガイド」

「AIが在庫管理をどのように向上させるかを、業務を効率化したいマネージャーやビジネスオーナー向けに案内するガイドで発見...

データサイエンス

「HaystackにおけるRAGパイプラインの拡張 DiversityRankerとLostInTheMiddleRankerの紹介」

最近の自然言語処理(NLP)と長文質問応答(LFQA)の進歩は、わずか数年前にはまるでSFの世界から来たようなものだと思われて...