Strojno učenje
4. Python za strojno učenje: sveobuhvatan vodič kroz alate, primjene…
Ovaj članak istražuje zašto je Python postao temeljni jezik za strojno učenje i kako ga…
Google predstavlja T5Gemma 2: Encoder-Decoder modeli s multimodalnošću
Uvod: nova era u okvirima velikih jezičnih modela i multimodalnosti U zadnje vrijeme industriju…
Overfitting u strojnom učenju: Razumijevanje i izbjegavanje
Overfitting, ili prekomjerno prilagođavanje, je jedan od najčešćih problema u strojnom učenju…
Kako implementirati Transformer i Mini-GPT od nule koristeći Tinygrad: Korak-po-korak vodič za razumijevanje dubokog učenja
U današnjem brzom svijetu dubokog učenja, implementirati Transformer od nule koristeći Tinygrad…
Zbroj Agenta: Suradnja velikih jezičnih modela na dugoročnim zadacima
U današnjem svijetu umjetne inteligencije i strojnog učenja, velike jezične modele (LLM-ovi)…
InstructPipe: Generiranje Visual Blocks pipelineova pomoću ljudskih uputa i LLM-ova
Što je InstructPipe i kako olakšava vizualno programiranje? InstructPipe predstavlja…
Prilagodba domena uz očuvanje privatnosti: Sinteza i federirano učenje s LLM-ovima za mobilne aplikacije
U današnje vrijeme, uspjeh modela strojnog učenja ne ovisi samo o velikim količinama podataka,…
Simulacija velikih sustava pomoću regresivnih modela jezika
U današnje vrijeme, s brzim razvojem umjetne inteligencije i strojnog učenja, sve više se…
Uvođenje Ugniježdenog Učenja: Novi paradigmi strojnog učenja za kontinuirano usavršavanje
U posljednjem desetljeću, strojnog učenje (SU) bilježi nevjerojatne napretke, pogotovo…