На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «ChatGPT: Что я такое? Первая книга об ИИ, написанная самим ИИ!» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Словари, справочники, Руководства. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
ChatGPT: Что я такое? Первая книга об ИИ, написанная самим ИИ!

Автор
Дата выхода
21 февраля 2024
🔍 Загляните за кулисы "ChatGPT: Что я такое? Первая книга об ИИ, написанная самим ИИ!" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "ChatGPT: Что я такое? Первая книга об ИИ, написанная самим ИИ!" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Джон Доу) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
«ChatGPT: Что Я такое?» — это полное и подробное руководство по новым возможностям ChatGPT и его аналогов. А также очень легкое и понятное введение в тему современного Искусственного Интеллекта. Все необходимые знания по новым ИИ-технологиям для каждого человека в 21 веке! Текст создан при помощи ChatGPT.
📚 Читайте "ChatGPT: Что я такое? Первая книга об ИИ, написанная самим ИИ!" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "ChatGPT: Что я такое? Первая книга об ИИ, написанная самим ИИ!", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Вот примеры метрик качества для моделей в машинном обучении:
Средняя абсолютная ошибка – Для задач, где модель предсказывает численные значения, эта метрика показывает, насколько в среднем прогнозы модели отличаются от истинных значений. Например, если модели нужно предсказывать температуру воздуха в течение какого времени, эта метрика покажет на сколько в среднем отклоняются предсказания модели (неважно – в большую или в меньшую стороны) от реальной температуры воздуха. Чем меньше отклонения – тем лучше модель.
Точность модели – Для задач, где нужно выбрать определенный тип объектов в общей выборке и не ошибаться с типом этих объектов (но можно что-то и пропустить), эта мера показывает, какой процент прогнозов модели был правильным. Например, нужно определить и выбрать клиентов, которые с большей вероятностью купят определенный товар. Так, если модель правильно предсказала 85 из 100 случаев, то её точность составляет 85%.
Полнота модели – Когда модели нужно обнаружить определенный тип объектов в общей выборке и важно не пропустить объекты этого типа (но при этом, допускается ошибаться и обнаружить лишние объекты, которые на самом деле не относятся к искомому типу).
Перплексия (Perplexity) – это популярная метрика для оценки качества языковых моделей в задачах прогнозирования следующего слова. Перплексия интерпретируется как среднее число выборов, которые модель рассматривает при предсказании следующего слова. Например, перплексия, равная 10, означает, что при прогнозировании следующего слова модель в среднем «колеблется» между 10 словами.
Кроме этого, один из основных вызовов в машинном обучении – избежать недообучения и переобучения моделей.
Недообучение модели (Underfitting): Это происходит, когда модель слишком проста для сложности данных, и не может выучить закономерности в них.











