В этой статье мы разберемся, что такое машинное обучение, как оно работает, из каких компонентов состоит и как применяется на практике для решения сложных задач вроде распознавания образов, прогнозирования и классификации данных. Зачем нам машинное обучение В детективных фильмах следователям часто приходится в поисках улик просматривать многочасовые записи с камер видеонаблюдения. Если приметы подозреваемого (внешность, одежда) уже известны, задача упрощается. Но что, если преступника еще предстоит...

🚀Прорыв от Google: активное обучение с экономией данных на 10 000× при дообучении LLM Google разработала масштабируемый процесс *active learning*, который позволяет в десятки тысяч раз сократить объём размеченных данных, необходимых для тонкой настройки больших языковых моделей на сложных задачах — например, при модерации рекламного контента. 🟢 Как работает метод: 1. Стартовая модель (LLM-0) получает промпт и автоматически размечает огромный массив данных. 2. Кластеризация выявляет примеры, где модель путается (наиболее спорные и ценные для обучения)...