Her Gün Yeni Bir Paylaşım
Çok Görevli Öğrenme
Çok Görevli Öğrenme (Multi-Task Learning - MTL), yapay zekâ ve makine öğreniminde kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntemde, tek bir model birden fazla ilgili görevi aynı anda öğrenmek için eğitilir. Modelin farklı görevlerden gelen bilgileri paylaşarak her bir görevde daha iyi performans göstermesini ve yapay zekâ sistemlerinin daha esnek ve etkili olmasını sağlar.
Önceki Paylaşım Sonraki Paylaşım
Yapay zekânın sınırlarını zorlayan yeniliklerini ve teknoloji dünyasındaki son gelişmeleri size getiren Yapay Zekâ Bülteni'ne aşağıdaki bağlantıdan ücretsiz olarak abone olabilrisiniz!
Yapay Zekâ Bülteni'ne LinkedIn’de Abone Olun!"Her Gün Yeni Bir Paylaşım" serisindeki tüm paylaşımlara buradan ulaşabilirsiniz!
Her Gün Yeni Bir Paylaşım
182
Aktif Öğrenme
181
Temsil Öğrenme
180
Müfredat Öğrenme
171
Sıralı Öğrenme
169
Meta Öğrenme
168
Mikro Öğrenme
158
Uç Yapay Zekâ
157
Karar Zekâsı
154
Dar Yapay Zekâ
153
Süper Yapay Zekâ
152
Google Gemini
151
Yapay Genel Zekâ
142
Deep Dream
139
PaLM 2
137
Transfer Öğrenme
135
Google Bard
134
GPT-4 Turbo
133
GPTs Store
132
Chat GPT
131
xAI Grok
129
Open AI
128
Büyük Dil Modeli
127
GPT
125
Kitle Fonlama
124
Yatırım Getirisi
123
Kilometre Taşı
119
Risk Sermayesi
118
Kuluçka Merkezi
117
Proje Nedir?
116
Tohum Sermayesi
114
Melek Yatırımcı
113
Doğal Dil Anlama
112
BERT
110
Doğal Dil İşleme
109
GPT-3
106
Federe Öğrenme
105
Öğrenme Aktarımı
101
Beacon
97
Thread
96
Neul
95
SigFox
89
RFID
85
Zigbee
69
Token
66
Web3
64
Ethereum
63
Bitcoin
61
NFT
59
Lamer
57