# Технологии ИИ: обучение с учителем

В статье рассматривается обучение с учителем — один из наиболее распространённых подходов к машинному обучению.

Source: https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/846552

ГЛАВНАЯ / Новости и аналитика Новости и аналитика Технологии ИИ: обучение с учителем В статье рассматривается обучение с учителем — один из наиболее распространённых подходов к машинному обучению. ИИ и программное обеспечение Опубликовано: 2023.05.18 IPLEX Время чтения: 4 мин. В этой статье мы расскажем, что используется чаще всего. Подготовка учителей Дело в этом. Алгоритм ИИ на ранних стадиях понимается как полностью пустой, как мозг новорожденного. На самом деле это не пустой лист. Для того, чтобы что-то сделать с ИИ, люди должны научить этому сами. Вот почему преподавание так важно для учителей. Рассмотрим обучение с учителем на распространённом примере различения собак и кошек. Когда вы впервые покажете свою собаку и кошку, Новорожденный не может отличить собаку от кошки. .. У меня нет опыта работы с кошками и собаками. Они не знают, как выглядит собака или как выглядит кошка. Что я должен сделать, чтобы помочь ребенку различать кошек и собак? Родители показывают собаке: «Это животное — собака», и учат кошку: «Это животное — кошка». . Если вы повторите это упражнение несколько раз, ваш новорожденный узнает разницу между собакой и кошкой. .. Когда этот процесс будет завершен, новорожденный сможет ответить «собака», когда они видят собаку, и «кошка», когда они видят кошку. Как видно из приведенного выше примера, искусственный интеллект похож на новорожденных. Ранний ИИ не может определить, какие изображения являются изображениями собак, а какие изображения кошек. .. Потому что у них нет подготовки. Чтобы научиться искусственному интеллекту, Человек должен подготовить много изображений, которые содержат собаку и кошку. Кроме того, изображение, содержащее собственную собаку человека, должно быть помечено надписью «Это изображение является изображением собаки», а изображение, содержащее кошку, должно быть помечено «Это изображение является изображением кошки». . Когда вы вводите много помеченных изображений в ИИ, ИИ автоматически идентифицирует изображение и тег, а изображение собаки автоматически распознает, что такое функция и что такое изображение кошки. .. Когда изображение собаки вводится в ИИ, который завершил обучение, изображение собаки определяется как аналогичное изображению собаки, используемому для обучения, а вывод кошки определяется как аналогичный изображению кошки, используемому для обучения, когда введено изображение кошки. Позвольте мне объяснить каждый из вышеперечисленных шагов более профессионально. Аннотация (Это может немного отличаться от фактического описания.) Человек помечает изображение, содержащее собаку, как «Это изображение является изображением собаки» и помечает изображение, содержащее кошку, как «Это изображение является изображение кошки». Я говорю. На самом деле это не тег, но он обозначает изображение цифрами, такими как 0 и 1. Другими словами, 0 означает «это изображение собаки», а 1 означает «это изображение кошки». Выполнение маркировки на всех данных Аннотация Национальный гимн . Подготовка (Это может немного отличаться от фактического описания.) Учиться() Подготовка Более конкретное описание процесса заключается в том, что в процессе обучения вы можете ввести изображение собаки или кошки и посмотреть, какую ценность выводит ИИ. Если вставлено изображение собаки и выведено число 0,8 (значение, близкое к кошке), разница между 0 и 0,8 переворачивается в ИИ. Когда эта обратная волна выполняется, соответствующие значения параметров (значения веса) в ИИ обновляются так, что значение нуля может быть выведено при вводе изображения собаки. Когда этот процесс повторяется несколько раз, параметры в ИИ изменяются таким образом, что при входе изображения собаки выход может быть, наконец, нулевым. Вывод (Это может немного отличаться от фактического описания.) Когда ИИ будет закончен, мы сможем вставить в него новое изображение, чтобы определить, человек это или кошка. вывод Прости. Другими словами, если новое изображение вводится в ИИ, который завершил свое обучение, ИИ вычислит вероятность того, что изображение является собакой, и вероятность того, что это кошка, и обеспечит более высокую вероятность в качестве конечного результата. Прочитать корейский оригинал Материал отражает ситуацию на дату публикации. Обратитесь в IPLEX, чтобы обсудить обстоятельства вашего дела. Обсудить этот вопрос ↗ Все статьи ОБРАТИТЕСЬ В IPLEX Обсудите с нами вопросы интеллектуальной собственности Мы рассматриваем ваши технологические и бизнес-потребности вместе. ↗ Связаться с нами Новее IPLEX подписал меморандум с 2-часовой академией ↗ Ранее Патенты Lunit на анализ медицинских изображений с помощью ИИ ↗ Материалы по теме ИИ и программное обеспечение 2026.10.01 FiX: избирательное забывание признаков в softmax-внимании Патентный поверенный Ким Ёндок рассматривает векторные затворы FiX, устойчивость вычислений и страничный кэш, отделяя результаты экспериментов от открытых вопросов. ↗ Читать статью ИИ и программное обеспечение 2026.09.30 MHAR: выбор информации из предыдущих слоёв по подпространствам признаков Корейский патентный поверенный Ким Ёндок разбирает Multi-Head Attention Residuals: маршрутизацию по глубине, результаты экспериментов, затраты реализации и технические эффекты. ↗ Читать статью ИИ и программное обеспечение 2026.09.28 Колонка в AI Times: как ИИ учится работать с компьютером — анализ патента на обучение агентов В новой колонке для AI Times управляющий партнёр IPLEX Ким Ёндок рассматривает Claude Computer Use и обучение ИИ-агентов на примере патента США № 12 585 862. ↗ Читать статью

- https://www.iplexlaw.co.kr/ru
- https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/category/ai
- https://www.iplexlaw.co.kr/forum/view/846552
- https://www.iplexlaw.co.kr/ru/contact
- https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog
- https://www.iplexlaw.co.kr/ru/contact
- https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/846854
- https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/846162
- https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/fix-fine-grained-forgetting-attention
- https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/fix-fine-grained-forgetting-attention
- https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/mhar-multi-head-attention-residuals
- https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/mhar-multi-head-attention-residuals
- https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/claude-computer-use-agent-patent
- https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/claude-computer-use-agent-patent