이미지 처리 작업에서 Wasserstein 거리가 어떻게 사용되나요?

기계 학습 및 데이터 과학 분야에서 모델 해석 가능성은 항상 연구자와 실무자의 초점이었습니다. 딥러닝, 앙상블 방법 등 복잡한 모델이 널리 적용되면서 모델의 의사결정 과정을 이해하는 것이 특히 중요해졌습니다. explainable AI|XAI는 모델의 투명성을 높여 머신러닝 모델에 대한 신뢰와 확신을 구축하는 데 도움이 됩니다. 모델 투명성을 향상시키는 것은 여러 복잡한 모델의 광범위한 사용은 물론 모델을 설명하는 데 사용되는 의사 결정 프로세스와 같은 방법을 통해 달성할 수 있습니다. 이러한 방법에는 기능 중요도 분석, 모델 예측 간격 추정, 로컬 해석 가능성 알고리즘 등이 포함됩니다. 특성 중요도 분석은 모델이 입력 특성에 미치는 영향 정도를 평가하여 모델의 의사결정 과정을 설명할 수 있습니다. 모델 예측 구간 추정

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

C++의 기계 학습 알고리즘이 직면하는 일반적인 과제에는 메모리 관리, 멀티스레딩, 성능 최적화 및 유지 관리 가능성이 포함됩니다. 솔루션에는 스마트 포인터, 최신 스레딩 라이브러리, SIMD 지침 및 타사 라이브러리 사용은 물론 코딩 스타일 지침 준수 및 자동화 도구 사용이 포함됩니다. 실제 사례에서는 Eigen 라이브러리를 사용하여 선형 회귀 알고리즘을 구현하고 메모리를 효과적으로 관리하며 고성능 행렬 연산을 사용하는 방법을 보여줍니다.

번역기 | 검토자: Li Rui | Chonglou 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 모델은 오늘날 점점 더 복잡해지고 있으며 이러한 모델에서 생성되는 출력은 이해관계자에게 설명할 수 없는 블랙박스입니다. XAI(Explainable AI)는 이해관계자가 이러한 모델의 작동 방식을 이해할 수 있도록 하고, 이러한 모델이 실제로 의사 결정을 내리는 방식을 이해하도록 하며, AI 시스템의 투명성, 이 문제를 해결하기 위한 신뢰 및 책임을 보장함으로써 이 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이 기사에서는 기본 원리를 설명하기 위해 다양한 설명 가능한 인공 지능(XAI) 기술을 살펴봅니다. 설명 가능한 AI가 중요한 몇 가지 이유 신뢰와 투명성: AI 시스템이 널리 수용되고 신뢰되려면 사용자가 의사 결정 방법을 이해해야 합니다.

MetaFAIR는 대규모 기계 학습을 수행할 때 생성되는 데이터 편향을 최적화하기 위한 새로운 연구 프레임워크를 제공하기 위해 Harvard와 협력했습니다. 대규모 언어 모델을 훈련하는 데는 수개월이 걸리고 수백 또는 수천 개의 GPU를 사용하는 것으로 알려져 있습니다. LLaMA270B 모델을 예로 들면, 훈련에는 총 1,720,320 GPU 시간이 필요합니다. 대규모 모델을 교육하면 이러한 워크로드의 규모와 복잡성으로 인해 고유한 체계적 문제가 발생합니다. 최근 많은 기관에서 SOTA 생성 AI 모델을 훈련할 때 훈련 프로세스의 불안정성을 보고했습니다. 이는 일반적으로 손실 급증의 형태로 나타납니다. 예를 들어 Google의 PaLM 모델은 훈련 과정에서 최대 20번의 손실 급증을 경험했습니다. 수치 편향은 이러한 훈련 부정확성의 근본 원인입니다.

C++에서 기계 학습 알고리즘의 구현에는 다음이 포함됩니다. 선형 회귀: 연속 변수를 예측하는 데 사용됩니다. 단계에는 데이터 로드, 가중치 및 편향 계산, 매개변수 업데이트 및 예측이 포함됩니다. 로지스틱 회귀: 이산형 변수를 예측하는 데 사용됩니다. 이 프로세스는 선형 회귀와 유사하지만 예측에 시그모이드 함수를 사용합니다. 지원 벡터 머신(Support Vector Machine): 지원 벡터 계산 및 레이블 예측을 포함하는 강력한 분류 및 회귀 알고리즘입니다.

C++에서 기계 학습 알고리즘을 구현할 때 데이터 개인 정보 보호, 모델 변조, 입력 유효성 검사를 포함한 보안 고려 사항이 중요합니다. 모범 사례에는 보안 라이브러리 채택, 권한 최소화, 샌드박스 사용 및 지속적인 모니터링이 포함됩니다. 실제 사례에서는 Botan 라이브러리를 사용하여 CNN 모델을 암호화 및 해독하여 안전한 교육 및 예측을 보장하는 방법을 보여줍니다.

PHP는 크기 조정 및 자르기, 이미지 합성, 필터, 변환 등을 포함한 고급 이미지 처리 기술을 제공합니다. 실제 예에서는 이러한 기술을 사용하여 로딩 시간을 절약하고 이미지를 보여주는 축소판을 만드는 방법을 보여줍니다. 이러한 기술을 이해함으로써 이미지 처리 능력을 향상하고 애플리케이션 기능을 향상시킬 수 있습니다.