-
De ce a devenit Gradient Descent stocastic: Evoluția optimizării în Machine Learning
Gradient Descent-ul clasic nu mai este suficient pentru antrenarea modelelor AI pe seturi de date mari. Stochastic Gradient Descent (SGD) a devenit standardul industriei datorită eficienței, scalabilității și performanței superioare. Alegerea metodei de optimizare influențează direct succesul proiectelor de Machine Learning moderne.
antrenare modele
Arhiva
Categorie postare
Postari recente
- Cum gestionezi riscurile generate de partenerii externi: Strategii moderne de Third-Party Risk Management
- Cum creezi dashboard-uri interactive din Excel cu Sheets canvas și AI – rapid și fără programare
- Cipul lidar revoluționar de la MIT: Cum va transforma percepția și siguranța vehiculelor autonome
- Lanțul decizional AI în război: Cine răspunde când algoritmii hotărăsc viața și moartea?
- Autoencoderele variaționale (VAE) explicate simplu: De ce contează pentru viitorul inteligenței artificiale
Etichete
AI AI 2026 AI act AI algoritmi AI enterprise AI productivitate AI utilizări algoritmi analiză date analiză de date automatizare automatizare procese bias AI business companii căutare semantică decizii automate digitalizare eficienta embedding-uri etică AI guvernanță AI guvernanță corporativă inovație inteligență artificială limite AI Machine Learning managementul riscului monitorizare AI piața muncii productivitate Python RAG red teaming reglementare AI risc robotică Securitate AI securitate cibernetică sănătate mintală tehnologie tehnologie business transformare digitală vehicule autonome vulnerabilități AI
