Interactive Deep Learning Enterprise(No-IDLE)剖析

Daniel Sonntag; Michael Barz; Thiago Gouvêa

Interactive Deep Learning Enterprise(No-IDLE)剖析

机器学习 2024-06-28 v1 人工智能人机交互

作者: Daniel Sonntag , Michael Barz , Thiago Gouvêa

摘要

本篇 DFKI 技术报告呈现了No-IDLE原型系统的结构剖析(该系统获得了德国联邦教育与研究部的资助)，不仅提供了交互式机器学习的基本和根本性研究，还揭示了关于用户行为、需求与目标的深层见解。机器学习与深度学习应变得更加可及，以服务于数以百万计的终端用户。No-IDLE的目标与科学挑战围绕着希望扩大交互式深度学习解决方案的覆盖范围，以服务于机器学习领域的非专业用户。本技术报告描述的关键创新之一是一种结合了交互式机器学习与多模态交互的方法论，这将在我们开始与半智能机器进行交互的未来领域(神经网络和大语言模型)中发挥核心作用。

关键词

交互式机器学习深度学习多模态交互 No-IDLE 神经网络大语言模型

引用

@article{arxiv.2406.19054,
  title  = {A look under the hood of the Interactive Deep Learning Enterprise (No-IDLE)},
  author = {Daniel Sonntag and Michael Barz and Thiago Gouvêa},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2406.19054},
  year   = {2024}
}

备注

DFKI Technical Report

Interactive Deep Learning Enterprise(No-IDLE)剖析

摘要

关键词

引用

备注

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