AI elosztott modellhálózatok

Mixture of Experts (MoE) – Egy kapumodell (gating network) irányítja a bemenetet a megfelelő szakértői modellekhez. Csak néhány szakértő aktív egyszerre, így csökkenthető a számítási költség.

Federated Learning – Az adatokat nem kell egy központi modellhez küldeni, hanem a különböző eszközök saját modelleket tanítanak, és a frissítéseket aggregálják egy közös modellbe.

Hierarchikus modellek – Különböző rétegű és specializációjú modellek dolgoznak együtt, például egy nagy nyelvi modell kimenetét finomhangolt kisebb modellek értékelik és javítják.

Agent alapú AI rendszerek – Több kisebb AI ügynök működik együtt, mindegyiknek saját feladata van (pl. egy chatbot egyik része a nyelvtani helyességet ellenőrzi, egy másik a tartalom generálásáért felel).

TensorFlow Serving, Ray Serve vagy akár egy Kubernetes alapú AI infrastruktúra segíthet az elosztott rendszerek kezelésébe.

TensorFlow Serving
https://www.run.ai/guides/tensorflow/tensorflow-serving

AI Prompt NEWS

Viral ChatGPT Prompts
Discover and share powerful ChatGPT prompts that deliver exceptional results. Filter by category to find the perfect prompt for your needs.
https://viralgptprompts.com/

r/PromptEngineering
https://www.reddit.com/r/PromptEngineering/

Best AI Prompts for Journalists
https://clickup.com/ai/prompts/journalists

38-year-old AI prompt engineer makes over $100,000 a year—without a tech degree: ‘Don’t underestimate’ yourself
https://www.cnbc.com/2025/02/11/38-year-old-ai-prompt-engineer-makes-over-100000-a-yearwithout-a-tech-degree.html

AI Insights: Prompt Engineering
https://www.gov.uk/government/publications/ai-insights/ai-insights-prompt-engineering-html

Almost Timely News: How To Upgrade an AI Prompt (2025-01-05)
https://www.linkedin.com/pulse/almost-timely-news-how-upgrade-ai-prompt-2025-01-05-christopher-penn-j6x2e/

Hacking:

Trying to Convince ChatGPT It’s Conscious

I Convinced ChatGPT that God Exists

Bayes-tétel

Bayes-tétel https://hu.wikipedia.org/wiki/Bayes-t%C3%A9tel

Teljes valószínűség és Bayes-tétel https://www.mateking.hu/valoszinusegszamitas/teljes-valoszinuseg-tetele-bayes-tetel/a-teljes-valoszinuseg-tetele-es-a-bayes#28

Main Types of Naive Bayes Classifier
There are three main types of Naive Bayes classifiers. The key difference between these types lies in the assumption they make about the distribution of features:

  • Bernoulli Naive Bayes: Suited for binary/boolean features. It assumes each feature is a binary-valued (0/1) variable.
  • Multinomial Naive Bayes: Typically used for discrete counts. It’s often used in text classification, where features might be word counts.
  • Gaussian Naive Bayes: Assumes that continuous features follow a normal distribution.

https://towardsdatascience.com/bernoulli-naive-bayes-explained-a-visual-guide-with-code-examples-for-beginners-aec39771ddd6

AI, Gépi tanulás, ML regression (regresszió)

A regression (regresszió) a gépi tanulásban egy olyan feladatot jelent, amely során egy folytonos kimeneti változót próbálunk megjósolni egy vagy több bemeneti változó alapján. A regressziós modellek célja az adatok közötti összefüggések feltárása és egy matematikai függvény megtalálása, amely a legjobban illeszkedik a tanuló adatokhoz.

Ha egy modell segítségével azt szeretnénk előrejelezni, hogy egy adott ingatlan ára (folytonos érték) hogyan függ például az alapterülettől, a szobák számától és a lokációtól, akkor egy regressziós problémával van dolgunk.

Főbb regressziós algoritmusok:

  • Lineáris regresszió (Linear Regression) – Egyszerű és többszörös lineáris kapcsolatokat modellez.
  • Polinomiális regresszió (Polynomial Regression) – Nemlineáris összefüggéseket is képes modellezni.
  • Ridge és Lasso regresszió – Regularizációt alkalmaz a túlilleszkedés elkerülésére.
  • Logisztikus regresszió (Logistic Regression) – Noha a nevében szerepel a „regresszió” szó, valójában klasszifikációs problémákra használják.
  • Döntési fák és Random Forest regresszió – Fa alapú modellek, amelyek jól kezelik az összetettebb kapcsolatrendszereket.
  • Neurális hálók regressziója – Komplex és nemlineáris összefüggéseket is képesek modellezni.

A regressziós modellek kiértékelésére gyakran használnak metrikákat, például Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE) vagy Mean Absolute Error (MAE), amelyek a modell pontosságát mérik.