Parametre
Parameter
D1
Öğrenilebilir model parametreleri eğitim sırasında eğitim verileriyle uyarlanır; model parametreleri bir yapay zekâ modeli oluşturulurken değişebilir.
İnceleme durumu: 2027-02-23
Teknik açıklama
Eğitim verileri öğrenilebilir parametreleri veriye uydurmak için kullanılır; bu parametreler de girdilerden çıktı üretmek üzere çıkarım yapan modelin parçasıdır.
Kavramsal sınırlar
Bu madde öğrenilebilir model parametreleriyle sınırlıdır; eğitim verileri ise onları veriye uydurmak için kullanılan ayrı verilerdir.
Sağlayıcıdan bağımsız örnek
Modelin geliştirilme aşamasında, model girdilerden çıktı türetmek için kullanılmadan önce parametreleri değişebilir.
Sınırlılıklar
Modelin geliştirilme aşaması tamamlandıktan sonra parametreler genellikle kullanım sonrasında sabit kalır; ancak bazı sistemler daha sonra uyarlanabilir veya yeniden eğitilebilir.
İlişkili kavramlar
Atomik iddialar ve kanıt
1.1OECD, Explanatory Memorandum on the Updated OECD Definition of an AI System
- Kaynak
- OECD, Explanatory Memorandum on the Updated OECD Definition of an AI System
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- AI model parameters during build and deployment, p. 7
- Desteklenen iddia
- Öğrenilebilir model parametreleri eğitim sırasında eğitim verileriyle uyarlanır; model parametreleri bir yapay zekâ modeli oluşturulurken değişebilir.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- Modelin geliştirilme aşaması tamamlandıktan sonra parametreler genellikle kullanım sonrasında sabit kalır; ancak bazı sistemler daha sonra uyarlanabilir veya yeniden eğitilebilir.
1.2Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act)
- Kaynak
- Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act)
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- Article 3(29)
- Desteklenen iddia
- Öğrenilebilir model parametreleri eğitim sırasında eğitim verileriyle uyarlanır; model parametreleri bir yapay zekâ modeli oluşturulurken değişebilir.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- Modelin geliştirilme aşaması tamamlandıktan sonra parametreler genellikle kullanım sonrasında sabit kalır; ancak bazı sistemler daha sonra uyarlanabilir veya yeniden eğitilebilir.
2.1Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act)
- Kaynak
- Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act)
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- Article 3(29)
- Desteklenen iddia
- Eğitim verileri, bir yapay zekâ sisteminin öğrenilebilir parametrelerini uydurma yoluyla eğitim için kullanılır.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- Bu ifade, tüm parametrelerin öğrenildiği veya yalnızca uydurmanın performans sağladığı anlamına gelmez.