Machine Learning vs. Deep Learning vs. Foundation Models

แชร์
ฝัง
  • เผยแพร่เมื่อ 19 พ.ค. 2024
  • Learn how watsonx helps you utilize AI → ibm.biz/BdMpXV
    The recent interest in AI as meant a lot of people have been encountering new vocabulary. Martin Keen is to help you sort it out. This video runs through key terms like machine learning, deep learning, foundation models, and large language models and how they're related to each other.

ความคิดเห็น • 26

  • @fxcheux1681
    @fxcheux1681 8 หลายเดือนก่อน +12

    I love this guy's energy, very informative

  • @toenytv7946
    @toenytv7946 8 หลายเดือนก่อน

    Learnt a new term claro. Like that and this. Great explanation!

  • @prasadraavi390
    @prasadraavi390 5 หลายเดือนก่อน +3

    Beautifully explained. Thank you.

  • @bobanmilisavljevic7857
    @bobanmilisavljevic7857 8 หลายเดือนก่อน +1

    Great way to start the day
    💪🤖

  • @Ugk871
    @Ugk871 4 หลายเดือนก่อน

    Thank you for bringing this video

  • @rodrigoherrera7392
    @rodrigoherrera7392 2 หลายเดือนก่อน

    Your videos are amazing, thanks

  • @pankaj16octdogra
    @pankaj16octdogra 4 หลายเดือนก่อน

    Superb explanation

  • @JoeGariano
    @JoeGariano หลายเดือนก่อน

    Excellent!

  • @FabrizioBianchi
    @FabrizioBianchi 8 หลายเดือนก่อน

    What is there under AI, other than Machine Learning?

  • @hermenegildowilliam7938
    @hermenegildowilliam7938 หลายเดือนก่อน

    Very informative

  • @michaeloguidan3038
    @michaeloguidan3038 8 หลายเดือนก่อน

    Hello, what about data science

  • @andrewjohnson6792
    @andrewjohnson6792 8 หลายเดือนก่อน

    How valuable is data, authentication for the training of these tools, refined thoughts, at rapid speed.
    Would a new supply chain movement towards generating a new standardize benchmark system, be useful? Potential sufficient to correct the potential errors, of miscommunication via scholarly debate. Perhaps chaos, but perhaps the cure. 😅 all in the amount of effort

    • @xaviermagnus8310
      @xaviermagnus8310 8 หลายเดือนก่อน

      Chaos. Pretty much every field breaks down to assumptions somewhere. A lot of words but no explicit gain in this. Any piece of data almost worthless. The mass has the value. You're assuming not only that there is a definite right/wrong... but that we know it well enough to be sure.

  • @rrbbb-qv9kv
    @rrbbb-qv9kv 7 หลายเดือนก่อน

    How do you write so well backwards on the glass?

    • @IBMTechnology
      @IBMTechnology  7 หลายเดือนก่อน

      See ibm.biz/write-backwards

  • @sk3ffingtonai
    @sk3ffingtonai 8 หลายเดือนก่อน

    eXcellent. Thank you.

  • @arrowhead261
    @arrowhead261 5 หลายเดือนก่อน

    Where is NLP located?

  • @user-bh1pc1ck2w
    @user-bh1pc1ck2w 10 วันที่ผ่านมา

    Awesome

  • @revathik9225
    @revathik9225 4 หลายเดือนก่อน

    Where does NLP fit in?

  • @user-il9vr9oe7b
    @user-il9vr9oe7b 19 วันที่ผ่านมา

    Multiple regenerated training data how is this used to reinforce data trends of the final output. I call the issue training Emphasis.

  • @AChang007
    @AChang007 7 หลายเดือนก่อน +2

    Not sure I agree that RL belongs under ML

  • @KumR
    @KumR 6 หลายเดือนก่อน +2

    where does hugging face and cohere fall?

    • @eprabhat
      @eprabhat 14 ชั่วโมงที่ผ่านมา

      Hugging Face & Cohere can be seen as community platforms to support AI universe

  • @MilesBellas
    @MilesBellas 7 หลายเดือนก่อน

    Enormity isn't size, it's more like being horrorified.

  • @Cmpct3
    @Cmpct3 8 หลายเดือนก่อน

    There's a huge circle that encapsulates all the boxes and it's called tooling. Not sarcastic.