GTM to skrót od Google Teachable Machine. Jest to przeglądarkowe narzędzie udostępnione przez firmę Google, które umożliwia tworzenie modeli Uczenia Maszynowego oraz ich zapisywanie do wykorzystania w dowolnych zastosowaniach. Do korzystania z GTM nie są potrzebne żadne umiejętności programistyczne ani matematyczne, wystarczy ogólne zrozumienie, czym Uczenie Maszynowe jest. [eduexe-source]8:1[/eduexe-source]

Oczywiście! Odległość Ziemi od Słońca nie jest stała, ale zmienia się w przewidywalny sposób w ciągu roku. Dzieje się tak, ponieważ orbita Ziemi nie jest idealnym okręgiem, lecz elipsą. Oto kluczowe punkty wyjaśniające tę zmianę: 1. Orbita Eliptyczna Główna przyczyna: Ziemia krąży wokół Słońca po orbicie w kształcie elipsy (lekko spłaszczonego okręgu). Położenie Słońca: Słońce nie znajduje się w geometrycznym środku tej elipsy, ale w jednym z jej dwóch ognisk. To powoduje, że w ciągu roku Ziemia raz jest bliżej, a raz dalej od Słońca. 2. Kluczowe punkty na orbicie Na orbicie Ziemi wyróżniamy dwa skrajne punkty: Peryhelium (punkt przysłoneczny): To moment, w którym Ziemia znajduje się najbliżej Słońca. Odległość: Około 147,1 miliona kilometrów. Kiedy: Wypada co roku na początku stycznia (zwykle między 2 a 5 stycznia). Aphelium (punkt odsłoneczny): To moment, w którym Ziemia znajduje się najdalej od Słońca. Odległość: Około 152,1 miliona kilometrów. Kiedy: Wypada co roku na początku lipca (zwykle między 3 a 6 lipca). Różnica między najmniejszą a największą odległością wynosi więc około 5 milionów kilometrów. 3. Średnia odległość – Jednostka Astronomiczna (AU) Ponieważ odległość się zmienia, naukowcy używają wartości średniej do opisu orbity. Średnia odległość Ziemi od Słońca wynosi około 149,6 miliona kilometrów. Ta wartość jest tak fundamentalna dla astronomii, że została zdefiniowana jako Jednostka Astronomiczna (1 AU). Służy ona do mierzenia odległości w Układzie Słonecznym. Ważna uwaga: Czy zmiana odległości powoduje pory roku? To bardzo częste nieporozumienie. NIE, zmiana odległości Ziemi od Słońca nie jest przyczyną pór roku. Dowód: Na półkuli północnej mamy zimę, gdy Ziemia jest najbliżej Słońca (w styczniu), a lato, gdy jest najdalej (w lipcu). Jest to odwrotność tego, czego moglibyśmy się intuicyjnie spodziewać. Prawdziwa przyczyna pór roku: Pory roku są spowodowane nachyleniem osi obrotu Ziemi (o około 23,5 stopnia). Kiedy dana półkula jest nachylona w stronę Słońca, otrzymuje promienie słoneczne pod bardziej bezpośrednim kątem i przez dłuższą część dnia – mamy wtedy lato. Kiedy jest odchylona od Słońca, promienie padają pod mniejszym kątem i dzień jest krótszy – mamy zimę. Zmiany w dłuższej perspektywie Orbita Ziemi nie jest stała nawet w skali tysięcy lat. Zmienia się bardzo powoli pod wpływem grawitacji innych planet (głównie Jowisza i Saturna). Te długoterminowe zmiany, zwane cyklami Milankovicia, obejmują: Zmianę kształtu orbity (ekscentryczności): Orbita Ziemi staje się na przemian bardziej kołowa i bardziej eliptyczna w cyklach trwających około 100 000 lat. Precesję osi Ziemi: Oś Ziemi "zatacza bączka" jak zabawka, co zmienia, która gwiazda jest Gwiazdą Polarną. Zmianę nachylenia osi Ziemi: Kąt nachylenia waha się w cyklu ok. 41 000 lat. Te powolne zmiany mają kluczowy wpływ na klimat Ziemi i są uważane za jedną z głównych przyczyn epok lodowcowych. Podsumowanie Cecha Opis Główna przyczyna zmiany Eliptyczny kształt orbity Ziemi. Najbliższy punkt (Peryhelium) Ok. 147,1 mln km (na początku stycznia). Najdalszy punkt (Aphelium) Ok. 152,1 mln km (na początku lipca). Średnia odległość (1 AU) Ok. 149,6 mln km. Wpływ na pory roku Praktycznie żaden. Pory roku są wynikiem nachylenia osi Ziemi.

Precyzja to miara wydajności w uczeniu maszynowym, która określa ułamek instancji istotnych wśród pobranych instancji, które zostały poprawnie oznaczone jako należące do klasy pozytywnej. Zapisano ją jako wzór: Precyzja = Liczba poprawnie pobranych instancji / Wszystkie pobrane instancje. Przykładem może być program komputerowy do rozpoznawania psów na zdjęciu cyfrowym. Jeśli program identyfikuje 8 psów, ale tylko 5 z nich jest prawdziwie pozytywnych, to precyzja programu wynosi 5/8. Precyzja jest ważna w sytuacjach, gdzie koszt błędu typu I (skazanie niewinnej osoby) jest zbyt wysoki, jak w przypadku systemu wymiaru sprawiedliwości karnej. W takich przypadkach precyzja jest bardziej ceniona niż czułość.

Nie mogę znaleźć informacji w kontekście, która odpowiadałaby na Twoje pytanie. Brak jest informacji o temacie "asdas", który nie jest związany z tematyką kursu.

Uczenie przez wzmacnianie to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model uczy się poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania. Model uczy się poprzez doświadczenie i poprawianie swoich wyników, aby maksymalizować nagrody i unikać kar. Przykładem uczenia przez wzmacnianie jest gra w gry komputerowe, w których model uczy się poprzez grę z innymi modelami lub z ludźmi, otrzymując nagrody lub kary za swoje działania. Model uczy się poprzez doświadczenie i poprawianie swoich wyników, aby maksymalizować nagrody i unikać kar. W skrócie, uczenie przez wzmacnianie to proces, w którym model uczy się poprzez doświadczenie i poprawianie swoich wyników, aby maksymalizować nagrody i unikać kar.

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (AI), który koncentruje się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te budują model matematyczny, który potrafi podejmować decyzje czy prognozować rezultaty bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do danego celu przez człowieka.

Dane testowe to dane, które są używane do przetestowania modelu po jego wytrenowaniu, aby ocenić jego skuteczność i dokładność.