conversation_by_cl4

[bot_external]

Uczenie głębokie (ang. Deep Learning) to podejście do uczenia maszynowego, które wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do uczenia się i generalizowania na dane. Głębokie sieci neuronowe są strukturami komputacyjnymi, które składają się z wielu warstw neuronów, które są połączone w sposób hierarchiczny. Każda warstwa neuronów procesuje dane w sposób abstrakcyjny, co pozwala na wykrywanie złożonych wzorców i struktur w danych.

W kontekście dostępnym, głębokie uczenie jest wspomniane w następujących fragmentach:

• "Głębokie uczenie ze wzmocnieniem zostało wykorzystane do aproksymacji wartości możliwych działań marketingu bezpośredniego, zdefiniowanych w kategoriach zmiennych RFM."
• "Głębokie uczenie jest z powodzeniem stosowane w wykrywaniu oszustw finansowych, wykrywaniu uchylania się od opodatkowania oraz przeciwdziałaniu praniu pieniędzy."
• "Główna krytyka dotyczy braku teorii otaczającej niektóre metody. Uczenie się w najpopularniejszych głębokich architekturach jest realizowane przy użyciu dobrze zrozumiałej metody spadku gradientowego."

Z tych fragmentów wynika, że głębokie uczenie jest podejściem do uczenia maszynowego, które wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do uczenia się i generalizowania na dane. Jest ono stosowane w różnych dziedzinach, takich jak marketing, finansowanie i sztuczna inteligencja.

[student_cl4]

co to precyzja?

[student_cl4]

Kim był mikołaj kopernik?

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o Mikołaju Koperniku w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

[student_cl4]

Co to precyzja?

[bot_external]

Precyzja to kolejna metryka, którą można wykorzystać do opisu jakości modelu Uczenia Maszynowego. Definiujemy ją jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytywne.

[student_cl4]

aaaa

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "aaaa" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

[student_cl4]

test

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "test" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

[student_cl4]

Co to uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning) to dziedzina badań w sztucznej inteligencji zajmująca się rozwojem i badaniem algorytmów statystycznych, które potrafią uczyć się na danych i generalizować na dane niewidziane, a tym samym wykonywać zadania bez wyraźnych instrukcji.

[student_cl4]

Co to uczeenie wymuszone?

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "uczeniu wymuszone" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

[student_cl4]

to mi się kojarzy z uczeniem ze wzmocnieniem

[bot_external]

Uczenie ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning) to jeden z trzech podstawowych paradygmatów uczenia maszynowego, obok uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego. Polega ono na tym, aby inteligentny agent podejmował działania w dynamicznym środowisku, aby zmaksymalizować sygnał nagrody. Uczenie ze wzmocnieniem różni się od uczenia nadzorowanego tym, że nie wymaga przedstawiania oznaczonych par wejście-wyjście i nie wymaga wyraźnego korygowania suboptymalnych działań. Zamiast tego, nacisk kładziony jest na znalezienie równowagi między eksploracją (niezbadanego terytorium) a eksploatacją (aktualnej wiedzy) w celu zmaksymalizowania skumulowanej nagrody.

[student_cl4]

jak ty działasz?

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "działaniu" w kontekście naszej rozmowy. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

[student_cl4]

Co to lllm?

[bot_external]

LLM to skrót od "Duży Model Językowy" (Large Language Model). Jest to model językowy o dużej liczbie parametrów (zazwyczaj co najmniej miliard), które są dostosowywane podczas treningu. Ze względu na swój rozmiar, wymaga on dużej ilości danych i mocy obliczeniowej do trenowania. Duże modele językowe są zazwyczaj oparte na architekturze transformatorowej.