conversation_by_kda

[bot_external]

Zbiór testowy to zbiór danych, który jest niezależny od zbioru danych treningowych, ale który ma taki sam rozkład prawdopodobieństwa jak zbiór danych treningowych. Jest on używany do oceny wydajności (tj. generalizacji) w pełni określonego klasyfikatora. W tym celu model końcowy jest używany do przewidywania klasyfikacji przykładów w zbiorze testowym. Te przewidywania są porównywane z rzeczywistymi klasyfikacjami przykładów w celu oceny dokładności modelu.

[student_kda]

streść mi co jest w rozdziale a1 - wprowdzenie do uczenia maszynowego

[bot_external]

Rozdział A1 - Wprowadzenie do uczenia maszynowego.

W tym rozdziale omówione zostały podstawowe pojęcia związane z uczeniem maszynowym, takie jak:

• Definicja uczenia maszynowego
• Zastosowania uczenia maszynowego
• Dane w uczeniu maszynowym (problemy z danymi i sposoby ich rozwiązywania)
• Podstawowe pojęcia uczenia maszynowego (zbiór uczący, zbiór testowy, epoka, wsad, współczynnik uczenia, funkcja straty, przeuczenie, niedouczenie, macierz pomyłek)

Rozdział A1 to wprowadzenie do tematyki uczenia maszynowego, które ma na celu zrozumienie podstawowych pojęć i zastosowań tej dziedziny.

[student_kda]

co w rozziale A1 jest o uczeniu nadzorowanym?

[bot_external]

W rozdziale A1 - Wprowadzenie do uczenia maszynowego, omówione zostały podstawowe pojęcia związane z uczeniem maszynowym, ale nie zostało ono poświęcone wyłącznie uczeniu nadzorowanemu. Jednak w rozdziale A1, w punkcie 6, zostało wspomniane, że w kursie skupimy się dalej wyłącznie na uczeniu nadzorowanym.

[student_kda]

Streść mi co jest w rodziale a2

[bot_external]

Rozdział A2 nie został omówiony w poprzedniej historii rozmowy. Nie mam informacji o treści tego rozdziału.

[student_kda]

streść mi co było w rozdziale a2 wprowadzenie do google teachable machine

[bot_external]

Nie mam informacji o treści rozdziału A2.

[student_kda]

streść mi co jest w rodziale a1 wpreoadzenie do uczenia maszynowego

[bot_external]

W rozdziale A1 - Wprowadzenie do uczenia maszynowego, omówione zostały podstawowe pojęcia związane z uczeniem maszynowym, takie jak:

• Definicja uczenia maszynowego
• Zastosowania uczenia maszynowego
• Dane w uczeniu maszynowym (problemy z danymi i sposoby ich rozwiązywania)
• Podstawowe pojęcia uczenia maszynowego (zbiór uczący, zbiór testowy, epoka, wsad, współczynnik uczenia, funkcja straty, przeuczenie, niedouczenie, macierz pomyłek)

Jednak nie zostało ono poświęcone wyłącznie uczeniu nadzorowanemu, ale zostało wspomniane, że w kursie skupimy się dalej wyłącznie na uczeniu nadzorowanym.

[student_kda]

streść mi co jest w rozdziale Dane w UM - naprawa modelu

[bot_external]

Nie mam informacji o treści rozdziału "Dane w UM - naprawa modelu". Nie został on omówiony w poprzedniej historii rozmowy.

[teacher_wmi.deweloper]

W rozdziale UM odpowiedziano, że...

[student_kda]

czym jest um?

[student_kda]

czym jest uczenie maszynowe?

[student_kda]

Czym jest uczenie maszynowe?

[student_kda]

czym jest uczenie maszynowe

[bot_external]

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

Główne elementy uczenia maszynowego to:

• dane - duże zbiory danych używane do trenowania i testowania działania modelu
• model - matematyczna reprezentacja problemu, uczona na podstawie danych
• algorytm - zestaw reguł i procedur używany do uczenia modelu na podstawie danych
• funkcja straty - funkcja używana do oceny, jak dobrze model działa - im niższa strata, tym lepszy model
• optymalizacja - proces dopasowywania parametrów modelu w celu minimalizacji funkcji straty

Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów i dźwięków, analiza danych, budowanie złożonych modeli językowych, diagnostyka medyczna, autonomiczne sterowanie i wiele innych.

[student_kda]

Jaką rolę pełnią dane w procesie uczenia maszynowego?