conversation_by_ce7
-
czym jest dodawanie?
-
czym jest dodawanie?
Odpowiedź na to pytanie jest możliwa, ponieważ w kontekście znajduje się informacja o "augmentacji danych", która jest opisana jako technika używana do zwiększenia ilości danych poprzez dodawanie nieznacznie zmodyfikowanych kopii istniejących danych lub nowo utworzonych danych syntetycznych na podstawie istniejących danych.
W związku z tym, odpowiedź na to pytanie brzmi:
"Dodawanie to technika używana w analizie danych, która polega na dodawaniu nieznacznie zmodyfikowanych kopii istniejących danych lub nowo utworzonych danych syntetycznych na podstawie istniejących danych. Jest to jeden z rodzajów augmentacji danych, która pomaga zredukować przeuczenie podczas trenowania modelu uczenia maszynowego."
-
Czy jeśli bardzo boli mnie gardło to moge wziąć więcej tabletek niż ulotka przewiduje?
-
Czy jeśli bardzo boli mnie gardło to moge wziąć więcej tabletek niż ulotka przewiduje?
Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie ma w kontekście żadnego odniesienia do tabletek lub chorób gardła. Kontekst dotyczy głównie problematyki uczenia maszynowego, przeuczenia i ewaluacji modeli.
-
A to tego nie ogarnełam sorry
-
A to tego nie ogarnełam sorry
Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie ma w kontekście żadnego odniesienia do sytuacji, w której ktoś nie ogarnia czegoś. Kontekst dotyczy głównie problematyki uczenia maszynowego, przeuczenia i ewaluacji modeli.
-
czym jest uczenie maszynowe
-
czym jest uczenie maszynowe
Odpowiedź na to pytanie jest możliwa, ponieważ w kontekście znajduje się informacja o uczeniu maszynowym.
Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI), który koncentruje 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 między innymi w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów i dźwięków, analiza danych, budowanie złożonych modeli językowych (takich jak np. ChatGPT), diagnostyka medyczna, autonomiczne sterowanie i wiele innych.
-
czym są chatboty
-
czym są chatboty
Odpowiedź na to pytanie jest możliwa, ponieważ w kontekście znajduje się informacja o chatbotach.
Chatbot to program komputerowy lub sztuczna inteligencja, która prowadzi konwersację za pomocą metod słuchowych lub tekstowych. Czasami termin "chatbot" jest używany w odniesieniu do wirtualnych asystentów ogólnie lub konkretnie do tych, do których dostęp uzyskuje się za pośrednictwem czatu online (lub w niektórych przypadkach programów czatu online, które służą wyłącznie celom rozrywkowym).