conversation_by_cl4

[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.

[student_cl4]

na tej zasadzie 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 uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (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 prcyzja

[bot_external]

Precyzja to termin z dziedziny informacji i wyszukiwania, który jest definiowany w kontekście jako dodatnia wartość predykcyjna.

[student_cl4]

macierz pomyłek

[bot_external]

Macierz pomyłek, znana również jako tablica pomyłek, to specyficzny układ tabelaryczny, który pozwala na wizualizację wydajności algorytmu, zazwyczaj algorytmu uczenia nadzorowanego. Jest to tabela z dwoma wierszami i dwiema kolumnami, która przedstawia liczbę wyników prawdziwie pozytywnych, fałszywie negatywnych, fałszywie pozytywnych i prawdziwie negatywnych.

Macierz pomyłek jest używana do oceny modeli klasyfikacji, a jej celem jest porównanie rzeczywistych wyników z wynikami przewidywanymi przez model. Każdy wiersz macierzy reprezentuje instancje w rzeczywistej klasie, podczas gdy każda kolumna reprezentuje instancje w klasie przewidywanej.

Macierz pomyłek może być również używana do obliczania różnych metryk, takich jak:

• Dokładność (accuracy)
• Czułość (sensitivity)
• Swoistość (specificity)
• F-score
• Współczynnik korelacji Matthewsa (MCC)

Warto zauważyć, że macierz pomyłek może być również używana do oceny modeli w innych dziedzinach, takich jak diagnostyka medyczna, gdzie jest ona używana do oceny skuteczności testów diagnostycznych.

[student_cl4]

test

[bot_external]

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

[student_cl4]

Co to uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (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]

test

[bot_external]

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

[student_cl4]

Kto to mikołaj kopernik?