conversation_by_cl4
-
Czym jest uczenie nienadzorowane?
Uczenie nienadzorowane to rodzaj samoorganizującego się uczenia hebbowskiego, które pomaga w znajdowaniu wcześniej nieznanych wzorców w zbiorze danych bez uprzednio istniejących etykiet. Jest ono również znane jako samoorganizacja i umożliwia modelowanie gęstości prawdopodobieństwa danych wejściowych. Jest to jeden z trzech podstawowych paradygmatów uczenia maszynowego, obok uczenia nadzorowanego i uczenia ze wzmocnieniem.
-
Czy możesz opisać mi to prostszym językiem?
-
Czy możesz opisać mi to prostszym językiem?
Czy chcesz, aby opisałem to w prostszym języku? Oczywiście! Uczenie nienadzorowane to rodzaj uczenia, w którym model samodzielnie znajduje wzorce w danych bez potrzeby etykietowania danych. Jest to rodzaj samoorganizującego się uczenia, które pomaga modelowi dostrzec wcześniej nieznane wzorce w danych. Przykładem uczenia nienadzorowanego jest samoorganizacja, która umożliwia modelowaniu gęstości prawdopodobieństwa danych wejściowych.
-
Kim jest Maria Skłodowska-Curie?
-
Kim jest Maria Skłodowska-Curie?
Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie ma ono związku z tematyką kursu, który obejmuje uczenie głębokie i sztuczną inteligencję.
-
Opisz mi w skrócie co może spowodować nierówna liczebność klas w uczeniu maszynowym
-
Opisz mi w skrócie co może spowodować nierówna liczebność klas w uczeniu maszynowym
Nierówna liczebność klas w uczeniu maszynowym może być spowodowana przez dysproporcję w wielkości próby, czyli różnicę w liczbie danych w poszczególnych klasach. Przykładem tego jest sytuacja, w której model uczenia maszynowego został wytrenowany na zbiorze danych, który zawierał bardzo mało zdjęć czarnoskórych osób, co spowodowało, że system nie potrafił zidentyfikować goryla w zdjęciach Google.
-
Co to jest uczenie maszynowe?
-
Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe to dziedzina badań w sztucznej inteligencji, która zajmuje 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.
-
Co to sztuczna inteligencja
-
Co to sztuczna inteligencja
Odpowiedź na to pytanie jest zawarta w treści kursu. Sztuczna inteligencja to ogólna nazwa dla dziedziny badań, która obejmuje wiele poddyscyplin, takich jak uczenie maszynowe, rozproszona sztuczna inteligencja, sztuczna inteligencja syntetyczna, przyjazna sztuczna inteligencja, itp.
W kontekście dostępnym, sztuczna inteligencja to ogólna nazwa dla dziedziny badań, która obejmuje wiele aspektów, takich jak:
- Generatywna sztuczna inteligencja, która jest zdolna do generowania tekstu, obrazów lub innych mediów w odpowiedzi na zapytania.
- Superinteligencja, która jest hipotetycznym agentem, którego inteligencja znacznie przewyższałaby inteligencję najbystrzejszego i najbardziej utalentowanego umysłu ludzkiego.
- Rozproszona sztuczna inteligencja (DAI), która jest subdyscypliną badań nad sztuczną inteligencją poświęconą rozwojowi rozproszonych rozwiązań problemów.
- Sztuczna inteligencja syntetyczna (SI), która jest alternatywnym określeniem dla sztucznej inteligencji, które podkreśla, że inteligencja maszyn nie musi być imitacją ani w żaden sposób sztuczna.
- Przyjazna sztuczna inteligencja (FAI), która jest hipotetyczną sztuczną ogólną inteligencją (AGI), która miałaby pozytywny wpływ na ludzkość.
W związku z tym, sztuczna inteligencja to ogólna nazwa dla dziedziny badań, która obejmuje wiele aspektów i poddyscyplin.
-
w skrócie
-
w skrócie
Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnego odniesienia do tematyki kursu.
-
test
-
test
Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnego odniesienia do tematyki kursu.
-
Co to uczenie maszynowe?
-
Co to uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe to dziedzina badań w sztucznej inteligencji, która zajmuje 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.
-
Co to precyzja
-
Co to precyzja
Precyzja to miara, która określa, jak blisko są pomiary względem siebie. W kontekście uczenia maszynowego, precyzja jest definiowana jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytne. Inaczej mówiąc, precyzja to proporcja prawidłowo sklasyfikowanych przypadków do wszystkich przypadków sklasyfikowanych jako pozytne.
Przykładem może być następująca sytuacja: mamy model, który sklasyfikował 31 przypadków jako pozytywne, z czego 27 przypadków było prawidłowo sklasyfikowanych. W tym przypadku precyzja wynosi 87%, ponieważ 27 przypadków prawidłowo sklasyfikowanych jest proporcją 87% do wszystkich 31 przypadków sklasyfikowanych jako pozytne.
Precyzja jest ważnym wskaźnikiem jakości modelu uczenia maszynowego, ponieważ określa, jak dobrze model jest w stanie sklasyfikować przypadki jako pozytwe.
-
Czym są dane treningowe w uczeniu maszynowym?