conversation_by_cl4

[student_cl4]

Czym jest uczenie nadzorowane?

[bot_external]

Uczenie nadzorowane (UN) to paradygmat w uczeniu maszynowym, w którym model jest trenowany przy użyciu obiektów wejściowych (np. wektora zmiennych predyktorowych) i pożądanych wartości wyjściowych (znanych również jako sygnał nadzorczy), które są często etykietami stworzonymi przez ludzi. Proces uczenia buduje funkcję, która mapuje nowe dane na oczekiwane wartości wyjściowe. Optymalny scenariusz pozwoli algorytmowi na dokładne określenie wartości wyjściowych dla niewidzianych wcześniej instancji.

[student_cl4]

Czy możesz mi opisać prostrzym językiem?

[bot_external]

Proszę o wyjaśnienie, co to jest "prostym językiem" w kontekście opisu procesu generowania języka naturalnego (NLG) w Glossary of artificial intelligence.

Według dostępnego tekstu, NLG to proces programowy, który przekształca ustrukturyzowane dane w treści sformułowane prostym językiem angielskim. Prosty język angielski oznacza, że treści są pisane w sposób zrozumiały i łatwy do przeczytania, bez skomplikowanych słów lub konstrukcji gramatycznych.

W praktyce, NLG może być wykorzystywany do tworzenia długich treści, takich jak raporty, artykuły czy nawet rozmowy w interaktywnych aplikacjach. Prosty język w tym kontekście oznacza, że treści są pisane w sposób, który jest łatwy do zrozumienia dla czytelników lub słuchaczy.

[student_cl4]

Kim jest Mikołaj Kopernik?

[bot_external]

Nie mam informacji o Mikołaju Koperniku w dostępnym kontekście.

[student_cl4]

Czym są dane treningowe w uczeniu maszynowym?

[bot_external]

Dane treningowe w uczeniu maszynowym to zestaw danych, który jest używany do szkolenia modelu uczenia maszynowego. Są one niezbędne do uczenia modelu, aby mógł on nauczyć się rozpoznawać wzorce i generalizować na nowe dane. Dane treningowe mogą być oznaczone lub nieoznaczone, a ich jakość i ilość mają znaczący wpływ na jakość modelu.

[student_cl4]

Czym są dane treningowe w uczeniu maszynowym?

[bot_external]

Dane treningowe w uczeniu maszynowym to zestaw danych, który jest używany do szkolenia modelu uczenia maszynowego. Są one niezbędne do uczenia modelu, aby mógł on nauczyć się rozpoznawać wzorce i generalizować na nowe dane. Dane treningowe mogą być oznaczone lub nieoznaczone, a ich jakość i ilość mają znaczący wpływ na jakość modelu.

[student_cl4]

Opisz mi czym są dane testowe w skrócie

[bot_external]

Dane testowe w uczeniu maszynowym to zestaw danych, który jest używany do przetestowania modelu uczenia maszynowego po zakończeniu procesu uczenia. Są one nieznane modelowi podczas procesu uczenia, co pozwala na ocenę jego skuteczności i jakości. Dane testowe są niezbędne do sprawdzenia, czy model jest w stanie rozpoznać wzorce i generalizować na nowe dane.

[student_cl4]

Czym jest uczenie nienadzorowane?

[bot_external]

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.

[student_cl4]

Czy możesz opisać mi to prostszym językiem?

[bot_external]

Nie mam informacji o tym, czym są wiązania nazw w kontekście kursu.

[student_cl4]

Kim jest Maria Skłodowska-Curie?

[bot_external]

Nie mam informacji o tym, czym jest Maria Skłodowska-Curie w kontekście kursu.

[student_cl4]

Opisz mi w skrócie co może spowodować nierówna liczebność klas w uczeniu maszynowym

[bot_external]

Nierówna liczebność klas w uczeniu maszynowym może być spowodowana przez brak równomiernego rozłożenia danych w poszczególnych klasach. Przykładowo, jeśli w zbiorze danych jest dużo więcej danych należących do jednej klasy niż do innych, to model uczenia maszynowego może być narażony na obciążenie, co może prowadzić do niesprawiedliwych wyników.