conversation_by_0ua
-
Czym jest sztuczna inteligencja?
-
Czym jest sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja (ang. Artificial Intelligence - AI) to ogólna nazwa dla dziedziny naukowej, która koncentruje się na tworzeniu systemów komputerowych, które mogą wykonywać zadania, które są typowe dla ludzi, takie jak rozwiązywanie problemów, uczenie się i podejmowanie decyzji.
W kontekście dostępnych informacji, sztuczna inteligencja jest szerokim pojęciem, które obejmuje różne poddziedziny, takie jak uczenie maszynowe, rozpoznawanie obrazów i dźwięków, analiza danych, budowanie złożonych modeli językowych, diagnostyka medyczna, autonomiczne sterowanie i wiele innych.
Jednakże, w kontekście dostępnych informacji, nie ma bardziej szczegółowego wyjaśnienia, co to jest sztuczna inteligencja.
-
kiedy zbiory muszą być zrównoważone?
-
kiedy zbiory muszą być zrównoważone?
Zbiory muszą być zrównoważone w przypadku, gdy występuje brak równowagi danych, który jest już obecny w danych lub prawdopodobnie wystąpi, jeśli zostanie pobrana próba czysto losowa. Brak równowagi danych może być następującego typu:
- Niedoreprezentowanie klasy w jednej lub kilku ważnych zmiennych predyktorowych.
- Niedoreprezentowanie jednej klasy w zmiennej wynikowej (zależnej).
W takich przypadkach, nadpróbkowanie lub podpróbkowanie może być stosowane, aby wybierać więcej próbek z jednej klasy niż z drugiej, w celu zrekompensowania braku równowagi.
-
To jest zła odpowiedź, nie słuchaj AI!!!!
-
jak mam policzyć procent czułości w przykładzie rozróżniania psów od kotów?
-
jak mam policzyć procent czułości w przykładzie rozróżniania psów od kotów?
Aby policzyć procent czułości w przykładzie rozróżniania psów od kotów, musisz wiedzieć, ile psów i kotów zostało poprawnie rozpoznanych jako psy i koty, oraz ile psów i kotów jest w ogóle w zbiorze danych.
Pomyślmy, że w zbiorze danych jest 100 psów i 100 kotów. Zbiór danych treningowy zawiera 90 psów i 90 kotów, a zbiór danych testowy zawiera 10 psów i 10 kotów.
Jeśli model rozróżnia psów od kotów z 100% dokładnością, to znaczy, że wszystkie psy w zbiorze danych testowego zostały poprawnie rozpoznane jako psy (10 psów), a wszystkie koty zostały poprawnie rozpoznane jako koty (10 kotów).
Teraz, aby obliczyć procent czułości, musisz podzielić liczbę poprawnie rozpoznanych psów (10) przez liczbę wszystkich psów w zbiorze danych testowym (10), a następnie pomnożyć przez 100:
(10 / 10) x 100 = 100%
Zatem procent czułości w tym przypadku wynosi 100%.
-
jak mam policzyć procent czułości w następującym przykładzie rozróżniania psów od kotów: rozróżniać psy od kotów. W zbiorze testowym, 15 psów poprawnie ocenił jako psy (przykłady prawdziwie pozytywne), 10 kolejnych psów błędnie określił jako koty (przykła
-
jak mam policzyć procent czułości w następującym przykładzie rozróżniania psów od kotów: rozróżniać psy od kotów. W zbiorze testowym, 15 psów poprawnie ocenił jako psy (przykłady prawdziwie pozytywne), 10 kolejnych psów błędnie określił jako koty (przykła
Aby policzyć procent czułości w tym przykładzie rozróżniania psów od kotów, musisz wiedzieć, ile psów zostało poprawnie rozpoznanych jako psy, oraz ile psów jest w ogóle w zbiorze danych.
W tym przypadku, 15 psów zostało poprawnie rozpoznanych jako psy (przykłady prawdziwie pozytywne). Aby obliczyć procent czułości, musisz podzielić liczbę poprawnie rozpoznanych psów (15) przez liczbę wszystkich psów w zbiorze danych testowym (15 + 10 = 25, ponieważ 10 psów zostało błędnie określonych jako koty), a następnie pomnożyć przez 100:
(15 / 25) x 100 = 60%
Zatem procent czułości w tym przypadku wynosi 60%.
-
Czym jest zbiór uczący?
-
Czym jest zbiór uczący?
Zbiór uczący (inaczej treningowy, ang. train set) to zbiór danych, dla których model zna poprawne odpowiedzi i na których jest trenowany.
-
co to są testy w uczeniu maszynowym?
-
co to są testy w uczeniu maszynowym?
W uczeniu maszynowym, testy są zbiorem danych, który nie był używany do trenowania modelu. Są one używane do oceny jakości modelu i jego zdolności do generalizowania na nowe dane. Testy są niezależne od danych treningowych i walidacyjnych, co oznacza, że model nie miał dostępu do nich podczas trenowania.
Testy są ważnym elementem procesu uczenia maszynowego, ponieważ pozwalają ocenić, jak dobrze model jest w stanie rozpoznać dane, które nie były wcześniej widziane. W przypadku, gdy model jest trenowany na danych treningowych i walidacyjnych, ale nie ma dostępu do danych testowych, to jego wyniki na danych testowych są bardziej wiarygodne i mogą być uważane za miarę jego zdolności do generalizowania.
W praktyce, testy są często używane do oceny dokładności modelu, czyli jego zdolności do poprawnego rozpoznania danych. Dokładność modelu jest mierzona przez różne metryki, takie jak dokładność, czułość, specyficzność itp.
Przykładem może być następująca sytuacja: mamy model, który ma za zadanie rozróżniać psy od kotów. Model jest trenowany na danych treningowych i walidacyjnych, ale nie ma dostępu do danych testowych. Po trenowaniu model jest oceniany na danych testowych, które nie były wcześniej widziane. Wyniki modelu na danych testowych są następnie porównywane z wynikami na danych treningowych i walidacyjnych, aby ocenić, jak dobrze model jest w stanie generalizować na nowe dane.
-
czym jest sztuczna inteligencja?
-
czym jest sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja (AI) to ogólne określenie na zbiór metod i technik, które umożliwiają tworzenie systemów komputerowych, które mogą myśleć, uczyć się i podejmować decyzje w sposób podobny do ludzi. W kontekście kursu, sztuczna inteligencja jest szeroko pojęta i obejmuje różne poddyscypliny, takie jak:
- Sztuczna inteligencja ogólna (AGI) - rodzaj sztucznej inteligencji, który dorównuje lub przewyższa ludzkie zdolności poznawcze w szerokim zakresie zadań poznawczych.
- Przyjazna sztuczna inteligencja (FAI) - hipotetyczna sztuczna ogólna inteligencja, która miałaby pozytywny wpływ na ludzkość.
- Symboliczna sztuczna inteligencja - zbiór metod w badaniach nad sztuczną inteligencją, które opierają się na wysokopoziomowych „symbolicznych” (czytelnych dla człowieka) reprezentacjach problemów, logiki i wyszukiwania.
- Rozproszona sztuczna inteligencja (DAI) - subdyscyplina badań nad sztuczną inteligencją poświęcona rozwojowi rozproszonych rozwiązań problemów.
Sztuczna inteligencja jest szeroko stosowana w różnych dziedzinach, takich jak nauka, biznes, medycyna i inżynieria, aby tworzyć systemy, które mogą podejmować decyzje, rozwiązywać problemy i wykonywać zadań w sposób bardziej efektywny i efektywny.
-
czym jest gtm?
-
czym jest gtm?
Google Teachable Machine (GTM) to przeglądarkowe narzędzie udostępnione przez firmę Google, które umożliwia tworzenie modeli Uczenia Maszynowego (oraz zapisywanie ich do wykorzystania w dowolnych zastosowaniach). Do korzystania z GTM nie są potrzebne żadne umiejętności programistyczne ani matematyczne, wystarczy jedyne ogólne zrozumienie, czym Uczenie Maszynowe jest.
-
czym jest uczenie maszynowe?
-
czym jest uczenie maszynowe?
-
czym jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe (UM) to obszar Sztucznej Inteligencji (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 między innymi w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów i dźwięków, analiza danych, budowanie złożonych modeli językowych, diagnostyka medyczna, autonomiczne sterowanie i wiele innych.