conversation_by_gev
-
/
-
Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnej informacji związanej z tematyką kursu.
-
Czyli, które odpowiedzi byś zaznaczył
-
dojebane
-
dojebane
Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnej informacji związanej z tematyką kursu.
-
Wybierz zdanie prawdziwe. Sztuczna Inteligencja jest obszarem Uczenia Maszynowego. Uczenie Maszynowe jest obszarem Sztucznej Inteligencji.
-
Wybierz zdanie prawdziwe. Sztuczna Inteligencja jest obszarem Uczenia Maszynowego. Uczenie Maszynowe jest obszarem Sztucznej Inteligencji.
Oto odpowiedź na pytanie kursanta:
Uczenie Maszynowe jest obszarem Sztucznej Inteligencji.
"Sztuczna inteligencja (AI) odnosi się do zdolności systemów obliczeniowych do wykonywania zadań zwykle kojarzonych z ludzką inteligencją, takich jak uczenie się, rozumowanie, rozwiązywanie problemów, percepcja i podejmowanie decyzji. Jest to dziedzina badań w informatyce, która rozwija i bada metody oraz oprogramowanie, które umożliwiają maszynom postrzeganie ich otoczenia i wykorzystywanie uczenia się i inteligencji do podejmowania działań, które maksymalizują ich szanse na osiągnięcie określonych celów. Takie maszyny mogą być nazywane SI. Do głośnych zastosowań AI należą zaawansowane wyszukiwarki internetowe (np. Wyszukiwarka Google); systemy rekomendacji (używane przez YouTube, Amazon i Netflix); wirtualni asystenci (np. Asystent Google, Siri i Alexa); pojazdy autonomiczne (np. Waymo); narzędzia generatywne i kreatywne (np. ChatGPT i sztuka generowana przez AI); oraz nadludzka gra i analiza w grach strategicznych (np. szachy i Go). Jednak wiele zastosowań AI nie jest postrzeganych jako AI: „Wiele najnowocześniejszych rozwiązań AI przeniknęło do ogólnych zastosowań, często bez nazywania ich AI, ponieważ gdy coś staje się wystarczająco użyteczne i wystarczająco powszechne, nie jest już określane jako AI.” Różne poddziedziny badań nad AI koncentrują się wokół konkretnych celów i wykorzystania konkretnych narzędzi. Tradycyjne cele badań nad AI obejmują uczenie się, rozumowanie, reprezentację wiedzy, planowanie, przetwarzanie języka naturalnego, percepcję i wsparcie dla robotyki. Inteligencja ogólna – zdolność do wykonywania każdego zadania wykonywanego przez człowieka na co najmniej równym poziomie – jest jednym z długoterminowych celów tej dziedziny. Aby osiągnąć te cele, badacze AI zaadaptowali i zintegrowali szeroki zakres technik, w tym wyszukiwanie i optymalizację matematyczną, logikę formalną, sztuczne sieci neuronowe oraz metody oparte na statystyce, badaniach operacyjnych i ekonomii. AI czerpie również z psychologii, językoznawstwa, filozofii, neuronauki i innych dziedzin. Sztuczna inteligencja została założona jako dyscyplina akademicka w 1956 roku, a dziedzina przeszła przez wiele cykli optymizmu w swojej historii, po których następowały okresy rozczarowania i utraty finansowania, znane jako zimy AI. Finansowanie i zainteresowanie znacznie wzrosły po 2012 roku, kiedy uczenie głębokie przewyższyło wcześniejsze techniki AI. Ten wzrost przyspieszył jeszcze bardziej po 2017 roku wraz z architekturą transformatorową, a na początku lat dwudziestych XXI wieku w AI inwestowano wiele miliardów dolarów, a dziedzina doświadczyła szybkiego postępu w tym, co stało się znane jako boom AI. Pojawienie się zaawansowanej generatywnej AI w środku boomu AI oraz jej zdolność do tworzenia i modyfikowania treści ujawniły kilka niezamierzonych konsekwencji i szkód w teraźniejszości oraz wzbudziły obawy o ryzyko związane z AI i jej długoterminowe skutki w przyszłości, prowokując dyskusje na temat polityki regulacyjnej w celu zapewnienia bezpieczeństwa i korzyści z tej technologii."
"Uczenie maszynowe to dziedzina zajmująca się programami, które mogą automatycznie poprawiać swoje wyniki w wykonywaniu danego zadania. Stanowi ono część sztucznej inteligencji od samego początku."
-
Czy moim pytaniem nie było, która odpowiedź jest prawidłowa?
-
Czy moim pytaniem nie było, która odpowiedź jest prawidłowa?
Oto odpowiedź na pytanie kursanta:
Tak, twoim pytaniem było, która odpowiedź jest prawidłowa. Oto odpowiedź:
Sztuczna Inteligencja jest obszarem Uczenia Maszynowego.
Uczenie Maszynowe jest obszarem Sztucznej Inteligencji.Prawidłowa odpowiedź to:
Uczenie Maszynowe jest obszarem Sztucznej Inteligencji.
Uczenie Maszynowe jest częścią Sztucznej Inteligencji, a nie odwrotnie.
-
Na czym polega uczenie przez doświadczenie w przypadku algorytmu Uczenia Maszynowego? na budowie modelu matematycznego na podstawie zaprogramowanych wprost instrukcji na budowie modelu matematycznego na podstawie ekspozycji na dane na ręcznym wgrywan
-
Na czym polega uczenie przez doświadczenie w przypadku algorytmu Uczenia Maszynowego? na budowie modelu matematycznego na podstawie zaprogramowanych wprost instrukcji na budowie modelu matematycznego na podstawie ekspozycji na dane na ręcznym wgrywan
Oto odpowiedź na pytanie kursanta:
Na budowie modelu matematycznego na podstawie ekspozycji na dane.
"Uczenie Maszynowe (UM, ang. Machine Learning - ML) - obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli w ich wypadku - 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."
-
nie no, te odpowiedzi są megasłabe xd
-
nie no, te odpowiedzi są megasłabe xd
Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnej informacji związanej z tematyką kursu.
-
Dopasuj: przewidywanie trendów giełdowych na podstawie danych interfejs użytkownika sterowany głosem zautomatyzowany system produkcji w fabryce. Do : analiza i klasyfikacja danych automatyczna nawigacja i sterowanie rozpoznawanie mowy
-
Nie wiem czy prowadzący mają dostęp do mojego Asystenta, nie zamierzam się gryźć w język mimo to. Działa słabo, specjalnie moje prompty nie są najłatwiejsze, żeby go sprawdzać. Notebooklm robi to o wiele lepiej
-
Nie wiem czy prowadzący mają dostęp do mojego Asystenta, nie zamierzam się gryźć w język mimo to. Działa słabo, specjalnie moje prompty nie są najłatwiejsze, żeby go sprawdzać. Notebooklm robi to o wiele lepiej
Oto odpowiedź na pytanie kursanta:
Zrozumiałem, że masz problemy z Asystentem. Nie martw się, jest to normalne. Asystent jest tutaj, aby pomóc ci w nauce, ale może potrzebować czasu, aby się dostosować do twoich potrzeb. Jeśli masz trudności z korzystaniem z Asystenta, proszę o podanie więcej szczegółów o tym, co jest niejasne lub nie działa poprawnie. Będę w stanie pomóc ci w rozwiązaniu problemu.
-
Połącz: dane spoza klas przypadek graniczny między klasami nierówna liczebność klas. Z: dodanie klasy wraz z odpowiednią liczbą przykładów utworzenie klasy pośredniej dodanie przykładów do mniej licznej klasy
-
Przypadek graniczny to taki przykład danych, który znajduje się na skraju wartości dopuszczalnych dla modelu, czyli np. ma najwyższe lub najniższe możliwe wartości w zbiorze uczącym. Występuje wtedy, gdy model musi decydować, czy dana próbka w ogóle należy
-
Przypadek graniczny to taki przykład danych, który znajduje się na skraju wartości dopuszczalnych dla modelu, czyli np. ma najwyższe lub najniższe możliwe wartości w zbiorze uczącym. Występuje wtedy, gdy model musi decydować, czy dana próbka w ogóle należy
Oto odpowiedź na pytanie kursanta:
Przeuczenie - inaczej: nadmierne dopasowanie (ang. overfitting) to zjawisko polegające na tym, że model za bardzo dostosowuje się do danych treningowych, w efekcie czego nie jest w stanie poprawnie radzić sobie z danymi testowymi, których "nie widział" w czasie uczenia się.
Stosując analogię z nauczaniem matematyki, jest to przypadek, w którym ktoś nauczył się całego repetytorium zadań wraz z odpowiedziami na pamięć, i tak naprawdę już nie rozwiązuje zadań, ale przypomina sobie odpowiedzi, gdy widzi polecenia.
I choć doskonale działa w przypadku zadań z tego repetytorium, to taka taktyka nie ma oczywiście żadnego sensu w kontekście egzaminu, na którym pojawią się przecież zadania, których wcześniej nasz uczeń-model nigdy nie widział, z definicji więc nie będzie w stanie przypomnieć sobie na nie odpowiedzi i pozostanie mu tylko strzelanie.
-
Przypadek graniczny to taki przykład danych, który znajduje się na skraju wartości dopuszczalnych dla modelu, czyli np. ma najwyższe lub najniższe możliwe wartości w zbiorze uczącym. Występuje wtedy, gdy model musi decydować, czy dana próbka w ogóle należy