conversation_by_j1c

[eduexe.admin]

Topic created

[student_994_j1c]

z jaką dokładnością można przewidzieć możliwość występowania trzęsień ziemi bazując na samych danych surowych ?

[bot_external]

Odpowiedź na to pytanie jest trudna do udzielenia, ponieważ w kontekście nie ma odpowiedniego fragmentu, który mógłby być zacytowany jako odpowiedź.

[student_994_j1c]

czy system AI oparty na nauczaniu maszynowym ma możliwości przewidzieć klęski żywiołowe?

[bot_external]

Systemy produkcyjne czasami nie uwzględniają etyki i uprzedzeń w swoich procesach szkolenia AI, zwłaszcza gdy algorytmy AI są z natury niewytłumaczalne w głębokim uczeniu.

AI może być w stanie rozwinąć naukę i znaleźć rozwiązania dla poważnych problemów: Demis Hassabis z DeepMind ma nadzieję "rozwiązać inteligencję, a następnie wykorzystać ją do rozwiązania wszystkiego innego".

Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI), znana również jako interpretable AI lub wyjaśnialne uczenie maszynowe (XML), to sztuczna inteligencja (AI), w której ludzie mogą zrozumieć decyzje lub prognozy podejmowane przez AI.

[student_994_j1c]

coraz częściej można znaleźć w Internecie piosenki stworzone przez artystów AI. W jaki sposób są one tworzone?

[bot_external]

Piosenki stworzone przez artystów AI są tworzone za pomocą modeli AI, takich jak Llama 2, Mistral lub Stable Diffusion, które zostały udostępnione jako open-weight. Modele te są publicznie dostępne i mogą być dowolnie dostrajane, co pozwala firmom specjalizować je za pomocą własnych danych i do własnych przypadków użycia.

[student_994_j1c]

W jakich dziedzinach uczenie maszynowe jest wykorzystywane najwięcej?

[bot_external]

Uczenie maszynowe znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, w tym w przetwarzaniu języka naturalnego, widzeniu komputerowym, rozpoznawaniu mowy, filtrowaniu poczty elektronicznej, rolnictwie i medycynie.

[student_994_j1c]

czy nauczanie maszynowe może poprawnie rozwiązywać zaawansowane działania matematyczne?

[bot_external]

Uczenie głębokie pozwoliło sieciom neuronowym, klasie algorytmów statystycznych, przewyższyć pod względem wydajności wiele wcześniejszych metod uczenia maszynowego.

[student_994_j1c]

ale czy np mógłbym rozwiązać za pomocą AI zbudowanym na uczeniu maszynowym zadanie geometryczne?

[bot_external]

Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane między innymi w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów i dźwięków, analiza danych, budowanie złożonych modeli językowych (takich jak np. ChatGPT), diagnostyka medyczna, autonomiczne sterowanie i wiele innych.

Uczenie głębokie pozwoliło sieciom neuronowym, klasie algorytmów statystycznych, przewyższyć pod względem wydajności wiele wcześniejszych metod uczenia maszynowego.

Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane między innymi w takich dziedzinach jak... rozpoznawanie obrazów i dźwięków...

[student_994_j1c]

jaki jest próg błędu poprawność rozwiązań podenych za pomocą takich modeli językowych względem takich zadań?

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Badanie z lutego 2024 roku wykazało, że wydajność niektórych modeli językowych w zakresie zdolności rozumowania przy rozwiązywaniu problemów matematycznych nie zawartych w ich danych treningowych była niska, nawet w przypadku problemów z jedynie niewielkimi odchyleniami od wytrenowanych danych.

[student_994_j1c]

jaki był próg pomyłki dla zadań obliczeniowych z otwartą odpowiedzią na testach tego kursu?

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Badanie z lutego 2024 roku wykazało, że wydajność niektórych modeli językowych w zakresie zdolności rozumowania przy rozwiązywaniu problemów matematycznych nie zawartych w ich danych treningowych była niska, nawet w przypadku problemów z jedynie niewielkimi odchyleniami od wytrenowanych danych.

Jednak w tym przypadku nie ma odpowiedzi w kontekście.

[student_994_j1c]

Jakie bonusy dla nauczyciela matematyki może przynieść wiedza o nauczaniu maszynowym i jak może to wykożystać w pracy?

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Wiedza o nauczaniu maszynowym może przynieść nauczycielowi matematyki możliwość stworzenia bardziej efektywnych metod nauczania i weryfikacji wiedzy uczniów. Na przykład, włączenie subiektywnych informacji do modelu matematycznego może być ważne dla uzyskania dokładnego oszacowania prawdopodobieństwa, co może być przydatne w nauczaniu matematyki.

Statystyka bayesowska dostarcza teoretycznych ram dla włączenia takiej subiektywności do rygorystycznej analizy: określamy a priori rozkład prawdopodobieństwa (który może być subiektywny), a następnie aktualizujemy ten rozkład na podstawie danych empirycznych.

W inżynierii modele fizyczne są często tworzone metodami matematycznymi, takimi jak metoda elementów skończonych. Różne modele matematyczne wykorzystują różne geometrie, które niekoniecznie są dokładnymi opisami geometrii wszechświata.