conversation_by_j1c
-
z jaką dokładnością można przewidzieć możliwość występowania trzęsień ziemi bazując na samych danych surowych ?
-
z jaką dokładnością można przewidzieć możliwość występowania trzęsień ziemi bazując na samych danych surowych ?
Odpowiedź na to pytanie jest trudna do udzielenia, ponieważ w kontekście nie ma odpowiedniego fragmentu, który mógłby być zacytowany jako odpowiedź.
-
czy system AI oparty na nauczaniu maszynowym ma możliwości przewidzieć klęski żywiołowe?
-
czy system AI oparty na nauczaniu maszynowym ma możliwości przewidzieć klęski żywiołowe?
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.
-
coraz częściej można znaleźć w Internecie piosenki stworzone przez artystów AI. W jaki sposób są one tworzone?
-
coraz częściej można znaleźć w Internecie piosenki stworzone przez artystów AI. W jaki sposób są one tworzone?
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.
-
W jakich dziedzinach uczenie maszynowe jest wykorzystywane najwięcej?
-
W jakich dziedzinach uczenie maszynowe jest wykorzystywane najwięcej?
Uczenie maszynowe znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, w tym w przetwarzaniu języka naturalnego, widzeniu komputerowym, rozpoznawaniu mowy, filtrowaniu poczty elektronicznej, rolnictwie i medycynie.
-
czy nauczanie maszynowe może poprawnie rozwiązywać zaawansowane działania matematyczne?
-
czy nauczanie maszynowe może poprawnie rozwiązywać zaawansowane działania matematyczne?
Uczenie głębokie pozwoliło sieciom neuronowym, klasie algorytmów statystycznych, przewyższyć pod względem wydajności wiele wcześniejszych metod uczenia maszynowego.
-
ale czy np mógłbym rozwiązać za pomocą AI zbudowanym na uczeniu maszynowym zadanie geometryczne?
-
ale czy np mógłbym rozwiązać za pomocą AI zbudowanym na uczeniu maszynowym zadanie geometryczne?
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...
-
jaki jest próg błędu poprawność rozwiązań podenych za pomocą takich modeli językowych względem takich zadań?
-
jaki jest próg błędu poprawność rozwiązań podenych za pomocą takich modeli językowych względem takich zadań?
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.
-
jaki był próg pomyłki dla zadań obliczeniowych z otwartą odpowiedzią na testach tego kursu?
-
jaki był próg pomyłki dla zadań obliczeniowych z otwartą odpowiedzią na testach tego kursu?
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.
-
Jakie bonusy dla nauczyciela matematyki może przynieść wiedza o nauczaniu maszynowym i jak może to wykożystać w pracy?
-
Jakie bonusy dla nauczyciela matematyki może przynieść wiedza o nauczaniu maszynowym i jak może to wykożystać w pracy?
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.