conversation_by_na1

[student_na1]

chodzi mi o jeszcze poprzednie pytanie, przed słowem hello

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnych informacji związanych z tematyką kursu. Poprzednie pytanie dotyczyło ChatGPT, ale nie zawiera ono żadnych informacji o tym modelu w kontekście kursu.

[student_na1]

czym jest accuracy

[bot_external]

Accuracy to podstawowa i najczęściej wykorzystywana metryka służąca do oceny jakości modelu w Uczeniu Maszynowym. Jest to stosunek poprawnie zaklasyfikowanych przez model przykładów testowych do wszystkich przykładów testowych. Im większa wartość accuracy, tym lepiej - jeżeli model będzie się zawsze mylił, accuracy wyniesie 0, natomiast jeżeli wszystkie testowe przypadki zostaną zaklasyfikowane poprawnie, accuracy wyniesie 1.

[student_na1]

jak działa uczenie maszynowe

[bot_external]

Uczenie maszynowe (Machine Learning - ML) to 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.

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.

[student_na1]

:d

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnych informacji związanych z tematyką kursu.

[student_na1]

czym jest uczenie maszynowe w sekcji d: 1

[bot_external]

Uczenie maszynowe w sekcji D to podzbiór uczenia maszynowego, który skupia się na wykorzystywaniu sieci neuronowych do wykonywania zadań takich jak klasyfikacja, regresja i uczenie reprezentacji. Dziedzina ta czerpie inspirację z biologicznej neuronauki i koncentruje się na układaniu sztucznych neuronów w warstwy i "uczeniu" ich przetwarzania danych. Przymiotnik "głębokie" odnosi się do użycia wielu warstw (od trzech do kilkuset, a nawet tysięcy) w sieci. Stosowane metody mogą być nadzorowane, częściowo nadzorowane lub nienadzorowane.

[student_na1]

co było w przykładzie o kotach i psach?

[bot_external]

W przykładzie o kotach i psach, model został wytrenowany na rozróżnianiu zdjęć psów i kotów, ale nie miał dostępu do zdjęć samochodów. Kiedy model został poproszony o ocenę zdjęcia samochodu, odpowiedział, że jest to pies, ponieważ nie miał przykładów, jak wygląda samochód, i nie wiedział, że coś takiego istnieje.

[student_na1]

onueuofens D: eineg

[student_na1]

iemf icef C: esoigwoegi

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnych informacji związanych z tematyką kursu.

[student_na1]

C:

[bot_external]

Odpowiedź na pytanie kursanta: C:

Oto kilka możliwości, które mogą być związane z literą C w kontekście kursu:

1. Rozumowanie oparte na przypadkach (CBR) - to proces rozwiązywania nowych problemów na podstawie rozwiązań podobnych problemów z przeszłości.
2. Ograniczony model warunkowy (CCM) - to framework uczenia maszynowego i wnioskowania, który wzbogaca uczenie modeli warunkowych za pomocą deklaratywnych ograniczeń.
3. Optymalizacja kombinatoryczna - to dziedzina zajmująca się znajdowaniem optymalnego obiektu spośród skończonego zbioru obiektów.

Jeśli chcesz, mogę wyjaśnić każdy z tych punktów w bardziej szczegółowy sposób.

[student_na1]

D:

[bot_external]

Odpowiedź na pytanie kursanta: D:

W sekcji D znajdują się następujące pojęcia związane z sztuczną inteligencją:

1. Logika epistemiczna dynamiczna (DEL) - ramy logiczne zajmujące się wiedzą i zmianą informacji.
2. Datalog - deklaratywny język programowania logicznego, który składniowo jest podzbiorem Prologu.
3. Programowanie deklaratywne - paradygmat programowania, który wyraża logikę obliczeń bez opisywania przepływu sterowania.
4. Eksploracja danych - proces odkrywania wzorców w dużych zbiorach danych, wykorzystujący metody z pogranicza uczenia maszynowego, statystyki i systemów baz danych.
5. Redukcja wymiarowości - proces redukowania liczby zmiennych losowych poddawanych analizie poprzez uzyskanie zbioru zmiennych głównych.

Jeśli chcesz, mogę wyjaśnić każdy z tych punktów w bardziej szczegółowy sposób.

[student_na1]

hello world D: aaa bbb ccc