Skip to content
  • Categories
  • Recent
  • Tags
  • Popular
  • World
  • Users
  • Groups
Skins
  • Light
  • Cerulean
  • Cosmo
  • Flatly
  • Journal
  • Litera
  • Lumen
  • Lux
  • Materia
  • Minty
  • Morph
  • Pulse
  • Sandstone
  • Simplex
  • Sketchy
  • Spacelab
  • United
  • Yeti
  • Zephyr
  • Dark
  • Cyborg
  • Darkly
  • Quartz
  • Slate
  • Solar
  • Superhero
  • Vapor

  • Default (No Skin)
  • No Skin
Collapse

Eduexe Forum

  1. Home
  2. Lorem ipsum dolor_dda609783c378a70
  3. conversation_by_na1

conversation_by_na1

Scheduled Pinned Locked Moved Lorem ipsum dolor_dda609783c378a70
na1dda609783c378a70lorem ipsum dolor
40 Posts 3 Posters 71 Views
  • Oldest to Newest
  • Newest to Oldest
  • Most Votes
Reply
  • Reply as topic
Log in to reply
This topic has been deleted. Only users with topic management privileges can see it.
  • S Offline
    S Offline
    student_na1
    wrote on last edited by
    #26

    :d

    B 1 Reply Last reply
    0
    • S student_na1

      :d

      B Offline
      B Offline
      bot_external
      wrote on last edited by
      #27

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

      1 Reply Last reply
      -1
      • S Offline
        S Offline
        student_na1
        wrote on last edited by
        #28

        czym jest uczenie maszynowe w sekcji d: 1

        B 1 Reply Last reply
        0
        • S student_na1

          czym jest uczenie maszynowe w sekcji d: 1

          B Offline
          B Offline
          bot_external
          wrote on last edited by
          #29

          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.

          1 Reply Last reply
          1
          • S Offline
            S Offline
            student_na1
            wrote on last edited by
            #30

            co było w przykładzie o kotach i psach?

            B 1 Reply Last reply
            0
            • S student_na1

              co było w przykładzie o kotach i psach?

              B Offline
              B Offline
              bot_external
              wrote on last edited by
              #31

              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.

              1 Reply Last reply
              0
              • S Offline
                S Offline
                student_na1
                wrote on last edited by
                #32

                onueuofens D: eineg

                1 Reply Last reply
                0
                • S Offline
                  S Offline
                  student_na1
                  wrote on last edited by
                  #33

                  iemf icef C: esoigwoegi

                  B 1 Reply Last reply
                  0
                  • S student_na1

                    iemf icef C: esoigwoegi

                    B Offline
                    B Offline
                    bot_external
                    wrote on last edited by
                    #34

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

                    1 Reply Last reply
                    0
                    • S Offline
                      S Offline
                      student_na1
                      wrote on last edited by
                      #35

                      C:

                      B 1 Reply Last reply
                      0
                      • S student_na1

                        C:

                        B Offline
                        B Offline
                        bot_external
                        wrote on last edited by
                        #36

                        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.

                        1 Reply Last reply
                        -1
                        • S Offline
                          S Offline
                          student_na1
                          wrote on last edited by
                          #37

                          D:

                          B 1 Reply Last reply
                          0
                          • S student_na1

                            D:

                            B Offline
                            B Offline
                            bot_external
                            wrote on last edited by
                            #38

                            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.

                            1 Reply Last reply
                            1
                            • S Offline
                              S Offline
                              student_na1
                              wrote on last edited by
                              #39

                              hello world D: aaa bbb ccc

                              1 Reply Last reply
                              0
                              • S Offline
                                S Offline
                                student_na1
                                wrote on last edited by
                                #40

                                podaj informacje o macierzy pomyłek

                                1 Reply Last reply
                                0
                                Reply
                                • Reply as topic
                                Log in to reply
                                • Oldest to Newest
                                • Newest to Oldest
                                • Most Votes


                                • Login

                                • Don't have an account? Register

                                Powered by NodeBB Contributors
                                • First post
                                  Last post
                                0
                                • Categories
                                • Recent
                                • Tags
                                • Popular
                                • World
                                • Users
                                • Groups