conversation_by_4ki

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie ma ono związku z tematyką kursu, która dotyczy uczenia głębokiego i sztucznej inteligencji.

[student_4ki]

czym jest uczenie głębokie?

[bot_external]

Uczenie głębokie 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.

[teacher_wmi.deweloper]

Nie pytaj o treści nie związane z kursem!

[student_4ki]

czym jest uczenie maszynowe

[student_4ki]

co to jest f1

[bot_external]

Miara F1, znana również jako wynik F lub zbalansowany wynik F, to średnia harmoniczna precyzji i kompletności. Jest obliczana według następującego wzoru:

F1 = 2 / (recall^-1 + precision^-1) = 2 * (precision * recall) / (precision + recall) = 2 * TP / (2 * TP + FP + FN)

Gdzie:

• TP to liczba prawdziwie pozytywnych wyników
• FP to liczba nieprawidłowo zidentyfikowanych wyników
• FN to liczba wyników, które nie zostały zidentyfikowane jako pozytne

Miara F1 jest symetryczna wobec precyzji i kompletności, co oznacza, że reprezentuje zarówno precyzję, jak i kompletność w jednej metryce.

[student_4ki]

ddsadas

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie ma ono związku z tematyką kursu, która dotyczy uczenia głębokiego i sztucznej inteligencji.

[student_4ki]

czym jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe to dziedzina zajmująca się programami, które mogą automatycznie poprawiać swoje wyniki w wykonywaniu danego zadania. Główne elementy uczenia maszynowego to dane, model, algorytm, funkcja straty i optymalizacja. Dane są używane do trenowania i testowania modelu, który jest matematyczną reprezentacją problemu. Algorytm jest zestawem reguł i procedur, który jest używany do uczenia modelu na podstawie danych. Funkcja straty jest używana do oceny, jak dobrze model działa, a optymalizacja jest procesem dopasowywania parametrów modelu w celu minimalizacji funkcji straty.

[student_4ki]

czym jest uczenie maszynowe?

[student_4ki]

czym jest uczenie maszynowe

[student_4ki]

czym jest uczenie maszynowe

[student_4ki]

czym jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli 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 w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów i dźwięków, analiza danych, budowanie złożonych modeli językowych, diagnostyka medyczna, autonomiczne sterowanie i wiele innych.

[student_4ki]

czym jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

Odpowiedź jest już dostępna w historii rozmowy. Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane.

[student_4ki]

czym jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (AI), który koncentruje się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te budują model matematyczny na podstawie dostarczonych danych, który potrafi podejmować decyzje lub prognozować rezultaty bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do danego celu przez człowieka.