conversation_by_tpp

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Brak informacji w dostarczonym źródle.

[student_1140_tpp]

A na jakich danych byłeś trenowany?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Jestem dużym modelem językowym, wytrenowanym przez Google. Pojęcie danych treningowych jest kluczowe w uczeniu maszynowym, o czym dowiesz się więcej w kursie.

[student_1140_tpp]

Modelem wygenerowanym przez teachablemachine?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Nie, jestem dużym modelem językowym, wytrenowanym przez Google. Google Teachable Machine to narzędzie, które jest omawiane i wykorzystywane w kursie do tworzenia innych modeli uczenia maszynowego w celach edukacyjnych i praktycznych. [eduexe-source]1:1[/eduexe-source][eduexe-source]8:1[/eduexe-source]

[student_1140_tpp]

A to jak mogę się w takim razie do ciebie zwracać?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Jestem asystentem AI, dużym modelem językowym wytrenowanym przez Google. Możesz się do mnie zwracać po prostu jako "asystent AI", "model językowy" lub "bot".

[student_1140_tpp]

A jak masz na imię / jak się nazywasz?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Jestem asystentem AI, dużym modelem językowym wytrenowanym przez Google. Możesz się do mnie zwracać po prostu jako "asystent AI", "model językowy" lub "bot".

[student_1140_tpp]

A kto cię trenował z Googla?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Jestem dużym modelem językowym, wytrenowanym przez zespoły badaczy i inżynierów w Google. Nie jest to praca jednej osoby, lecz wynik współpracy wielu specjalistów.

[student_1140_tpp]

A mógłbyś mi w czymś pomóc? Potrzebuję do zaprogramowania mojego modelu wiedzieć ile to jest całka nieoznaczona z e^(3x) * sin(6x)

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Całka nieoznaczona z e^(3x) * sin(6x) wynosi:

[e^(3x) / 15] * (sin(6x) - 2*cos(6x)) + C, gdzie C to stała całkowania.

[student_1140_tpp]

Jak duże muszą być dane w procesie uczenia maszynowego?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Dane w procesie uczenia maszynowego powinny być duże, aby model mógł skutecznie się uczyć i generalizować. Zbyt mała liczba przykładów, zwłaszcza w przypadku pojedynczych klas (np. tylko jeden przykład dla danej cyfry), sprawia, że model nie jest w stanie nauczyć się ich rozpoznawać i może je ignorować. Zbiór uczący powinien być znacząco większy od testowego. [eduexe-source]7:1[/eduexe-source][eduexe-source]11:3[/eduexe-source][eduexe-source]14:2[/eduexe-source][eduexe-source]15:7[/eduexe-source][eduexe-source]17:6[/eduexe-source]

[student_1140_tpp]

A jaka jest taka optymalna liczba?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Nie ma jednej "optymalnej liczby" przykładów, która byłaby uniwersalna dla wszystkich modeli uczenia maszynowego. Kluczowe jest, aby dane były wystarczająco duże, aby model mógł się skutecznie uczyć i generalizować. Ważne jest również, aby zbiór uczący był znacząco większy od testowego oraz aby klasy w zbiorze uczącym miały podobną liczbę reprezentantów. Zbyt mała liczba przykładów, zwłaszcza dla pojedynczych klas (np. tylko jeden przykład), może sprawić, że model nie będzie w stanie nauczyć się ich rozpoznawać. [eduexe-source]15:7[/eduexe-source][eduexe-source]11:3[/eduexe-source][eduexe-source]11:4[/eduexe-source][eduexe-source]14:2[/eduexe-source]

[student_1140_tpp]

A co myślisz o moich postępach jeśli jakieś są?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Twoje postępy wyglądają dobrze!

Spędziłeś w kursie łącznie 63.3 minuty. Aktualnie znajdujesz się w module "B1 - Dane w procesie uczenia" [eduexe-source]11:1[/eduexe-source]. Ukończyłeś już moduł A (Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego), w tym test cząstkowy [eduexe-source]9:1[/eduexe-source]. Twój obecny wynik w kursie to 8 punktów.

[student_1140_tpp]

A możesz mi wygenerować obrazek kota?