conversation_by_cl4

[bot_external]

Tak, znaczenie ma liczebność klas. W przypadku gdy klasa jest bardzo rzadka, model może zignorować ją i automatycznie przypisać wszystkie przykłady do klasy dominującej, co może prowadzić do bardzo wysokiej dokładności (accuracy), ale nie spełniać głównego zadania modelu, czyli prawidłowego zdiagnozowania osoby chorej.

[student_cl4]

Jaki jest związek funkcji straty z niedouczeniem?

[student_cl4]

Jaki jest związek funkcji straty z niedouczeniem?

[bot_external]

Związek funkcji straty z niedouczeniem jest następujący: jeśli model jest zbyt prosty, by poradzić sobie skutecznie z danymi ze zbioru uczącego, to funkcja straty nie jest w stanie poprawnie ocenić błędu modelu. W takim przypadku model jest niedouczony, a funkcja straty nie jest w stanie pomóc w jego poprawieniu.

Przykładem może być uczeń, który rozwiązał tylko niewielką część zadań z repetytorium i stara się - mało skutecznie - generalizować ich rozwiązania na inne zadania. W takim przypadku funkcja straty nie jest w stanie ocenić, jak dobrze uczeń rozwiązuje zadania, a model jest niedouczony.

[student_cl4]

Dlaczego zmniejszenie liczby epok prowadzi do skrócenia czasu trenowania modelu w uczeniu maszynowym?

[bot_external]

Zmniejszenie liczby epok prowadzi do skrócenia czasu trenowania modelu w uczeniu maszynowym, ponieważ model jest trenowany krócej. Im mniej epok, tym mniej razy model jest "widziany" przez cały zbiór uczący, co może prowadzić do skrócenia czasu trenowania.

[student_cl4]

Co to jest uczenie przez wzmacnanie

[bot_external]

Uczenie przez wzmacnianie (ang. Reinforcement Learning) to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model uczy się poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania. Nie ma w nim bezpośredniego nadzoru, jak w uczeniu nadzorowanym, ani nie ma etykiet, jak w uczeniu nienadzorowanym. Zamiast tego model uczy się poprzez doświadczenie i wyniki swoich działań.

W kontekście głębokiego uczenia, uczenie przez wzmacnianie jest podejściem, w którym model głębokiej sieci neuronowej uczy się poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania. Przykładem może być uczenie się gier komputerowych, takich jak gry ATARI, gdzie model głębokiej sieci neuronowej uczy się poprzez interakcję z grą i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania.

[student_cl4]

Co to jest autonomiczne sterowanie?

[bot_external]

W oparciu o dostępne informacje, nie ma bezpośredniego odniesienia do "autonomicznego sterowania" w kontekście kursu. Jednak w jednym z fragmentów tekstu, opisującym różne systemy sterowania w automatycznie sterowanych pojazdach (AGV), nie ma odniesienia do "autonomicznego sterowania".

Jednak w innym fragmencie tekstu, opisującym AGV, jest napisane: "Automatycznie sterowany pojazd (AGV), w odróżnieniu od autonomicznego robota mobilnego (AMR), to przenośny robot, który porusza się wzdłuż oznaczonych linii lub przewodów na podłodze, albo wykorzystuje fale radiowe, kamery wizyjne, magnesy lub lasery do nawigacji."

Z tego fragmentu można wnioskować, że "autonomiczne sterowanie" odnosi się do robota mobilnego (AMR), który jest odrębnym pojęciem od automatycznie sterowanego pojazdu (AGV).

[student_cl4]

Co to są złożone modele językowe?

[bot_external]

Złożone modele językowe to modele językowe z dużą liczbą parametrów, które są dostosowywane podczas treningu. Zazwyczaj mają co najmniej miliard parametrów. Ze względu na swój rozmiar, wymagają one dużej ilości danych i mocy obliczeniowej do trenowania. Złożone modele językowe są zazwyczaj oparte na architekturze transformatorowej.

[student_cl4]

Podaj przykłady Uczenia Maszynowego, która jest z podkategorii uczenia nienadzorowanego.

[bot_external]

Przykładami Uczenia Maszynowego, które są z podkategorii uczenia nienadzorowanego, są:

• Podzielenie zdjęć różnych gatunków zwierząt na grupy według gatunków, bez podawania nazw gatunków.
• Klasteryzacja, czyli grupowanie obiektów na podstawie ich cech, bez określania ich kategorii.

Te przykłady ilustrują, jak model uczy się odkrywać wzorce i zależności w danych bez dostępu do "prawidłowych odpowiedzi".

[student_cl4]

Podaj przykłady uczenia przez wzmacnianie w Uczeniu Maszynowym. Ogranicz się do samych przykładów.

[bot_external]

Przykładami uczenia przez wzmacnianie w Uczeniu Maszynowym są:

• Uczenie się gier komputerowych, takich jak gry ATARI, gdzie model głębokiej sieci neuronowej uczy się poprzez interakcję z grą i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania.

[student_cl4]

Co to jest system kar i nagród w uczeniu maszynowym?

[bot_external]

System kar i nagród w uczeniu maszynowym to mechanizm, który pojawia się w uczeniu przez wzmacnianie. W tym podejściu model uczy się poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania. Nagrody są przyznawane za poprawne działania, natomiast kary za błędne. System ten pozwala modelowi na uczenie się poprzez doświadczenie i wyniki swoich działań.

Przykładem systemu kar i nagród w uczeniu maszynowym jest uczenie się gier komputerowych, takich jak gry ATARI. W tym przypadku model głębokiej sieci neuronowej uczy się poprzez interakcję z grą i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania.

[student_cl4]

Jakie kary i nagrody dostaje się w reinforcement learning?

[bot_external]

W uczeniu przez wzmacnianie (reinforcement learning), kary i nagrody są przyznawane za działania modelu w celu uczenia się poprzez doświadczenie i wyniki swoich działań. Nagrody są przyznawane za poprawne działania, natomiast kary za błędne. System ten pozwala modelowi na uczenie się poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania.

Przykładem systemu kar i nagród w uczeniu przez wzmacnianie jest uczenie się gier komputerowych, takich jak gry ATARI. W tym przypadku model głębokiej sieci neuronowej uczy się poprzez interakcję z grą i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania.