conversation_by_cl4

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.

student_cl4

podaj w trzech zdaniach, jakie kary i nagrody dostaje agent w RL"

bot_external

W uczeniu przez wzmacnianie (reinforcement learning), kary i nagrody są przyznawane za działania agenta w celu uczenia się poprzez doświadczenie i wyniki swoich działań. Nagrody są przyznawane za poprawne działania, natomiast kary za błędne. System ten pozwala agentowi 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.

W RL, nagrody i kary są często reprezentowane jako sygnały nagrody, które są przyznawane za poprawne działania i kary za błędne. Sygnał nagrody może być liczbowy lub symboliczny, a jego wartość może być zależna od kontekstu i celu uczenia się.

student_cl4

co to uczenie maszynowe?

bot_external

Uczenie maszynowe (Machine Learning) to dziedzina badań w sztucznej inteligencji zajmująca się rozwojem i badaniem algorytmów statystycznych, które potrafią uczyć się na danych i generalizować na dane niewidziane, a tym samym wykonywać zadania bez wyraźnych instrukcji.

student_cl4

co to ug?

bot_external

Nie mogę znaleźć informacji o "ug" w dostępnym kontekście.

student_cl4

co to machine learning

bot_external

Uczenie maszynowe (Machine Learning) to dziedzina badań w sztucznej inteligencji zajmująca się rozwojem i badaniem algorytmów statystycznych, które potrafią uczyć się na danych i generalizować na dane niewidziane, a tym samym wykonywać zadania bez wyraźnych instrukcji.

student_cl4

streść mi metryki

bot_external

Metryki to miary jakości modelu Uczenia Maszynowego, które umożliwiają porównywanie modeli między sobą. W naszym kursie omawiamy cztery kluczowe metryki:

Dokładność (accuracy) - miara ogólnej jakości modelu, która określa, jak często model poprawnie sklasyfikuje przykłady.
Precyzja (precision) - miara jakości modelu, która określa, jak często model poprawnie sklasyfikuje przykłady pozytywne.
Czułość (recall) - miara jakości modelu, która określa, jak często model wykryje przykłady pozytywne.
F-score - uniwersalna miara jakości modelu, która łączy w sobie precyzję i czułość.

Te metryki są obliczane na podstawie macierzy pomyłek, która przedstawia wyniki porównania modelu z rzeczywistymi danymi.

Eduexe Forum

conversation_by_cl4