conversation_by_cl4

[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:

1. Dokładność (accuracy) - miara ogólnej jakości modelu, która określa, jak często model poprawnie sklasyfikuje przykłady.
2. Precyzja (precision) - miara jakości modelu, która określa, jak często model poprawnie sklasyfikuje przykłady pozytywne.
3. Czułość (recall) - miara jakości modelu, która określa, jak często model wykryje przykłady pozytywne.
4. 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.

[student_cl4]

zbiór uczący vs testowy