conversation_by_xwf
-
Topic created
-
Wyjaśnij aktualny temat kursu inaczej niż w materiale: prostszym językiem, z krótkim przykładem i jednym pytaniem sprawdzającym na końcu.
-
Wyjaśnij aktualny temat kursu inaczej niż w materiale: prostszym językiem, z krótkim przykładem i jednym pytaniem sprawdzającym na końcu.
[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Uczenie Maszynowe (ML) to nauka komputera na przykładach, a nie przez sztywne instrukcje. Zamiast pisać reguły krok po kroku, pokazujemy mu mnóstwo danych, a algorytm sam odkrywa w nich zależności i wzorce [eduexe-source]7:1[/eduexe-source].Przykład: Zamiast programować cechy wyglądu psa i kota, pokazujemy komputerowi setki ich podpisanych zdjęć. Sam nauczy się je rozpoznawać [eduexe-source]7:6[/eduexe-source].
Pytanie sprawdzające:
Czy algorytm ML wymaga ręcznego zaprogramowania każdej reguły przez człowieka? -
Wyjaśnij aktualny temat kursu inaczej niż w materiale: prostszym językiem, z krótkim przykładem i jednym pytaniem sprawdzającym na końcu.
-
Wyjaśnij aktualny temat kursu inaczej niż w materiale: prostszym językiem, z krótkim przykładem i jednym pytaniem sprawdzającym na końcu.
[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Uczenie Maszynowe to nauka komputera na przykładach (danych), dzięki którym sam odkrywa zależności, bez wpisywania sztywnych reguł przez programistę [eduexe-source]7:1[/eduexe-source].Przykład: Dziecko uczy się odróżniać jabłko od gruszki, oglądając wiele owoców, a nie wkuwając ich opisy z encyklopedii. Dokładnie tak samo model uczy się na dostarczonych zdjęciach [eduexe-source]7:1[/eduexe-source].
Pytanie sprawdzające: Co stanowi dla modelu główne źródło wiedzy podczas trenowania?