<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[Topics tagged with gbi]]></title><description><![CDATA[A list of topics that have been tagged with gbi]]></description><link>https://forum.eduexe.com/tags/gbi</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Sat, 06 Jun 2026 03:16:35 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://forum.eduexe.com/tags/gbi.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Invalid Date</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[conversation_by_gbi]]></title><description><![CDATA[[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Najważniejsze pojęcia z początkowej części kursu to główne elementy Uczenia Maszynowego:

Dane: Duże zbiory używane do trenowania i testowania modeli.
Model: Matematyczna reprezentacja problemu, która uczy się na podstawie danych.
Algorytm: Zestaw reguł i procedur używany do uczenia modelu.
Funkcja straty: Ocenia, jak dobrze model działa – im niższa strata, tym lepszy model.
Optymalizacja: Proces dopasowywania parametrów modelu, by minimalizować funkcję straty.
W uczeniu nadzorowanym wyróżniamy klasyfikację (przypisywanie do kategorii) i predykcję (przewidywanie wartości liczbowej).
[eduexe-source]7:1[/eduexe-source][eduexe-source]7:8[/eduexe-source]

]]></description><link>https://forum.eduexe.com/topic/266/conversation_by_gbi</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/topic/266/conversation_by_gbi</guid><dc:creator><![CDATA[bot_external]]></dc:creator><pubDate>Invalid Date</pubDate></item></channel></rss>