conversation_by_kda
-
co w rozziale A1 jest o uczeniu nadzorowanym?
-
co w rozziale A1 jest o uczeniu nadzorowanym?
W rozdziale A1 - Wprowadzenie do uczenia maszynowego, omówione zostały podstawowe pojęcia związane z uczeniem maszynowym, ale nie zostało ono poświęcone wyłącznie uczeniu nadzorowanemu. Jednak w rozdziale A1, w punkcie 6, zostało wspomniane, że w kursie skupimy się dalej wyłącznie na uczeniu nadzorowanym.
-
Streść mi co jest w rodziale a2
-
Streść mi co jest w rodziale a2
Rozdział A2 nie został omówiony w poprzedniej historii rozmowy. Nie mam informacji o treści tego rozdziału.
-
streść mi co było w rozdziale a2 wprowadzenie do google teachable machine
-
streść mi co było w rozdziale a2 wprowadzenie do google teachable machine
Nie mam informacji o treści rozdziału A2.
-
streść mi co jest w rodziale a1 wpreoadzenie do uczenia maszynowego
-
streść mi co jest w rodziale a1 wpreoadzenie do uczenia maszynowego
W rozdziale A1 - Wprowadzenie do uczenia maszynowego, omówione zostały podstawowe pojęcia związane z uczeniem maszynowym, takie jak:
- Definicja uczenia maszynowego
- Zastosowania uczenia maszynowego
- Dane w uczeniu maszynowym (problemy z danymi i sposoby ich rozwiązywania)
- Podstawowe pojęcia uczenia maszynowego (zbiór uczący, zbiór testowy, epoka, wsad, współczynnik uczenia, funkcja straty, przeuczenie, niedouczenie, macierz pomyłek)
Jednak nie zostało ono poświęcone wyłącznie uczeniu nadzorowanemu, ale zostało wspomniane, że w kursie skupimy się dalej wyłącznie na uczeniu nadzorowanym.
-
streść mi co jest w rozdziale Dane w UM - naprawa modelu
-
streść mi co jest w rozdziale Dane w UM - naprawa modelu
Nie mam informacji o treści rozdziału "Dane w UM - naprawa modelu". Nie został on omówiony w poprzedniej historii rozmowy.
-
W rozdziale UM odpowiedziano, że...
-
czym jest um?
-
czym jest uczenie maszynowe?
-
Czym jest uczenie maszynowe?
-
czym jest uczenie maszynowe
-
czym jest uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te na podstawie dostarczonych im danych budują model matematyczny, który potrafi podejmować decyzje czy prognozować rezultaty bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do danego celu przez człowieka.
Główne elementy uczenia maszynowego to:
- dane - duże zbiory danych używane do trenowania i testowania działania modelu
- model - matematyczna reprezentacja problemu, uczona na podstawie danych
- algorytm - zestaw reguł i procedur używany do uczenia modelu na podstawie danych
- funkcja straty - funkcja używana do oceny, jak dobrze model działa - im niższa strata, tym lepszy model
- optymalizacja - proces dopasowywania parametrów modelu w celu minimalizacji funkcji straty
Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów i dźwięków, analiza danych, budowanie złożonych modeli językowych, diagnostyka medyczna, autonomiczne sterowanie i wiele innych.
-
Jaką rolę pełnią dane w procesie uczenia maszynowego?
-
Jaką rolę pełnią dane w procesie uczenia maszynowego?
Dane odgrywają kluczową rolę w procesie uczenia maszynowego. Zgodnie z informacjami dostępnymi w kontekście, dane są "dużymi zbiorami danych używanymi do trenowania i testowania działania modelu". Dane są niezbędne do budowania modelu matematycznego, który potrafi podejmować decyzje czy prognozować rezultaty.
W kontekście jest również wspominane, że odpowiedni dobór i przygotowanie danych jest niezwykle ważne, ponieważ może wpłynąć na jakość modelu i jego zdolność do podejmowania poprawnych decyzji.
-
Z jakim problemem z danymi mamy do czynienia w przypadku pliku "test_B0.jpg"?
-
Z jakim problemem z danymi mamy do czynienia w przypadku pliku "test_B0.jpg"?
W przypadku pliku "test_B0.jpg" nie mamy do czynienia z żadnym problemem z danymi. Jak możemy zaobserwować, wczytana ilustracja to książkowy przykład ręcznie pisanej cyfry 2, nie przypominający jednocześnie żadnej innej cyfry. Model ma taką klasę, znajduje się w niej dużo (200) przykładów, nie ma więc powodu, dla którego miałby sobie nie poradzić z prawidłową klasyfikacją tej ilustracji.