conversation_by_kda

[student_kda]

streść mi co jest w rozdziale Dane w UM - naprawa modelu

[bot_external]

Nie mam informacji o treści rozdziału "Dane w UM - naprawa modelu". Nie został on omówiony w poprzedniej historii rozmowy.

[teacher_wmi.deweloper]

W rozdziale UM odpowiedziano, że...

[student_kda]

czym jest um?

[student_kda]

czym jest uczenie maszynowe?

[student_kda]

Czym jest uczenie maszynowe?

[student_kda]

czym jest uczenie maszynowe

[bot_external]

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.

[student_kda]

Jaką rolę pełnią dane w procesie uczenia maszynowego?

[bot_external]

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.

[student_kda]

Z jakim problemem z danymi mamy do czynienia w przypadku pliku "test_B0.jpg"?

[bot_external]

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.

[student_kda]

Z jakim problemem z danymi mamy do czynienia w przypadku pliku "test_B0.jpg"?

[bot_external]

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.

[student_kda]

czym jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

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.

[student_kda]

czym jest google teachable machine?

[bot_external]

Google Teachable Machine to przeglądarkowe narzędzie udostępnione przez firmę Google, które umożliwia tworzenie modeli Uczenia Maszynowego (oraz zapisywanie ich do wykorzystania w dowolnych zastosowaniach). Do korzystania z GTM nie są potrzebne żadne umiejętności programistyczne ani matematyczne, wystarczy jedyne ogólne zrozumienie, czym Uczenie Maszynowe jest.

[student_kda]

napisz mi kod w pythonie do obliczania silni

[bot_external]

Niestety, nie mam dostępu do informacji o tym, jak obliczać silnię w kontekście kursu. Jednak mogę Ci powiedzieć, że silnia jest funkcją matematyczną, która oblicza liczbę permutacji elementów w zestawie. Jeśli chcesz, mogę Ci podać ogólny wzór na obliczanie silni w Pythonie:

import math

def silnia(n):
    return math.factorial(n)

W tym kodzie używamy funkcji math.factorial() z biblioteki math w Pythonie, która oblicza silnię dla danego argumentu n.