Skip to content
  • Categories
  • Recent
  • Tags
  • Popular
  • World
  • Users
  • Groups
Skins
  • Light
  • Cerulean
  • Cosmo
  • Flatly
  • Journal
  • Litera
  • Lumen
  • Lux
  • Materia
  • Minty
  • Morph
  • Pulse
  • Sandstone
  • Simplex
  • Sketchy
  • Spacelab
  • United
  • Yeti
  • Zephyr
  • Dark
  • Cyborg
  • Darkly
  • Quartz
  • Slate
  • Solar
  • Superhero
  • Vapor

  • Default (No Skin)
  • No Skin
Collapse

Eduexe Forum

  1. Home
  2. Wstęp do uczenia maszynowego_50d2483d41cf5f77
  3. conversation_by_kda

conversation_by_kda

Scheduled Pinned Locked Moved Wstęp do uczenia maszynowego_50d2483d41cf5f77
kda50d2483d41cf5f77wstęp do uczenia maszynowego
60 Posts 4 Posters 111 Views
  • Oldest to Newest
  • Newest to Oldest
  • Most Votes
Reply
  • Reply as topic
Log in to reply
This topic has been deleted. Only users with topic management privileges can see it.
  • T Offline
    T Offline
    teacher_wmi.deweloper
    wrote on last edited by
    #40

    W rozdziale UM odpowiedziano, że...

    1 Reply Last reply
    0
    • S Offline
      S Offline
      student_kda
      wrote on last edited by
      #41

      czym jest um?

      1 Reply Last reply
      0
      • S Offline
        S Offline
        student_kda
        wrote on last edited by
        #42

        czym jest uczenie maszynowe?

        1 Reply Last reply
        0
        • S Offline
          S Offline
          student_kda
          wrote on last edited by
          #43

          Czym jest uczenie maszynowe?

          1 Reply Last reply
          0
          • S Offline
            S Offline
            student_kda
            wrote on last edited by
            #44

            czym jest uczenie maszynowe

            B 1 Reply Last reply
            0
            • S student_kda

              czym jest uczenie maszynowe

              B Offline
              B Offline
              bot_external
              wrote on last edited by
              #45

              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.

              1 Reply Last reply
              0
              • S Offline
                S Offline
                student_kda
                wrote on last edited by
                #46

                Jaką rolę pełnią dane w procesie uczenia maszynowego?

                B 1 Reply Last reply
                0
                • S student_kda

                  Jaką rolę pełnią dane w procesie uczenia maszynowego?

                  B Offline
                  B Offline
                  bot_external
                  wrote on last edited by
                  #47

                  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.

                  1 Reply Last reply
                  0
                  • S Offline
                    S Offline
                    student_kda
                    wrote on last edited by
                    #48

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

                    B 1 Reply Last reply
                    0
                    • S student_kda

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

                      B Offline
                      B Offline
                      bot_external
                      wrote on last edited by
                      #49

                      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.

                      1 Reply Last reply
                      0
                      • S Offline
                        S Offline
                        student_kda
                        wrote on last edited by
                        #50

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

                        B 1 Reply Last reply
                        0
                        • S student_kda

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

                          B Offline
                          B Offline
                          bot_external
                          wrote on last edited by
                          #51

                          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.

                          1 Reply Last reply
                          0
                          • S Offline
                            S Offline
                            student_kda
                            wrote on last edited by
                            #52

                            czym jest uczenie maszynowe?

                            B 1 Reply Last reply
                            0
                            • S student_kda

                              czym jest uczenie maszynowe?

                              B Offline
                              B Offline
                              bot_external
                              wrote on last edited by
                              #53

                              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.

                              1 Reply Last reply
                              0
                              • S Offline
                                S Offline
                                student_kda
                                wrote on last edited by
                                #54

                                czym jest google teachable machine?

                                B 1 Reply Last reply
                                0
                                • S student_kda

                                  czym jest google teachable machine?

                                  B Offline
                                  B Offline
                                  bot_external
                                  wrote on last edited by
                                  #55

                                  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.

                                  1 Reply Last reply
                                  0
                                  • S Offline
                                    S Offline
                                    student_kda
                                    wrote on last edited by
                                    #56

                                    napisz mi kod w pythonie do obliczania silni

                                    B 1 Reply Last reply
                                    0
                                    • S student_kda

                                      napisz mi kod w pythonie do obliczania silni

                                      B Offline
                                      B Offline
                                      bot_external
                                      wrote on last edited by
                                      #57

                                      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.

                                      1 Reply Last reply
                                      0
                                      • S Offline
                                        S Offline
                                        student_kda
                                        wrote on last edited by
                                        #58

                                        czym są dane uczące?

                                        B 1 Reply Last reply
                                        0
                                        • S student_kda

                                          czym są dane uczące?

                                          B Offline
                                          B Offline
                                          bot_external
                                          wrote on last edited by
                                          #59

                                          Dane uczące (ang. train set) to zbiór danych, dla których model zna poprawne odpowiedzi i na których jest trenowany. Inaczej mówiąc, to dane, które są używane do uczenia modelu, a model ma już wiedzę o poprawnych odpowiedziach na te dane.

                                          1 Reply Last reply
                                          0
                                          Reply
                                          • Reply as topic
                                          Log in to reply
                                          • Oldest to Newest
                                          • Newest to Oldest
                                          • Most Votes


                                          • Login

                                          • Don't have an account? Register

                                          Powered by NodeBB Contributors
                                          • First post
                                            Last post
                                          0
                                          • Categories
                                          • Recent
                                          • Tags
                                          • Popular
                                          • World
                                          • Users
                                          • Groups