conversation_by_kda

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.

student_kda

czym są dane uczące?

bot_external

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.

teacher_wmi.deweloper

teksty od nauczyciela

Eduexe Forum

conversation_by_kda