conversation_by_bs3

[student_992_bs3]

Czym jest regresja liniowa?

[bot_external]

Regresja liniowa to rodzaj analizy regresji, w której poszukuje się linii, która najlepiej pasuje do danych zgodnie z określonym kryterium matematycznym. W regresji liniowej zmienna zależna (y) jest kombinacją liniową parametrów (β0 i β1), a linia prosta jest określona przez wzór: y = β0 + β1x + ε, gdzie ε to składnik błędu. Regresja liniowa jest najpopularniejszą formą analizy regresji i jest szeroko stosowana w sztucznej inteligencji do szacowania zależności między zmienną zależną a jedną lub więcej niezależnych zmiennymi.

[student_992_bs3]

Czym jest regresja liniowa?

[bot_external]

Regresja liniowa to rodzaj analizy regresji, w której poszukuje się linii, która najlepiej pasuje do danych zgodnie z określonym kryterium matematycznym. W regresji liniowej zmienna zależna (y) jest kombinacją liniową parametrów (β0 i β1), a linia prosta jest określona przez wzór: y = β0 + β1x + ε, gdzie ε to składnik błędu. Regresja liniowa jest najpopularniejszą formą analizy regresji i jest szeroko stosowana w sztucznej inteligencji do szacowania zależności między zmienną zależną a jedną lub więcej niezależnych zmiennymi.

[student_992_bs3]

Czym jest regresja liniowa?

[bot_external]

Regresja liniowa to rodzaj analizy regresji, w której poszukuje się linii, która najlepiej pasuje do danych zgodnie z określonym kryterium matematycznym. W regresji liniowej zmienna zależna (y) jest kombinacją liniową parametrów (β0 i β1), a linia prosta jest określona przez wzór: y = β0 + β1x + ε, gdzie ε to składnik błędu. Regresja liniowa jest najpopularniejszą formą analizy regresji i jest szeroko stosowana w sztucznej inteligencji do szacowania zależności między zmienną zależną a jedną lub więcej niezależnych zmiennymi.

[student_992_bs3]

Czym jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (UM, ang. Machine Learning - ML) - obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli w ich wypadku - 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.

[student_992_bs3]

Czym jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (UM, ang. Machine Learning - ML) - obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli w ich wypadku - 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.

[student_992_bs3]

Czym jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (UM, ang. Machine Learning - ML) - obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli w ich wypadku - 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.