conversation_by_22f

[bot_external]

Najtrudniejsze pojęcie omawiane w kursie według mnie to teoria głębokiego uczenia. Właściwie, nie jest to nawet pojęcie, ale raczej brak teorii otaczającej niektóre metody głębokiego uczenia. Inaczej mówiąc, niektóre metody głębokiego uczenia nie mają jeszcze dobrze zrozumianej teorii, co czyni je trudnymi do zrozumienia i stosowania.

W praktyce, głębokie uczenie jest realizowane przy użyciu metody spadku gradientowego, która jest dobrze zrozumiana. Jednak inne metody, takie jak dywergencja kontrastowa, są mniej jasne i nie ma jeszcze dobrze zrozumianej teorii dotyczącej ich zbieżności i szybkości.

To oznacza, że głębokie uczenie jest często postrzegane jako "czarna skrzynka", a większość potwierdzeń dokonywana jest empirycznie, a nie teoretycznie. To sprawia, że głębokie uczenie jest trudnym tematem do zrozumienia i stosowania, zwłaszcza dla początkujących.

[student_994_22f]

Czy to na pewno było omawiane w kursie?

[student_994_22f]

Halo odpowiesz na pytanie wyżej?

[bot_external]

Tak, odpowiem na to pytanie. W naszej poprzedniej rozmowie omawialiśmy różne tematy związane z uczeniem maszynowym, ale nie było omawiane pytanie "Czy to na pewno było omawiane w kursie?" w kontekście naszej rozmowy.

[student_994_22f]

Na którym module spedzilam najwiecej czasu?

[bot_external]

Streszczenie:
W naszej rozmowie nie było omawiane pytanie "Na którym module spędziłem najwięcej czasu?" w kontekście kursu. Nie ma informacji o tym, który moduł był najbardziej czasochłonny.

[student_994_22f]

Czym w 2 zdaniach jest uczenie maszynowe

[bot_external]

Streszczenie:
Uczenie maszynowe to paradygmat, w którym model jest trenowany przy użyciu obiektów wejściowych i pożądanych wartości wyjściowych, które są często etykietami stworzonymi przez ludzi. Proces uczenia buduje funkcję, która mapuje nowe dane na oczekiwane wartości wyjściowe, pozwalając algorytmowi na dokładne określenie wartości wyjściowych dla niewidzianych wcześniej instancji.

[student_994_22f]

Czym rozni sie uczenie maszynowe a sztuczna inteligencja wymień w podpunktach

[bot_external]

Streszczenie:
Uczenie maszynowe (UM) i sztuczna inteligencja (SI) są powiązane, ale różnią się w następujący sposób:

• UM jest obszarem SI, który koncentruje się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie.
• SI jest szerszym pojęciem, obejmującym wszystkie formy inteligencji demonstrowane przez maszyny.
• UM jest zorientowane na uczenie się z danych, podczas gdy SI obejmuje szeroki zakres zadań, w tym rozpoznawanie obrazów, analiza danych i budowanie złożonych modeli językowych.
• UM jest często postrzegane jako "czarna skrzynka", a większość potwierdzeń dokonywana jest empirycznie, a nie teoretycznie, co odróżnia je od SI, która ma bardziej zrozumiałą teorię.

[student_994_22f]

Nie masz wbudowqnej konstrukcjinod myślników?

[bot_external]

Nie mam wbudowanej konstrukcji myślników.

[student_994_22f]

Czym jest asystent w tym kursie

[bot_external]

Czym jest asystent w tym kursie:

Inteligentny osobisty asystent – zwany także wirtualnym asystentem lub osobistym asystentem cyfrowym. Agent oprogramowania, który może wykonywać zadania lub usługi dla danej osoby na podstawie poleceń głosowych.

[student_994_22f]

Wymień wsztstkie najpotrzebniejsze wzory z kursu

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Uczenie maszynowe to paradygmat, w którym model jest trenowany przy użyciu obiektów wejściowych i pożądanych wartości wyjściowych, które są często etykietami stworzonymi przez ludzi. Proces uczenia buduje funkcję, która mapuje nowe dane na oczekiwane wartości wyjściowe, pozwalając algorytmowi na dokładne określenie wartości wyjściowych dla niewidzianych wcześniej instancji.

Uczenie maszynowe (UM) i sztuczna inteligencja (SI) są powiązane, ale różnią się w następujący sposób:

• UM jest obszarem SI, który koncentruje się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie.
• SI jest szerszym pojęciem, obejmującym wszystkie formy inteligencji demonstrowane przez maszyny.
• UM jest zorientowane na uczenie się z danych, podczas gdy SI obejmuje szeroki zakres zadań, w tym rozpoznawanie obrazów, analiza danych i budowanie złożonych modeli językowych.
• UM jest często postrzegane jako "czarna skrzynka", a większość potwierdzeń dokonywana jest empirycznie, a nie teoretycznie, co odróżnia je od SI, która ma bardziej zrozumiałą teorię.