conversation_by_na1

[student_na1]

czym jest uczenie maszynowe w sekcji d: 1

[bot_external]

Uczenie maszynowe w sekcji D to podzbiór uczenia maszynowego, który skupia się na wykorzystywaniu sieci neuronowych do wykonywania zadań takich jak klasyfikacja, regresja i uczenie reprezentacji. Dziedzina ta czerpie inspirację z biologicznej neuronauki i koncentruje się na układaniu sztucznych neuronów w warstwy i "uczeniu" ich przetwarzania danych. Przymiotnik "głębokie" odnosi się do użycia wielu warstw (od trzech do kilkuset, a nawet tysięcy) w sieci. Stosowane metody mogą być nadzorowane, częściowo nadzorowane lub nienadzorowane.

[student_na1]

co było w przykładzie o kotach i psach?

[bot_external]

W przykładzie o kotach i psach, model został wytrenowany na rozróżnianiu zdjęć psów i kotów, ale nie miał dostępu do zdjęć samochodów. Kiedy model został poproszony o ocenę zdjęcia samochodu, odpowiedział, że jest to pies, ponieważ nie miał przykładów, jak wygląda samochód, i nie wiedział, że coś takiego istnieje.

[student_na1]

onueuofens D: eineg

[student_na1]

iemf icef C: esoigwoegi

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnych informacji związanych z tematyką kursu.

[student_na1]

C:

[bot_external]

Odpowiedź na pytanie kursanta: C:

Oto kilka możliwości, które mogą być związane z literą C w kontekście kursu:

1. Rozumowanie oparte na przypadkach (CBR) - to proces rozwiązywania nowych problemów na podstawie rozwiązań podobnych problemów z przeszłości.
2. Ograniczony model warunkowy (CCM) - to framework uczenia maszynowego i wnioskowania, który wzbogaca uczenie modeli warunkowych za pomocą deklaratywnych ograniczeń.
3. Optymalizacja kombinatoryczna - to dziedzina zajmująca się znajdowaniem optymalnego obiektu spośród skończonego zbioru obiektów.

Jeśli chcesz, mogę wyjaśnić każdy z tych punktów w bardziej szczegółowy sposób.

[student_na1]

D:

[bot_external]

Odpowiedź na pytanie kursanta: D:

W sekcji D znajdują się następujące pojęcia związane z sztuczną inteligencją:

1. Logika epistemiczna dynamiczna (DEL) - ramy logiczne zajmujące się wiedzą i zmianą informacji.
2. Datalog - deklaratywny język programowania logicznego, który składniowo jest podzbiorem Prologu.
3. Programowanie deklaratywne - paradygmat programowania, który wyraża logikę obliczeń bez opisywania przepływu sterowania.
4. Eksploracja danych - proces odkrywania wzorców w dużych zbiorach danych, wykorzystujący metody z pogranicza uczenia maszynowego, statystyki i systemów baz danych.
5. Redukcja wymiarowości - proces redukowania liczby zmiennych losowych poddawanych analizie poprzez uzyskanie zbioru zmiennych głównych.

Jeśli chcesz, mogę wyjaśnić każdy z tych punktów w bardziej szczegółowy sposób.

[student_na1]

hello world D: aaa bbb ccc

[student_na1]

podaj informacje o macierzy pomyłek