conversation_by_2hn
-
opowiedz o uczeniu maszynowym
-
opowiedz o uczeniu maszynowym
Uczenie maszynowe to zespół technik, które pozwalają systemom automatycznie odkrywać wzorce i zależności w danych, aby wykonywać określone zadania. W kursie omawiane są trzy główne podkategorie uczenia maszynowego: uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane i uczenie przez wzmacnianie.
Uczenie nadzorowane polega na dostarczaniu modelowi danych oraz odpowiednich etykiet wynikowych, aby model mógł się uczyć i poprawiać swoje wyniki. Przykładem może być nauka rozróżniania zdjęć psów i kotów na podstawie dostarczonych zdjęć podpisanych odpowiednio jako psy i koty.
Uczenie nienadzorowane polega na tym, że model nie ma dostępu do etykiet wynikowych, a jego zadaniem jest samemu odkryć wzorce i zależności w danych. Przykładowo, model może dostarczyć mu wymieszane zdjęcia różnych gatunków zwierząt, a model powinien podzielić zdjęcia według gatunków.
Uczenie przez wzmacnianie polega na tym, że model uczy się wchodząc w interakcje ze środowiskiem, poprzez system kar i nagród. W kursie skupimy się dalej wyłącznie na uczeniu nadzorowanym.
Warto zauważyć, że uczenie maszynowe jest ważnym elementem sztucznej inteligencji i jest szeroko stosowane w różnych dziedzinach, takich jak nauka, biznes i technologia.
-
opowiedz o technologii
-
opowiedz o technologii
Technologia to pojęcie szerokie i ogólne, ale w kontekście kursu, możemy powiązać je z kilkoma aspektami.
Pierwszym aspektem jest Technologia Mózgu, która jest opisana w jednym z poprzednich fragmentów. Technologia Mózgu to technologia wykorzystująca najnowsze odkrycia w neuronauce, która pozwala na stworzenie systemów samouczących się. Może być stosowana w robotach, systemach zarządzania know-how i innych aplikacjach.
Drugi aspekt to język ram, który jest opisany w innym fragmencie. Język ram to technologia wykorzystywana do reprezentacji wiedzy w sztucznej inteligencji. Ramy są przechowywane jako ontologie zbiorów i podzbiorów koncepcji ramowych.
Oprócz tych dwóch aspektów, nie ma w kontekście kursu dodatkowych informacji o technologii. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o technologii w kontekście sztucznej inteligencji, proszę o podanie dodatkowych informacji lub kontekstu.
-
opowiedz o kontekście
-
opowiedz o kontekście
Kontekst to pojęcie związane z rozpoznawaniem obiektów w cognitive science. W kontekście rozpoznawania obiektów, kontekst pozwala na znacznie większą dokładność w rozpoznawaniu obiektów. Kiedy identyfikowalny obiekt jest rozmyty, dokładność rozpoznawania jest dużo większa, gdy obiekt umieszczony jest w znanym kontekście. Ponadto, nawet nieznany kontekst pozwala na dokładniejsze rozpoznawanie obiektu w porównaniu z obiektem pokazywanym w izolacji.
-
dzień dobry
-
dzień dobry
Dzień dobry.
Oto odpowiedź na Twoje pytanie:
nie mam informacji na temat drzewa problemów.
-
opowiedz o izolacji
-
opowiedz o izolacji
Odpowiedź na Twoje pytanie:
Nie mam informacji na temat izolacji.
-
w jednym zdaniu powiedz co jest w tym kursie
-
w jednym zdaniu powiedz co jest w tym kursie
W tym kursie omawiane są podstawy Uczenia Maszynowego (UM) z wykorzystaniem intuicyjnych przykładów, skupiając się na zadaniach praktycznych wykonywanych w zewnętrznym narzędziu - Google Teachable Machine.