conversation_by_2hn

[bot_external]

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.

[student_2hn]

opowiedz o technologii

[bot_external]

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.

[student_2hn]

opowiedz o kontekście

[bot_external]

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.

[student_2hn]

dzień dobry

[bot_external]

Dzień dobry.

Oto odpowiedź na Twoje pytanie:

nie mam informacji na temat drzewa problemów.

[student_2hn]

opowiedz o izolacji

[bot_external]

Odpowiedź na Twoje pytanie:

Nie mam informacji na temat izolacji.

[student_2hn]

w jednym zdaniu powiedz co jest w tym kursie

[bot_external]

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.