conversation_by_4ki

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie ma ono żadnego związku z tematyką kursu, która obejmuje uczenie głębokie i sztuczną inteligencję.

[student_4ki]

czym jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (AI), który koncentruje się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te budują model matematyczny na podstawie dostarczonych danych, który potrafi podejmować decyzje lub prognozować rezultaty bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do danego celu przez człowieka. Główne elementy Uczenia Maszynowego to: dane, model, algorytm, funkcja straty i optymalizacja.

[student_4ki]

czym jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (AI), który koncentruje się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te budują model matematyczny na podstawie dostarczonych danych, który potrafi podejmować decyzje lub prognozować rezultaty bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do danego celu przez człowieka. Główne elementy Uczenia Maszynowego to: dane, model, algorytm, funkcja straty i optymalizacja.

[student_4ki]

czym jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (AI), który koncentruje się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te budują model matematyczny na podstawie dostarczonych danych, który potrafi podejmować decyzje lub prognozować rezultaty bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do danego celu przez człowieka. Główne elementy Uczenia Maszynowego to: dane, model, algorytm, funkcja straty i optymalizacja.

[student_4ki]

czym jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

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

Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów i dźwięków, analiza danych, budowanie złożonych modeli językowych, diagnostyka medyczna, autonomiczne sterowanie i wiele innych.

[student_4ki]

czym jst ml?