conversation_by_cl4

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o Mikołaju Koperniku w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

[student_cl4]

Co to precyzja?

[bot_external]

Precyzja to kolejna metryka, którą można wykorzystać do opisu jakości modelu Uczenia Maszynowego. Definiujemy ją jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytywne.

[student_cl4]

aaaa

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "aaaa" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

[student_cl4]

test

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "test" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

[student_cl4]

Co to uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning) to dziedzina badań w sztucznej inteligencji zajmująca się rozwojem i badaniem algorytmów statystycznych, które potrafią uczyć się na danych i generalizować na dane niewidziane, a tym samym wykonywać zadania bez wyraźnych instrukcji.

[student_cl4]

Co to uczeenie wymuszone?

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "uczeniu wymuszone" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

[student_cl4]

to mi się kojarzy z uczeniem ze wzmocnieniem

[bot_external]

Uczenie ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning) to jeden z trzech podstawowych paradygmatów uczenia maszynowego, obok uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego. Polega ono na tym, aby inteligentny agent podejmował działania w dynamicznym środowisku, aby zmaksymalizować sygnał nagrody. Uczenie ze wzmocnieniem różni się od uczenia nadzorowanego tym, że nie wymaga przedstawiania oznaczonych par wejście-wyjście i nie wymaga wyraźnego korygowania suboptymalnych działań. Zamiast tego, nacisk kładziony jest na znalezienie równowagi między eksploracją (niezbadanego terytorium) a eksploatacją (aktualnej wiedzy) w celu zmaksymalizowania skumulowanej nagrody.

[student_cl4]

jak ty działasz?

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "działaniu" w kontekście naszej rozmowy. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

[student_cl4]

Co to lllm?

[bot_external]

LLM to skrót od "Duży Model Językowy" (Large Language Model). Jest to model językowy o dużej liczbie parametrów (zazwyczaj co najmniej miliard), które są dostosowywane podczas treningu. Ze względu na swój rozmiar, wymaga on dużej ilości danych i mocy obliczeniowej do trenowania. Duże modele językowe są zazwyczaj oparte na architekturze transformatorowej.

[student_cl4]

na tej zasadzie działasz?

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "działaniu" w kontekście naszej rozmowy. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

[student_cl4]

Co to uczenie maszynowe?