conversation_by_cl4

[student_cl4]

Co to uczenie maszyno?>

[bot_external]

Uczenie maszynowe (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]

Kim był mikołaj kopernik?

[bot_external]

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

[student_cl4]

test

[bot_external]

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

[student_cl4]

Co to uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (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]

test

[student_cl4]

tesdt

[bot_external]

Nie mogę znaleźć odpowiedzi na to pytanie w dostępnym kontekście.

[student_cl4]

co to uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (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 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]

macierz pomyłek

[bot_external]

Macierz pomyłek to specyficzny układ tabelaryczny, który pozwala na wizualizację wydajności algorytmu, zazwyczaj algorytmu uczenia nadzorowanego. Każdy wiersz macierzy reprezentuje instancje w rzeczywistej klasie, podczas gdy każda kolumna reprezentuje instancje w klasie przewidywanej, lub odwrotnie. Przekątna macierzy reprezentuje zatem wszystkie instancje, które zostały poprawnie przewidziane.

[student_cl4]

test

[bot_external]

Nie mogę znaleźć odpowiedzi na to pytanie w dostępnym kontekście.

[student_cl4]

test