conversation_by_cl4

[student_cl4]

Opisz mi w skrócie co może spowodować nierówna liczebność klas w uczeniu maszynowym

[bot_external]

Nierówna liczebność klas w uczeniu maszynowym może być spowodowana przez dysproporcję w wielkości próby, czyli różnicę w liczbie danych w poszczególnych klasach. Przykładem tego jest sytuacja, w której model uczenia maszynowego został wytrenowany na zbiorze danych, który zawierał bardzo mało zdjęć czarnoskórych osób, co spowodowało, że system nie potrafił zidentyfikować goryla w zdjęciach Google.

[student_cl4]

Co to jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe to dziedzina badań w sztucznej inteligencji, która zajmuje 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 sztuczna inteligencja

[bot_external]

Odpowiedź na to pytanie jest zawarta w treści kursu. Sztuczna inteligencja to ogólna nazwa dla dziedziny badań, która obejmuje wiele poddyscyplin, takich jak uczenie maszynowe, rozproszona sztuczna inteligencja, sztuczna inteligencja syntetyczna, przyjazna sztuczna inteligencja, itp.

W kontekście dostępnym, sztuczna inteligencja to ogólna nazwa dla dziedziny badań, która obejmuje wiele aspektów, takich jak:

• Generatywna sztuczna inteligencja, która jest zdolna do generowania tekstu, obrazów lub innych mediów w odpowiedzi na zapytania.
• Superinteligencja, która jest hipotetycznym agentem, którego inteligencja znacznie przewyższałaby inteligencję najbystrzejszego i najbardziej utalentowanego umysłu ludzkiego.
• Rozproszona sztuczna inteligencja (DAI), która jest subdyscypliną badań nad sztuczną inteligencją poświęconą rozwojowi rozproszonych rozwiązań problemów.
• Sztuczna inteligencja syntetyczna (SI), która jest alternatywnym określeniem dla sztucznej inteligencji, które podkreśla, że inteligencja maszyn nie musi być imitacją ani w żaden sposób sztuczna.
• Przyjazna sztuczna inteligencja (FAI), która jest hipotetyczną sztuczną ogólną inteligencją (AGI), która miałaby pozytywny wpływ na ludzkość.

W związku z tym, sztuczna inteligencja to ogólna nazwa dla dziedziny badań, która obejmuje wiele aspektów i poddyscyplin.

[student_cl4]

w skrócie

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnego odniesienia do tematyki kursu.

[student_cl4]

test

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnego odniesienia do tematyki kursu.

[student_cl4]

Co to uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe to dziedzina badań w sztucznej inteligencji, która zajmuje 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 miara, która określa, jak blisko są pomiary względem siebie. W kontekście uczenia maszynowego, precyzja jest definiowana jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytne. Inaczej mówiąc, precyzja to proporcja prawidłowo sklasyfikowanych przypadków do wszystkich przypadków sklasyfikowanych jako pozytne.

Przykładem może być następująca sytuacja: mamy model, który sklasyfikował 31 przypadków jako pozytywne, z czego 27 przypadków było prawidłowo sklasyfikowanych. W tym przypadku precyzja wynosi 87%, ponieważ 27 przypadków prawidłowo sklasyfikowanych jest proporcją 87% do wszystkich 31 przypadków sklasyfikowanych jako pozytne.

Precyzja jest ważnym wskaźnikiem jakości modelu uczenia maszynowego, ponieważ określa, jak dobrze model jest w stanie sklasyfikować przypadki jako pozytwe.

[student_cl4]

Czym są dane treningowe w uczeniu maszynowym?

[bot_external]

Dane treningowe w uczeniu maszynowym to zestaw danych, który jest używany do szkolenia modelu uczenia maszynowego. Są one niezbędne do uczenia modelu, aby mógł on nauczyć się rozpoznawać wzorce i generalizować na nowe dane. Dane treningowe mogą być oznaczone lub nieoznaczone, a ich jakość i ilość mają znaczący wpływ na jakość modelu.

W kontekście dostępnym, w jednym z fragmentów tekstu mówi się, że "By uczenie maszynowe było możliwe, niezbędne są dane. Odpowiedni dobór i przygotowanie danych jest niezwykle ważne." To potwierdza, że dane treningowe są niezbędne do uczenia maszynowego.

[student_cl4]

Opisz mi czym są dane testowe w skrócie

[bot_external]

Dane testowe w skrócie to zestaw danych, który jest używany do przetestowania modelu uczenia maszynowego po zakończeniu jego szkolenia. Są one nieznane modelowi podczas procesu uczenia się, a ich celem jest sprawdzenie, jak dobrze model radzi sobie z klasyfikowaniem nowych danych. Dane testowe są podobne do zadań egzaminacyjnych, które pozwalają ocenić, jak dobrze model jest w stanie generalizować na nowe dane.

[student_cl4]

Czym jest uczenie nadzorowane?

[bot_external]

Uczenie nadzorowane (UN) to paradygmat w uczeniu maszynowym, w którym model jest trenowany przy użyciu obiektów wejściowych (np. wektora zmiennych predyktorowych) i pożądanych wartości wyjściowych (znanych również jako sygnał nadzorczy), które są często etykietami stworzonymi przez ludzi. Proces uczenia buduje funkcję, która mapuje nowe dane na oczekiwane wartości wyjściowe. Optymalny scenariusz pozwoli algorytmowi na dokładne określenie wartości wyjściowych dla niewidzianych wcześniej instancji.