conversation_by_cl4
-
test
Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnego odniesienia do tematyki kursu.
-
Co to uczenie maszynowe?
-
Co to uczenie maszynowe?
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.
-
Co to precyzja
-
Co to precyzja
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.
-
Czym są dane treningowe w uczeniu maszynowym?
-
Czym są dane treningowe w uczeniu maszynowym?
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.
-
Opisz mi czym są dane testowe w skrócie
-
Opisz mi czym są dane testowe w skrócie
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.
-
Czym jest uczenie nadzorowane?
-
Czym jest uczenie nadzorowane?
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.
-
Czy możesz mi opisać prostrzym językiem?
-
Czy możesz mi opisać prostrzym językiem?
Proszę o wyjaśnienie, co to jest "prostym językiem" w kontekście opisu procesu generowania języka naturalnego (NLG) w Glossary of artificial intelligence.
Według dostępnego tekstu, NLG to proces programowy, który przekształca ustrukturyzowane dane w treści sformułowane prostym językiem angielskim. Prosty język angielski oznacza, że treści są pisane w sposób zrozumiały i łatwy do przeczytania, bez skomplikowanych słów lub konstrukcji gramatycznych.
W praktyce, NLG może być wykorzystywany do tworzenia długich treści, takich jak raporty, artykuły czy nawet rozmowy w interaktywnych aplikacjach. Prosty język w tym kontekście oznacza, że treści są pisane w sposób, który jest łatwy do zrozumienia dla czytelników lub słuchaczy.
-
Kim jest Mikołaj Kopernik?
-
Kim jest Mikołaj Kopernik?
Nie mam informacji o Mikołaju Koperniku w dostępnym kontekście.
-
Czym są dane treningowe w uczeniu maszynowym?
-
Czym są dane treningowe w uczeniu maszynowym?
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.
-
Czym są dane treningowe w uczeniu maszynowym?
-
Czym są dane treningowe w uczeniu maszynowym?
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.
-
Opisz mi czym są dane testowe w skrócie