conversation_by_cl4
-
Dlaczego zmniejszenie liczby epok prowadzi do skrócenia czasu trenowania modelu w uczeniu maszynowym?
Zmniejszenie liczby epok w uczeniu maszynowym może prowadzić do skrócenia czasu trenowania modelu, ponieważ model jest "widziany" przez cały zbiór uczący w mniejszej liczbie przejść. Im mniej epok, tym model ma mniej okazji do "przegapienia" danych i tym mniej czasu potrzebuje na trenowanie.
-
W maksymalnie 5 zdaniach wyjaśnij czym jest epoka w uczeniu maszynowym
-
W maksymalnie 5 zdaniach wyjaśnij czym jest epoka w uczeniu maszynowym
W uczeniu maszynowym, epoka to wytrenowanie modelu podczas jednego cyklu obejmującego pełny zbiór danych treningowych. Małe modele zazwyczaj trenuje się przez tyle epok, ile potrzeba, aby osiągnąć najlepsze wyniki na zbiorze walidacyjnym.
-
Jaki jest związek funkcji straty z niedouczeniem?
-
Czy znaczenie ma liczebność klas?
-
Czy znaczenie ma liczebność klas?
Tak, znaczenie ma liczebność klas. W przypadku gdy klasa jest bardzo rzadka, model może zignorować ją i automatycznie przypisać wszystkie przykłady do klasy dominującej, co może prowadzić do bardzo wysokiej dokładności (accuracy), ale nie spełniać głównego zadania modelu, czyli prawidłowego zdiagnozowania osoby chorej.
-
Jaki jest związek funkcji straty z niedouczeniem?
-
Jaki jest związek funkcji straty z niedouczeniem?
-
Jaki jest związek funkcji straty z niedouczeniem?
Związek funkcji straty z niedouczeniem jest następujący: jeśli model jest zbyt prosty, by poradzić sobie skutecznie z danymi ze zbioru uczącego, to funkcja straty nie jest w stanie poprawnie ocenić błędu modelu. W takim przypadku model jest niedouczony, a funkcja straty nie jest w stanie pomóc w jego poprawieniu.
Przykładem może być uczeń, który rozwiązał tylko niewielką część zadań z repetytorium i stara się - mało skutecznie - generalizować ich rozwiązania na inne zadania. W takim przypadku funkcja straty nie jest w stanie ocenić, jak dobrze uczeń rozwiązuje zadania, a model jest niedouczony.
-
Dlaczego zmniejszenie liczby epok prowadzi do skrócenia czasu trenowania modelu w uczeniu maszynowym?
-
Dlaczego zmniejszenie liczby epok prowadzi do skrócenia czasu trenowania modelu w uczeniu maszynowym?
Zmniejszenie liczby epok prowadzi do skrócenia czasu trenowania modelu w uczeniu maszynowym, ponieważ model jest trenowany krócej. Im mniej epok, tym mniej razy model jest "widziany" przez cały zbiór uczący, co może prowadzić do skrócenia czasu trenowania.
-
Co to jest uczenie przez wzmacnanie
-
Co to jest uczenie przez wzmacnanie
Uczenie przez wzmacnianie (ang. Reinforcement Learning) to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model uczy się poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania. Nie ma w nim bezpośredniego nadzoru, jak w uczeniu nadzorowanym, ani nie ma etykiet, jak w uczeniu nienadzorowanym. Zamiast tego model uczy się poprzez doświadczenie i wyniki swoich działań.
W kontekście głębokiego uczenia, uczenie przez wzmacnianie jest podejściem, w którym model głębokiej sieci neuronowej uczy się poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania. Przykładem może być uczenie się gier komputerowych, takich jak gry ATARI, gdzie model głębokiej sieci neuronowej uczy się poprzez interakcję z grą i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania.
-
Co to jest autonomiczne sterowanie?
-
Co to jest autonomiczne sterowanie?
W oparciu o dostępne informacje, nie ma bezpośredniego odniesienia do "autonomicznego sterowania" w kontekście kursu. Jednak w jednym z fragmentów tekstu, opisującym różne systemy sterowania w automatycznie sterowanych pojazdach (AGV), nie ma odniesienia do "autonomicznego sterowania".
Jednak w innym fragmencie tekstu, opisującym AGV, jest napisane: "Automatycznie sterowany pojazd (AGV), w odróżnieniu od autonomicznego robota mobilnego (AMR), to przenośny robot, który porusza się wzdłuż oznaczonych linii lub przewodów na podłodze, albo wykorzystuje fale radiowe, kamery wizyjne, magnesy lub lasery do nawigacji."
Z tego fragmentu można wnioskować, że "autonomiczne sterowanie" odnosi się do robota mobilnego (AMR), który jest odrębnym pojęciem od automatycznie sterowanego pojazdu (AGV).
-
Co to są złożone modele językowe?
-
Co to są złożone modele językowe?
Złożone modele językowe to modele językowe z dużą liczbą parametrów, które są dostosowywane podczas treningu. Zazwyczaj mają co najmniej miliard parametrów. Ze względu na swój rozmiar, wymagają one dużej ilości danych i mocy obliczeniowej do trenowania. Złożone modele językowe są zazwyczaj oparte na architekturze transformatorowej.
-
Podaj przykłady Uczenia Maszynowego, która jest z podkategorii uczenia nienadzorowanego.
-
Podaj przykłady Uczenia Maszynowego, która jest z podkategorii uczenia nienadzorowanego.
Przykładami Uczenia Maszynowego, które są z podkategorii uczenia nienadzorowanego, są:
- Podzielenie zdjęć różnych gatunków zwierząt na grupy według gatunków, bez podawania nazw gatunków.
- Klasteryzacja, czyli grupowanie obiektów na podstawie ich cech, bez określania ich kategorii.
Te przykłady ilustrują, jak model uczy się odkrywać wzorce i zależności w danych bez dostępu do "prawidłowych odpowiedzi".
-
Podaj przykłady uczenia przez wzmacnianie w Uczeniu Maszynowym. Ogranicz się do samych przykładów.