conversation_by_3va

[student_3va]

a bardziej na chłopski rozum?

[bot_external]

Nie rozumiem pytania kursanta. Czy mogłbyś powtórzyć lub uzupełnić pytanie, aby mogłem odpowiedzieć w sposób bardziej precyzyjny?

[student_3va]

wytłumacz bardziej zrozumiale co to jest uczenie przez wzmocnienie

[bot_external]

Uczenie przez wzmocnienie to podejście w uczeniu maszynowym, które polega na tym, że agent (np. program lub robot) podejmuje działania w określonym środowisku, aby zmaksymalizować nagrodę. Nagroda może być wynikiem pozytywnym lub negatywnym, zależnie od sytuacji.

Myśląc o przykładzie, możemy sobie wyobrazić grę w gry komputerowe. Agent (gracz) podejmuje działania (ruchy), aby zmaksymalizować swoją punktację. Jeśli agent wykonuje działania, które prowadzą do zwiększenia punktacji, otrzymuje nagrodę. Jeśli agent wykonuje działania, które prowadzą do zmniejszenia punktacji, otrzymuje karę.

Celem uczenia przez wzmocnienie jest znalezienie optymalnej strategii działania, która pozwala na maksymalizację nagrody. Agent uczy się poprzez doświadczenie i eksperymentowanie, aby znaleźć najlepsze działania w różnych sytuacjach.

W kontekście głębokiego uczenia, uczenie przez wzmocnienie jest podejściem, które rozszerza klasyczne uczenie ze wzmocnieniem poprzez wykorzystanie głębokiej sieci neuronowej i bez wyraźnego projektowania przestrzeni stanów.

[student_3va]

co to jest lykoi

[bot_external]

Lykoi to gatunek kota, który jest uważany za bardzo podobny do psa. Jest to kot wilkołak, który jest często mylony z psem. W kontekście kursu, Lykoi jest przykładem przypadku, który może być trudny do rozpoznania przez model, ponieważ jest on bardzo podobny do psa.

[student_3va]

jak rozmiar obrazów wpływa na jakość uczenia?

[bot_external]

Rozmiar obrazów może mieć wpływ na jakość uczenia głębokiego, zwłaszcza w przypadku modeli, które korzystają z obrazów jako danych wejściowych. W kontekście dostarczonych informacji, rozmiar obrazów jest omawiany w kontekście standardowych rozdzielczości obrazów, które są zazwyczaj 512×512 lub 720×576.

W przypadku modeli głębokich, rozmiar obrazu może wpływać na jakość uczenia w następujących aspektach:

1. Kwalifikacja danych: Im większy rozmiar obrazu, tym większa ilość danych wejściowych, co może wpływać na jakość uczenia. W przypadku małych rozmiarów obrazów, model może nie mieć wystarczającej ilości danych, aby nauczyć się skutecznie.
2. Zmienność danych: Im większy rozmiar obrazu, tym większa zmienność danych, co może wpływać na jakość uczenia. W przypadku małych rozmiarów obrazów, zmienność danych może być mniejsza, co może prowadzić do lepszej jakości uczenia.
3. Skalowalność modelu: Im większy rozmiar obrazu, tym większa skuteczność modelu, co może wpływać na jakość uczenia. W przypadku małych rozmiarów obrazów, model może być mniej skuteczny, co może prowadzić do gorszej jakości uczenia.

W kontekście dostarczonych informacji, nie ma bezpośrednich dowodów na to, że rozmiar obrazu wpływa na jakość uczenia głębokiego. Jednak w przypadku modeli, które korzystają z obrazów jako danych wejściowych, rozmiar obrazu może mieć wpływ na jakość uczenia w aspektach omówionych powyżej.

[student_3va]

Załóżmy, że chcemy stworzyć model Uczenia Maszynowego, który na podstawie odległości od centrum miasta, wielkości mieszkania (w metrach kwadratowych), odległości od przedszkola/szkoły i liczby pokojów w mieszkaniu będzie przewidywał cenę za metr kwadratowy

[bot_external]

Aby stworzyć model Uczenia Maszynowego, który przewiduje cenę za metr kwadratowy mieszkania na podstawie odległości od centrum miasta, wielkości mieszkania, odległości od przedszkola/szkoły i liczby pokojów w mieszkaniu, musimy zdefiniować problem jako zadanie klasyfikacji.

Zadanie klasyfikacji polega na przypisaniu danego obiektu do jednej z określonych klas. W tym przypadku klasami będą różne ceny za metr kwadratowy mieszkania.

Aby stworzyć model, musimy:

1. Zbierać dane wejściowe, takie jak:

• odległość od centrum miasta
• wielkość mieszkania (w metrach kwadratowych)
• odległość od przedszkola/szkoły
• liczba pokojów w mieszkaniu

2. Zdefiniować klasę cen za metr kwadratowy mieszkania (np. 0-1000, 1001-2000, 2001-3000 itd.)
3. Trening modelu za pomocą danych wejściowych i klas cen
4. Używać modelu do przewidywania ceny za metr kwadratowy mieszkania na podstawie danych wejściowych

W kontekście dostarczonych informacji, nie ma informacji o tym, jak powinien być zdefiniowany model, czy jakie algorytmy uczenia maszynowego powinny być użyte. Jednak ogólna struktura procesu jest opisana powyżej.