conversation_by_b3e

[eduexe.admin]

[student_b3e]

jak działa ml?

[bot_external]

Odpowiedź na to pytanie jest niejasna, ponieważ "ml" nie jest wskazane w kontekście. Jednak, jeśli chodzi o "uczenie głębokie" (deep learning), to możemy powiedzieć, że jest to proces, w którym model komputerowy uczy się na podstawie danych wejściowych, takich jak obrazy, dźwięki czy teksty.

W kontekście dostępnym, mamy opis procesu trenowania modelu uczenia głębokiego, w którym model jest trenowany na podstawie danych wejściowych, takich jak obrazy ptaków. Po zakończeniu trenowania, model jest sprawdzany na danych testowych, aby sprawdzić, jak dobrze radzi sobie w działaniu.

Jeśli chodzi o szczegóły procesu uczenia głębokiego, to w kontekście dostępnym mamy opis kilku kluczowych pojęć, takich jak:

• Wielkość wsadu (batch size) - to rozmiar porcji treningowej, czyli liczba przykładów, jaką model otrzymuje na raz do trenowania w pojedynczej iteracji swojego działania.
• Epoki (epochs) - to pełne przejście przez wszystkie przykłady treningowe.
• F-score - to miara efektywności modelu, obliczana jako średnia harmoniczna precyzji i czułości.

Jednak, aby odpowiedzieć na pytanie "jak działa ml?", potrzebujemy więcej informacji.

[student_b3e]

czym jest uczenie maszynowe

[bot_external]

Uczenie maszynowe (Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (Artificial Intelligence - AI), który koncentruje się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te na podstawie dostarczonych im danych budują model matematyczny, który potrafi podejmować decyzje czy prognozować rezultaty bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do danego celu przez człowieka.

Główne elementy Uczenia Maszynowego to:

• Dane - duże zbiory danych używane do trenowania i testowania działania modelu
• Model - matematyczna reprezentacja problemu, uczona na podstawie danych
• Algorytm - zestaw reguł i procedur używany do uczenia modelu na podstawie danych
• Funkcja straty - funkcja używana do oceny, jak dobrze model działa - im niższa strata, tym lepszy model
• Optymalizacja - proces dopasowywania parametrów modelu w celu minimalizacji funkcji straty

Uczenie Maszynowe jest szeroko stosowane między innymi w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów i dźwięków, analiza danych, budowanie złożonych modeli językowych (takich jak np. ChatGPT), diagnostyka medyczna, autonomiczne sterowanie i wiele innych.

[student_b3e]

czym jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (Artificial Intelligence - AI), który koncentruje się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te na podstawie dostarczonych im danych budują model matematyczny, który potrafi podejmować decyzje czy prognozować rezultaty bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do danego celu przez człowieka.

Główne elementy Uczenia Maszynowego to:

• Dane - duże zbiory danych używane do trenowania i testowania działania modelu
• Model - matematyczna reprezentacja problemu, uczona na podstawie danych
• Algorytm - zestaw reguł i procedur używany do uczenia modelu na podstawie danych
• Funkcja straty - funkcja używana do oceny, jak dobrze model działa - im niższa strata, tym lepszy model
• Optymalizacja - proces dopasowywania parametrów modelu w celu minimalizacji funkcji straty

Uczenie Maszynowe jest szeroko stosowane między innymi w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów i dźwięków, analiza danych, budowanie złożonych modeli językowych (takich jak np. ChatGPT), diagnostyka medyczna, autonomiczne sterowanie i wiele innych.

[student_b3e]

Jeśli istnieją zbiory testowe i treningowe, to czym jest zbiór walidacyjny?

[bot_external]

Zbiór walidacyjny (validation set) to zbiór danych składający się z przykładów, używany do dostrajania hiperparametrów (tj. architektury) modelu. Nazywany jest czasem również zbiorem deweloperskim lub "zbiorem dev". Przykładem hiperparametru dla sztucznych sieci neuronowych jest liczba ukrytych jednostek w każdej warstwie. Zbiór walidacyjny powinien mieć taki sam rozkład prawdopodobieństwa jak zbiór danych treningowych. Aby uniknąć przeuczenia, gdy jakikolwiek parametr klasyfikacji wymaga dostrojenia, konieczne jest posiadanie zbioru walidacyjnego oprócz zbioru treningowego i zbioru testowego.

Zbiór walidacyjny funkcjonuje jako hybryda: jest danymi treningowymi wykorzystywanymi do testowania, ale nie jako część treningu niskiego poziomu ani jako część testowania końcowego. Podstawowy proces wykorzystania zbioru walidacyjnego do wyboru modelu (jako część zbioru danych treningowych, zbioru walidacyjnego i zbioru danych testowych) jest następujący:

1. Różne sieci są trenowane poprzez minimalizację odpowiedniej funkcji błędu zdefiniowanej w odniesieniu do zbioru danych treningowych.
2. Wydajność sieci jest następnie porównywana poprzez obliczenie funkcji błędu przy użyciu niezależnego zbioru walidacyjnego.
3. Wybierana jest sieć o najmniejszym błędzie w odniesieniu do zbioru walidacyjnego.

Podejście to nazywane jest metodą wydzielania. Ponieważ ta procedura sama w sobie może prowadzić do pewnego przeuczenia na zbiorze walidacyjnym, wydajność wybranej sieci powinna zostać potwierdzona poprzez pomiar jej wydajności na trzecim, niezależnym zbiorze danych zwanym zbiorem testowym.