Pytania dotyczące AI

Front

Co to jest uczenie nadzorowane?

Back

Typ uczenia maszynowego, gdzie model jest trenowany na danych z etykietami, aby przewidywać wyniki dla nowych danych.

Front

Który z poniższych algorytmów jest przykładem uczenia nadzorowanego? K-Means, Drzewo decyzyjne, Klastrowanie, Algorytm n-gramowy

Back

Drzewo decyzyjne

Front

Co jest celem uczenia nienadzorowanego?

Back

Odkrywanie ukrytych struktur i wzorców w danych bez etykiet.

Front

Przykładem algorytmu uczenia nienadzorowanego jest:

Back

K-Means

Front

W uczeniu przez wzmocnienie agent podejmuje decyzje w celu:

Back

Maksymalizacji nagród otrzymywanych za działania w środowisku.

Front

ChatGPT

Back

Model językowy NLP oparty na sieciach neuronowych do przetwarzania i generowania tekstu.

Front

Co to są hiperparametry?

Back

Parametry ustalane przed rozpoczęciem trenowania modelu, sterujące procesem uczenia.

Front

Co mierzy F1-Score?

Back

Harmoniczną średnią precyzji i czułości.

Front

W jakim celu stosuje się uczenie transferowe w NLP?

Back

Aby zaawansowane modele językowe mogły wykonywać tłumaczenie, generowanie tekstu i analizy tekstu z minimalnym treningiem.

Front

Jakie jest główne zastosowanie reguł asocjacyjnych w uczeniu maszynowym?

Back

Odkrywanie zależności między zmiennymi w dużych zbiorach danych