Machine Learning

 0    30 informačný list    bobtymczasowy
stiahnuť mp3 vytlačiť hrať Skontrolujte sa
 
otázka Odpoveď
Machine learning is a field of artificial intelligence that allows systems to learn from data.
začať sa učiť
Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji, która pozwala systemom uczyć się na podstawie danych.
Supervised learning uses labeled data to train models.
začať sa učiť
Uczenie nadzorowane wykorzystuje dane z etykietami do trenowania modeli.
Unsupervised learning finds hidden patterns in unlabeled data.
začať sa učiť
Uczenie nienadzorowane odnajduje ukryte wzorce w danych bez etykiet.
Reinforcement learning involves agents learning actions based on rewards and punishments.
začať sa učiť
Uczenie przez wzmacnianie polega na tym, że agent uczy się działań na podstawie nagród i kar.
A model is a mathematical representation of a real-world process.
začať sa učiť
Model to matematyczne odwzorowanie rzeczywistego procesu.
Features are individual measurable properties of the data.
začať sa učiť
Cechy to pojedyncze mierzalne właściwości danych.
A label is the output or target value in supervised learning.
začať sa učiť
Etykieta to wartość wyjściowa (cel) w uczeniu nadzorowanym.
Classification is the task of predicting a categorical label.
začať sa učiť
Klasyfikacja to zadanie polegające na przewidywaniu etykiety kategorycznej.
Regression is used to predict continuous numerical values.
začať sa učiť
Regresja służy do przewidywania ciągłych wartości liczbowych.
Clustering groups similar data points without prior labels.
začať sa učiť
Grupowanie (clustering) łączy podobne dane bez wcześniejszych etykiet.
Overfitting occurs when a model learns the training data too well and performs poorly on new data.
začať sa učiť
Przeuczenie występuje, gdy model zbyt dobrze uczy się danych treningowych i źle działa na nowych danych.
Underfitting occurs when a model is too simple to capture patterns in the data.
začať sa učiť
Niedouczenie występuje, gdy model jest zbyt prosty, by uchwycić wzorce w danych.
The training set is the data used to fit the model.
začať sa učiť
Zbiór treningowy to dane używane do dopasowania modelu.
The test set is used to evaluate the model’s performance on unseen data.
začať sa učiť
Zbiór testowy służy do oceny działania modelu na nieznanych danych.
Cross-validation is a technique for assessing how a model will generalize to an independent dataset.
začať sa učiť
Walidacja krzyżowa to technika oceny, jak dobrze model generalizuje na niezależny zbiór danych.
A confusion matrix summarizes prediction results for classification problems.
začať sa učiť
Macierz pomyłek podsumowuje wyniki predykcji w problemach klasyfikacyjnych.
Precision is the ratio of true positives to all predicted positives.
začať sa učiť
Precyzja to stosunek trafień pozytywnych do wszystkich przewidzianych jako pozytywne.
Recall is the ratio of true positives to all actual positives.
začať sa učiť
Czułość to stosunek trafień pozytywnych do wszystkich rzeczywiście pozytywnych przypadków.
F1 score is the harmonic mean of precision and recall.
začať sa učiť
Miara F1 to średnia harmoniczna precyzji i czułości.
A decision tree splits data based on feature values to make predictions.
začať sa učiť
Drzewo decyzyjne dzieli dane na podstawie wartości cech, aby dokonać predykcji.
Random Forest is an ensemble of decision trees used to improve accuracy.
začať sa učiť
Random Forest to zespół drzew decyzyjnych służących do poprawy dokładności.
Gradient boosting builds models sequentially to correct errors from previous ones.
začať sa učiť
Gradient boosting buduje modele sekwencyjnie, aby poprawiać błędy poprzednich.
Support Vector Machines (SVM) aim to find the optimal boundary between classes.
začať sa učiť
Maszyny wektorów nośnych (SVM) szukają optymalnej granicy między klasami.
K-nearest neighbors (KNN) classifies data based on the labels of its closest points.
začať sa učiť
KNN klasyfikuje dane na podstawie etykiet najbliższych punktów.
Principal Component Analysis (PCA) reduces the dimensionality of data.
začať sa učiť
Analiza głównych składowych (PCA) redukuje wymiarowość danych.
A neural network is inspired by the structure of the human brain.
začať sa učiť
Sieć neuronowa inspirowana jest strukturą ludzkiego mózgu.
Deep learning is a subset of machine learning that uses neural networks with many layers.
začať sa učiť
Uczenie głębokie to podzbiór ML wykorzystujący sieci neuronowe o wielu warstwach.
Backpropagation is the algorithm used to train neural networks.
začať sa učiť
Backpropagation to algorytm używany do trenowania sieci neuronowych.
Activation functions introduce non-linearity to neural networks.
začať sa učiť
Funkcje aktywacji wprowadzają nieliniowość do sieci neuronowych.
Hyperparameters are configuration settings used to control the training process.
začať sa učiť
Hiperparametry to ustawienia konfiguracyjne używane do kontroli procesu uczenia.

Ak chcete pridať komentár, musíte byť prihlásený.