Machine Learning

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

Devi essere accedere per pubblicare un commento.