Jak obliczyć dokładność modelu AI – precyzja recall i F1 score
Aby sprawdzić, jak dobrze działa model AI, nie wystarczy znać tylko ogólną dokładność. Trzeba przyjrzeć…
Co to jest macierz pomyłek w uczeniu maszynowym?
Macierz pomyłek to tabela, która pokazuje, jak często model uczenia maszynowego poprawnie i błędnie rozpoznaje…
Czy AI potrafi rozwiązywać zadania matematyczne?
Sztuczna inteligencja coraz skuteczniej radzi sobie z rozwiązywaniem zadań matematycznych, zarówno na poziomie podstawowym, jak…
Jak zacząć uczyć się matematyki pod kątem sztucznej inteligencji?
Naukę matematyki pod kątem sztucznej inteligencji warto zacząć od zapoznania się z algebrą liniową, rachunkiem…
Czym jest uczenie nadzorowane i nienadzorowane w AI?
Uczenie nadzorowane polega na trenowaniu algorytmu na gotowych, opisanych przykładach, dzięki czemu system uczy się…
Jak działa PCA (analiza głównych składowych) w machine learningu?
PCA, czyli analiza głównych składowych, upraszcza zbiory danych, redukując liczbę zmiennych bez tracenia najważniejszych informacji.…
Na czym polega normalizacja danych w modelach AI?
Normalizacja danych w modelach AI polega na przekształcaniu wartości zmiennych do wspólnej skali, najczęściej poprzez…
Czym różni się AI od zwykłych algorytmów matematycznych?
AI potrafi samodzielnie rozpoznawać wzorce, wyciągać wnioski i doskonalić swoje działania na podstawie zebranych danych.…
Jakie wzory matematyczne są używane w sztucznej inteligencji?
Sztuczna inteligencja korzysta z matematyki na każdym etapie działania: to m.in. równania liniowe, funkcje aktywacji…