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…
Jakie wzory matematyczne są używane w sztucznej inteligencji?
Sztuczna inteligencja korzysta z matematyki na każdym etapie działania: to m.in. równania liniowe, funkcje aktywacji…
Czym jest regresja liniowa w uczeniu maszynowym?
Regresja liniowa w uczeniu maszynowym to metoda przewidywania wartości liczbowych na podstawie jednej lub wielu…
Na czym polega backpropagation w sieciach neuronowych?
Backpropagation to proces uczenia sieci neuronowej polegający na cofnięciu się przez warstwy modelu i obliczaniu,…
Czym są funkcje aktywacji w sztucznej inteligencji?
Funkcje aktywacji pozwalają sieciom neuronowym lepiej rozumieć i przekształcać dane wejściowe. Dzięki nim sztuczna inteligencja…
Jak działa algorytm gradientu prostego w uczeniu maszynowym?
Algorytm gradientu prostego polega na stopniowym poprawianiu parametrów modelu, aby zmniejszyć błąd w przewidywaniu odpowiedzi.…