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…
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.…