Czym różni się AI od zwykłych algorytmów matematycznych?
AI potrafi samodzielnie rozpoznawać wzorce, wyciągać wnioski i doskonalić swoje działania na podstawie zebranych danych.…
Na czym polega normalizacja danych w modelach AI?
Normalizacja danych w modelach AI polega na przekształcaniu wartości zmiennych do wspólnej skali, najczęściej poprzez…
Jak działa PCA (analiza głównych składowych) w machine learningu?
PCA, czyli analiza głównych składowych, upraszcza zbiory danych, redukując liczbę zmiennych bez tracenia najważniejszych informacji.…
Czym jest uczenie nadzorowane i nienadzorowane w AI?
Uczenie nadzorowane polega na trenowaniu algorytmu na gotowych, opisanych przykładach, dzięki czemu system uczy się…
Jak sieć neuronowa uczy się rozpoznawać wzorce – krok po kroku
Sieć neuronowa rozpoznaje wzorce, stopniowo dostosowując wagi połączeń między "neuronami" na podstawie przykładów, które otrzymuje.…
Jakie są podstawy statystyki potrzebne do machine learningu?
Podstawy statystyki potrzebne do machine learningu obejmują zrozumienie pojęć takich jak średnia, mediana, odchylenie standardowe…
Jak działa transformator w sztucznej inteligencji?
Transformator to architektura, która pozwala komputerom analizować i rozumieć zależności między elementami danych, zwłaszcza tekstów.…
Czym jest optymalizacja funkcji kosztu w modelach AI?
Optymalizacja funkcji kosztu polega na wyznaczaniu takich parametrów modelu, które minimalizują różnicę między przewidywaniami a…
Jakie działy matematyki są potrzebne do nauki AI?
Aby zacząć naukę sztucznej inteligencji, trzeba znać algebrę liniową, rachunek różniczkowy, prawdopodobieństwo i statystykę. To…
