Uczenie transferowe (Transfer Learning) to metoda w uczeniu maszynowym, w której wiedza zdobyta podczas rozwiązywania jednego zadania jest wykorzystywana do przyspieszenia i poprawy wyników w innym, powiązanym zadaniu. Zamiast trenować model od zera, korzysta się z już wytrenowanej sieci, którą dostosowuje się do nowych danych. Dzięki temu proces uczenia staje się szybszy, tańszy i bardziej…

Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (Explainable AI, XAI) to podejście w rozwoju systemów AI, którego celem jest uczynienie procesów decyzyjnych algorytmów zrozumiałymi dla człowieka. W odróżnieniu od tradycyjnych modeli traktowanych jak „czarne skrzynki”, XAI pozwala użytkownikom zrozumieć, dlaczego system podjął konkretną decyzję. To szczególnie istotne w obszarach wymagających przejrzystości, takich jak medycyna, finanse czy wymiar sprawiedliwości. …

Uczenie nadzorowane (Supervised Learning) to jedna z podstawowych metod uczenia maszynowego. Polega na trenowaniu modelu na danych oznaczonych etykietami, czyli takich, dla których znamy zarówno dane wejściowe, jak i oczekiwane wyniki. Celem jest nauczenie algorytmu przewidywania poprawnych odpowiedzi dla nowych, nieznanych wcześniej danych. Czym jest uczenie nadzorowane? W uczeniu…