Wyniki wyszukiwania
Przejdź do nawigacji
Przejdź do wyszukiwania
- [[Scikit-learn]] to jedna z najpopularniejszych bibliotek do uczenia maszynowego w języku Python. Jest szeroko stosowana w analizie danych, predykcji i mod …ce, która oferuje proste i efektywne narzędzia do analizy danych i uczenia maszynowego. Zawiera szeroki zakres algorytmów, od prostych modeli regresji liniowej p …5 KB (700 słów) - 18:52, 7 mar 2025
- …ptowalutami]]. W tym artykule przedstawimy kompleksowy przegląd głębokiego uczenia, skierowany do początkujących, z uwzględnieniem jego zastosowań w konte …ę hierarchicznej reprezentacji danych. Oznacza to, że algorytmy głębokiego uczenia, zwane [[Sztuczne sieci neuronowe|sztucznymi sieciami neuronowymi]], są zd …11 KB (1472 słowa) - 12:33, 18 mar 2025
- * **Głębokie uczenie (Deep Learning):** Podzbiór uczenia maszynowego, wykorzystujący sztuczne sieci neuronowe z wieloma warstwami (głębokimi * **Prognozowanie cen:** Algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować historyczne dane cenowe, wolumen handlu, wskaźniki techn …11 KB (1503 słowa) - 11:06, 10 maj 2025
- …bardziej złożonych wzorców. [[Funkcja aktywacji]] jest kluczowa w procesie uczenia się. …dużych zbiorów danych:** CNN wymagają dużych zbiorów danych do skutecznego uczenia się. W przypadku rynków kryptowalut, historia cenowa jest stosunkowo kró …13 KB (1708 słów) - 21:52, 18 mar 2025
- …mi ma przypisaną wagę, która określa siłę tego połączenia. Podczas procesu uczenia się, sieć dostosowuje te wagi, aby minimalizować błędy w prognozach. [[Algorytmy uczenia maszynowego]] są fundamentem działania SSN. Najpopularniejsze z nich to: …10 KB (1334 słowa) - 00:47, 19 mar 2025
- …świecie dynamicznie rozwijającej się sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML), dostęp do odpowiedniej infrastruktury jest kluczowy. Amazon Web Serv …enia maszynowego, takie jak TensorFlow, PyTorch, MXNet, Caffe, Keras, oraz biblioteki i narzędzia niezbędne do szybkiego rozpoczęcia pracy z projektami ML. W …13 KB (1846 słów) - 08:14, 18 mar 2025
- '''PyTorch''' to popularna, otwarta biblioteka uczenia maszynowego, oparta na języku programowania Python. Szybko zdobyła uznanie wśród na Na rynku istnieje wiele bibliotek uczenia maszynowego, takich jak [[TensorFlow]], [[Keras]], czy [[Scikit-learn]]. Co wyróżnia …10 KB (1435 słów) - 18:21, 18 mar 2025
- Drzewa decyzyjne to potężne i intuicyjne narzędzia w dziedzinie [[uczenia maszynowego]], które znajdują zastosowanie w wielu obszarach, w tym również w anali Drzewo decyzyjne to algorytm uczenia nadzorowanego, który wykorzystuje strukturę drzewa do podejmowania decyzj …11 KB (1517 słów) - 11:02, 18 mar 2025
- …**Uczenie maszynowe (Machine Learning):** Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego do identyfikacji wzorców i prognozowania cen. Popularne algorytmy: [[regre * **Overfitting:** Modele uczenia maszynowego mogą być zbyt dopasowane do danych historycznych i nie radzić sobie dobr …10 KB (1399 słów) - 16:32, 10 maj 2025
- K-Means to jeden z najpopularniejszych i najprostszych algorytmów uczenia maszynowego, a konkretnie algorytm grupowania danych (ang. *clustering*). Choć brzmi t === Narzędzia i Biblioteki === …10 KB (1391 słów) - 13:22, 18 mar 2025
- …łożone, wykorzystujące zaawansowane modele matematyczne i techniki uczenia maszynowego. …on:** Łatwy w nauce, posiada bogate biblioteki do analizy danych i uczenia maszynowego (np. Pandas, NumPy, Scikit-learn). …10 KB (1373 słowa) - 15:30, 10 maj 2025
- …jszych i jednocześnie stosunkowo łatwych do zrozumienia algorytmów uczenia maszynowego jest **Random Forest** (Las Losowy). Random Forest to algorytm uczenia maszynowego należący do kategorii **metod zespołowych** (ang. *ensemble methods*). O …12 KB (1641 słów) - 18:42, 18 mar 2025
- …:''' Łatwy w nauce, posiada bogate biblioteki do analizy danych i uczenia maszynowego. * '''Biblioteki i Frameworki:''' Dostępne są biblioteki i frameworki, które ułatwiają tworzenie algorytmów handlowych, np.: …10 KB (1431 słów) - 15:23, 10 maj 2025
- …oć brzmi skomplikowanie, jest kluczowym elementem wielu algorytmów uczenia maszynowego, w tym tych wykorzystywanych w analizie rynku kryptowalut i handlu kontrakt Wyobraźmy sobie, że mamy model uczenia maszynowego, który przewiduje, w którą stronę pójdzie cena Bitcoina (BTC) w ciągu …10 KB (1450 słów) - 12:13, 18 mar 2025
- === Narzędzia i Biblioteki === * **Scikit-learn:** Do uczenia maszynowego, w tym modeli szeregów czasowych. [[Scikit-learn]] zapewnia narzędzia do …10 KB (1425 słów) - 08:45, 18 mar 2025
- * **Problem zanikającego gradientu:** Podczas uczenia sieci, gradient (miara błędu) musi być propagowany wstecz przez wszystki …Odwrotnie, gradient może również eksplodować, prowadząc do niestabilności uczenia. …10 KB (1513 słów) - 21:53, 18 mar 2025
- …go (Machine Learning approach):** Ta metoda wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do trenowania modeli na oznaczonych danych tekstowych (czyli tekstach, któ …k do wstępnego przetwarzania tekstu, a następnie wykorzystać model uczenia maszynowego do bardziej szczegółowej analizy. …11 KB (1617 słów) - 23:42, 10 maj 2025
- * **Biblioteki Python:** Biblioteki takie jak `pandas`, `numpy`, i `TA-Lib` ułatwiają manipulację danymi i o * **Modele uczenia maszynowego:** Integracja modeli uczenia maszynowego, takich jak [[sieci neuronowe]], do przewidywania cen futures kryptowalut. …11 KB (1415 słów) - 11:57, 18 mar 2025
- …otek API:** Zainstaluj biblioteki API dla wybranego języka programowania. Biblioteki API ułatwiają komunikację z giełdą i dostarczają funkcje do składani === Popularne Biblioteki API dla Handlu Kryptowalutami === …11 KB (1546 słów) - 12:14, 10 maj 2025
- …go Uczenia (Machine Learning):** Ta metoda wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego, takie jak [[sieci neuronowe]], do trenowania modeli na dużych zbiorach da …* **Głębokie Uczenie (Deep Learning):** To zaawansowana forma uczenia maszynowego, która wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do analizy tekstu. Jest ba …11 KB (1613 słów) - 18:21, 10 maj 2025