{"conversations": [{"from": "human", "value": "Quina difer\u00e8ncia hi ha entre ML i IA?"}, {"from": "gpt", "value": "L' aprenentatge de m\u00e0quines (LM) i la intel\u00b7lig\u00e8ncia artificial (AI) estan relacionats amb els termes, per\u00f2 es refereixen a diferents conceptes. L' IA \u00e9s un ampli camp de ci\u00e8ncies inform\u00e0tics que pret\u00e9n crear m\u00e0quines que solen realitzar tasques que solen requerir intel\u00b7 lig\u00e8ncia humana, com la percepci\u00f3, l' aprenentatge, la resoluci\u00f3 de problemes i la presa de decisions. L' IA es pot categoritzar en tres tipus principals: estrets o d\u00e8bils de l' AIA, general o forta, i superintel\u00b7 lig\u00e8ncia. D' altra banda, ML \u00e9s un subcampador d' intel\u00b7 lig\u00e8ncia intel\u00b7 lig\u00e8ncia que implica desenvolupar algorismes que permeten a les m\u00e0quines d' aprendre, sense ser expl\u00edcitament. Els algoritmes ML poden millorar el seu temps d' aprenentatge sobre les noves dades d' entrada, i poden dur a terme un interval d' imatges, com ara el reconeixement de la traducci\u00f3, el model de paraules i el coneixement de paraules, i el coneixement de veu."}, {"from": "human", "value": "Com funciona ML sota la caputxa? Vull dir, com apr\u00e8n els algoritmes de les dades? Si m'agradaria aprendre m\u00e9s sobre ML i com puc usar-la per ensenyar models a les meves dades, quines s\u00f3n les primeres passes que necessito, sense tenir un doctorat en aquest camp?"}, {"from": "gpt", "value": "Despr\u00e9s d' investigar els diferents tipus d' algorismes d' aprenentatge de m\u00e0quines, he descobert que l' aprenentatge supervisat implica que l' aprenentatge de dades etiquetada per predir resultats, mentre que l' aprenentatge sense supervisi\u00f3 implica trobar patrons i relacions en dades sense etiquetades. L' aprenentatge de seguretat implica aprendre a trav\u00e9s d' un sistema de recompenses i c\u00e0stigs. En termes de com l' algorismes aprendre de les dades, l' aprenentatge empra un conjunt de dades etiquetades per ajustar els par\u00e0metres del model fins que pot predir amb precisi\u00f3 els resultats, les dades invisibles. L' aprenentatge d' aprenentatge d' aprendre sota l' estructura subjacent de les dades sense que s' etiquetaven expl\u00edcitament. Refor\u00e7ar els algorismes per aprendre amb un entorn de retroalimentaci\u00f3 i rebre la forma d' aprenentatge. En general, podeu usar els m\u00e8todes d' aprenentatge espec\u00edfics de la seva tasca i l' aprenentatge."}]}