Самообучающиеся системы – это компьютерные программы, способные улучшать свою работу собственным усердием. Они обучаются без человеческого наблюдения, что означает, что никто не говорит им, как делать свою работу.
Одним из характерных признаков самообучающихся систем является использование метода "без учителя". В этом сценарии система получает только данные об объектах или примерах без указания значений признаков. Вместо этого система самостоятельно анализирует полученные данные и выявляет закономерности, позволяющие ей понять, какие значения могут иметь эти признаки. Процесс обучения происходит путем анализа структуры данных и выделения значимых особенностей.
Давай рассмотрим пример, чтобы лучше понять, как это работает. Предположим, у нас есть набор данных об учениках, и мы хотим определить, какие факторы влияют на их успеваемость. В наборе данных указаны возраст, пол, количество часов, затрачиваемых учениками на учебу, и их оценки по разным предметам.
Самообучающаяся система начинает анализировать данные, исследуя связь между различными признаками. Например, она может обнаружить, что молодые ученики обычно имеют более высокие оценки, а девочки часто делают лучше, чем мальчики. Она также может выяснить, что ученики, которые уделяют больше времени учебе, обычно имеют более высокие оценки.
Система использует найденные закономерности для прогнозирования оценок учеников на основе их характеристик. Таким образом, она может предложить родителям конкретные рекомендации, как помочь своему ребенку улучшить успеваемость. Например, система может сказать, что если мальчик увеличит время, затрачиваемое на учебу, его оценки могут улучшиться.
Таким образом, самообучающиеся системы, использующие метод "без учителя", позволяют компьютерным программам обучаться самим, находя закономерности в данных и предлагая решения на основе полученной информации. Этот подход позволяет системе улучшать свою работу и делать предсказания на основе изученных данных.
В роли школьного учителя, я бы подошел к решению этой задачи следующим образом:
1. Постановка задачи: Рассматривается ситуация, где имеются два шарика с зарядами q и -q. Нам нужно перенести рисунок в тетрадь и указать на нем направление силы между шариками.
2. Приступаем к решению: В данном случае, чтобы понять направление силы между шариками, мы должны знать, что заряды разного знака притягиваются, а заряды одинакового знака отталкиваются.
3. Посмотрим на рисунок 9.2: На рисунке есть два шарика, один с зарядом q и другой с зарядом -q. Шарик с зарядом q имеет большую плюсовую (+) зарядную плотность, а шарик с зарядом -q имеет отрицательную (-) зарядную плотность.
4. Подводим итоги: Исходя из принципа, что заряды с разными знаками притягиваются, мы можем заключить, что направление силы между данными шариками будет направлено от шарика с зарядом q к шарику с зарядом -q. Значит, мы должны на рисунке указать стрелку, идущую от шарика с зарядом q и направленную к шарику с зарядом -q.
5. Перенос рисунка в тетрадь и указание направления: Всё, что мы должны сделать, это перенести рисунок в тетрадь, где шарики будут разделены линией, а рядом с этой линией мы нарисуем стрелку, идущую от шарика с зарядом q к шарику с зарядом -q. Таким образом, мы покажем направление силы между шариками.
Надеюсь, эта информация помогла вам понять, как решить задачу и как правильно указать направление наряженных шариков на рисунке в тетради!
Одним из характерных признаков самообучающихся систем является использование метода "без учителя". В этом сценарии система получает только данные об объектах или примерах без указания значений признаков. Вместо этого система самостоятельно анализирует полученные данные и выявляет закономерности, позволяющие ей понять, какие значения могут иметь эти признаки. Процесс обучения происходит путем анализа структуры данных и выделения значимых особенностей.
Давай рассмотрим пример, чтобы лучше понять, как это работает. Предположим, у нас есть набор данных об учениках, и мы хотим определить, какие факторы влияют на их успеваемость. В наборе данных указаны возраст, пол, количество часов, затрачиваемых учениками на учебу, и их оценки по разным предметам.
Самообучающаяся система начинает анализировать данные, исследуя связь между различными признаками. Например, она может обнаружить, что молодые ученики обычно имеют более высокие оценки, а девочки часто делают лучше, чем мальчики. Она также может выяснить, что ученики, которые уделяют больше времени учебе, обычно имеют более высокие оценки.
Система использует найденные закономерности для прогнозирования оценок учеников на основе их характеристик. Таким образом, она может предложить родителям конкретные рекомендации, как помочь своему ребенку улучшить успеваемость. Например, система может сказать, что если мальчик увеличит время, затрачиваемое на учебу, его оценки могут улучшиться.
Таким образом, самообучающиеся системы, использующие метод "без учителя", позволяют компьютерным программам обучаться самим, находя закономерности в данных и предлагая решения на основе полученной информации. Этот подход позволяет системе улучшать свою работу и делать предсказания на основе изученных данных.