Logika Uczenia

Logika uczenia to zestaw zasad i mechanizmów determinujących, w jaki sposób model AI modyfikuje swoje parametry na podstawie danych treningowych i informacji zwrotnej.

Obejmuje m.in. sposób obliczania błędu, kierunek i tempo aktualizacji parametrów oraz kryteria zatrzymania procesu uczenia, co bezpośrednio wpływa na jakość i szybkość trenowania modelu.

Zrozumienie logiki uczenia stosowanej przez model pomaga zespołom wdrożeniowym przewidzieć, jak agent AI będzie się zachowywał po dostarczeniu nowych danych firmowych, i uniknąć niepożądanych efektów ubocznych.