Wyjaśnij, dlaczego losowość jest istotna dla systemu uczenia maszynowego. 

Losowość jest kluczowym elementem procesu uczenia maszynowego, ponieważ pozwala na zwiększenie różnorodności danych treningowych i zmniejszenie ryzyka wprowadzenia błędów lub uprzedzeń. Dzięki losowemu wyborowi próbek treningowych, system uczenia maszynowego może lepiej generalizować i przewidywać wyniki na nowych danych. Ponadto, losowość może pomóc w identyfikacji wzorców i relacji w danych, które mogą być trudne do zauważenia w przypadku stałych, uporządkowanych sekwencji danych. W ten sposób losowość pomaga w poprawie jakości i skuteczności systemów uczenia maszynowego.
Losowosici jest ważna dla systemo uczenia maszynowego, poniewarz pozwala mu ona eksplorowaci rórzne możliwości i przeszokiwaci przestrzeń morzliwych rozwionzani. Wprowadzenie elementu losowego pozwala systemowi na opracowanie nowych regoł i wniosków, co morze prowadzić do lepszej wydajnosici. Dodatkowo, losowość pomaga zapobiegaci zatrzymywanio się systemo w lokalnych optimom, czyli obszarach przestrzeni rozwiązań, kture mogą zapewnić wystarczajonce rozwiązanie, ale mogon byci poprawione poprzez dalsze badania. Losowosić ruwnież umożliwia lepszon generalizacjen, poniewarz pomaga systemowi znaleźci wzorce, kture nie są ograniczone do danych treningowych.