🎯 Definicja
Seed to wartość początkowa używana w algorytmach generowania liczb pseudolosowych, która zapewnia powtarzalność wyników dla tych samych danych wejściowych.
🔑 Kluczowe punkty
- Seed umożliwia generowanie tych samych liczb pseudolosowych przy identycznych warunkach.
- Jest kluczowy dla powtarzalności w badaniach i eksperymentach naukowych.
- Wykorzystywany w uczeniu maszynowym, symulacjach i kryptografii.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Seed jest fundamentem algorytmów pseudolosowych, które generują liczby przypominające losowe, ale deterministyczne przy użyciu tej samej wartości początkowej. Dzięki temu możliwe jest odtworzenie wyników eksperymentów, co ma kluczowe znaczenie w nauce i technologii. Przykładowo, w uczeniu maszynowym ustawienie seeda pozwala na porównywanie modeli trenowanych na tych samych danych z zachowaniem identycznych warunków początkowych.
💡 Przykład zastosowania
Przykład w Pythonie:
import random
random.seed(42)
print(random.random()) # Wynik: 0.6394267984578837 (zawsze taki sam dla seeda 42)W tym przypadku ustawienie seeda na wartość 42 gwarantuje, że każdorazowe uruchomienie kodu wygeneruje te same liczby pseudolosowe.
📌 Źródła
- Dokumentacja Python: random.seed()
- “Introduction to Machine Learning” - Alpaydin Ethem