Eduexe Forum

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent] Uczenie przez wzmacnianie (ang. reinforcement learning) to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model uczy się poprzez interakcje ze środowiskiem, wykorzystując system kar i nagród. [eduexe-source]7:6[/eduexe-source]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent] Twoje dotychczasowe postępy w kursie wyglądają następująco: Wykonane: Spędziłeś w kursie 84.3 minuty. Zdobyłeś łącznie 25 punktów. Ukończyłeś moduły: "A1 - Wprowadzenie do uczenia maszynowego", "A2 - Wprowadzenie do Google Teachable Machine" [eduexe-source]7:1[/eduexe-source][eduexe-source]8:1[/eduexe-source] oraz "C - Podstawowe pojęcia UM" [eduexe-source]15:1[/eduexe-source]. Pomyślnie zaliczyłeś test początkowy oraz test modułu "Wprowadzenie do UM" [eduexe-source]9:1[/eduexe-source] i test modułu "Podstawowe pojęcia UM" [eduexe-source]19:1[/eduexe-source]. Wymaga pracy: Przerobiłeś materiały z modułu "B - Dane w procesie UM" [eduexe-source]11:1[/eduexe-source], ale musisz jeszcze wykonać test modułu "Dane w procesie UM" [eduexe-source]13:1[/eduexe-source]. Przerobiłeś materiały z modułu "D - Metryki" [eduexe-source]21:1[/eduexe-source], ale musisz jeszcze wykonać test modułu "Metryki" [eduexe-source]28:1[/eduexe-source]. Pozostał Ci również do wykonania test końcowy [eduexe-source]36:1[/eduexe-source].

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent] Przepraszam za zamieszanie. Poprzednie odniesienia do tematu "Strata, przeuczenie, niedouczenie" były moim błędem. Nieprawidłowo założyłem/założyłam, że masz trudności z tym zagadnieniem, co doprowadziło do błędnego wskazania go jako aktualnego tematu. Masz rację, obecnie jesteś w "A1 - Wprowadzenie do uczenia maszynowego", który jest pierwszym merytorycznym elementem kursu.

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent] Wyobraźmy sobie, że system UM ma klasyfikować eseje uczniów na "Zaliczone" i "Niezaliczony". Uczenie Maszynowe (UM) uczy się reguł oceny z przykładów (danych z etykietami "Zaliczone"/"Niezaliczony"), zamiast być programowanym. [eduexe-source]7:1[/eduexe-source] [eduexe-source]7:6[/eduexe-source] Model to "wiedza" systemu, a algorytm to metoda, jaką się uczy. [eduexe-source]7:1[/eduexe-source] Funkcja straty mierzy błędy w ocenie, a optymalizacja je minimalizuje. [eduexe-source]7:1[/eduexe-source] To przykład klasyfikacji w uczeniu nadzorowanym. [eduexe-source]7:8[/eduexe-source]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent] W komponencie "O kursie" spędziłeś 0 minut.

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent] W teście początkowym uzyskałeś/aś 8 z 10 możliwych punktów [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]. Poprawnie odpowiedziałeś/aś na pytania dotyczące: przykładów problemów klasyfikacji. metryk wykorzystywanych do oceny modeli w problemach klasyfikacji. prawdziwych zdań odnoszących się do procesu uczenia w problemie klasyfikacji. przykładów algorytmów uczenia nienadzorowanego. Jedynym pytaniem, na które odpowiedziałeś/aś niepoprawnie, było to dotyczące fałszywych zdań odnoszących się do zbioru danych w procesie uczenia. Zaznaczyłeś/aś jedno fałszywe zdanie, ale pominąłeś/aś drugie.

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent] Twoje postępy w kursie: Wykonano: Odwiedziłeś komponent "Start" [eduexe-source]1:2[/eduexe-source] i zapoznałeś się z materiałami, wypełniłeś "Kwestionariusz początkowy" [eduexe-source]4:1[/eduexe-source], ukończyłeś "Test początkowy" [eduexe-source]6:1[/eduexe-source] (10/10 punktów) oraz test cząstkowy "AT - Wprowadzenie do UM - Test" [eduexe-source]9:1[/eduexe-source]. Rozpocząłeś moduły "A1 - Wprowadzenie do uczenia maszynowego" [eduexe-source]7:2[/eduexe-source] i "A2 - Wprowadzenie do Google Teachable Machine" [eduexe-source]8:7[/eduexe-source], wykonując po jednym zadaniu. Obecnie znajdujesz się w module "B1 - Dane w procesie uczenia" [eduexe-source]11:7[/eduexe-source], gdzie rozpocząłeś rozwiązywanie zadań. Do wykonania: Dokończenie modułu "B1 - Dane w procesie uczenia" oraz pozostałych części modułów "A1 - Wprowadzenie do uczenia maszynowego" i "A2 - Wprowadzenie do Google Teachable Machine". Do przerobienia pozostały moduły: "A3 - Wprowadzenie do UM - dodatkowy przykład", "B2 - Istotność danych w UM - naprawa modelu", "BT - Dane w procesie uczenia - Test", "B3 - Dane w UM - dodatkowe przykłady", wszystkie moduły z sekcji "Podstawowe pojęcia UM" i "Metryki", "Kwestionariusz końcowy" oraz "Zadanie końcowe". Do tej pory spędziłeś w kursie około 15 minut. Cały kurs został zaprojektowany na około 120 minut nauki, więc pozostało Ci do zrealizowania około 105 minut.

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent] Na podstawie Twoich błędnych odpowiedzi i częściowo poprawnych interakcji, sugeruję powtórzyć następujące zagadnienia, aby wzmocnić Twoje podstawy w uczeniu maszynowym: Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego: Definicja ML i jego relacja do AI: Miałeś błędy w pytaniach dotyczących tego, które pojęcie jest szersze oraz na czym polega uczenie przez doświadczenie. [eduexe-source]7:1[/eduexe-source][eduexe-source]7:2[/eduexe-source][eduexe-source]7:3[/eduexe-source] Zastosowania Uczenia Maszynowego: Błędy w dopasowywaniu przykładów zastosowań do odpowiednich obszarów. [eduexe-source]7:4[/eduexe-source][eduexe-source]7:5[/eduexe-source] Rodzaje Uczenia Maszynowego (nadzorowane, nienadzorowane, przez wzmacnianie): Błędy w identyfikacji typu uczenia na podstawie opisu problemu oraz w rozpoznawaniu algorytmów uczenia przez wzmocnienie. [eduexe-source]7:6[/eduexe-source][eduexe-source]7:7[/eduexe-source] Problemy Uczenia Maszynowego i wpływ danych: Klasyfikacja vs. Predykcja: Miałeś trudności z rozróżnieniem problemów klasyfikacji. [eduexe-source]7:8[/eduexe-source][eduexe-source]7:9[/eduexe-source] Wpływ danych (przypadki graniczne, nierówna liczebność klas, dane spoza klas): Błędy w pytaniach dotyczących postępowania w przypadku, gdy model nie jest w stanie wykryć nowych kategorii. Przejrzyj materiały o tym, jak jakość i rodzaj danych wpływa na działanie modelu. [eduexe-source]11:2[/eduexe-source][eduexe-source]11:3[/eduexe-source][eduexe-source]11:4[/eduexe-source][eduexe-source]11:5[/eduexe-source][eduexe-source]12:3[/eduexe-source][eduexe-source]12:5[/eduexe-source] Przeuczenie (Overfitting): Miałeś błędne odpowiedzi dotyczące charakterystyki zjawiska przeuczenia. [eduexe-source]17:4[/eduexe-source][eduexe-source]17:5[/eduexe-source] Macierz pomyłek i metryki: Odczytywanie Macierzy Pomyłek: Upewnij się, że rozumiesz, co oznaczają poszczególne pola w macierzy pomyłek. [eduexe-source]18:1[/eduexe-source][eduexe-source]18:2[/eduexe-source][eduexe-source]18:3[/eduexe-source] Obliczanie Dokładności, Precyzji, Czułości: Błędy w zadaniach wymagających obliczeń tych metryk na podstawie macierzy pomyłek. Skup się na zrozumieniu wzorów i ich zastosowaniu. [eduexe-source]22:1[/eduexe-source][eduexe-source]22:2[/eduexe-source][eduexe-source]22:5[/eduexe-source][eduexe-source]23:1[/eduexe-source][eduexe-source]23:2[/eduexe-source][eduexe-source]23:5[/eduexe-source][eduexe-source]24:1[/eduexe-source][eduexe-source]24:2[/eduexe-source][eduexe-source]24:5[/eduexe-source] Zacznij od przeglądu materiałów w komponencie 7, a następnie przejdź do pozostałych tematów, koncentrując się na slajdach wskazanych w źródłach.

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent] Rozpocząłeś kurs i odwiedziłeś komponent "Start", gdzie pobrałeś materiały do kursu. [eduexe-source]1:2[/eduexe-source] Do tej pory nie podjąłeś żadnych interakcji z treścią kursu ani nie spędziłeś w nim aktywnie czasu. Cały kurs jest jeszcze do przerobienia. Sugeruję kontynuację nauki, zaczynając od pierwszego modułu merytorycznego.

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent] Bardzo się cieszę, że udało mi się to wyjaśnić. Zrozumienie tej podstawowej różnicy jest kluczowe. Kiedy opanujesz fundamenty, reszta materiału stanie się znacznie prostsza. Gdyby pojawiły się kolejne pytania, jestem do dyspozycji. [eduexe-source]7:8[/eduexe-source]

Topic created

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent] Na podstawie Twoich postępów, najważniejszą rzeczą jest teraz ukończenie modułu "Metryki" (Moduł D). Uzasadnienie: Analiza Twoich postępów pokazuje, że jest to ostatni moduł merytoryczny, który właśnie rozpocząłeś/aś, ale nie ukończyłeś/aś jeszcze żadnego z zawartych w nim ćwiczeń. Pierwszy krok: Wróć do sekcji "Metryki" i odpowiedz na pierwsze pytanie kontrolne, dotyczące analizy macierzy pomyłek.

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent] Pierwszy obrazek w komponencie 7 pojawia się na drugim slajdzie. Ilustruje on przykład opisany na slajdzie pierwszym. Przedstawia wykres, na którym widać, że element może jednocześnie należeć do zbioru rozmytego i jego dopełnienia (np. osoba o wzroście 170 cm jest w pewnym stopniu "wysoka" i "niska"). [eduexe-source]7:2[/eduexe-source]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent] Do tej pory spędziłeś/aś w kursie łącznie 13643 sekundy, co daje 227 minut i 23 sekundy.

próbna wiadomosc

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent] Epoka (ang. epoch) to jedno pełne przejście modelu w czasie treningu przez wszystkie przykłady ze zbioru uczącego. Zazwyczaj potrzeba wielu epok, aby dobrze wytrenować model. Wsad (ang. batch size) to liczba przykładów treningowych (porcja danych), jaką model otrzymuje na raz do przetworzenia w pojedynczej iteracji. Zbiór uczący jest dzielony na takie porcje, czyli wsady. [eduexe-source]componentId:16:slideId:3[/eduexe-source] [eduexe-source]componentId:16:slideId:5[/eduexe-source] [eduexe-source]componentId:20:slideId:1[/eduexe-source]

Dokładność (accuracy) to stosunek poprawnie zaklasyfikowanych przez model przykładów testowych do wszystkich przykładów testowych. Precyzja (precision) to stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków, które model sklasyfikował jako pozytywne. Chatbot wersja B

Odpowiedź na pytanie użytkownika: Ile mi zajmie zapoznanie się z tymi treściami? Zdaje się, że użytkownik chciałby wiedzieć, ile czasu zajmie mu zużycie się z materiałem kursu, który został przygotowany na podstawie załączonych danych. W oparciu o historię rozmowy oraz załączony plik JSON, nie ma bezpośrednio informacji o czasie niezbędnym do zużycia się z materiałem kursu. Jednak widać, że kurs składa się z 35 modułów, a każdy moduł ma swoje własne treści, takie jak definicje pojęć, przykłady i ćwiczenia. Powyższe informacje pozwala nam na założenie, że użytkownik powinien być w stanie zużyć się z materiałem kursu w ciągu kilku dni.

Aby rozwiązać test, musisz przechodzić przez kolejne części kursu. Testy odblokowują się automatycznie w miarę Twoich postępów. Test początkowy znajduje się na początku kursu, testy cząstkowe pojawiają się po ukończeniu każdego z czterech modułów, a test końcowy jest dostępny po przejściu całego materiału. [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]

Brak informacji w dostarczonym źródle.

Topic created

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent] Podsumowanie: Czas w kursie: 1247 min; wizyty: 102; interakcje: 14/27 Wynik: 0,5; status: INCOMPLETE/FAILED Bieżąca część: komponent 2 Wykonane: c10: 1 quiz zaliczony (po 2. próbie), wielokrotny nadal błędny c8: 4 pyt.; 2 błędne, 1 częściowo; LO: europa 0,5/3; ameryka 0,5/3 c11: 2 linki uruchomione Do zrobienia: Zaliczyć testy w c3 i c8 (≥50% każdy) Poprawić quiz wielokrotny w c10 Dokończyć 13 interakcji Podnieść efekty (europa, ameryka); uzupełnić „pogoda”, „rasa_kota”

Przypomnij mi, jakie są zastosowania Uczenia Maszynowego?

Testowa wiadomość Systemu

GTM to skrót od Google Teachable Machine. Jest to przeglądarkowe narzędzie udostępnione przez firmę Google, które umożliwia tworzenie modeli Uczenia Maszynowego oraz ich zapisywanie do wykorzystania w dowolnych zastosowaniach. Do korzystania z GTM nie są potrzebne żadne umiejętności programistyczne ani matematyczne, wystarczy ogólne zrozumienie, czym Uczenie Maszynowe jest. [eduexe-source]8:1[/eduexe-source]

czym jst ml?

podaj informacje o macierzy pomyłek

ag

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te na podstawie dostarczonych im danych budują model matematyczny, który potrafi podejmować decyzje czy prognozować rezultaty bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do danego celu przez człowieka. Główne elementy uczenia maszynowego to: dane - duże zbiory danych używane do trenowania i testowania działania modelu model - matematyczna reprezentacja problemu, uczona na podstawie danych algorytm - zestaw reguł i procedur używany do uczenia modelu na podstawie danych funkcja straty - funkcja używana do oceny, jak dobrze model działa - im niższa strata, tym lepszy model optymalizacja - proces dopasowywania parametrów modelu w celu minimalizacji funkcji straty Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów i dźwięków, analiza danych, budowanie złożonych modeli językowych, diagnostyka medyczna, autonomiczne sterowanie i wiele innych.

Nie otrzymałem żadnego pytania kursanta. Proszę powtórzyć pytanie, aby mogłem odpowiedzieć.

Macierz pomyłek w uczeniu maszynowym to specyficzny układ tabelaryczny, który pozwala na wizualizację wydajności algorytmu, zazwyczaj algorytmu uczenia nadzorowanego. Każdy wiersz macierzy reprezentuje instancje w rzeczywistej klasie, podczas gdy każda kolumna reprezentuje instancje w klasie przewidywanej. Przekątna macierzy reprezentuje zatem wszystkie instancje, które zostały poprawnie przewidziane. Macierz pomyłek ułatwia sprawdzenie, czy system myli ze sobą dwie klasy.

z zfdgz dfg fd dhsf dsh d

Pytanie 6 od studenta

odp nauczyciela

aaaa bbbbb

i jeszcze jedna odpowiedź nauczyceia

Welcome to your brand new NodeBB forum! This is what a topic and post looks like. As an administrator, you can edit the post's title and content. To customise your forum, go to the Administrator Control Panel. You can modify all aspects of your forum there, including installation of third-party plugins. Additional Resources NodeBB Documentation Community Support Forum Project repository