Eduexe Forum

Brak informacji w dostarczonym źródle.

Brak informacji w dostarczonym źródle.

Brak informacji w dostarczonym źródle.

Przeuczenie może wystąpić, gdy model, np. klasyfikator zdjęć kotów, zapamięta specyficzne tło lub szum ze zbioru treningowego, zamiast cech samego kota. W efekcie, doskonale klasyfikuje zdjęcia, na których był trenowany, ale zawodzi przy nowych, nieznanych obrazach, ponieważ "nauczył się" zbyt wielu detali specyficznych dla danych treningowych.

Plastry Steri-Strip zostały wprowadzone na rynek w 1960 roku przez firmę 3M.

Tak, kot domowy, będąc drapieżnikiem, jak najbardziej może zapolować na szczura. Szczury są dla kotów potencjalną ofiarą, a ich instynkt łowiecki jest silny wobec gryzoni.

F-score to metryka oceny modelu, która stanowi próbę stworzenia bardziej uniwersalnej miary jakości. Jest oparty jednocześnie na precyzji (precision) i czułości (recall), a oblicza się go jako ich średnią harmoniczną. F-score stanowi kompromis między tymi dwiema metrykami. [eduexe-source]25:1[/eduexe-source][eduexe-source]25:2[/eduexe-source][eduexe-source]25:3[/eduexe-source]

Zbiór testowy (ang. test set) to zbiór przykładów, których model Uczenia Maszynowego nie wykorzystał w procesie uczenia się. Służy do przetestowania, jak dobrze model radzi sobie z klasyfikowaniem nowych, nieznanych danych. Jest to miara skuteczności i jakości wytrenowanego modelu, podobnie jak zadania egzaminacyjne, których wyników nie zna się z góry. [eduexe-source]15:3[/eduexe-source]

Paski to elementy służące do zbliżania brzegów rany. Umieszcza się je prostopadle do rany, bez naprężania skóry, w odstępach. Należy je oderwać z listka wzdłuż linii perforacji. [eduexe-source]10:1[/eduexe-source][eduexe-source]9:1[/eduexe-source]

Niniejszy kurs przybliża podstawy Uczenia Maszynowego (UM) z wykorzystaniem intuicyjnych przykładów i narzędzia Google Teachable Machine. Składa się z czterech modułów tematycznych: wprowadzenie do UM, dane w UM, podstawowe pojęcia UM i metryki.

Topic created

czym jest ml

Eduexe to platforma do tworzenia kursów e-learningowych, która wykorzystuje gotowe biblioteki elementów interaktywnych. Kursy w Eduexe buduje się z komponentów takich jak obiekty edukacyjne, testy, autotesty i ankiety. [eduexe-source]1:1[/eduexe-source][eduexe-source]18:1[/eduexe-source][eduexe-source]19:1[/eduexe-source]

test

Topic created

Student: pokaż historię pytań w tym czacie Chatbot: Niestety, nie mam możliwości przeglądania historii czatu ani wyświetlania wcześniejszych pytań. Mogę jednak pomóc w odpowiedzi na nowe pytania lub przypomnieniu się o tym, co omówiliśmy. Jak mogę Ci pomóc?

test 4

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie jest ono związane z tematyką kursu. Czy chcesz zadać inne pytanie związane z Uczeniem Maszynowym lub innymi tematami kursu?

afh Sh fbas fsu fbjseo fhosaueg

Topic created

hello

Zgodnie z dostarczonym źródłem, europejskie rasy kotów opisane w materiale to: British Shorthair (Brytyjski Krótkowłosy): Pochodzi z Wielkiej Brytanii. [eduexe-source]11:2[/eduexe-source] Norwegian Forest cat (Norweski Leśny): Pochodzi z Europy Północnej (Norwegia). [eduexe-source]11:3[/eduexe-source] European Shorthair (Europejski Krótkowłosy): Pochodzi ze Szwecji. [eduexe-source]11:4[/eduexe-source] Scottish Fold: Nazwa wskazuje na Szkocję jako pochodzenie. [eduexe-source]11:5[/eduexe-source]

asdfasdfasdf

asdfasdf

Zgodnie z dostępnym kontekstem, model zazwyczaj trenuje się przez tyle epok, ile potrzeba, aby osiągnąć najlepsze wyniki na zbiorze walidacyjnym.

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.

testowa 2

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