Eduexe Forum

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent] Najważniejszą rzeczą jest pobranie materiałów kursowych [eduexe-source]1:2[/eduexe-source] i przejście dalej. Uzasadnienie: Wciąż jesteś w komponencie 1 (czas w kursie: ok. 10 min), a zawarte tam pliki są konieczne do zadań praktycznych w narzędziu Google Teachable Machine oraz do zaliczenia testów. Pierwszy konkretny krok: Kliknij i pobierz oba pliki („Materiały do kursu” oraz „Modele GTM”) na slajdzie 2 [eduexe-source]1:2[/eduexe-source], a następnie przejdź strzałką dalej, aby rozpocząć właściwą część kursu.

Kot norweski leśny to duża, silna rasa pochodząca z Norwegii. Wyróżnia go gęste, dwuwarstwowe i wodoodporne futro z kryzą wokół szyi oraz puszysty ogon, co chroni go przed surowym klimatem. Z natury jest spokojny, przyjazny, inteligentny i towarzyski. Bardzo lubi się wspinać i dobrze dogaduje się z ludźmi oraz innymi zwierzętami.

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent] W kolejnym teście – „Do you know everything about cats?” (komponent 16) – możesz zdobyć maksymalnie 12 punktów. Maksymalny wynik do uzyskania w całym kursie wynosi 14 punktów, z czego 2 punkty przypadają na pierwszy test (komponent 5).

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent] Zbiór uczący (treningowy, ang. train set) to dane, na których model się uczy i jest trenowany. Zawiera on przykłady, dla których model z góry zna prawidłowe odpowiedzi (klasyfikację), co pozwala mu na dopasowanie swoich parametrów. [eduexe-source]15:3[/eduexe-source] [eduexe-source]20:1[/eduexe-source]

[eduexe-intent]'course_content'[/eduexe-intent] Różne rejestry uznają około 60 ras kotów. [eduexe-source]2:1[/eduexe-source]

Jakie znamy rasy kotów?

czym jest uczenie maszynowe

czym jest uczenie maszynowe

Topic created

czym jest uczenie maszynowe?

[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.

ile spędziłem ogólnie czasu w komponentach

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent] W kursie spędziłeś 189 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] Brak informacji. Nie mam wglądu w strukturę tego kursu w tej rozmowie. Doprecyzuj, czy chodzi o liczbę modułów, lekcji czy wszystkich elementów (wideo, quizy itd.), albo wklej spis treści—wtedy podam dokładną liczbę.

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