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.

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 mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie ma w kontekście żadnych informacji o pogodzie. Kontekst dotyczy głównie głębokiego uczenia, danych, diagnozy medycznej i automatycznie sterowanych pojazdów.

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) polega 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 Przykładem uczenia maszynowego jest wytrenowanie modelu matematycznego, który potrafi oceniać nowe dane, z którymi nie spotkał się w procesie uczenia się.

teksty od nauczyciela