próbna wiadomosc

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent] Jestem do Twojej dyspozycji. Jeśli masz jakieś pytanie, chętnie na nie odpowiem.

[eduexe-intent]Zrozumiałem. Jestem gotowy do klasyfikacji. Proszę podać pierwsze wejście do analizy.[/eduexe-intent] Twoja wiadomość jest niejasna. Jestem asystentem w kursie i chętnie odpowiem na Twoje pytania dotyczące jego treści. Sformułuj swoje pytanie, a ja postaram się pomóc.

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent] Witaj! Naukę najlepiej zacząć od zapoznania się ze strukturą kursu opisaną na pierwszym slajdzie. Kurs składa się z czterech modułów tematycznych, a pierwszym z nich jest "Moduł A: Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego", który omawia definicję, podział i zastosowania tej dziedziny. Po każdym module czeka Cię krótki test. Powodzenia! [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent] "Recall" to po polsku "Czułość". Jest to metryka, którą definiuje się jako stosunek przykładów prawdziwie pozytywnych (np. poprawnie wykrytych chorób) do wszystkich faktycznie pozytywnych przykładów w zbiorze danych (np. wszystkich chorych). Mówi nam, jaki procent wszystkich pozytywnych przypadków w rzeczywistości został wykryty przez model. [eduexe-source]24:1[/eduexe-source]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent] Uczenie Maszynowe (ML) to dziedzina Sztucznej Inteligencji (AI). Koncentruje się na tworzeniu algorytmów, które automatycznie poprawiają swoje działanie poprzez doświadczenie, czyli na podstawie analizy danych. Algorytmy te budują model matematyczny, który potrafi podejmować decyzje lub prognozować wyniki bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do wykonania konkretnego zadania. [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent] Aby wypełnić ankietę, należy uważnie przeczytać każde pytanie i zaznaczyć odpowiedź, która najlepiej odzwierciedla Twoją wiedzę lub opinię. Zazwyczaj robi się to, klikając w wybraną opcję. Po udzieleniu odpowiedzi na wszystkie pytania, poszukaj przycisku "Wyślij", "Zakończ" lub podobnego, aby zatwierdzić swoje odpowiedzi. W tym kursie taki element to "Kwestionariusz początkowy". [eduexe-source]componentId:3,slideId:1[/eduexe-source]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent] Kurs przybliża tematykę podstaw Uczenia Maszynowego (UM). W czterech modułach omówione zostaną: definicja, podział i zastosowania UM; problemy z danymi i sposoby ich rozwiązywania; podstawowe pojęcia (np. zbiór uczący, przeuczenie, macierz pomyłek); oraz metryki oceny modeli (dokładność, precyzja, czułość, F-score). Kurs skupia się na zadaniach praktycznych w narzędziu Google Teachable Machine. [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]