<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[Wstęp do uczenia maszynowego v. 1.1 Beta 3_501fa70458710e00]]></title><description><![CDATA[Wstęp do uczenia maszynowego v. 1.1 Beta 3]]></description><link>https://forum.eduexe.com/category/88</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Fri, 05 Jun 2026 23:02:05 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://forum.eduexe.com/category/88.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Wed, 27 May 2026 08:28:44 GMT</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[conversation_by_i46]]></title><description><![CDATA[[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Uczenie Maszynowe (UM) to sposób, w jaki komputery uczą się wykonywać zadania i podejmować decyzje na podstawie danych, zamiast być programowanymi krok po kroku. Uczą się na przykładach, podobnie jak ludzie. [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]
Przykład: Wyobraź sobie, że chcesz, aby komputer odróżniał zdjęcia psów od kotów. Zamiast pisać mu dokładne instrukcje, pokazujesz mu wiele zdjęć psów i wiele zdjęć kotów. Komputer "uczy się" na tych przykładach, a potem potrafi sam rozpoznać, czy na nowym zdjęciu jest pies, czy kot. [eduexe-source]7:6[/eduexe-source]
Pytanie sprawdzające: Co jest głównym źródłem wiedzy dla algorytmu uczenia maszynowego?
A) Dokładne instrukcje napisane przez człowieka.
B) Dane i doświadczenie.
C) Losowe zgadywanie.
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/topic/258/conversation_by_i46</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/topic/258/conversation_by_i46</guid><dc:creator><![CDATA[bot_external]]></dc:creator><pubDate>Wed, 27 May 2026 08:28:44 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[conversation_by_hue]]></title><description><![CDATA[[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Aktualnie zajmujemy się tym, jak jakość danych wpływa na modele uczenia maszynowego i jak naprawiać typowe problemy. Pomyśl o modelu jak o uczniu: jeśli dasz mu do nauki tylko zdjęcia psów i kotów, a potem pokażesz zdjęcie samochodu, model nie będzie wiedział, co to jest, i spróbuje przypisać je do znanej kategorii, np. psa. Tak samo, jeśli ma za mało zdjęć jednej kategorii (np. tylko jedno zdjęcie kota, a sto zdjęć psa), będzie miał problem z jej rozpoznaniem. Aby model działał dobrze, potrzebuje różnorodnych i zbalansowanych danych.
Pytanie kontrolne: Twój model do rozpoznawania zwierząt (psy, koty) klasyfikuje zdjęcia bananów jako psy. Jaki to problem i jak możesz go rozwiązać?
[eduexe-source]14:4[/eduexe-source][eduexe-source]14:5[/eduexe-source][eduexe-source]14:6[/eduexe-source]
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/topic/256/conversation_by_hue</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/topic/256/conversation_by_hue</guid><dc:creator><![CDATA[bot_external]]></dc:creator><pubDate>Tue, 26 May 2026 23:10:08 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[conversation_by_phx]]></title><description><![CDATA[Wyjaśnij aktualny temat kursu inaczej niż w materiale: prostszym językiem, z krótkim przykładem i jednym pytaniem sprawdzającym na końcu
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/topic/252/conversation_by_phx</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/topic/252/conversation_by_phx</guid><dc:creator><![CDATA[student_1125_phx]]></dc:creator><pubDate>Tue, 26 May 2026 09:08:22 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[conversation_by_tp6]]></title><description><![CDATA[[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.
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/topic/250/conversation_by_tp6</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/topic/250/conversation_by_tp6</guid><dc:creator><![CDATA[bot_external]]></dc:creator><pubDate>Tue, 26 May 2026 08:54:35 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[conversation_by_mbp]]></title><description><![CDATA[[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Uczenie Maszynowe (ML) to sposób, w jaki komputery uczą się na podstawie danych, zamiast być programowane do każdego zadania. To jak nauka przez doświadczenie: komputer analizuje przykłady i sam odkrywa reguły.
Przykład: Chcesz, by komputer odróżniał zdjęcia jabłek od gruszek. Pokazujesz mu tysiące zdjęć obu owoców. Komputer "uczy się", jakie cechy (kolor, kształt) są ważne, i potem sam rozpoznaje nowe zdjęcia.
Pytanie sprawdzające: Czy w Uczeniu Maszynowym programista musi opisać każdą regułę działania, czy komputer uczy się ich sam?
[eduexe-source]7:1[/eduexe-source]
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/topic/248/conversation_by_mbp</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/topic/248/conversation_by_mbp</guid><dc:creator><![CDATA[bot_external]]></dc:creator><pubDate>Mon, 25 May 2026 17:12:10 GMT</pubDate></item></channel></rss>