[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] Na podstawie Twoich ostatnich aktywności i pominiętych odpowiedzi, powinnaś powtórzyć następujące zagadnienia: Macierz pomyłek i metryki: Upewnij się, że potrafisz w pełni interpretować macierz pomyłek i odczytywać z niej błędne klasyfikacje. [18:2][18:4][19:2] Powtórz też różnice w zastosowaniu Precyzji i Czułości, wiedząc, kiedy minimalizować Fałszywe Pozytywne (FP), a kiedy Fałszywe Negatywne (FN). [26:4][23:1][24:1] Ocena dopasowania modelu: Skup się na wizualnym rozróżnianiu modeli przeuczonych i niedouczonych na wykresach funkcji straty. [17:4][17:6][17:7] Podstawowe pojęcia GTM i danych: Wróć do prawidłowej sekwencji działań w Google Teachable Machine [9:3][9:4][9:5][9:6][9:7] oraz sposobu identyfikacji problemów takich jak "dane spoza klas" i "przypadki graniczne". [11:2][11:4][11:5][11:10] Upewnij się również, że rozumiesz obliczanie wsadów na epokę. [16:5][16:6]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent] Uczenie Maszynowe (UM, ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (AI) skupiający się na rozwijaniu algorytmów, które automatycznie poprawiają się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te, na podstawie dostarczonych danych, budują model matematyczny zdolny do podejmowania decyzji lub prognozowania rezultatów bez konieczności bycia wprost zaprogramowanym do danego celu. [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent] Najważniejszą rzeczą, którą powinieneś/powinnaś teraz zrobić, jest uzupełnienie i sprawdzenie swojej wiedzy na temat problemów z danymi. Pominąłeś/Pominęłaś odpowiedzi na pytania kontrolne w komponencie "B1 - Dane w procesie uczenia", które są kluczowe dla zrozumienia tego zagadnienia. Pierwszy konkretny krok: Wróć do slajdu "Problemy z danymi - sprawdź się!" i odpowiedz na pytania dotyczące plików "test_B0.jpg", "test_B1.jpg", "test_B2.jpg" i "test_B3.jpg". [eduexe-source]11:7[/eduexe-source] [eduexe-source]11:8[/eduexe-source] [eduexe-source]11:9[/eduexe-source] [eduexe-source]11:10[/eduexe-source]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent] Jasne, oto 2-3 krótkie pytania kontrolne na podstawie materiału, który dotychczas przerobiłeś: Jakie jest główne narzędzie wykorzystywane do zadań praktycznych w tym kursie? [eduexe-source]1:1[/eduexe-source] Z ilu modułów tematycznych składa się kurs? [eduexe-source]1:1[/eduexe-source] Ile maksymalnie punktów można zdobyć za test początkowy? [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]