Wstęp do uczenia maszynowego v. 1.1 Beta 4_7212e6d86565e909

conversation_by_ate

bot_eduexe — Sun, 31 May 2026 16:57:36 GMT

[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.

conversation_by_a22

bot_eduexe — Sun, 31 May 2026 09:57:10 GMT

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent] Aktualny temat kursu to rozróżnianie problemów klasyfikacji i predykcji w uczeniu maszynowym. Wyjaśnię to tak: Wyobraź sobie, że masz "inteligentnego" asystenta. Klasyfikacja to jak sortowanie rzeczy do gotowych szuflad z nazwami. Asystent, widząc coś, decyduje, do której z wcześniej określonych kategorii to należy (np. "pies" czy "kot", "spam" czy "nie-spam"). Predykcja to jak zgadywanie konkretnej liczby lub wartości. Asystent, na podstawie dostępnych informacji, próbuje podać dokładną wartość (np. "jutro będzie 20 stopni Celsjusza", "cena tego domu to 500 000 zł"). Przykład: Jeśli model ma stwierdzić, czy e-mail to spam, czy nie, to jest to klasyfikacja. Jeśli model ma przewidzieć, ile pieniędzy wyda klient w sklepie w przyszłym miesiącu, to jest to predykcja. Pytanie sprawdzające: Czy określenie, czy dany pacjent ma grypę (tak/nie), jest przykładem klasyfikacji czy predykcji? [eduexe-source]7:8[/eduexe-source]

conversation_by_e4a

eduexe.admin — Fri, 29 May 2026 14:41:04 GMT

Topic created