Eduexe Forum

Czułość to miara zdolności modelu do rozpoznawania przykładów należących do klasy pozytywnej. Jest to miara, która określa, jak dobrze model rozpoznaje przykłady, które rzeczywiście należą do klasy pozytywnej. Czułość jest obliczana jako stosunek liczby przykładów, które zostały prawidłowo rozpoznane jako pozytywne (TP), do liczby wszystkich przykładów, które rzeczywiście należą do klasy pozytywnej (TP + FN). Na przykład, jeśli model rozpoznał 80 przykładów jako pozytywne i 20 z nich było poprawnie rozpoznanych, a w rzeczywistości 90 przykładów należało do klasy pozytywnej, to czułość modelu wynosi 80/90 = 0,89 lub 89%. Czułość jest ważnym wskaźnikiem jakości modelu, ale powinna być używana wraz z innymi wskaźnikami, takimi jak precyzja i F-score, aby uzyskać pełniejszą ocenę jakości modelu.

F-score to miara, która stanowi pewien kompromis pomiędzy precyzją (precision) i czułością (recall). Jest to miara, która ocenia model bardziej obiektywnie niż każda z tych dwóch metryk z osobna. F-score bierze pod uwagę tylko 3 z 4 ćwiartek macierzy pomyłek, ignorując przykłady true negative (TN) - prawdziwie negatywne.

Metryki są miarą jakości modelu Uczenia Maszynowego, która umożliwia porównywanie modeli między sobą. W kontekście, którym dyskutujemy, metryki są obliczane na podstawie macierzy pomyłek. W materiałach jest mowa o czterech głównych metrykach: Dokładność (accuracy) - to często metryka domyślna, która określa, jak często model poprawnie klasyfikuje przykłady. Precyzja (precision) - to metryka, która określa, jak często model poprawnie klasyfikuje przykłady z jednej klasy. Czułość (recall) - to metryka, która określa, jak często model poprawnie klasyfikuje przykłady z jednej klasy, nawet jeśli są one rzadkie. F-score - to uniwersalna metryka, która łączy precyzję i czułość modelu. Metryki te są ważne, ponieważ pozwalają ocenić jakość modelu i porównywać go z innymi modelami. Warto zwrócić uwagę, że każda metryka ma swoje wady i zalety, i zależy od celu, jaki chcemy osiągnąć.

Dokładność jest miarą, która pokazuje, jaki procent wszystkich przykładów został poprawnie sklasyfikowany przez model. Prawda.

Wzór na dokładność to: Dokładność = (poprawne klasyfikacje) / (wszystkie klasyfikacje) lub w inny sposób: Dokładność = (suma przykładów osób chorych ocenionych jako chore i osób zdrowych ocenionych jako zdrowe) / (suma wszystkich przykładów testowych) Przykładem może być tabela poniżej: Prawdziwie pozytywne Prawdziwie negatywne Suma Prawdziwie pozytywne 80 20 100 Prawdziwie negatywne 10 90 100 Suma 90 110 200 W tym przykładzie dokładność wynosi 90/200 = 0,45.

Aby poprawić klasyfikowanie przez model niewyraźnie narysowanej cyfry, która trochę przypomina 6, a trochę 8, należy dostarczyć modelowi dodatkowych danych, które mogą pomóc mu w rozróżnieniu tych dwóch cyfr. W naszym przypadku, model został wytrenowany na danych, które zawierają wyraźnie narysowane cyfry 6 i 8. Jednak w przypadku niewyraźnie narysowanej cyfry, model może mieć trudności z rozróżnieniem jej od innych cyfr. Aby poprawić klasyfikowanie przez model, można: Dodawać więcej danych do modelu, które zawierają niewyraźnie narysowane cyfry 6 i 8. To pozwoli modelowi nauczyć się rozróżniać te cyfry w różnych kontekstach. Ulepszyć model, aby był bardziej elastyczny i mógł radzić sobie z niewyraźnie narysowanymi cyframi. Zastosować techniki post-processing, które mogą pomóc modelowi poprawić swoje klasyfikowanie w przypadku niewyraźnie narysowanych cyfr. Warto zauważyć, że poprawienie klasyfikowania przez model niewyraźnie narysowanej cyfry wymaga dodatkowych danych i ulepszeń modelu.

Strata (loss) w modelach nie zmienia się liniowo z każdą kolejną epoką, ponieważ jest to wynik interakcji między modelami a danymi. W każdej kolejnej epoce model koryguje swoje wyniki w oparciu o dane, ale zmiana straty nie jest liniowa ze względu na fakt, że model może się nadmiernie dostosowywać do danych szkoleniowych. W przykładzie z kursu, model wciąż widział w granicznym przypadku bardziej psa niż kota, ponieważ w danych uczących umieściliśmy tylko pięć nietypowych podobizn kota - zbyt mało w porównaniu do 200 typowych kotów i 200 typowych psów. W takim przypadku, model może się nadmiernie dostosowywać do danych szkoleniowych, co prowadzi do zmiany straty w sposób nieliniowy. Dodatkowo, zmiana straty może być również wpływana przez różne czynniki, takie jak współczynnik uczenia (learning rate), liczba epok, a także sama struktura modelu. Wszystkie te czynniki mogą wpływać na sposób, w jaki model koryguje swoje wyniki w czasie treningu, co prowadzi do zmiany straty w sposób nieliniowy. Warto zauważyć, że zmiana straty w modelach jest zależna od wielu czynników, a nie tylko od liczby epok. W związku z tym, nie można przewidzieć, jak zmieni się strata w każdej kolejnej epoce, a jedynie można obserwować, jak zmienia się strata w czasie treningu.

dlaczego nie odpowiadasz na moje wiadomości?

Tak, to prawidłowa definicja F-score. F-score to średnia harmoniczna precyzji i czułości, która jest obliczana według następującego wzoru: F-score = 2precyzjarecall/(precyzja + recall) To samo zostało opisane w tekście jako: F1 = 2precisionrecall/(precision + recall) lub F1 = 2TP/(2TP + FP + FN) gdzie TP to liczba prawdziwych pozytywnych, FP to liczba fałszywych pozytywnych, a FN to liczba fałszywych negatywnych.

Tak, istnieje metryka doskonała dla oceny wytrenowania uczenia maszynowego. Jedną z nich jest metryka AUC-ROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve). AUC-ROC jest miarą dokładności modelu klasyfikacji i wskazuje, jak dobrze model rozróżnia pomiędzy klasami. AUC-ROC jest wyrażany jako wartość między 0 a 1, gdzie: 0 oznacza, że model nie jest w stanie rozróżnić pomiędzy klasami, 1 oznacza, że model jest idealnie w stanie rozróżnić pomiędzy klasami. Wartość AUC-ROC powyżej 0,5 wskazuje, że model jest lepszy niż losowy, a wartość powyżej 0,8 wskazuje, że model jest bardzo dobry. Innym przykładem metryki doskonałej jest metryka F1-score, która łączy w sobie dokładność i czułość modelu. F1-score jest wyrażany jako wartość między 0 a 1, gdzie: 0 oznacza, że model nie jest w stanie rozróżnić pomiędzy klasami, 1 oznacza, że model jest idealnie w stanie rozróżnić pomiędzy klasami. Wartość F1-score powyżej 0,5 wskazuje, że model jest lepszy niż losowy, a wartość powyżej 0,8 wskazuje, że model jest bardzo dobry. Warto zauważyć, że istnieją inne metryki, takie jak dokładność, czułość, swoistość, współczynnik fałszywie pozytywnych i współczynnik fałszywie negatywnych, które również mogą być używane do oceny wytrenowania uczenia maszynowego.

Student: z jakiego modelu korzystasz Chatbot: Jestem modelem opartym na architekturze GPT-4. Jak mogę Ci pomóc?

Skonsultuj się z lekarzem, jeżeli rana jest kłuta, zabrudzona lub zakażona [eduexe-source]5:1[/eduexe-source]. Należy również zwrócić się do lekarza, jeśli rana jest głęboka [eduexe-source]10:1[/eduexe-source] lub dostrzegasz objawy takie jak gorączka, ból, obrzęk, swędzenie, pieczenie, wysypka [eduexe-source]5:2[/eduexe-source].

Definicja uczenia maszynowego to: "Uczenie Maszynowe (UM, ang. Machine Learning - ML) - obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli w ich wypadku - 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."

jaki jest wzor na fscorer

poprawny wnik to 100/140

Na podstawie analizy załączonego pliku JSON, w dostarczonym źródle nie opisano żadnych ras kotów występujących w Australii. (Odniesienie: komponent 14, slideId 2)

Uczenie poprzez wzmacnianie (reinforcement learning) to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model uczy się wchodząc w interakcje ze środowiskiem, poprzez system kar i nagród. Przykłady zastosowania uczenia poprzez wzmacnianie to: Uczenie gier komputerowych, takich jak gry wideo lub gry planszowe. Uczenie robotów, aby wykonywały zadania w środowisku fizycznym. Uczenie systemów, aby podejmowały decyzje w sytuacjach niepewnych. Przykładem zastosowania uczenia poprzez wzmacnianie może być uczenie gry wideo, takiej jak gry w Atari. Model uczy się poprzez interakcje z grą, otrzymując nagrody za osiągnięcia i kary za porażki. W ten sposób model uczy się strategii gry i może je wykorzystać do podejmowania decyzji w przyszłości. Wszystkie te przykłady są zgodne z opisem uczenia poprzez wzmacnianie w dostępnym kontekście.

Nie, w tablicy pomyłek nie zawsze będzie skonstruowana tak, że liczba wierszy i kolumn będzie odpowiadała liczbie klas, bez względu na jej wielkość. Jak wspomniano w kontekście, tablica pomyłek to tabela z dwoma wierszami i dwiema kolumnami, która przedstawia liczbę wyników prawdziwie pozytywnych, fałszywie negatywnych, fałszywie pozytywnych i prawdziwie negatywnych. Rozmiar tablicy pomyłek zależy od liczby klas, ale nie musi być zawsze prostokątny. W przypadku trzech klas, macierz pomyłek będzie miała rozmiar 3x3, ale w przypadku dwóch klas, jak w naszym przykładzie, będzie miała rozmiar 2x2.

Precyzja i czułość są dwiema ważnymi metrykami, które są używane do oceny jakości modelu Uczenia Maszynowego. Precyzja (ang. precision) to liczba wyników prawdziwie pozytywnych podzielona przez liczbę wszystkich próbek przewidzianych jako pozytywne, w tym tych nieprawidłowo zidentyfikowanych. Inaczej mówiąc, precyzja to stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych jako pozytywne. Czułość (ang. recall) to liczba wyników prawdziwie pozytywnych podzielona przez liczbę wszystkich próbek, które powinny były zostać zidentyfikowane jako pozytne. Inaczej mówiąc, czułość to stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków, które powinny były zostać zidentyfikowane jako pozytne. Oznacza to, że precyzja mierzy, jak dobrze model jest w stanie uniknąć fałszywych alarmów, podczas gdy czułość mierzy, jak dobrze model jest w stanie wykryć wszystkie przypadki pozytywne. Przykładem może być sytuacja, w której model jest używany do diagnozowania choroby. Precyzja w tym przypadku mierzy, jak dobrze model jest w stanie uniknąć diagnozowania zdrowych osób jako chorych, podczas gdy czułość mierzy, jak dobrze model jest w stanie wykryć wszystkie przypadki choroby. W związku z tym, precyzja i czułość są dwiema różnymi metrykami, które mają różne cele. Precyzja jest ważniejsza, gdy klasa pozytywna jest rzadka, a czułość jest ważniejsza, gdy klasa pozytywna jest częsta.

Zgodnie z dostarczonym źródłem, europejskie rasy kotów opisane w materiale to: British Shorthair (Brytyjski Krótkowłosy): Pochodzi z Wielkiej Brytanii. [eduexe-source]11:2[/eduexe-source] Norwegian Forest cat (Norweski Leśny): Pochodzi z Europy Północnej (Norwegia). [eduexe-source]11:3[/eduexe-source] European Shorthair (Europejski Krótkowłosy): Pochodzi ze Szwecji. [eduexe-source]11:4[/eduexe-source] Scottish Fold: Nazwa wskazuje na Szkocję jako pochodzenie. [eduexe-source]11:5[/eduexe-source]