conversation_by_cl4

[student_cl4]

a porównaj

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "a porównaj" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

[student_cl4]

testest

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "testest" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

[student_cl4]

Co to uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (Machine Learning) to dziedzina badań w sztucznej inteligencji zajmująca się rozwojem i badaniem algorytmów statystycznych, które potrafią uczyć się na danych i generalizować na dane niewidziane, a tym samym wykonywać zadania bez wyraźnych instrukcji.

[student_cl4]

dbsfas

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "dbsfas" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

[student_cl4]

Co to UG

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "UG" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

[student_cl4]

streść mi wszystkie emtryki

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "metrykach" w dostępnym kontekście. Jednak na podstawie dostępnych informacji mogę wskazać kilka metryk, które zostały wspomniane w kontekście:

• Czułość (sensitivity) - procent rzeczywistych pozytywnych wyników, które zostały poprawnie rozpoznane.
• Swoistość (specificity) - procent rzeczywistych negatywnych wyników, które zostały poprawnie rozpoznane.
• Precyzja (precision) - procent rzeczywistych pozytywnych wyników, które zostały poprawnie rozpoznane wśród wszystkich wyników pozytywnych.
• Czułość (recall) - procent rzeczywistych pozytywnych wyników, które zostały poprawnie rozpoznane.
• F-score - kombinacja precyzji i czułości, która daje średnią wartość obu tych metryk.

Jeśli chcesz wiedzieć więcej o tych metrykach lub jeśli chcesz, aby ja wyjaśniłem każdą z nich bardziej szczegółowo, proszę o podanie odpowiedniego pytania.

[student_cl4]

F scroe

[bot_external]

F-score to kombinacja precyzji i czułości, która daje średnią wartość obu tych metryk. Jest to miara, która ocenia skuteczność modelu w rozpoznawaniu rzeczywistych pozytywnych wyników. F-score jest zdefiniowany jako średnia harmoniczna precyzji i czułości:

F = 2 ⋅ p r e c i s i o n ⋅ r e c a l l p r e c i s i o n + r e c a l l

Gdzie:

• Precyzja (precision) to procent rzeczywistych pozytywnych wyników, które zostały poprawnie rozpoznane wśród wszystkich wyników pozytywnych.
• Czułość (recall) to procent rzeczywistych pozytywnych wyników, które zostały poprawnie rozpoznane.

F-score jest również znany jako wynik F1, ponieważ precyzja i czułość są ważone równomiernie.

[student_cl4]

macierz pomyłek

[bot_external]

Macierz pomyłek (ang. confusion matrix) to specyficzny układ tabelaryczny, który pozwala na wizualizację wydajności algorytmu, zazwyczaj algorytmu uczenia nadzorowanego. Każdy wiersz macierzy reprezentuje instancje w rzeczywistej klasie, podczas gdy każda kolumna reprezentuje instancje w klasie przewidywanej. Przekątna macierzy reprezentuje wszystkie instancje, które zostały poprawnie przewidziane.

Macierz pomyłek może być również nazywana tablicą pomyłek. Jest to szczególny rodzaj tabeli kontyngencji, z dwoma wymiarami ("rzeczywisty" i "przewidywany") i identycznymi zbiorami "klas" w obu wymiarach.

Macierz pomyłek może być wykorzystana do oceny modelu, np. do porównywania jego wydajności w różnych warunkach. Można ją również wykorzystać do identyfikacji błędów w modelu i do poprawy jego wydajności.

Warto zauważyć, że macierz pomyłek może wyglądać trochę inaczej w zależności od losowego dobioru zbioru testowego przy każdym trenowaniu modelu w GTM.

[student_cl4]

test

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "test" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

[student_cl4]

CO to uczenie maszynowe

[bot_external]

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning, ML) to dziedzina badań w sztucznej inteligencji zajmująca się rozwojem i badaniem algorytmów statystycznych, które potrafią uczyć się na danych i generalizować na dane niewidziane, a tym samym wykonywać zadania bez wyraźnych instrukcji.