conversation_by_cl4

[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.

[student_cl4]

Co to uczenie głębokie?

[bot_external]

Uczenie głębokie (ang. Deep Learning) to podejście do uczenia maszynowego, które wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do uczenia się i generalizowania na dane. Głębokie sieci neuronowe są strukturami komputacyjnymi, które składają się z wielu warstw neuronów, które są połączone w sposób hierarchiczny. Każda warstwa neuronów procesuje dane w sposób abstrakcyjny, co pozwala na wykrywanie złożonych wzorców i struktur w danych.

W kontekście dostępnym, głębokie uczenie jest wspomniane w następujących fragmentach:

• "Głębokie uczenie ze wzmocnieniem zostało wykorzystane do aproksymacji wartości możliwych działań marketingu bezpośredniego, zdefiniowanych w kategoriach zmiennych RFM."
• "Głębokie uczenie jest z powodzeniem stosowane w wykrywaniu oszustw finansowych, wykrywaniu uchylania się od opodatkowania oraz przeciwdziałaniu praniu pieniędzy."
• "Główna krytyka dotyczy braku teorii otaczającej niektóre metody. Uczenie się w najpopularniejszych głębokich architekturach jest realizowane przy użyciu dobrze zrozumiałej metody spadku gradientowego."

Z tych fragmentów wynika, że głębokie uczenie jest podejściem do uczenia maszynowego, które wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do uczenia się i generalizowania na dane. Jest ono stosowane w różnych dziedzinach, takich jak marketing, finansowanie i sztuczna inteligencja.

[student_cl4]

co to precyzja?

[student_cl4]

Kim był mikołaj kopernik?

[bot_external]

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

[student_cl4]

Co to precyzja?

[bot_external]

Precyzja to kolejna metryka, którą można wykorzystać do opisu jakości modelu Uczenia Maszynowego. Definiujemy ją jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytywne.