conversation_by_b3x

[student_b3x]

czym jest f1?

[bot_external]

F1 to metryka, która jest średnią harmoniczną precyzji i czułości. Jest to uniwersalna metryka, z której możemy korzystać, gdy potrzebujemy kompromisu między precyzją a czułością modelu. F1 bierze pod uwagę obie metryki i daje nam średnią wartość.

W kursie omówione są dwa rodzaje F1: Macro F1 i Micro F1. Macro F1 to uśredniony makro wynik F1, który jest obliczany na podstawie precyzji i czułości dla każdej klasy. Micro F1 jest średnią harmoniczną precyzji mikro i czułości mikro.

Przykładem F1 jest model diagnozujący choroby. Jeśli model w 90% przypadków diagnozuje choroby poprawnie, a w 10% przypadków diagnozuje choroby niepoprawnie, to F1 modelu wynosi 90%.

Warto zauważyć, że F1 bierze pod uwagę tylko 3 z 4 ćwiartek macierzy pomyłek, ignorując przykłady true negative (TN) - prawdziwie negatywne.

[student_b3x]

czym jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli 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.

Główne elementy Uczenia Maszynowego to:

1. Dane - duże zbiory danych używane do trenowania i testowania działania modelu
2. Model - matematyczna reprezentacja problemu, uczona na podstawie danych
3. Algorytm - zestaw reguł i procedur używany do uczenia modelu na podstawie danych
4. Funkcja straty - funkcja używana do oceny, jak dobrze model działa - im niższa strata, tym lepszy model
5. Optymalizacja - proces dopasowywania parametrów modelu w celu minimalizacji funkcji straty

Uczenie Maszynowe jest szeroko stosowane między innymi w takich dziedzinach jak:

• Rozpoznawanie obrazów i dźwięków
• Analiza danych
• Budowanie złożonych modeli językowych (takich jak np. ChatGPT)
• Diagnostyka medyczna
• Autonomiczne sterowanie
• Inne.

[student_b3x]

czym jest f1?

[bot_external]

F1 to metryka, która jest średnią harmoniczną precyzji i czułości. Jest to uniwersalna metryka, z której możemy korzystać, gdy potrzebujemy kompromisu między precyzją a czułością modelu. F1 bierze pod uwagę obie metryki i daje nam średnią wartość.

W kursie omówione są dwa rodzaje F1: Macro F1 i Micro F1. Macro F1 to uśredniony makro wynik F1, który jest obliczany na podstawie precyzji i czułości dla każdej klasy. Micro F1 jest średnią harmoniczną precyzji mikro i czułości mikro.

Przykładem F1 jest model diagnozujący choroby. Jeśli model w 90% przypadków diagnozuje choroby poprawnie, a w 10% przypadków diagnozuje choroby niepoprawnie, to F1 modelu wynosi 90%.

Warto zauważyć, że F1 bierze pod uwagę tylko 3 z 4 ćwiartek macierzy pomyłek, ignorując przykłady true negative (TN) - prawdziwie negatywne.

[student_b3x]

czym jest uczenie maszynwoe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli 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.

Główne elementy Uczenia Maszynowego to:

1. Dane - duże zbiory danych używane do trenowania i testowania działania modelu
2. Model - matematyczna reprezentacja problemu, uczona na podstawie danych
3. Algorytm - zestaw reguł i procedur używany do uczenia modelu na podstawie danych
4. Funkcja straty - funkcja używana do oceny, jak dobrze model działa - im niższa strata, tym lepszy model
5. Optymalizacja - proces dopasowywania parametrów modelu w celu minimalizacji funkcji straty

Uczenie Maszynowe jest szeroko stosowane między innymi w takich dziedzinach jak:

• Rozpoznawanie obrazów i dźwięków
• Analiza danych
• Budowanie złożonych modeli językowych (takich jak np. ChatGPT)
• Diagnostyka medyczna
• Autonomiczne sterowanie
• Inne.

[teacher_wmi.deweloper]

test nauczyciel

[student_b3x]

Wiadomość napisana z konta studenta bezpośrednio na forum