conversation_by_hkz

[student_hkz]

Ile maksymalnie przykladow danych mozna zaladowac do jednej klasy na google techable machine?

[bot_external]

Według dostępnego kontekstu, nie ma informacji o maksymalnej liczbie przykładów danych, które można załadować do jednej klasy na Google Teachable Machine. Kontekst wspomina tylko o tym, że w przykładzie zastosowano 170 przykładów w zbiór uczący, ale nie podaje informacji o maksymalnej liczbie przykładów.

[student_hkz]

Do czego sluzy uczenie nienadzorowane?

[bot_external]

Uczenie nienadzorowane (ang. unsupervised learning) służy do odkrywania wzorców i zależności w danych bez dostępu do "prawidłowych odpowiedzi". Model samodzielnie próbuje podzielić dane na grupy lub znaleźć wzorce w danych. Przykładem może być podzielenie zdjęć różnych gatunków zwierząt bez podawania nazw gatunków.

[student_hkz]

Jaki jest przyklad uczenia przez wzmacnianie?

[bot_external]

Według dostępnego kontekstu, przykładem uczenia przez wzmacnianie (ang. reinforcement learning) jest model, który uczy się wchodząc w interakcje ze środowiskiem, poprzez system kar i nagród.

[student_hkz]

Na czym polega system kar i nagrod?

[bot_external]

System kar i nagród w uczeniu przez wzmacnianie polega na tym, że model uczy się wchodząc w interakcje ze środowiskiem, poprzez system nagród i kar. Model otrzymuje nagrody za podejmowanie akcji, które prowadzą do pożądanych wyników, a otrzymuje kary za podejmowanie akcji, które prowadzą do niepożądanych wyników.

[student_hkz]

Co nalezy zrobic w przypadku granicznym pomiedzy klasami jesli model zle klasyfikuje dane?

[bot_external]

W przypadku granicznym pomiędzy klasami, gdy model zle klasyfikuje dane, należy rozważyć kilka możliwości:

1. Zwiększenie ilości danych: Jeśli model zle klasyfikuje dane z powodu braku danych w jednej z klas, należy zwiększyć ilość danych w tej klasie, aby model mógł lepiej zrozumieć różnice pomiędzy klasami.
2. Poprawa jakości danych: Jeśli model zle klasyfikuje dane z powodu braku jakości danych, należy poprawić jakość danych, np. przez usunięcie błędów lub poprawienie jakości obrazów.
3. Użycie innych technik klasyfikacji: Jeśli model zle klasyfikuje dane z powodu braku dokładności, należy rozważyć użycie innych technik klasyfikacji, np. klasyfikacji przez głębokie sieci neuronowe.
4. Użycie metryk innych niż dokładność: Jeśli model zle klasyfikuje dane z powodu braku dokładności, należy rozważyć użycie metryk innych niż dokładność, np. precyzji lub skuteczności.

Warto również pamiętać, że w przypadku granicznym pomiędzy klasami, model może zle klasyfikować dane z powodu braku dokładności, ale również może być spowodowane przez to, że dane są zbyt podobne pomiędzy sobą. W takim przypadku należy rozważyć użycie technik, które pomogą modelowi lepiej rozróżnić dane pomiędzy klasami.

[student_hkz]

Jaki wynik procentowy mozna uznac za poprawne sklasyfikowanie?

[bot_external]

Według dostępnego kontekstu, nie ma informacji o tym, jaki wynik procentowy można uznać za poprawne sklasyfikowanie. Kontekst omawia precyzję i czułość, ale nie podaje informacji o tym, jaki wynik procentowy jest uważany za poprawny.

[student_hkz]

Dlaczego przygotowanie danych jest tak wazne w uczeniu maszynowym?

[bot_external]

Przygotowanie danych jest tak ważne w uczeniu maszynowym, ponieważ niezbędne są one do trenowania modelu. Dane są podstawą uczenia się modelu, a ich jakość i ilość mogą znacznie wpłynąć na dokładność i skuteczność modelu. Jeśli dane są nieprawidłowe, niekompletne lub niezróżnicowane, model może nie być w stanie poprawnie przewidywać wyniki.

Przykładem może być sytuacja, w której model jest trenowany na danych zakupów detalicznych, ale dane te są zbyt specyficzne i nie reprezentatywne dla ogólnej populacji. W takim przypadku model może nie być w stanie poprawnie przewidywać wyniki dla nowych danych, co może prowadzić do przeuczenia.

Dlatego ważne jest, aby dane były odpowiednio przygotowane i zróżnicowane, aby model mógł się na nich uczyć i poprawnie przewidywać wyniki.

[student_hkz]

Jakie sa roznice miedzy kanarkiem a wroblem? Podaj 5

[bot_external]

Według dostępnego kontekstu, nie ma informacji o tym, jakie są różnice między kanarkiem a wróblem. Kontekst omawia tylko przykład klasyfikacji modelu, w którym kanarki i wróble są klasyfikowane jako odrębne klasy, ale nie podaje informacji o tym, jakie są konkretnie te różnice.

Jednak, na podstawie kontekstu, można stwierdzić, że różnice między kanarkiem a wróblem mogą być takie, jak:

1. Wzór ubioru
2. Wzór głowy
3. Wzór skrzydeł
4. Wzór dzioba
5. Wzór ogona

Powyższe różnice mogą być podstawą do klasyfikacji modelu, ale nie ma informacji o tym, jakie są konkretnie te różnice.

[student_hkz]

Jaki jest najrozsadniejszy podzial na dane treningowe i testowe?

[bot_external]

Według dostępnego kontekstu, najbardziej powszechny podział na dane treningowe i testowe to 85:15. Oznacza to, że 85% danych jest przeznaczonych do trenowania modelu, a 15% do testowania jego skuteczności.

[student_hkz]

Ale jaki jest najlepszy, a nie najbardziej powszechny?

[bot_external]

Niestety, nie ma informacji w dostępnym kontekście o tym, jaki jest najlepszy podział na dane treningowe i testowe. Kontekst tylko wspomina o najbardziej powszechnym podziale, który wynosi 85:15.

Nie mogę więc udzielić odpowiedzi na to pytanie, ponieważ nie ma wystarczających informacji w dostępnym kontekście.