conversation_by_66o

[student_66o]

Zatem o czym jest ten kurs?

[bot_external]

Kurs ten ma na celu przybliżyć tematykę podstaw Uczenia Maszynowego (UM) z wykorzystaniem intuicyjnych przykładów. Składa się z czterech modułów tematycznych, które obejmują zagadnienia takie jak definicja, podział i zastosowania UM, dane w UM, podstawowe pojęcia UM, a także metryki. Kurs jest realizowany w zewnętrznym narzędziu - Google Teachable Machine, a realizacja całego kursu powinna zająć około 2 godzin.

[student_66o]

Możesz streścić mi zawartość tego kursu?

[bot_external]

Kurs ten ma na celu przybliżyć tematykę podstaw Uczenia Maszynowego (UM) z wykorzystaniem intuicyjnych przykładów. Składa się z czterech modułów tematycznych, które obejmują:

1. Definicję, podział i zastosowania UM
2. Dane w UM, problemy z danymi i sposoby ich rozwiązywania
3. Podstawowe pojęcia UM, takie jak zbiór uczący, zbiór testowy, epoka, wsad, współczynnik uczenia, funkcja straty, przeuczenie, niedouczenie, macierz pomyłek
4. Metryki, takie jak dokładność, precyzja, czułość, F-score, porównywanie modeli

Kurs jest realizowany w zewnętrznym narzędziu - Google Teachable Machine, a realizacja całego kursu powinna zająć około 2 godzin.

[student_66o]

Pytanie 1

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Pytanie 1

Nie znalazłem informacji w kontekście, która mówiłaby o tym, czym jest problem kwalifikacji w kontekście sztucznej inteligencji. Informacje dostępne w kontekście dotyczą innych tematów, takich jak teoria obliczeń, próbowanie Thompsona, czy definicja i podział Uczenia Maszynowego.

[student_66o]

Pytanie 2

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Pytanie 2

Aby porównać dwa modele Uczenia Maszynowego, należy wykonać następujące kroki w Google Teachable Machine:

1. Wczytaj plik 'model_D6_A.tm' z materiałów (folder "Modele") do GTM. Wytrenuj model.
2. Poprzez menu 'Zaawansowane', a następnie sekcję 'Dla zaawansowanych' wyświetl macierz (tablicę) pomyłek dla modelu.
3. Oblicz dokładność (accuracy), precyzję (precision), czułość (recall) i F-score modelu. Wyniki zapisz. Możesz korzystać z kalkulatora.
4. Wczytaj do GTM plik 'model_D6_B.tm' z materiałów (folder "Modele"). Wytrenuj model.
5. Wyświetl macierz (tablicę) pomyłek dla modelu B.
6. Oblicz wszystkie cztery metryki dla modelu B.
7. Porównaj wyniki dla modelu A i dla modelu B.

Po wykonaniu tych kroków, będziesz w stanie porównać wyniki obu modeli i określić, który z nich jest lepszy.

[student_66o]

Pytanie 3

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Pytanie 3

W oparciu o dostępne informacje, nie mogę znaleźć odpowiedzi na to pytanie. Informacje dostępne w kontekście dotyczą tematów związanych z Uczeniem Maszynowym, sztuczną inteligencją i technologią komputerową, ale nie zawierają informacji o tym, czym jest problem rozpoznawania odręcznie pisanych cyfr w oparciu o dostarczone dane.

[student_66o]

Pytanie 4

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Pytanie 4

W oparciu o dostępne informacje, model Uczenia Maszynowego został wytrenowany na rozpoznawaniu odręcznie pisanych cyfr: 1, 2, 3, 5 oraz 7. Model ten został wytrenowany na podstawie danych, które zawierają zdjęcia odręcznie pisanych cyfr. Celem modelu jest trafne rozpoznawanie odręcznie pisanych cyfr, czyli klasyfikowanie ich do jednej z kategorii, które zna.

Jednak, jak wskazano w kontekście, model ten może mieć problemy z wykonywaniem swojego zadania, ponieważ:

• Dostarczono dane tylko dla połowy cyfr (0, 4, 6, 8 oraz 9), co oznacza, że model nie ma nawet zdefiniowanych klas dla tych cyfr i nie będzie w stanie je rozpoznać.
• Dla cyfry 5 dostarczono znacząco mniej przykładów niż dla cyfr 1, 2 i 7, co może powodować, że model ma trudności z rozpoznawaniem tej cyfry.
• Dla cyfry 3 dostarczono tylko jeden przykład, co prawdopodobnie uniemożliwi modelowi jej rozpoznawanie.

W związku z tym, model Uczenia Maszynowego może mieć problemy z wykonywaniem swojego zadania, zwłaszcza w przypadku cyfr, które nie zostały w pełni reprezentowane w danych treningowych.

[student_66o]

Pytanie 5

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Pytanie 5

W oparciu o dostępne informacje, nie mogę znaleźć odpowiedzi na to pytanie. Informacje dostępne w kontekście dotyczą tematów związanych z Uczeniem Maszynowym, sztuczną inteligencją i technologią komputerową, ale nie zawierają informacji o tym, jak rozwiązać problem z modelami Uczenia Maszynowego, które mają problemy z wykonywaniem swojego zadania.

Jednak, w oparciu o dostępne informacje, można stwierdzić, że problem z modelami Uczenia Maszynowego, które mają problemy z wykonywaniem swojego zadania, może być spowodowany brakiem danych treningowych lub niewystarczającą ilością danych treningowych. W takim przypadku, można rozważyć dodanie więcej danych treningowych lub poprawienie jakości danych treningowych.

Niestety, nie mam więcej informacji na ten temat, dlatego nie mogę udzielić więcej odpowiedzi.

[student_66o]

Pytanie 6

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Aby określić, który model jest lepszy, należy porównać wyniki obu modeli. Wyniki te obejmują dokładność (accuracy), precyzję (precision), czułość (recall) i F-score. Po wykonaniu kroków opisanych w pytaniu 2, będziesz mógł porównać wyniki dla modelu A i modelu B i określić, który z nich jest lepszy.

Wyniki porównania mogą wskazywać, który model jest bardziej dokładny, czyli który z nich osiąga wyższą dokładność (accuracy). Można również porównać precyzję (precision), czułość (recall) i F-score, aby uzyskać pełniejszą wizję, który model jest lepszy.

Pamiętaj, że porównanie wyników powinno być wykonane na podstawie tych samych danych, aby wyniki były porównywalne.

[student_66o]

Pytanie 7

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Pytanie 7

Model Uczenia Maszynowego został wytrenowany na rozpoznawaniu odręcznie pisanych cyfr: 1, 2, 3, 5 oraz 7. Jednak, jak wskazano w kontekście, model ten może mieć problemy z wykonywaniem swojego zadania, ponieważ:

• Dostarczono dane tylko dla połowy cyfr (0, 4, 6, 8 oraz 9), co oznacza, że model nie ma nawet zdefiniowanych klas dla tych cyfr i nie będzie w stanie je rozpoznać.
• Dla cyfry 5 dostarczono znacząco mniej przykładów niż dla cyfr 1, 2 i 7, co może powodować, że model ma trudności z rozpoznawaniem tej cyfry.
• Dla cyfry 3 dostarczono tylko jeden przykład, co prawdopodobnie uniemożliwi modelowi jej rozpoznawanie.

W związku z tym, model Uczenia Maszynowego może mieć problemy z wykonywaniem swojego zadania, zwłaszcza w przypadku cyfr, które nie zostały w pełni reprezentowane w danych treningowych.

Aby rozwiązać ten problem, można rozważyć dodanie więcej danych treningowych lub poprawienie jakości danych treningowych. Niestety, nie mam więcej informacji na ten temat, dlatego nie mogę udzielić więcej odpowiedzi.

[student_66o]

Pytanie 8

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Pytanie 8

Model Uczenia Maszynowego został wytrenowany na rozpoznawaniu odręcznie pisanych cyfr: 1, 2, 3, 5 oraz 7. Jednak, jak wskazano w kontekście, model ten może mieć problemy z wykonywaniem swojego zadania, ponieważ:

• Dostarczono dane tylko dla połowy cyfr (0, 4, 6, 8 oraz 9), co oznacza, że model nie ma nawet zdefiniowanych klas dla tych cyfr i nie będzie w stanie je rozpoznać.
• Dla cyfry 5 dostarczono znacząco mniej przykładów niż dla cyfr 1, 2 i 7, co może powodować, że model ma trudności z rozpoznawaniem tej cyfry.
• Dla cyfry 3 dostarczono tylko jeden przykład, co prawdopodobnie uniemożliwi modelowi jej rozpoznawanie.

W związku z tym, model Uczenia Maszynowego może mieć problemy z wykonywaniem swojego zadania, zwłaszcza w przypadku cyfr, które nie zostały w pełni reprezentowane w danych treningowych.

Aby rozwiązać ten problem, można rozważyć dodanie więcej danych treningowych lub poprawienie jakości danych treningowych. Niestety, nie mam więcej informacji na ten temat, dlatego nie mogę udzielić więcej odpowiedzi.