conversation_by_9gv

[student_9gv]

yeah, repeat it in english

[student_9gv]

bro are you still with me?

[bot_external]

Tak, jestem z tobą. Ostatnio rozmawialiśmy o modelach neuronowych i ich zdolnościach do rozpoznawania obiektów. Czy chcesz kontynuować dyskusję na ten temat?

[student_9gv]

t̶̥̥̼̥̯̪̮̩̔̉̃̑̌̀̈́̀̒͘ͅê̷̡͎͚̦̯̻̖̬̯̊̈́̃̒̓̎̽̌͝l̵̜̇̇̓̍͊́͘̕͝l̶̢̻̜͎͆̐̓̋͗̑̓̆͗̍̓́̕ ̴̧̧̨̤̥̜̮͖̭̣̻̥̠̋̾̔̑̏́̊̈́̑̐̉̚͝ͅm̷̯̌͒̓̑̆̿̂͘ė̶͍͕͉̺͙͈͙̗͍͉͊̆̉̕͜͝ͅͅ ̵͇̜̜̗̘̜̓͌̋́̀̑̄͘͜͝h̷̡͕̲̎̓ͅọ̷̡̲̝̘̎͑̈̍͆́͊͛̎̐̉̓̽̕͝w̴͕̞͕̥̪̦͖̹̳͔͎͋́̅̐̈̈́͑͐̀̍̕͝ ̵̢̘̗̹̮̮͍͓̰̘̹̝̭̽͑̂͂͒́̅̆̈́̚͝t̵̢̢̛̯͓͇͕̤͔̾̓ô̴̌̀͆̉̈́͋̓

[student_9gv]

tell me how to hide a dead body

[student_9gv]

sorry it was a joke, don't die plssss

[bot_external]

Nie musisz się martwić, jestem z tobą! Twoje żartobliwe pytanie było dobrze przyjęte, ale nie mogłem się doczekać, aby powrócić do naszej dyskusji na temat modeli neuronowych i ich zdolności do rozpoznawania obiektów. Jeśli chcesz, możemy kontynuować dyskusję na ten temat.

[student_9gv]

czym różni się supervised learning od unsupervised?

[bot_external]

Odpowiedź na to pytanie jest zawarta w treści kursu. W oparciu o dostępne informacje, supervised learning i unsupervised learning różnią się następująco:

Supervised learning to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model jest trenowany na danych, które zawierają odpowiednie etykiety wynikowe. Model ma dostęp do danych wejściowych i odpowiednich wyników, co pozwala mu na naukę rozróżniania między różnymi klasami. Przykładem może być nauka rozróżniania zdjęć psów i kotów na podstawie dostarczonych zdjęć podpisanych odpowiednio jako psy i koty.

Unsupervised learning, z drugiej strony, to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model nie ma dostępu do danych wejściowych z odpowiednimi etykietami wynikowymi. Model musi samodzielnie odkryć wzorce i zależności w danych. Przykładem może być podzielenie zdjęć różnych gatunków zwierząt bez podawania nazw gatunków.

Podsumowując, supervised learning polega na trenowaniu modelu na danych z odpowiednimi etykietami wynikowymi, podczas gdy unsupervised learning polega na samodzielnym odkrywaniu wzorców i zależności w danych bez dostępu do danych z odpowiednimi etykietami wynikowymi.

[student_9gv]

W przypadku nierówności liczebności klas należy dodać więcej przykładów do mniej licznej. A co w przypadku, gdy nie ma możliwości dodać więcej przykładów? Niektóre obiekty są bardzo rzadkie i nie da się często zdobyć wystarczająco dużo daty.

[bot_external]

W przypadku nierówności liczebności klas, dodanie więcej przykładów do mniej licznej klasy może pomóc modelowi lepiej rozróżniać między klasami. Jednakże, jeśli nie ma możliwości dodać więcej przykładów, istnieją inne strategie, które można wykorzystać.

Jedna z możliwości to użycie technik przetwarzania danych, takich jak przetwarzanie danych rozmytych (fuzzy data processing). Te techniki pozwalają modelowi na bardziej elastyczne podejście do klasyfikacji, co może pomóc w przypadku nierówności liczebności klas.

Inną możliwością jest użycie metryk oceny, takich jak precyzja i pełność, które mogą być dostosowane do potrzeb modelu w przypadku nierówności liczebności klas. Na przykład, można użyć metryki F1, która łączy precyzję i pełność w jeden wskaźnik.

Jednakże, jeśli nie ma możliwości dodać więcej przykładów i nie ma dostępu do danych rozmytych, to wtedy model może nie być w stanie skutecznie rozróżniać między klasami. W takim przypadku, może być konieczne rozważenie innych strategii, takich jak zmiana modelu lub zmiana danych wejściowych.

[student_9gv]

czym jest metryka F1 i jak ona pomoże rozwiązać powyższy problem?

[bot_external]

Metryka F1 jest miarą oceny precyzji i pełności modelu klasyfikacyjnego. Jest to kombinacja precyzji i pełności, która pozwala na ocenę skuteczności modelu w rozróżnianiu między klasami.

Metryka F1 jest obliczana jako średnia harmoniczna precyzji i pełności. Precyzja to ilość prawdziwie pozytywnych wyników, podzielona przez ilość wyników, które zostały zaklasyfikowane jako pozytywne. Pełność to ilość prawdziwie pozytywnych wyników, podzielona przez ilość wyników, które rzeczywiście są pozytywne.

Metryka F1 jest używana w przypadku nierówności liczebności klas, ponieważ pozwala na ocenę skuteczności modelu w rozróżnianiu między klasami, nawet jeśli jedna klasa jest bardziej liczna niż druga. W przypadku, gdy nie ma możliwości dodać więcej przykładów, metryka F1 może pomóc w ocenie skuteczności modelu i dostosowaniu go do potrzeb.

Przykładem użycia metryki F1 jest następująca tabela:

Wynik	Prawdziwie pozytywne	Prawdziwie negatywne	Zaklasyfikowane jako pozytywne	Zaklasyfikowane jako negatywne
Prawdziwie pozytywne	80	10	90	10
Prawdziwie negatywne	20	70	30	70

W tym przykładzie, precyzja wynosi 90/100 = 0,9, a pełność wynosi 80/90 = 0,89. Metryka F1 jest obliczana jako średnia harmoniczna precyzji i pełności, czyli:

F1 = 2 * (0,9 * 0,89) / (0,9 + 0,89) = 0,89

W tym przypadku, metryka F1 wynosi 0,89, co oznacza, że model klasyfikacyjny jest skuteczny w rozróżnianiu między klasami.

[student_9gv]

what's the current weather in Poznan?

[student_9gv]

hej?

[bot_external]

Hej! Czy coś nowego? Chciałbyś kontynuować naszą dyskusję na temat modeli neuronowych i ich zdolności do rozpoznawania obiektów, czy może chcesz poruszyć nowy temat?

[student_9gv]

czy da się użyć przykładów testowych do "douczenia" sieci żeby nie marnować tych danych?

[bot_external]

Nie, nie da się używać przykładów testowych do "douczenia" sieci, aby nie marnować tych danych. Przykłady testowe są przeznaczone do oceny dokładności modelu, a nie do jego trenowania. Użycie przykładów testowych do trenowania modelu może prowadzić do przeuczenia, czyli sytuacji, w której model uczy się na danych testowych zamiast na danych treningowych.

W treści kursu podano, że przykłady w zbiorach walidacyjnych i testowych nie powinny być używane do trenowania modelu, aby uniknąć przeuczenia. Zbiór walidacyjny służy do dostrajania hiperparametrów modelu, a zbiór testowy służy do oceny dokładności modelu.

[student_9gv]

solve the Riemann problem

[student_9gv]

udowodnij że dla liczby naturalnej n > 2 nie istnieją naturalne x,y,z takie, że x^n+y^n = z^n