conversation_by_hkz

[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.

[student_hkz]

Ile najlepiej epok ustawic w uczeniu maszynowym?

[bot_external]

Według dostępnego kontekstu, nie ma informacji o tym, ile najlepiej ustawiać epok w uczeniu maszynowym. Kontekst wspomina tylko o tym, że małe modele zazwyczaj trenuje się przez tyle epok, ile potrzeba, aby osiągnąć najlepsze wyniki na zbiorze walidacyjnym, a największe modele mogą być trenowane tylko przez jedną epokę.

[student_hkz]

Jak zmierzyc czas trenowania modelu w google teachable machine?

[bot_external]

Nie mam informacji w dostępnym kontekście o tym, jak zmierzyć czas trenowania modelu w Google Teachable Machine.

[student_hkz]

Do czego uzywa sie macierzy pomylek?

[bot_external]

Macierz pomyłek (ang. confusion matrix) jest używana do oceny modelu Uczenia Maszynowego i porównywania jego wyników między sobą. Jest to tabela, która przedstawia, jak model klasyfikuje dane, w tym jak często klasyfikuje dane prawidłowo i jak często klasyfikuje je nieprawidłowo.

Macierz pomyłek składa się z ćwiartek, które reprezentują następujące kombinacje:

• Prawidłowe pozytywy (TP) - dane, które zostały sklasyfikowane prawidłowo jako pozytywne
• Prawidłowe negatywy (TN) - dane, które zostały sklasyfikowane prawidłowo jako negatywne
• Nieprawidłowe pozytywy (FP) - dane, które zostały sklasyfikowane nieprawidłowo jako pozytywne
• Nieprawidłowe negatywy (FN) - dane, które zostały sklasyfikowane nieprawidłowo jako negatywne

Macierz pomyłek jest kluczowym elementem w ocenie modelu Uczenia Maszynowego, ponieważ pozwala na ocenę jego precyzji, czułości i innych parametrów.

[student_hkz]

Jesli model zakwalifikowal 14 na 150 przykladow zle to jaka jest dokladnosc?

[bot_external]

Aby obliczyć dokładność modelu, musimy wiedzieć, ile przykładów zostało sklasyfikowanych prawidłowo. W tym przypadku model zakwalifikował 14 na 150 przykładów zle, co oznacza, że 150 - 14 = 136 przykładów zostało sklasyfikowanych prawidłowo.

Dokładność (accuracy) to stosunek liczby prawidłowych klasyfikacji do liczby wszystkich klasyfikacji. W tym przypadku:

Dokładność = (Liczba prawidłowych klasyfikacji) / (Liczba wszystkich klasyfikacji)
= 136 / 150
= 0,9067 (lub 90,67%)

Oznacza to, że model ma dokładność około 90,67%.

[student_hkz]

Jakie sa jeszcze inne przydatne metryki oprocz tych omowionych w kursie?

[bot_external]

W kontekście dostępnym nie ma informacji o innych przydatnych metrykach, oprócz tych omówionych w kursie, tj. dokładności (accuracy), precyzji (precision), czułości (recall) i F-score.

[student_hkz]

Co to swoistosc modelu?

[bot_external]

W kontekście dostępnym nie ma informacji o pojęciu "swoistości modelu". Jednak, w oparciu o dostępne informacje, można stwierdzić, że niektóre metryki, takie jak dokładność (accuracy), precyzja (precision), czułość (recall) i F-score, mogą być używane do oceny modelu, ale nie ma informacji o pojęciu "swoistości modelu" w tym kontekście.