conversation_by_kda

[teacher_wmi.deweloper]

Odpowiedź 1 od nauczyciela

[student_kda]

Wiadomość 2 od studenta

[teacher_wmi.deweloper]

Wiadomość 2 od nauczyciela

[student_kda]

Test JM 2

[student_kda]

Test JM 3

[student_kda]

Test 333

[student_kda]

czym jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (AI), który koncentruje się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te 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:

• dane - duże zbiory danych używane do trenowania i testowania działania modelu
• model - matematyczna reprezentacja problemu, uczona na podstawie danych
• algorytm - zestaw reguł i procedur używany do uczenia modelu na podstawie danych
• funkcja straty - funkcja używana do oceny, jak dobrze model działa
• optymalizacja - proces dopasowywania parametrów modelu w celu minimalizacji funkcji straty

Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów i dźwięków, analiza danych, budowanie złożonych modeli językowych, diagnostyka medyczna, autonomiczne sterowanie i wiele innych.

[student_kda]

dlaczego nie można zamykać okna w google teachable machine?

[bot_external]

Nie ma informacji w kontekście, które mówiłoby o tym, dlaczego nie można zamykać okna w Google Teachable Machine.

[student_kda]

jakie metryki są opisane w kursie?

[bot_external]

W kursie omówione są cztery metryki:

1. Dokładność (accuracy)
2. Precyzja (precision)
3. Czułość (recall)
4. F-score

Te metryki są opisane wraz z ich zaletami i wadami, a także przykładami, które ilustrują ich znaczenie w różnych sytuacjach.

[student_kda]

czym jest dokładność

[bot_external]

Dokładność (ang. Accuracy) to podstawowa i najczęściej wykorzystywana metryka służąca do oceny jakości modelu w Uczeniu Maszynowym. Jest to stosunek poprawnie zaklasyfikowanych przez model przykładów testowych do wszystkich przykładów testowych. Im większa wartość dokładności, tym lepiej - jeżeli model będzie się zawsze mylił, dokładność wyniesie 0, natomiast jeżeli wszystkie testowe przypadki zostaną zaklasyfikowane poprawnie, dokładność wyniesie 1.

[student_kda]

czym f-1 różni się od dokładności

[bot_external]

F-1 różni się od dokładności tym, że jest to miara, która łączy w sobie precyzję i czułość modelu. Dokładność (accuracy) to stosunek poprawnie zaklasyfikowanych przykładów testowych do wszystkich przykładów testowych, natomiast F-1 to średnia harmoniczna precyzji i czułości modelu. Im większa wartość F-1, tym lepiej - jest to miara, która łączy w sobie oba aspekty jakości modelu.

W kontekście kursu, F-1 jest opisany jako miara, która może być używana w sytuacjach, w których potrzebujemy kompromisu między precyzją a czułością modelu.

[student_kda]

czym jest średnia harmoniczna

[bot_external]

Średnia harmoniczna to rodzaj średniej, która jest używana do obliczania wartości średniej z zestawu danych. Jest to najbardziej odpowiednia średnia dla stosunków i wskaźników, takich jak prędkości, i zwykle używana jest tylko dla argumentów dodatnich. Średnia harmoniczna to odwrotność średniej arytmetycznej odwrotności liczb, to znaczy uogólniona średnia f z f(x) = 1/x.

Średnia harmoniczna jest używana w różnych dziedzinach, takich jak finanse, inżynieria geofizyczna i ochrona środowiska. Na przykład, w finansach średnia harmoniczna jest używana do obliczania średniej z mnożników, takich jak wskaźnik cena do zysku (P/E). W inżynierii geofizycznej średnia harmoniczna jest używana do obliczania gęstości stopu, znając gęstości jego składników i ich ułamki masowe.

W kontekście kursu, średnia harmoniczna jest używana do obliczania F-1, która jest miarą, która łączy w sobie precyzję i czułość modelu.

[student_kda]

co z tematyki uczenia maszynowego omówiono w kursie?

[bot_external]

W kursie omówione zostały następujące tematy związane z Uczeniem Maszynowym:

1. Definicja i podział Uczenia Maszynowego
2. Zastosowania Uczenia Maszynowego
3. Dane w Uczeniu Maszynowym (problemy z danymi i sposoby ich rozwiązywania)
4. Podstawowe pojęcia Uczenia Maszynowego (zbiór uczący, zbiór testowy, epoka, wsad, współczynnik uczenia, funkcja straty, przeuczenie, niedouczenie, macierz pomyłek)
5. Metryki (dokładność, precyzja, czułość, F-score, porównywanie modeli)
6. Uczenie z nadzorem (definicja i przykład)
7. Uczenie online (definicja i przykład)
8. Trenowanie modeli uczenia maszynowego (wybór danych, przeuczenie, obciążenie algorytmiczne)
9. Etyka uczenia maszynowego (wymagania i zastosowania)

Dodatkowo, kurs zawiera praktyczne demonstracje i zadania, które pomagają w zrozumieniu tych tematów.