conversation_by_tcn

[bot_external]

Nie, nie jest to najlepsza metoda. W opisanym kontekście, wytrenowany model można pobrać potem i załączyć do swojego projektu, ale nie ma informacji o fine tuningu modelu dla danych, które są dziwniejsze akurat.

[student_905_tcn]

nie mówię o tym przykładzie tylko o sekcji b1 w której jestem teraz

[bot_external]

Nie mówisz o tym przykładzie, tylko o sekcji B1, w której jesteś teraz. W tej sekcji opisano, że model ma problem z rozpoznaniem niechlujnie zapisanej cyfry. W takich przypadkach, mamy dwa wyjścia:

1. Jeżeli dysponujemy dodatkowymi danymi łącznie z ich prawidłową, jednoznaczną identyfikacją, możemy poszukać w nich więcej podobnych przypadków granicznych, a następnie dodać je do prawidłowych dla nich klas - musi się ich jednak zebrać więcej niż kilka, by nasze działanie mogło odnieść skutek.

2. Jeżeli sami nie dysponujemy prawidłową odpowiedzią w przypadkach granicznych, możemy stworzyć klasę pośrednią, w tym wypadku np. "Nieokreślone", i umieścić w niej wszystkie trudne przypadki.

[student_905_tcn]

to napewno jest efektywne? nie lepiej ręcznie model stworzyć i trenować? (sekcja b2)

[bot_external]

Nie jestem w stanie udzielić pełnej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ nie ma informacji w dostępnym kontekście, które by opisane były w sposób szczegółowy. W sekcji B2 nie ma informacji o porównaniu efektywności automatycznego tworzenia i trenowania modelu z ręcznym tworzeniem i trenowaniem.

[student_905_tcn]

ale pytam ciebie a nie o opinię a nie sekcję

[bot_external]

Nie mogę udzielić pełnej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ nie ma informacji w dostępnym kontekście, które by opisane były w sposób szczegółowy.

[student_905_tcn]

skąd ja niby mam mieć model i te pliki z danymi w teście BT???

[bot_external]

W opisanym kontekście, model i pliki z danymi są dostępne w folderze "Modele" i "Materiały" wraz z kursem. W sekcji B1, opisano, że model jest wczytywany z pliku "model_B1-3.tm" z folderu "Modele". Pliki z danymi, takie jak "test_B2.jpg" i "test_B3.jpg", są również dostępne w folderze "Materiały".

[student_905_tcn]

jest za mało opcji zaawansowanych w przypadku treningu modelu tam, nie sądzisz?

[bot_external]

Nie, nie sądzę. W opisanym kontekście, w sekcji "Zaawansowane" w menu "Dla zaawansowanych" są dostępne różne opcje, takie jak wyświetlanie macierzy pomyłek, obliczanie dokładności modelu, a także informacje o epokach i wielkości wsadu.

[student_905_tcn]

nie ma tu powtórzonej informacji by uważać na overfitting przy zwiększaniu num of epochs, czemu?

[bot_external]

W opisanym kontekście nie ma informacji, które by wskazywały, że zwiększanie liczby epok (num of epochs) może powodować problem overfittingu. W sekcji "Overfitting - Resolving underfitting" opisano kilka sposobów radzenia sobie z overfittingiem, takich jak zwiększenie złożoności modelu, użycie innego algorytmu, zwiększenie ilości danych treningowych, regularyzacja, metody zespołowe, inżynieria cech, ale nie ma informacji o zwiększaniu liczby epok jako sposobie radzenia sobie z overfittingiem.

[student_905_tcn]

nie rozumiesz, w sekcji c2 powinna być informacja by uważać ze zwiększaniem ilości epoch ze względu na overfitting

[bot_external]

Nie, nie ma informacji w sekcji C2, która by wskazywała, że zwiększanie liczby epok może powodować problem overfittingu. Informacja o tym, że zwiększanie liczby epok może powodować problem overfittingu, jest zawarta w sekcji "Overfitting - Consequences", ale nie w sekcji C2.

[student_905_tcn]

czyli jak mam kartę graficzną nvidia h100 to najlepiej jako batch size dać cały zbiór do uczenia tak?

[bot_external]

Nie, niekoniecznie. W opisanym kontekście, mówi się, że im większa wielkość wsadu, tym więcej zasobów obliczeniowych jest potrzebnych, by ukończyć pojedynczą epokę. Jednocześnie, potrzeba mniej epok, by osiągnąć zadowalające efekty uczenia się. Z drugiej strony, mniejsza wielkość wsadu oznacza mniejsze obciążenie pod kątem zasobów, zwłaszcza pamięci, ale potrzebne jest więcej epok, by osiągnąć oczekiwane rezultaty.

Jeśli masz kartę graficzną NVIDIA H100, to niekoniecznie musisz dać cały zbiór do uczenia jako batch size. Powinieneś rozważyć optymalną wielkość wsadu, która jest odpowiednia dla Twojego modelu i zasobów obliczeniowych.

[student_905_tcn]

te metryki z sekcji d1 mają coś wspólnego z tymi metrykami z matematyki czy to coś innego

[bot_external]

Metryki z sekcji D1 mają związek z metrykami z matematyki, konkretnie z precyzją i kompletnością. W sekcji D1 omawiane są metryki, takie jak precyzja, kompletność, dokładność, zbalansowana dokładność, przewidywany wskaźnik stanu pozytywnego, a także macierz pomyłek. Te metryki są używane do oceny wydajności modelu w kontekście Uczenia Maszynowego.

Precyzja i kompletność są metrykami, które są omawiane w sekcji D1, a także w kontekście matematyki. Precyzja to ułamek instancji istotnych wśród pobranych instancji, natomiast kompletność to ułamek instancji istotnych, które zostały pobrane. Te metryki są używane do oceny, jak dobrze model rozpoznaje istotne instancje.

Dokładność, zbalansowana dokładność i przewidywany wskaźnik stanu pozytywnego są również metrykami, które są omawiane w sekcji D1. Dokładność to ułamek instancji istotnych wśród wszystkich pobranych instancji, zbalansowana dokładność to średnia z dokładnością i kompletnością, a przewidywany wskaźnik stanu pozytywnego to ułamek instancji istotnych wśród wszystkich pobranych instancji.

Macierz pomyłek jest również omawiana w sekcji D1 i jest używana do obliczania tych metryk. Macierz pomyłek to tabela, która przedstawia liczbę prawdziwie pozytywnych, fałszywie pozytywnych, prawdziwie negatywnych i fałszywie negatywnych instancji.

W związku z tym, metryki z sekcji D1 mają związek z metrykami z matematyki, konkretnie z precyzją i kompletnością, oraz są używane do oceny wydajności modelu w kontekście Uczenia Maszynowego.

[student_905_tcn]

okay, czyli czułość i precyzja są sobie zbliżone tak?