conversation_by_9gv
-
ile jest 2+2
Odpowiedź na to pytanie jest prosta: 2+2 = 4.
Nie ma potrzeby dodatkowych wyjaśnień lub przykładów, ponieważ jest to prosty problem arytmetyczny.
-
vj;tim kb ns gjyznm? j xtv z nt,t yfgbcfk& 'nj yt ckj;ysq ibah? gjghj,eq tuj dpkjvfnm))
-
sprobuj ponownie
-
sprobuj ponownie
Nie mogę udzielić odpowiedzi na to pytanie, ponieważ nie ma ono związku z tematyką kursu, która dotyczy sztucznej inteligencji i uczenia głębokiego. Nie ma w kontekście żadnych informacji, które mogłyby pomóc w zrozumieniu tego pytania.
-
według jakich zasad muszę ustalać batch size?
-
według jakich zasad muszę ustalać batch size?
Według opisu w kursie, wielkość wsadu (batch size) powinna być ustalana w taki sposób, aby zrównoważyć błędy niedouczenia i przeuczenia. Im większa wielkość wsadu, tym więcej zasobów obliczeniowych jest potrzebnych, by ukończyć pojedynczą epokę, ale jednocześnie potrzeba mniej epok, by osiągnąć zadowalające efekty uczenia się. Analogicznie, mniejsza wielkość wsadu oznacza mniejsze obciążenie pod kątem zasobów, zwłaszcza pamięci, ale by osiągnąć oczekiwane rezultaty, potrzebne jest więcej epok.
-
po co mam ciebie uzywać, jeśli nie powiesz mi nic poza tym, co jest już napisane w materiałach?
-
po co mam ciebie uzywać, jeśli nie powiesz mi nic poza tym, co jest już napisane w materiałach?
Zrozumiałem twoje pytanie. Czy mogę powiedzieć, że jestem tutaj, aby pomóc Ci w lepszym zrozumieniu materiałów kursowych i odpowiedzieć na pytania, które mogą pojawić się podczas nauki. Nie jestem tutaj, aby powtarzać informacje, które są już zawarte w materiałach. Mój cel to pomóc Ci w głębszym zrozumieniu tematów i odpowiedzieć na pytania, które mogą pojawić się podczas pracy z modelami sztucznej inteligencji i uczeniem głębokim.
Przykładowo, jeśli masz pytanie o jakimś aspekcie modelu, który nie jest dokładnie opisany w materiałach, mogę pomóc Ci w jego wyjaśnieniu lub zaproponować przykład, który może Ci pomóc w lepszym zrozumieniu. Czy jest to jasne?
-
jakiej mietryki i dlaczego należy używać do badania chorób?
-
jakiej mietryki i dlaczego należy używać do badania chorób?
Według opisu w kursie, w przypadku diagnozowania chorób, należy używać metryki czułości (recall). Jest to najważniejsza metryka w sytuacji, w której zależy nam, by wykryć jak najwięcej przykładów z jednej klasy (a więc ograniczamy liczbę przypadków fałszywie negatywnych). Czułość modelu powinna być jak najwyższa, ponieważ chcemy wykryć na pewno wszystkich chorych, nawet jeżeli błędnie zaklasyfikujemy i wyślemy w efekcie na dodatkowe badania również kilka zdrowych osób.
Warto zwrócić uwagę, że dokładność (accuracy) może być zbyt ogólna i nie zawsze jest dobrą miarą jakości modelu, zwłaszcza w przypadku chorób rzadkich, gdzie klasa zdecydowanie mniej liczna zostanie najpewniej zignorowana przez model.
-
czym się różnią dokładność a precyzyjność
-
czym się różnią dokładność a precyzyjność
Dokładność i precyzja to dwie miary błędu obserwacji, które są często mylone, ale mają różne znaczenia.
Dokładność (accuracy) to miara, która określa, jak blisko dany zbiór pomiarów (obserwacji lub odczytów) jest ich prawdziwej wartości. Inaczej mówiąc, dokładność mierzy, jak dobrze model przewiduje wyniki, które rzeczywiście występują.
Precyzja (precision) to miara, która określa, jak blisko są pomiary względem siebie. Inaczej mówiąc, precyzja mierzy, jak dobrze model rozróżnia pomiędzy prawdziwymi i fałszywymi wynikami.
Przykładem może być diagnozowanie chorób. Dokładność modelu w tym przypadku mógłby być określona jako stosunek prawidłowych diagnoz do wszystkich diagnoz, które zostały zrobione. Precyzja modelu w tym przypadku mógłby być określona jako stosunek prawidłowych diagnoz do wszystkich diagnoz, które zostały zrobione, oraz liczby diagnoz, które zostały zrobione, ale były nieprawidłowe.
Warto zwrócić uwagę, że dokładność i precyzja są niezależne od siebie, co oznacza, że model może mieć wysoką dokładność, ale niską precyzję, lub odwrotnie.
-
czym jest precyzja? podaj definicje
-
czym jest precyzja? podaj definicje
Precyzja to miara, która określa, jak blisko są pomiary względem siebie. Inaczej mówiąc, precyzja mierzy, jak dobrze model rozróżnia pomiędzy prawdziwymi i fałszywymi wynikami.
Precyzja jest definiowana jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytywne. W praktyce oznacza to, że precyzja modelu wskazuje, jak często model poprawnie rozpoznaje przypadki, które rzeczywiście są pozytywne.
Przykładem może być diagnozowanie chorób. Precyzja modelu w tym przypadku mógłby być określona jako stosunek prawidłowych diagnoz do wszystkich diagnoz, które zostały zrobione, oraz liczby diagnoz, które zostały zrobione, ale były nieprawidłowe.
W naszym przykładzie z ilustracji, aby obliczyć precyzję, bierzemy liczbę prawidłowo wykrytych chorób, czyli 27, i dzielimy przez liczbę wszystkich osób sklasyfikowanych przez model jako chore, czyli 31. Otrzymujemy w zaokrągleniu 87%.