conversation_by_kda
-
czym jest dokładność
-
czym jest dokładność
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.
-
czym f-1 różni się od dokładności
-
czym f-1 różni się od dokładności
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.
-
czym jest średnia harmoniczna
-
czym jest średnia harmoniczna
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.
-
co z tematyki uczenia maszynowego omówiono w kursie?
-
co z tematyki uczenia maszynowego omówiono w kursie?
W kursie omówione zostały następujące tematy związane z Uczeniem Maszynowym:
- Definicja i podział Uczenia Maszynowego
- Zastosowania Uczenia Maszynowego
- Dane w Uczeniu Maszynowym (problemy z danymi i sposoby ich rozwiązywania)
- Podstawowe pojęcia Uczenia Maszynowego (zbiór uczący, zbiór testowy, epoka, wsad, współczynnik uczenia, funkcja straty, przeuczenie, niedouczenie, macierz pomyłek)
- Metryki (dokładność, precyzja, czułość, F-score, porównywanie modeli)
- Uczenie z nadzorem (definicja i przykład)
- Uczenie online (definicja i przykład)
- Trenowanie modeli uczenia maszynowego (wybór danych, przeuczenie, obciążenie algorytmiczne)
- Etyka uczenia maszynowego (wymagania i zastosowania)
Dodatkowo, kurs zawiera praktyczne demonstracje i zadania, które pomagają w zrozumieniu tych tematów.
-
co było omówione dla punktu 9
-
co to jest zbiór uczący?
-
co to jest zbiór uczący?
Zbiór uczący (inaczej treningowy, ang. train set) to dane, dla których model zna poprawne odpowiedzi i na których jest trenowany. Jest to zbiór przykładów, na których model się uczy, znając z góry prawidłową klasyfikację. Na przykład, w naszym przypadku, zbiór uczący to zbiór zdjęć kanarków podpisanych jako kanarki oraz zbiór zdjęć wróbli podpisanych jako wróble.
-
co to jest zbiór testowy
-
co to jest zbiór testowy
Zbiór testowy to zbiór danych, który jest niezależny od zbioru danych treningowych, ale który ma taki sam rozkład prawdopodobieństwa jak zbiór danych treningowych. Jest on używany do oceny wydajności (tj. generalizacji) w pełni określonego klasyfikatora. W tym celu model końcowy jest używany do przewidywania klasyfikacji przykładów w zbiorze testowym. Te przewidywania są porównywane z rzeczywistymi klasyfikacjami przykładów w celu oceny dokładności modelu.
-
streść mi co jest w rozdziale a1 - wprowdzenie do uczenia maszynowego
-
streść mi co jest w rozdziale a1 - wprowdzenie do uczenia maszynowego
Rozdział A1 - Wprowadzenie do uczenia maszynowego.
W tym rozdziale omówione zostały podstawowe pojęcia związane z uczeniem maszynowym, takie jak:
- Definicja uczenia maszynowego
- Zastosowania uczenia maszynowego
- Dane w uczeniu maszynowym (problemy z danymi i sposoby ich rozwiązywania)
- Podstawowe pojęcia uczenia maszynowego (zbiór uczący, zbiór testowy, epoka, wsad, współczynnik uczenia, funkcja straty, przeuczenie, niedouczenie, macierz pomyłek)
Rozdział A1 to wprowadzenie do tematyki uczenia maszynowego, które ma na celu zrozumienie podstawowych pojęć i zastosowań tej dziedziny.
-
co w rozziale A1 jest o uczeniu nadzorowanym?
-
co w rozziale A1 jest o uczeniu nadzorowanym?
W rozdziale A1 - Wprowadzenie do uczenia maszynowego, omówione zostały podstawowe pojęcia związane z uczeniem maszynowym, ale nie zostało ono poświęcone wyłącznie uczeniu nadzorowanemu. Jednak w rozdziale A1, w punkcie 6, zostało wspomniane, że w kursie skupimy się dalej wyłącznie na uczeniu nadzorowanym.
-
Streść mi co jest w rodziale a2
-
Streść mi co jest w rodziale a2
Rozdział A2 nie został omówiony w poprzedniej historii rozmowy. Nie mam informacji o treści tego rozdziału.
-
streść mi co było w rozdziale a2 wprowadzenie do google teachable machine