conversation_by_5gn

[bot_external]

Na podstawie dostępnych informacji, nie jest możliwe określenie dokładnego rodzaju uczenia maszynowego, który jest stosowany do przewidywania trendów giełdowych na podstawie danych. Informacje dotyczące przewidywania trendów giełdowych nie są zawarte w dostępnych źródłach.

Jednak, w kontekście uczenia maszynowego, przewidywanie trendów giełdowych można uznać za typowe zastosowanie modeli uczenia maszynowego, które są opisane w pierwszym fragmencie tekstu. Modeli te są opisane jako "modele matematyczne, które po 'nauczeniu' się na danym zbiorze danych mogą być wykorzystywane do dokonywania przewidywań lub klasyfikacji na nowych danych".

[student_905_5gn]

czy Uczenie Maszynowe jest obszarem Sztucznej Inteligencji opowiedz mi czemu tak jest

[bot_external]

Tak, Uczenie Maszynowe jest obszarem Sztucznej Inteligencji. Jest to opisane w pierwszym fragmencie tekstu, który mówi o tym, że Uczenie Maszynowe jest "obszarem Sztucznej Inteligencji koncentrującym się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie".

[student_905_5gn]

co by się stało gdybym dał zdjęcia kotów do "Pies" i vice versa

[bot_external]

Jeśli dałbyś zdjęcia kotów do "Pies" i vice versa, model uczenia maszynowego, który został wytrenowany na rozróżnianiu psów i kotów, prawdopodobnie będzie błędnie klasyfikował te zdjęcia. Model nie będzie w stanie rozpoznać, że zdjęcia przedstawiają koty, a nie psy, ponieważ nie zostały one uwzględnione w procesie treningu. Zatem, zdjęcia kotów zostaną zaliczone do kategorii "Pies", a zdjęcia psów do kategorii "Kot".

[student_905_5gn]

wypisz jake mogą być problemy z danymi w uczeniu maszynowym

[bot_external]

Problemy z danymi w uczeniu maszynowym mogą obejmować:

• Niekompletność danych
• Duplikaty danych
• Błędy w danych
• Nieprawidłowe wprowadzenie danych
• Brak reprezentatywności danych
• Obciążenie danych
• Nieprawidłowe przetwarzanie danych

Te problemy mogą powodować błędy w modelach uczenia maszynowego i wpływać na ich dokładność.

[student_905_5gn]

jeżeli ma jednej klasy 100 przykładów a wszystkie inne po 1000 czy jest to problem i jeśli tak to jaki

[bot_external]

Jeśli ma jednej klasy 100 przykładów a wszystkie inne po 1000, to jest to problem. Jest to przykład skrajnie nierównej liczebności klas, co może powodować, że model uczenia maszynowego zignoruje klasę mniej liczną i automatycznie przypisze wszystkie przykłady do klasy dominującej.

W takim przypadku, model może osiągnąć bardzo wysoką dokładność (accuracy) na poziomie 99%, ale nie spełni swojego głównego zadania, czyli prawidłowego zdiagnozowania osoby chorej. Precyzja również nie pomoże w tym wypadku, ponieważ model nie sklasyfikował (słusznie lub nie) ani jednego przypadku jako pozytywny, co uniemożliwia obliczenie wartości precyzji.

To jest przykład opisany w tekście, w którym model zignorował klasę mniej liczną i automatycznie przypisał wszystkie przykłady do klasy dominującej, osiągając bardzo wysoką dokładność, ale nie spełniając swojego głównego zadania.

[student_905_5gn]

jak mogę to naprawić

[bot_external]

Aby naprawić problem skrajnie nierównej liczebności klas, możesz spróbować następujących rzeczy:

1. Przerobienie danych: Spróbuj zmienić proporcję klas, np. przez dodanie więcej przykładów do klasy mniej licznej.
2. Użycie techniki oversampling: Technika ta polega na powielaniu przykładów klasy mniej licznej, aby zmniejszyć różnicę w liczebności klas.
3. Użycie techniki undersampling: Technika ta polega na usuwaniu przykładów klasy dominującej, aby zmniejszyć różnicę w liczebności klas.
4. Użycie modelu z wagi: Model ten przyznaje większą wagę przykładom klasy mniej licznej, aby zmniejszyć wpływ klasy dominującej.
5. Użycie techniki SMOTE: Technika ta polega na powielaniu przykładów klasy mniej licznej, ale w sposób, który nie powoduje nadmiernego powielania danych.

Pamiętaj, że te techniki mogą mieć wpływ na dokładność modelu, dlatego należy je przetestować i wybrać tę, która najlepiej spełnia Twoje potrzeby.

[student_905_5gn]

daj mi odpowiedź z tego tematu

[bot_external]

Oto odpowiedź na Twoje pytanie:

W teorii Sperbera i Wilsona, relewancja jest pojmowana jako względna lub subiektywna, ponieważ zależy od stanu wiedzy słuchacza w momencie, gdy napotyka on wypowiedź. Relewancja jest definiowana jako proces wyciągania wniosków na temat relewantnych informacji z danej wypowiedzi, a centralnym założeniem teorii jest to, że poprawna interpretacja konkretnej wypowiedzi to ta, która pozwala na wyciągnięcie największej ilości nowych implikacji w danym kontekście na podstawie najmniejszej ilości informacji niezbędnych do jej przekazania.

W przypadku problemu skrajnie nierównej liczebności klas, model uczenia maszynowego może zignorować klasę mniej liczną i automatycznie przypisać wszystkie przykłady do klasy dominującej. Aby naprawić ten problem, możesz spróbować następujących rzeczy:

1. Przerobienie danych: Spróbuj zmienić proporcję klas, np. przez dodanie więcej przykładów do klasy mniej licznej.
2. Użycie techniki oversampling: Technika ta polega na powielaniu przykładów klasy mniej licznej, aby zmniejszyć różnicę w liczebności klas.
3. Użycie techniki undersampling: Technika ta polega na usuwaniu przykładów klasy dominującej, aby zmniejszyć różnicę w liczebności klas.
4. Użycie modelu z wagi: Model ten przyznaje większą wagę przykładom klasy mniej licznej, aby zmniejszyć wpływ klasy dominującej.
5. Użycie techniki SMOTE: Technika ta polega na powielaniu przykładów klasy mniej licznej, ale w sposób, który nie powoduje nadmiernego powielania danych.

Pamiętaj, że te techniki mogą mieć wpływ na dokładność modelu, dlatego należy je przetestować i wybrać tę, która najlepiej spełnia Twoje potrzeby.

[student_905_5gn]

chodziło mi z tematu B2

[bot_external]

Oto odpowiedź na Twoje pytanie:

W przypadku pliku "test_B2.jpg", który przedstawia cyfrę 3, model uczenia maszynowego może zignorować klasę "3" ze względu na skrajnie nierówną liczebność klas. W związku z tym, należy uzupełnić klasę "3" o zawartość katalogu "3" z Materiałów, a następnie ponownie wytrenować model. Po tym procesie, model powinien być w stanie poprawnie rozpoznać cyfrę 3 w pliku "test_B2.jpg".

[student_905_5gn]

jak zmienić procent danych poswięconych na trening w GTM

[bot_external]

Oto odpowiedź na Twoje pytanie:

Aby zmienić procent danych poswięconych na trening w GTM, należy zmienić proporcję klas w danych treningowych. Możesz to zrobić przez dodanie więcej przykładów do klasy mniej licznej, co pomoże zmniejszyć różnicę w liczebności klas.

Na przykład, jeśli masz 100 przykładów klasy "3" i 1000 przykładów każdej z innych klas, możesz dodać 900 przykładów klasy "3" do danych treningowych, aby zmienić proporcję klas. Następnie, należy ponownie wytrenować model, aby uwzględnić zmiany w danych treningowych.

Pamiętaj, że zmiana proporcji klas może mieć wpływ na dokładność modelu, dlatego należy ją przetestować i wybrać tę, która najlepiej spełnia Twoje potrzeby.

[student_905_5gn]

czy procent danych przeznaczonych na trening nie jest stały w GTM?

[bot_external]

Tak, procent danych przeznaczonych na trening w GTM jest stały. W opisanej sytuacji, model D6_B został wytrenowany na 30 przykładach ze zbioru testowego, co oznacza, że 100% danych przeznaczonych na trening to 30 przykładów.

[student_905_5gn]

powiedz mi jaka jest odpowiedź w ostatnim zadaniu?