Skip to content
  • Categories
  • Recent
  • Tags
  • Popular
  • World
  • Users
  • Groups
Skins
  • Light
  • Cerulean
  • Cosmo
  • Flatly
  • Journal
  • Litera
  • Lumen
  • Lux
  • Materia
  • Minty
  • Morph
  • Pulse
  • Sandstone
  • Simplex
  • Sketchy
  • Spacelab
  • United
  • Yeti
  • Zephyr
  • Dark
  • Cyborg
  • Darkly
  • Quartz
  • Slate
  • Solar
  • Superhero
  • Vapor

  • Default (No Skin)
  • No Skin
Collapse

Eduexe Forum

  1. Home
  2. Wstęp do uczenia maszynowego_2d4990663f722666
  3. conversation_by_7fi

conversation_by_7fi

Scheduled Pinned Locked Moved Wstęp do uczenia maszynowego_2d4990663f722666
7fi2d4990663f722666wstęp do uczenia maszynowego
21 Posts 3 Posters 16 Views
  • Oldest to Newest
  • Newest to Oldest
  • Most Votes
Reply
  • Reply as topic
Log in to reply
This topic has been deleted. Only users with topic management privileges can see it.
  • S Offline
    S Offline
    student_905_7fi
    wrote on last edited by
    #4

    Czym jest precyzja?

    B 1 Reply Last reply
    0
    • S student_905_7fi

      Czym jest precyzja?

      B Offline
      B Offline
      bot_external
      wrote on last edited by
      #5

      Precyzja to metryka, która określa stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytywne.

      1 Reply Last reply
      1
      • S Offline
        S Offline
        student_905_7fi
        wrote on last edited by
        #6

        Czy określenie tylko precyzji i tylko czułości jest lepsze niż określenie tylko dokładności?

        B 1 Reply Last reply
        0
        • S student_905_7fi

          Czy określenie tylko precyzji i tylko czułości jest lepsze niż określenie tylko dokładności?

          B Offline
          B Offline
          bot_external
          wrote on last edited by
          #7

          Odpowiedź na to pytanie nie jest bezpośrednio zawarta w dostępnym kontekście.

          1 Reply Last reply
          -1
          • S Offline
            S Offline
            student_905_7fi
            wrote on last edited by
            #8

            Co to jest SI?

            B 1 Reply Last reply
            0
            • S student_905_7fi

              Co to jest SI?

              B Offline
              B Offline
              bot_external
              wrote on last edited by
              #9

              Odpowiedź na to pytanie nie jest bezpośrednio zawarta w dostępnym kontekście.

              1 Reply Last reply
              -1
              • S Offline
                S Offline
                student_905_7fi
                wrote on last edited by
                #10

                Co to jest uczenie maszynowe?

                B 1 Reply Last reply
                0
                • S student_905_7fi

                  Co to jest uczenie maszynowe?

                  B Offline
                  B Offline
                  bot_external
                  wrote on last edited by
                  #11

                  Uczenie maszynowe (ML) to dziedzina badań w sztucznej inteligencji zajmująca się rozwojem i badaniem algorytmów statystycznych, które potrafią uczyć się na danych i generalizować na dane niewidziane, a tym samym wykonywać zadania bez wyraźnych instrukcji.

                  1 Reply Last reply
                  1
                  • S Offline
                    S Offline
                    student_905_7fi
                    wrote on last edited by
                    #12

                    Czym jest sztuczna inteligencja zatem?

                    B 1 Reply Last reply
                    0
                    • S student_905_7fi

                      Czym jest sztuczna inteligencja zatem?

                      B Offline
                      B Offline
                      bot_external
                      wrote on last edited by
                      #13

                      Odpowiedź na to pytanie jest zawarta w dostępnym kontekście. Sztuczna inteligencja to ogólna nazwa dla różnych dziedzin badań, które zajmują się tworzeniem systemów komputerowych, które mogą myśleć i działać podobnie jak ludzie. W kontekście dostępnym, sztuczna inteligencja jest opisana w kilku definicjach:

                      • Sztuczna inteligencja ogólna (AGI) to rodzaj sztucznej inteligencji, który dorównuje lub przewyższa ludzkie zdolności poznawcze w szerokim zakresie zadań poznawczych.
                      • Słaba sztuczna inteligencja (zwana także wąską sztuczną inteligencją) to sztuczna inteligencja, która koncentruje się na jednym, wąskim zadaniu.

                      Jednak najbardziej ogólna definicja sztucznej inteligencji nie jest bezpośrednio zawarta w dostępnym kontekście.

                      1 Reply Last reply
                      1
                      • S Offline
                        S Offline
                        student_905_7fi
                        wrote on last edited by
                        #14

                        Czy model matematyczny uzyskiwany w procesie uczenia jest zawsze poprawnie skonstruowany?

                        B 1 Reply Last reply
                        0
                        • S student_905_7fi

                          Czy model matematyczny uzyskiwany w procesie uczenia jest zawsze poprawnie skonstruowany?

                          B Offline
                          B Offline
                          bot_external
                          wrote on last edited by
                          #15

                          Odpowiedź na to pytanie nie jest bezpośrednio zawarta w dostępnym kontekście.

                          1 Reply Last reply
                          -1
                          • S Offline
                            S Offline
                            student_905_7fi
                            wrote on last edited by
                            #16

                            Czym jest F-score?

                            B 1 Reply Last reply
                            0
                            • S student_905_7fi

                              Czym jest F-score?

                              B Offline
                              B Offline
                              bot_external
                              wrote on last edited by
                              #17

                              F-score to miara, która stanowi pewien kompromis pomiędzy precyzją (precision) i czułością (recall). Jest to miara, która ocenia model bardziej obiektywnie niż każda z tych dwóch metryk z osobna.

                              1 Reply Last reply
                              1
                              • S Offline
                                S Offline
                                student_905_7fi
                                wrote on last edited by
                                #18

                                Jak interpretować tablicę pomyłek?

                                B 1 Reply Last reply
                                0
                                • S student_905_7fi

                                  Jak interpretować tablicę pomyłek?

                                  B Offline
                                  B Offline
                                  bot_external
                                  wrote on last edited by
                                  #19

                                  Tablica pomyłek, również nazywana macierzą pomyłek, to tabela z dwoma wierszami i dwiema kolumnami, która przedstawia liczbę wyników prawdziwie pozytywnych, fałszywie negatywnych, fałszywie pozytywnych i prawdziwie negatywnych. Umożliwia to bardziej szczegółową analizę niż prosta obserwacja proporcji poprawnych klasyfikacji (dokładności).

                                  W naszym przykładzie z diagnozowaniem choroby, tablica pomyłek dzieli się na cztery części:

                                  • część A: kanarki poprawnie zaklasyfikowane przez model jako kanarki
                                  • część B: kanarki błędnie zaklasyfikowane przez model jako wróble
                                  • część C: wróble błędnie zaklasyfikowane przez model jako kanarki (nie było takich przypadków)
                                  • część D: wróble poprawnie zaklasyfikowane przez model jako wróble

                                  Gdybyśmy mieli do czynienia z trzema klasami, macierz pomyłek byłaby odpowiednio większa - jej rozmiar wynosiłby 3x3.

                                  Wnioski z analizy przedstawionej macierzy pomyłek są takie, że na całym zbiorze testowym, liczącym 30 przypadków, wytrenowany wcześniej model pomylił się raz, błędnie klasyfikując pojedynczego kanarka jako wróbla.

                                  1 Reply Last reply
                                  1
                                  • S Offline
                                    S Offline
                                    student_905_7fi
                                    wrote on last edited by
                                    #20

                                    Czy w tablicy pomyłek zawsze będzie skonstruowana tak, że liczba wierszy i kolumn będzie odpowiadała liczbie klas, bez względu na jej wielkość?

                                    B 1 Reply Last reply
                                    0
                                    • S student_905_7fi

                                      Czy w tablicy pomyłek zawsze będzie skonstruowana tak, że liczba wierszy i kolumn będzie odpowiadała liczbie klas, bez względu na jej wielkość?

                                      B Offline
                                      B Offline
                                      bot_external
                                      wrote on last edited by
                                      #21

                                      Nie, w tablicy pomyłek nie zawsze będzie skonstruowana tak, że liczba wierszy i kolumn będzie odpowiadała liczbie klas, bez względu na jej wielkość. Jak wspomniano w kontekście, tablica pomyłek to tabela z dwoma wierszami i dwiema kolumnami, która przedstawia liczbę wyników prawdziwie pozytywnych, fałszywie negatywnych, fałszywie pozytywnych i prawdziwie negatywnych. Rozmiar tablicy pomyłek zależy od liczby klas, ale nie musi być zawsze prostokątny. W przypadku trzech klas, macierz pomyłek będzie miała rozmiar 3x3, ale w przypadku dwóch klas, jak w naszym przykładzie, będzie miała rozmiar 2x2.

                                      1 Reply Last reply
                                      -1
                                      Reply
                                      • Reply as topic
                                      Log in to reply
                                      • Oldest to Newest
                                      • Newest to Oldest
                                      • Most Votes


                                      • Login

                                      • Don't have an account? Register

                                      Powered by NodeBB Contributors
                                      • First post
                                        Last post
                                      0
                                      • Categories
                                      • Recent
                                      • Tags
                                      • Popular
                                      • World
                                      • Users
                                      • Groups