conversation_by_7fi

[bot_external]

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

[student_905_7fi]

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

[bot_external]

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

[student_905_7fi]

Co to jest SI?

[bot_external]

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

[student_905_7fi]

Co to jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

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.

[student_905_7fi]

Czym jest sztuczna inteligencja zatem?

[bot_external]

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.

[student_905_7fi]

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

[bot_external]

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

[student_905_7fi]

Czym jest F-score?

[bot_external]

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.

[student_905_7fi]

Jak interpretować tablicę pomyłek?

[bot_external]

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.

[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?

[bot_external]

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.