conversation_by_9dn
-
Lepsza jest większa wartość wsadu czy większa liczba epok?
-
Lepsza jest większa wartość wsadu czy większa liczba epok?
Lepsza jest większa liczba epok. Im większa liczba epok, tym model ma więcej czasu na naukę i może osiągnąć lepsze wyniki. W przeciwieństwie do tego, większa wartość wsadu oznacza, że model otrzymuje więcej przykładów do nauki w jednej epoce, ale może to również spowodować, że model będzie miał trudności z osiągnięciem optymalnego wyniku, zwłaszcza jeśli zbiór danych jest mały.
W naszym przypadku, zbiór danych składa się z 170 przykładów, a model potrzebuje 11 wsadów, aby przejść przez wszystkie przykłady. Im większa liczba epok, tym model ma więcej czasu na naukę i może osiągnąć lepsze wyniki.
-
Załóżmy, że trenujemy model, którego zbiór uczący składa się z 340 przykładów. Parametr wielkość wsadu ustalony jest na 16. Ile wsadów będzie potrzebne do ukończenia jednej epoki? uzasadnij odpowiedź
-
Załóżmy, że trenujemy model, którego zbiór uczący składa się z 340 przykładów. Parametr wielkość wsadu ustalony jest na 16. Ile wsadów będzie potrzebne do ukończenia jednej epoki? uzasadnij odpowiedź
Aby odpowiedzieć na to pytanie, musimy wziąć pod uwagę, że zbiór uczący składa się z 340 przykładów i parametr wielkość wsadu jest ustalony na 16.
Ponieważ model potrzebuje 11 wsadów, aby przejść przez wszystkie przykłady w naszym poprzednim przypadku (zbiór danych składa się z 170 przykładów), możemy przypuszczać, że w tym przypadku również potrzebne będą 11 wsadów.
Aby potwierdzić to, możemy podzielić liczbę przykładów w zbiór uczącym (340) przez wielkość wsadu (16):
340 ÷ 16 = 21,25
Ponieważ nie możemy mieć połowy wsadu, możemy zaokrąglić to wyniki na 22 wsady. Jednak w tym przypadku, model potrzebuje 11 wsadów, aby przejść przez wszystkie przykłady.
Zatem, w tym przypadku również potrzebne będą 11 wsadów.
-
jakie inne problemy poza wymienionymi w kursie mogą wystąpić z powodu niewystarczająco dobrego zbiorowi danych?
-
jakie inne problemy poza wymienionymi w kursie mogą wystąpić z powodu niewystarczająco dobrego zbiorowi danych?
Zgodnie z dostępnymi informacjami, oprócz wymienionych w kursie problemów, takich jak przeuczenie i czas obliczeń, inne problemy, które mogą wystąpić z powodu niewystarczająco dobrego zbioru danych, to:
- Problemy z danymi, takie jak niekompletność, duplikaty lub błędy w danych.
- Trudności z identyfikacją rzadkich zależności w danych.
- Problemy z rozszerzaniem danych, takie jak przycinanie i obracanie.
Dodatkowo, w kontekście problemu uczenia się z rzadkimi danymi, wspomniano o problemie, w którym model zignorował klasę mniej liczną i automatycznie przypisał wszystkie przykłady do klasy dominującej, osiągając przy tym wysoką dokładność, ale nie spełniając swojego głównego zadania.
Nie ma jednak informacji o innych problemach, które mogą wystąpić z powodu niewystarczająco dobrego zbioru danych.
-
dlaczego duplikaty są problematyczne?
-
dlaczego duplikaty są problematyczne?
Duplikaty w danych są problematyczne, ponieważ mogą wpłynąć na jakość modelu uczenia się. W szczególności, duplikaty mogą powodować, że model będzie się uczył na błędnych danych, co może prowadzić do niewłaściwych wyników.
W kontekście problemu uczenia się z rzadkimi danymi, duplikaty mogą być szczególnie problematyczne, ponieważ mogą powodować, że model zignoruje klasę mniej liczną i automatycznie przypisze wszystkie przykłady do klasy dominującej, osiągając przy tym wysoką dokładność, ale nie spełniając swojego głównego zadania.
Przykładem może być sytuacja, w której mamy zbiór danych, w którym każdy przykład jest powtórzony 10 razy. W takim przypadku model będzie się uczył na błędnych danych, ponieważ będzie miał zbyt wiele przykładów z tej samej klasy, co może prowadzić do niewłaściwych wyników.
-
jakie są inne zastosowania uczenia maszynowego poza tymi wymienionymi w kursie?
-
jakie są inne zastosowania uczenia maszynowego poza tymi wymienionymi w kursie?
Zgodnie z dostępnymi informacjami, inne zastosowania uczenia maszynowego poza tymi wymienionymi w kursie to:
- Eksploracja sieci Web: uczenie maszynowe może być wykorzystywane do odkrywania struktur i wzorców w danych sieci Web.
- Wykrywanie włamań: uczenie maszynowe może być wykorzystywane do wykrywania ataków na systemy komputerowe.
- Produkcja ciągła: uczenie maszynowe może być wykorzystywane do optymalizacji procesów produkcyjnych.
- Bioinformatyka: uczenie maszynowe może być wykorzystywane do analizy danych biologicznych, takich jak sekwencje DNA.
Dodatkowo, w kontekście problemu uczenia się reguł asocjacyjnych, wspomniano o zastosowaniach w obszarach, takich jak:
- Analiza koszyka rynkowego: uczenie maszynowe może być wykorzystywane do odkrywania wzorców w danych sprzedażowych.
- Eksploracja wykorzystania sieci Web: uczenie maszynowe może być wykorzystywane do odkrywania struktur i wzorców w danych sieci Web.
Nie ma jednak informacji o innych zastosowaniach uczenia maszynowego poza tymi wymienionymi w kursie.
-
podaj współczesny przykład zastosowania uczenia przez wzmacnianie
-
podaj współczesny przykład zastosowania uczenia przez wzmacnianie
Współczesnym przykładem zastosowania uczenia przez wzmacnianie jest systemy gier wideo, które wykorzystują uczenie przez wzmacnianie do uczenia się strategii gry i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. Przykładem takiego systemu jest AlphaGo, który wygrał z mistrzem świata w go w 2016 roku. AlphaGo wykorzystał uczenie przez wzmacnianie do uczenia się strategii gry w go i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym, co pozwoliło mu wygrać z mistrzem świata.