conversation_by_h7j

[bot_external]

Tak, istnieje różnica między dużym parametrem wielkości wsadu i małą ilością epok, a małym parametrem wielkości wsadu i dużą ilością epok.

Jeśli wielkość wsadu jest duża, model otrzymuje więcej przykładów do trenowania w pojedynczej iteracji, co może przyspieszyć proces uczenia się, ale wymaga więcej zasobów obliczeniowych. W tym przypadku, mniejsza ilość epok może być wystarczająca, aby osiągnąć zadowalające efekty uczenia się.

Z drugiej strony, jeśli wielkość wsadu jest mała, model otrzymuje mniej przykładów do trenowania w pojedynczej iteracji, co może spowodować wolniejszy proces uczenia się. W tym przypadku, większa ilość epok może być potrzebna, aby osiągnąć zadowalające efekty uczenia się.

Przykładowo, jeśli wielkość wsadu jest 32 i ilość epok jest 10, model otrzymuje 320 przykładów do trenowania w 10 iteracjach. Jeśli wielkość wsadu jest zmniejszona do 16, model otrzymuje 160 przykładów do trenowania w 20 iteracjach. W tym przypadku, większa ilość epok jest potrzebna, aby osiągnąć zadowalające efekty uczenia się.

Warto zauważyć, że optymalne ustawienia wielkości wsadu i ilości epok zależą od konkretnego modelu i danych treningowych. Dlatego ważne jest, aby przetestować różne kombinacje ustawień i obserwować, jak wpływają one na wyniki modelu.

[student_905_h7j]

czym różni się false positive od false negative w kontekście rozmów o metrykach w AI?

[bot_external]

W kontekście rozmów o metrykach w AI, false positive (FP) i false negative (FN) są dwoma rodzajami błędów, które mogą wystąpić w modelach AI.

False Positive (FP): To sytuacja, w której model AI sklasyfikuje przykład jako pozytywny (np. chory), podczas gdy w rzeczywistości jest on negatywny (np. zdrowy). Inaczej mówiąc, model AI zdiagnozuje chorobę u osoby, która w rzeczywistości nie ma tej choroby.

False Negative (FN): To sytuacja, w której model AI sklasyfikuje przykład jako negatywny (np. zdrowy), podczas gdy w rzeczywistości jest on pozytywny (np. chory). Inaczej mówiąc, model AI nie zdiagnozuje choroby u osoby, która w rzeczywistości ją ma.

W zależności od kontekstu, FP i FN mogą mieć różne konsekwencje. Na przykład, w przypadku modelu AI, który ma za zadanie wykrywać choroby, FP mogą prowadzić do niepotrzebnych leczeń, podczas gdy FN mogą prowadzić do opóźnień w leczeniu.

Warto zauważyć, że FP i FN są częścią macierzy pomyłek, która jest używana do oceny jakości modelu AI.

[student_905_h7j]

Jaki jest wzór na obliczanie dokładności modelu w kontekście metryk?

[bot_external]

Wzór na obliczanie dokładności modelu w kontekście metryk jest następujący:

Dokładność (Accuracy) = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

Gdzie:

• TP to liczba prawdziwie pozytywnych przykładów (przykłady, które zostały sklasyfikowane jako pozytywne i są rzeczywiście pozytywne)
• TN to liczba prawdziwie negatywnych przykładów (przykłady, które zostały sklasyfikowane jako negatywne i są rzeczywiście negatywne)
• FP to liczba fałszywie pozytywnych przykładów (przykłady, które zostały sklasyfikowane jako pozytywne, ale są rzeczywiście negatywne)
• FN to liczba fałszywie negatywnych przykładów (przykłady, które zostały sklasyfikowane jako negatywne, ale są rzeczywiście pozytywne)

Dokładność modelu jest miarą, która określa, jak dobrze model sklasyfikował przykłady. Im wyższa dokładność, tym lepiej model sklasyfikował przykłady.

[student_905_h7j]

Podaj wzory na dokładność modelu i precyzje modelu w kontekście metryk. Poproszę tylko wzory

[bot_external]

Wzory na dokładność modelu i precyzję modelu w kontekście metryk są następujące:

Dokładność (Accuracy) = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

Precyzja (Precision) = TP / (TP + FP)

Gdzie:

• TP to liczba prawdziwie pozytywnych przykładów (przykłady, które zostały sklasyfikowane jako pozytywne i są rzeczywiście pozytywne)
• TN to liczba prawdziwie negatywnych przykładów (przykłady, które zostały sklasyfikowane jako negatywne i są rzeczywiście negatywne)
• FP to liczba fałszywie pozytywnych przykładów (przykłady, które zostały sklasyfikowane jako pozytywne, ale są rzeczywiście negatywne)
• FN to liczba fałszywie negatywnych przykładów (przykłady, które zostały sklasyfikowane jako negatywne, ale są rzeczywiście pozytywne)

[student_905_h7j]

podaj wszystkie wzory na omówione metryki z kursu

[bot_external]

Wzory na omówione metryki z kursu to:

1. Dokładność (Accuracy) = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
2. Precyzja (Precision) = TP / (TP + FP)
3. Wzór na obliczanie dokładności modelu w kontekście metryk jest taki sam jak wzór na dokładność, czyli:
   Dokładność (Accuracy) = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

Dodatkowo, w kursie omówiono, że metryki są to miary jakości modelu Uczenia Maszynowego, które umożliwiają porównywanie modeli między sobą. Cztery omawiane przez nas metryki to:

• Dokładność (Accuracy)
• Precyzja (Precision)
• Wrażliwość (Sensitivity)
• Specyficzność (Specificity)

Wzory na te metryki nie zostały omówione w kursie, ale są powszechnie używane w Uczeniu Maszynowym.

[student_905_h7j]

a co z recall i fscore

[bot_external]

Wzory na recall i F-score są następujące:

Recall (Czułość) = TP / (TP + FN)

F-score = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall)

lub

F-score = (1 + β^2) * Precision * Recall / (β^2 * Precision + Recall)

gdzie:

• TP to liczba prawdziwie pozytywnych przykładów (przykłady, które zostały sklasyfikowane jako pozytywne i są rzeczywiście pozytywne)
• FN to liczba fałszywie negatywnych przykładów (przykłady, które zostały sklasyfikowane jako negatywne, ale są rzeczywiście pozytywne)
• Precision to precyzja modelu (liczba prawdziwie pozytywnych przykładów / liczba przykładów sklasyfikowanych jako pozytywne)
• Recall to czułość modelu (liczba prawdziwie pozytywnych przykładów / liczba rzeczywiście pozytywnych przykładów)
• β to parametr, który określa wagę, jaką przyznaje się precyzji w stosunku do czułości.