conversation_by_0bc

[student_905_0bc]

Jakie są alternatywne oprogramowania do trenowania modeli do Teachable Machine?

[bot_external]

Nie ma wzmianki o alternatywnych oprogramowaniach do trenowania modeli w dostępnym kontekście. Kontekst dotyczy wyłącznie Google Teachable Machine i nie zawiera informacji o innych narzędziach do trenowania modeli.

[student_905_0bc]

Powiedz mi coś o autorach kursu

[bot_external]

Nie ma wzmianki o autorach kursu w dostępnym kontekście.

[student_905_0bc]

Mój model nie pozwala mi wczytać obrazka do analizowania. Czym może być to spowodowane i jak to naprawić?

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji w dostępnym kontekście, która mogłaby pomóc w rozwiązaniu problemu z wczytywaniem obrazka do analizowania. Kontekst dotyczy głównie problemów z trenowaniem modelu i poprawiania jego działania, a nie z wczytywaniem danych wejściowych.

[student_905_0bc]

Jak można rozwiązać problem przypadku granicznego między klasami?

[bot_external]

W przypadku rozwiązywania problemu przypadku granicznego między klasami, możemy wykorzystać dwie metody:

1. Dodanie dodatkowych danych, w tym przypadku prawidłowej, jednoznacznej identyfikacji, aby poszukać w nich więcej podobnych przypadków granicznych i dodać je do prawidłowych dla nich klas. Musi się ich jednak zebrać więcej niż kilka, by nasze działanie mogło odnieść skutek.
2. Stworzenie klasy pośredniej, w tym wypadku np. "Nieokreślone", i umieszczenie w niej wszystkich trudnych przypadków.

Te metody zostały opisane w kontekście jako rozwiązania problemu przypadku granicznego między klasami w przypadku, gdy model nie jest w stanie jednoznacznie zdecydować się na żadną z opcji lub decyduje niepoprawnie.

[student_905_0bc]

Czy w Google Teachable Machine mogę dostoswać procent danych testowych?

[bot_external]

Nie, w Google Teachable Machine nie możesz dostosować procentu danych testowych. Jak wskazano w kontekście, dane są automatycznie dzielone na zbiór uczący i zbiór testowy w proporcji 85:15 i nie da się ręcznie zmienić tej proporcji.

[student_905_0bc]

Wytłumacz mi na czym polega wielkość wsadu

[bot_external]

Wielkość wsadu (ang. batch size) to rozmiar porcji treningowej, czyli liczba przykładów, jaką model otrzymuje na raz do trenowania w pojedynczej iteracji swojego działania.

[student_905_0bc]

Czym w tym kontekście jest iteracja działania?

[bot_external]

W tym kontekście, iteracja działania oznacza pojedynczą porcję treningową, czyli liczbę przykładów, jaką model otrzymuje na raz do trenowania w swoim działaniu.

[student_905_0bc]

W jaki sposó zmienianie tej wartości wpływa na trenowanie modelu?

[bot_external]

W tym kontekście nie ma informacji o tym, jak zmiana wielkości wsadu wpływa na trenowanie modelu. Kontekst dotyczy głównie problemów z trenowaniem modelu i poprawiania jego działania, a nie z parametrów trenowania.

[student_905_0bc]

Czy wielkość wsadu jest jakoś zależna z procentem danych testowych?

[bot_external]

Nie, kontekst nie wskazuje, że wielkość wsadu jest w jakikolwiek sposób zależna od procentu danych testowych. Wielkość wsadu jest opisana jako rozmiar porcji treningowej, czyli liczba przykładów, jaką model otrzymuje na raz do trenowania w pojedynczej iteracji swojego działania, natomiast procent danych testowych jest automatycznie ustalony w Google Teachable Machine w proporcji 85:15.

[student_905_0bc]

Czy poprawnym jest stwierdzenie, że wielkość wsadu odpowiada tylko za uczenie modelu podczas gdy dane testowe nie mają wpływu na ten proces tylko sprawdzają skuteczność modelu?

[bot_external]

Nie, stwierdzenie to nie jest poprawne. Kontekst wskazuje, że dane testowe nie mają wpływu na proces uczenia modelu, ale są używane do sprawdzenia skuteczności modelu. Dane testowe są automatycznie dzielone na zbiór uczący i zbiór testowy w proporcji 85:15, co oznacza, że model jest trenowany na danych uczących się, a następnie oceniany na danych testowych. Wielkość wsadu natomiast odnosi się do rozmiaru porcji treningowej, czyli liczby przykładów, jaką model otrzymuje na raz do trenowania w pojedynczej iteracji swojego działania.