conversation_by_cl4
-
co to uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe (Machine Learning) 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.
-
Co to precyzja
-
Co to precyzja
Precyzja to miara, która określa, jak blisko są pomiary względem siebie. W kontekście uczenia maszynowego precyzja jest definiowana jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytne. Inaczej mówiąc, precyzja to proporcja prawidłowo sklasyfikowanych przypadków do wszystkich przypadków sklasyfikowanych jako pozytne.
Przykładem może być sytuacja, w której mamy model, który ma za zadanie rozpoznać choroby. W tym przypadku precyzja modelu jest liczbą prawidłowo rozpoznanych chorób (27) podzieloną przez liczbę wszystkich przypadków sklasyfikowanych przez model jako chorobowe (31), co daje wynik około 87%.
Precyzja jest ważnym wskaźnikiem jakości modelu uczenia maszynowego, ale powinna być rozważana wraz z innymi wskaźnikami, takimi jak czułość i dokładność.
-
Czym jest uczenie głębokie
-
Czym jest uczenie głębokie
Uczenie głębokie to podzbiór uczenia maszynowego, który skupia się na wykorzystywaniu sieci neuronowych do wykonywania zadań takich jak klasyfikacja, regresja i uczenie reprezentacji. Dziedzina ta czerpie inspirację z biologicznej neuronauki i koncentruje się na układaniu sztucznych neuronów w warstwy i "uczeniu" ich przetwarzania danych. Przymiotnik "głębokie" odnosi się do użycia wielu warstw (od trzech do kilkuset, a nawet tysięcy) w sieci.
-
Co to macierz pomyłek
-
Co to macierz pomyłek
Macierz pomyłek (ang. confusion matrix) 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). Macierz pomyłek jest szczególnym rodzajem tabeli kontyngencji, z dwoma wymiarami ("rzeczywisty" i "przewidywany") i identycznymi zbiorami "klas" w obu wymiarach (każda kombinacja wymiaru i klasy jest zmienną w tabeli kontyngencji).
-
Co to precyzja?
-
Co to precyzja?
Precyzja to miara, która określa, jak blisko są pomiary względem siebie. W kontekście uczenia maszynowego precyzja jest definiowana jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytne. Inaczej mówiąc, precyzja to proporcja prawidłowo sklasyfikowanych przypadków do wszystkich przypadków sklasyfikowanych jako pozytne.
Przykładem może być sytuacja, w której mamy model, który ma za zadanie rozpoznać choroby. W tym przypadku precyzja modelu jest liczbą prawidłowo rozpoznanych chorób (27) podzieloną przez liczbę wszystkich przypadków sklasyfikowanych przez model jako chorobowe (31), co daje wynik około 87%.
Precyzja jest ważnym wskaźnikiem jakości modelu uczenia maszynowego, ale powinna być rozważana wraz z innymi wskaźnikami, takimi jak czułość i dokładność.
-
Co to uczenie maszyno?>
-
Co to uczenie maszyno?>
Uczenie maszynowe (Machine Learning) 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.
-
Kim był mikołaj kopernik?
-
Kim był mikołaj kopernik?
Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie ma ono żadnego związku z tematyką kursu, która obejmuje sztuczną inteligencję, uczenie głębokie i inne powiązane tematy.
-
test
-
test
Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie ma ono żadnego związku z tematyką kursu, która obejmuje sztuczną inteligencję, uczenie głębokie i inne powiązane tematy.
-
Co to uczenie maszynowe?
-
Co to uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe (Machine Learning) 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.
-
test
-
tesdt
-
tesdt
Nie mogę znaleźć odpowiedzi na to pytanie w dostępnym kontekście.