conversation_by_cl4

[student_cl4]

macierz pomyłek

[bot_external]

Macierz pomyłek to specyficzny układ tabelaryczny, który pozwala na wizualizację wydajności algorytmu, zazwyczaj algorytmu uczenia nadzorowanego. Każdy wiersz macierzy reprezentuje instancje w rzeczywistej klasie, podczas gdy każda kolumna reprezentuje instancje w klasie przewidywanej, lub odwrotnie. Przekątna macierzy reprezentuje zatem wszystkie instancje, które zostały poprawnie przewidziane.

[student_cl4]

test

[bot_external]

Nie mogę znaleźć odpowiedzi na to pytanie w dostępnym kontekście.

[student_cl4]

test

[bot_external]

Odpowiedź na pytanie kursanta jest zbyt ogólna, aby dać precyzyjną odpowiedź. Czy mogę poprosić o bardziej szczegółowe pytanie lub wyjaśnić, o co chodzi?

[student_cl4]

Czym jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

Odpowiedź na pytanie kursanta jest zbyt ogólna, aby dać precyzyjną odpowiedź. Czy mogę poprosić o bardziej szczegółowe pytanie lub wyjaśnić, o co chodzi?

Jeśli chcesz wiedzieć więcej o uczeniu maszynowym, mogę Ci powiedzieć, że jest to obszar Sztucznej Inteligencji, który koncentruje się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane.

[student_cl4]

Czym jest precyzja?

[bot_external]

Precyzja to metryka, która określa stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytywne. Inaczej mówiąc, precyzja to proporcja prawidłowo wykrytych przypadków choroby do wszystkich przypadków, które model sklasyfikował jako chorobę.

[student_cl4]

Co to macierz pomyłek

[bot_external]

Macierz 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). Macierz pomyłek jest szczególnym rodzajem tabeli kontyngencji, z dwoma wymiarami ("rzeczywisty" i "przewidywany") i identycznymi zbiorami "klas" w obu wymiarach.

Przykładem użycia macierzy pomyłek jest ocena modeli umożliwiającej porównywanie ich między sobą. W Google Teachable Machine, macierz pomyłek jest widoczna w sekcji "Dla zaawansowanych" i ma kluczowe znaczenie dla oceny modeli.

[student_cl4]

Zbiór uczący i testowy

[student_cl4]

kim był mikołaj kopernik

[bot_external]

Zbiór uczący (inaczej treningowy, ang. train set) to zbiór danych, dla których model zna poprawne odpowiedzi i na których jest trenowany. Zbiór ten zawiera przykłady, na których model się uczy, znając z góry prawidłową klasyfikację. Przykładem zbioru uczącego może być zbiór zdjęć kanarków podpisanych jako kanarki oraz zbiór zdjęć wróbli podpisanych jako wróble.

Zbiór testowy (ang. test set) to zbiór danych, z którymi model nie miał do czynienia w procesie uczenia się i nie zna dla nich poprawnych odpowiedzi. Zbiór ten jest wykorzystywany do przetestowania, jak dobrze model jest wytrenowany. Przykładem zbioru testowego może być niepodpisane zdjęcie ptaka, którego model nie widział w procesie uczenia się.

Warto zauważyć, że zbiór uczący musi być wyraźnie większy niż zbiór testowy. Google Teachable Machine stosuje automatyczny podział danych na zbiór uczący i zbiór testowy w proporcji 85:15.

[student_cl4]

kim był mikołaj kopernik

[bot_external]

Nie mogę udzielić odpowiedzi na to pytanie, ponieważ nie ma żadnego związku z tematyką kursu, która obejmuje uczenie głębokie i sztuczną inteligencję.

[student_cl4]

Kim jesteś?

[student_cl4]

Co potrafisz?

[bot_external]

Potrafię udzielać odpowiedzi na pytania związane z tematyką kursu, który obejmuje uczenie głębokie i sztuczną inteligencję. Moje umiejętności obejmują:

• Wyjaśnianie pojęć i terminów związanych z uczeniem głębokim i sztuczną inteligencją
• Odpowiedzi na pytania dotyczące modeli uczenia maszynowego, takich jak Large Language Model (LLM) i Google Teachable Machine
• Wyjaśnianie konceptów, takich jak precyzja, macierz pomyłek, zbiór uczący i testowy
• Odpowiedzi na pytania dotyczące autonomii robotów i ich zdolności do samodzielnego utrzymania się

Jeśli masz pytanie związane z tymi tematami, będę się starał udzielić odpowiedzi w sposób jasny i precyzyjny.