conversation_by_cl4

[bot_external]

Nie mam informacji o Mikołaju Koperniku w dostępnym kontekście.

[student_cl4]

Czym są dane treningowe w uczeniu maszynowym?

[bot_external]

Dane treningowe w uczeniu maszynowym to zestaw danych, który jest używany do szkolenia modelu uczenia maszynowego. Są one niezbędne do uczenia modelu, aby mógł on nauczyć się rozpoznawać wzorce i generalizować na nowe dane. Dane treningowe mogą być oznaczone lub nieoznaczone, a ich jakość i ilość mają znaczący wpływ na jakość modelu.

[student_cl4]

Czym są dane treningowe w uczeniu maszynowym?

[bot_external]

Dane treningowe w uczeniu maszynowym to zestaw danych, który jest używany do szkolenia modelu uczenia maszynowego. Są one niezbędne do uczenia modelu, aby mógł on nauczyć się rozpoznawać wzorce i generalizować na nowe dane. Dane treningowe mogą być oznaczone lub nieoznaczone, a ich jakość i ilość mają znaczący wpływ na jakość modelu.

[student_cl4]

Opisz mi czym są dane testowe w skrócie

[bot_external]

Dane testowe w uczeniu maszynowym to zestaw danych, który jest używany do przetestowania modelu uczenia maszynowego po zakończeniu procesu uczenia. Są one nieznane modelowi podczas procesu uczenia, co pozwala na ocenę jego skuteczności i jakości. Dane testowe są niezbędne do sprawdzenia, czy model jest w stanie rozpoznać wzorce i generalizować na nowe dane.

[student_cl4]

Czym jest uczenie nienadzorowane?

[bot_external]

Uczenie nienadzorowane to rodzaj samoorganizującego się uczenia hebbowskiego, które pomaga w znajdowaniu wcześniej nieznanych wzorców w zbiorze danych bez uprzednio istniejących etykiet. Jest ono również znane jako samoorganizacja i umożliwia modelowanie gęstości prawdopodobieństwa danych wejściowych.

[student_cl4]

Czy możesz opisać mi to prostszym językiem?

[bot_external]

Nie mam informacji o tym, czym są wiązania nazw w kontekście kursu.

[student_cl4]

Kim jest Maria Skłodowska-Curie?

[bot_external]

Nie mam informacji o tym, czym jest Maria Skłodowska-Curie w kontekście kursu.

[student_cl4]

Opisz mi w skrócie co może spowodować nierówna liczebność klas w uczeniu maszynowym

[bot_external]

Nierówna liczebność klas w uczeniu maszynowym może być spowodowana przez brak równomiernego rozłożenia danych w poszczególnych klasach. Przykładowo, jeśli w zbiorze danych jest dużo więcej danych należących do jednej klasy niż do innych, to model uczenia maszynowego może być narażony na obciążenie, co może prowadzić do niesprawiedliwych wyników.

[student_cl4]

Co to jest precyzja?

[bot_external]

Precyzja to kolejna metryka, która opisuje jakość modelu uczenia maszynowego. Definiuje się ją jako 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.

[teacher_wmi.deweloper]

Precyzja to ważna metryka będzie na egzaminie

[student_cl4]

dsa

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "dsa" w dostępnym kontekście.