conversation_by_cl4

[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.

[student_cl4]

Co to uczenie maszynowe?

[bot_external]

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.

[student_cl4]

powiedz mi to prościej

[bot_external]

Proszę powiedzieć to prościej.

W tym kontekście, nie ma bezpośredniego odniesienia do prostej wypowiedzi. Jednak, jeśli chodzi o wyjaśnienie pojęć, to poprzednie pytania kursanta dotyczyły precyzji, która jest jedną z metryk oceny modelu uczenia maszynowego. Jeśli chodzi o wyjaśnienie pojęcia precyzji, to odpowiedź była następująca: "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 pozytne."

[student_cl4]

test

[student_cl4]

test

[student_cl4]

test

[student_cl4]

test

[bot_external]

Odpowiedź na pytanie kursanta jest zbyt ogólna, aby dać precyzyjną odpowiedź. Czy mogę poprosić o bardziej szczegółowe pytanie lub o wyjaśnienie, czego chcesz dowiedzieć się na temat "test"?

[student_cl4]

Co to uczenie maszynowe