conversation_by_6ic

[student_904_6ic]

zbiór tremimgowy vs testowy

[bot_external]

Zbiór treningowy (train set) i zbiór testowy (test set) to dwa podstawowe pojęcia w uczeniu maszynowym.

Zbiór treningowy (train set) zawiera przykłady, na których model się uczy, znając z góry prawidłową klasyfikację. Jest to zbiór danych, który model wykorzystuje do nauki i poprawiania swoich wyników. Na przykład, w przypadku klasyfikacji zdjęć ptaków, zbiór treningowy mogłaby zawierać zdjęcia kanarków i wróbli, podpisane jako kanarki i wróble.

Zbiór testowy (test set) to zbiór przykładów, których model nie wykorzystał w procesie uczenia się. Jest on wykorzystywany do przetestowania modelu i oceny jego skuteczności. Na przykład, w przypadku klasyfikacji zdjęć ptaków, zbiór testowy mogłaby zawierać niepodpisane zdjęcia ptaków, które model nie widział w procesie uczenia się.

Podsumowując, zbiór treningowy jest używany do nauki modelu, a zbiór testowy jest używany do oceny jego skuteczności.

[student_904_6ic]

krócej

[bot_external]

Nie znalazłem informacji w kontekście, która pozwoliłaby mi udzielić odpowiedzi na to pytanie.

[student_904_6ic]

opisz króko różnice miedzy zbiorem treningowym a testowym

[bot_external]

Zbiór treningowy (train set) i zbiór testowy (test set) to dwa podstawowe pojęcia w uczeniu maszynowym.

Zbiór treningowy zawiera przykłady, na których model się uczy, znając z góry prawidłową klasyfikację. Jest to zbiór danych, który model wykorzystuje do nauki i poprawiania swoich wyników.

Zbiór testowy to zbiór przykładów, których model nie wykorzystał w procesie uczenia się. Jest on wykorzystywany do przetestowania modelu i oceny jego skuteczności.

[student_904_6ic]

Co to precyzja

[bot_external]

Precyzja to miara, która określa 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 pozytywne.

[student_904_6ic]

Czym jest uczenie nienadzorowane, opisz prostym jezykiem

[bot_external]

Uczenie nienadzorowane to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model nie otrzymuje informacji o poprawności swoich wyników. Zamiast tego, model próbuje naśladować dane, które mu dostarczono, i wykorzystuje błąd w swoim naśladowanym wyniku do poprawy samego siebie.

Podczas fazy uczenia się, sieć nienadzorowana próbuje naśladować dane, które jej dostarczono, i wykorzystuje błąd w swoim naśladowanym wyniku do poprawy samej siebie. Czasami błąd wyrażany jest jako niskie prawdopodobieństwo wystąpienia błędnego wyniku, lub może być wyrażony jako niestabilny stan o wysokiej energii w sieci.

Uczenie nienadzorowane jest często stosowane w sytuacjach, w których dane nie są oznaczone lub nie ma informacji o poprawności wyników. Jednym z przykładów uczenia nienadzorowanego jest analiza skupień, która grupuje dane, które nie zostały oznaczone, sklasyfikowane ani skategoryzowane.

[student_904_6ic]

Opisz mi w skrócie czy, jest uczenie maszynowe

[bot_external]

Uczenie maszynowe to paradygmat uczenia się, w którym model jest trenowany przy użyciu danych wejściowych i pożądanych wartości wyjściowych, które są często etykietami stworzonymi przez ludzi.

[student_904_6ic]

Czym jest uczenie nienadzorowane

[bot_external]

Uczenie nienadzorowane to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model nie otrzymuje informacji o poprawności swoich wyników. Zamiast tego, model próbuje naśladować dane, które mu dostarczono, i wykorzystuje błąd w swoim naśladowanym wyniku do poprawy samego siebie.

Podczas fazy uczenia się, sieć nienadzorowana próbuje naśladować dane, które jej dostarczono, i wykorzystuje błąd w swoim naśladowanym wyniku do poprawy samej siebie. Czasami błąd wyrażany jest jako niskie prawdopodobieństwo wystąpienia błędnego wyniku, lub może być wyrażony jako niestabilny stan o wysokiej energii w sieci.

Uczenie nienadzorowane jest często stosowane w sytuacjach, w których dane nie są oznaczone lub nie ma informacji o poprawności wyników.

[student_904_6ic]

jak dla 5 latka uczenie przez wzmacnianie

[bot_external]

Uczenie przez wzmacnianie (Reinforcement Learning) to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model uczy się poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania. W przypadku 5-latka uczenie przez wzmacnianie mogłoby wyglądać następująco:

Dziecko uczy się grać w grę, w której musi zbierać piłki i wrzucać je do kosza. W tym przypadku nagrodą jest pochwała i przyjemność z gry, a karą jest niepowodzenie w grze i niezadowolenie.

Model uczenia przez wzmacnianie w tym przypadku uczy się poprzez:

• Eksplorację - dziecko próbuje różnych sposobów gry, aby znaleźć najlepszy sposób.
• Eksploatacja - dziecko wybiera najlepszy sposób gry, który już znaleźć udało się.
• Uczenie się - model uczy się poprzez obserwację i interakcję z dzieckiem.

W tym przypadku model uczenia przez wzmacnianie może wykorzystać mechanizmy eksploracji, takie jak ε-greedy, aby podejmować decyzje i uczyć się w czasie rzeczywistym.

[student_904_6ic]

Co to precyzka

[bot_external]

Precyzja to miara, która określa 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 pozytywne.

[student_904_6ic]

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. Przekątna macierzy reprezentuje wszystkie instancje, które zostały poprawnie przewidziane.

Macierz pomyłek może być również używana w klasyfikatorach wieloklasowych, nie tylko w klasyfikacji binarnej. Umożliwia ona porównywanie modeli między sobą i ocenę ich jakości.

W analizie predykcyjnej tabela pomyłek (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).