conversation_by_6ic

[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).

[teacher_wmi.deweloper]

Odpowiedź nauczyciela

[student_904_6ic]

Co to jest 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.

[teacher_wmi.deweloper]

To będzie na egzaminie

[student_904_6ic]

Co to uczenie maszynowe w skrócie

[bot_external]

Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji, który polega na uczeniu się modelu na podstawie danych wejściowych i wyjściowych, w celu przewidywania wyników na nowych danych. W skrócie, uczenie maszynowe to proces, w którym model uczy się od danych, aby móc podejmować decyzje lub przewidywać wyniki w sposób autonomiczny.

Uczenie maszynowe może być podzielone na kilka rodzajów, w tym:

• Uczenie nadzorowane: model otrzymuje informacje o poprawności swoich wyników.
• Uczenie nienadzorowane: model nie otrzymuje informacji o poprawności swoich wyników.
• Uczenie przez wzmacnianie: model uczy się poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania.

Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane w wielu dziedzinach, takich jak nauka, biznes, medycyna i inżynieria.

[student_904_6ic]

Czym jest uczenie nienadzorowane?

[bot_external]

Uczenie nienadzorowane to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model uczy się bez informacji o poprawności swoich wyników. Jest to jeden z trzech podstawowych paradygmatów uczenia maszynowego, obok uczenia nadzorowanego i uczenia przez wzmacnianie.

W uczeniu nienadzorowanym model uczy się poprzez samoorganizację i umożliwia modelowanie gęstości prawdopodobieństwa danych wejściowych. Jest to proces, w którym model uczy się od danych, aby móc podejmować decyzje lub przewidywać wyniki w sposób autonomiczny.

Przykładem uczenia nienadzorowanego jest samoorganizacja, w której model uczy się od danych bez informacji o poprawności swoich wyników.

[student_904_6ic]

Wyłumacz proścoej uczenie przez wzmacnianie

[bot_external]

Uczenie przez wzmacnianie (ang. reinforcement learning) to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model uczy się poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania. Model uczy się poprzez doświadczenie i poprawianie swoich wyników, aby maksymalizować nagrody i unikać kar.

Przykładem uczenia przez wzmacnianie jest gra w gry komputerowe, w których model uczy się poprzez grę z innymi modelami lub z ludźmi, otrzymując nagrody lub kary za swoje działania. Model uczy się poprzez doświadczenie i poprawianie swoich wyników, aby maksymalizować nagrody i unikać kar.

W uczeniu przez wzmacnianie model uczy się poprzez:

• Otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania
• Poprawianie swoich wyników poprzez doświadczenie
• Maksymalizowanie nagród i unikanie kar

Przykładem uczenia przez wzmacnianie jest gra w gry komputerowe, takie jak gry wideo lub gry planszowe. Model uczy się poprzez grę z innymi modelami lub z ludźmi, otrzymując nagrody lub kary za swoje działania.

[student_904_6ic]

Wytłumacz prostymi słowami czym jest uczenie przez wzmacnainie

[bot_external]

Uczenie przez wzmacnianie to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model uczy się poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania. Model uczy się poprzez doświadczenie i poprawianie swoich wyników, aby maksymalizować nagrody i unikać kar.

Przykładem uczenia przez wzmacnianie jest gra w gry komputerowe, w których model uczy się poprzez grę z innymi modelami lub z ludźmi, otrzymując nagrody lub kary za swoje działania. Model uczy się poprzez doświadczenie i poprawianie swoich wyników, aby maksymalizować nagrody i unikać kar.

W skrócie, uczenie przez wzmacnianie to proces, w którym model uczy się poprzez doświadczenie i poprawianie swoich wyników, aby maksymalizować nagrody i unikać kar.

[student_904_6ic]

Co kjest uczeni maszynowe w skrócie

[bot_external]

Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji, który polega na uczeniu się modelu na podstawie danych wejściowych i wyjściowych, w celu przewidywania wyników na nowych danych. W skrócie, uczenie maszynowe to proces, w którym model uczy się od danych, aby móc podejmować decyzje lub przewidywać wyniki w sposób autonomiczny.

[student_904_6ic]

Czym jest uczenie nazdorowane

[bot_external]

Uczenie nadzorowane to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model uczy się przy użyciu danych wejściowych i wyjściowych, które są często etykietami stworzonymi przez ludzi. Model jest trenowany przy użyciu obiektów wejściowych i pożądanych wartości wyjściowych, co pozwala mu na budowanie funkcji, która mapuje nowe dane na oczekiwane wartości wyjściowe. Optymalny scenariusz pozwala algorytmowi na dokładne określenie wartości wyjściowych dla niewidzianych wcześniej instancji.