conversation_by_cl4
-
Co to uczenie maszynowe?
-
Co to uczenie maszynowe?
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.
-
powiedz mi to prościej
-
powiedz mi to prościej
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."
-
test
-
test
-
test
-
test
-
test
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"?
-
Co to uczenie maszynowe
-
Co to uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe (Machine Learning) to dziedzina badań w sztucznej inteligencji, która zajmuje 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.
-
co to precyzja
-
co to precyzja
Precyzja to miara wydajności w uczeniu maszynowym, która określa stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytne. Inaczej mówiąc, precyzja to proporcja prawidłowo sklasyfikowanych elementów do wszystkich elementów sklasyfikowanych jako pozytywne.
Przykładem może być następująca sytuacja: mamy model, który ma sklasyfikować zdjęcia jako psy lub koty. Model sklasyfikuje 8 zdjęć jako psy, z czego 5 jest prawdziwie psy, a 3 są fałszywie psy (koty). W tym przypadku precyzja modelu wynosi 5/8, czyli 62,5%.
Precyzja jest ważna w uczeniu maszynowym, ponieważ pozwala ocenić, jak dobrze model sklasyfikuje elementy jako pozytywne. Im wyższa precyzja, tym lepsze wyniki modelu.
-
dsadas
-
dsadas
Nie mogę udzielić precyzyjnej odpowiedzi na pytanie "dsadas", ponieważ nie jest ono związane z tematyką kursu. Czy mogę poprosić o bardziej szczegółowe pytanie lub o wyjaśnienie, czego chcesz dowiedzieć się na temat "dsadas"?
-
test
-
Co to precyzja
-
Co to precyzja
Precyzja to miara, 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 do wszystkich przypadków, które zostały sklasyfikowane jako pozytywne.
Przykładem z ilustracji w kontekście kursu jest obliczenie precyzji, w którym bierzemy liczbę prawidłowo wykrytych chorób (27) i dzielimy ją przez liczbę wszystkich osób sklasyfikowanych przez model jako chore (31). Otrzymujemy w zaokrągleniu 87%.
Precyzja jest ważnym wskaźnikiem jakości modelu Uczenia Maszynowego, ponieważ pozwala ocenić, jak dobrze model jest w stanie wykryć przypadki, które rzeczywiście należą do klasy pozytywnej.
-
Co to uczenie maszynowe
-
Co to uczenie maszynowe
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.