conversation_by_bs3

[student_992_bs3]

O czym jest ten kurs?

[bot_external]

Kurs ten jest poświęcony tematyce podstaw Uczenia Maszynowego (UM). Jego celem jest przybliżenie tematyki UM za pomocą intuicyjnych przykładów. Kurs składa się z czterech modułów tematycznych i skupia się na zadaniach praktycznych wykonywanych w zewnętrznym narzędziu - Google Teachable Machine. Zawiera też niezbędne elementy teoretyczne.

[student_992_bs3]

Opowiedz mi coś o sobie

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na Twoje pytanie, ponieważ nie ma ono związku z tematyką kursu.

[student_992_bs3]

A co to AI?

[bot_external]

AI (sztuczna inteligencja) odnosi się do zdolności systemów obliczeniowych do wykonywania zadań zwykle kojarzonych z ludzką inteligencją, takich jak uczenie się, rozumowanie, rozwiązywanie problemów, percepcja i podejmowanie decyzji.

[student_992_bs3]

Co to regresja liniowa?

[bot_external]

Regresja liniowa to najpopularniejsza forma analizy regresji, w której poszukuje się linii (lub bardziej złożonej kombinacji liniowej), która najlepiej pasuje do danych zgodnie z określonym kryterium matematycznym.

[student_992_bs3]

Wytłumacz poszczególne moduły tego kursu

[bot_external]

W kursie znajdują się cztery moduły merytoryczne, które omawiamy poniżej:

Moduł A: Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego

W tym modułach omawiamy definicję, podział i zastosowania Uczenia Maszynowego (UM). Jest to podstawa, która pozwala na zrozumienie kolejnych modułów.

Moduł B: Dane w Uczeniu Maszynowym

W tym modułach omawiamy problemy z danymi w UM i sposoby ich rozwiązywania. Jest to ważne, ponieważ dane są podstawą dla uczenia się modelu.

Moduł C: Podstawowe pojęcia Uczenia Maszynowego

W tym modułach omawiamy podstawowe pojęcia UM, takie jak zbiór uczący, zbiór testowy, epoka, wsad, współczynnik uczenia, funkcja straty, przeuczenie, niedouczenie i macierz pomyłek. Te pojęcia są kluczowe dla zrozumienia procesu uczenia się modelu.

Moduł D: Metryki

W tym modułach omawiamy metryki, takie jak dokładność, precyzja, czułość, F-score i porównywanie modeli. Metryki są ważne, ponieważ pozwalają na ocenę jakości modelu.

Wszystkie moduły są ważne i powinny być omówione wraz z krótkimi testami podsumowującymi.

[student_992_bs3]

Czym jest metryka

[student_992_bs3]

Czym jest metryka?

[student_992_bs3]

Czym jest metryka?

[bot_external]

Nie ma informacji w dostępnym kontekście o metryce.

[student_992_bs3]

A jakie znasz metryki?

[bot_external]

W kontekście dostępnym, znane są następujące metryki:

1. Dokładność (accuracy) - stosunek wszystkich poprawnych klasyfikacji do wszystkich dokonanych klasyfikacji.
2. Precyzja (precision) - stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytywne.
3. Czułość (recall) - stosunek przykładów prawdziwie pozytywnych do wszystkich pozytywnych przykładów w rzeczywistości.
4. F-score - uniwersalna metryka, z której możemy korzystać, gdy potrzebujemy kompromisu między precyzją a czułością modelu.

Dodatkowo, w kontekście jest wspomniane, że dokładność i precyzja nie zawsze są metrykami dobrze opisującymi model, ponieważ mogą być "ślepe" na jedną z klas.

[student_992_bs3]

Napisz mi aplikację w react

[bot_external]

Nie mogę udzielić odpowiedzi na to pytanie, ponieważ nie ma informacji w dostępnym kontekście o aplikacji w React.

[student_992_bs3]

Co to AI

[student_992_bs3]

Co to AI?