conversation_by_0ua

[eduexe.admin]

[student_0ua]

czym jest uczenie maszynowe

[student_0ua]

czym są dane testowe?

[student_0ua]

czym jest uczenie maszynowe

[student_0ua]

czym jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te na podstawie dostarczonych im danych budują model matematyczny, który potrafi podejmować decyzje czy prognozować rezultaty bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do danego celu przez człowieka.

Główne elementy uczenia maszynowego to:

• dane - duże zbiory danych używane do trenowania i testowania działania modelu
• model - matematyczna reprezentacja problemu, uczona na podstawie danych
• algorytm - zestaw reguł i procedur używany do uczenia modelu na podstawie danych
• funkcja straty - funkcja używana do oceny, jak dobrze model działa - im niższa strata, tym lepszy model
• optymalizacja - proces dopasowywania parametrów modelu w celu minimalizacji funkcji straty

Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów i dźwięków, analiza danych, budowanie złożonych modeli językowych, diagnostyka medyczna, autonomiczne sterowanie i wiele innych.

[student_0ua]

co jest zbiór testowy?

[bot_external]

Zbiór testowy (ang. test set) to zbiór danych, który jest niezależny od zbioru danych treningowych, ale który ma taki sam rozkład prawdopodobieństwa jak zbiór danych treningowych. Jest on wykorzystywany do przetestowania, jak dobrze model jest wytrenowany, czyli do oceny jego wydajności (tj. generalizacji) w klasyfikowaniu nowych danych. Zbiór testowy jest zatem zbiorem przykładów używanym wyłącznie do oceny wydajności w pełni określonego klasyfikatora.

[student_0ua]

Czym jest sztuczna inteligencja?

[bot_external]

Sztuczna inteligencja (ang. Artificial Intelligence - AI) to ogólna nazwa dla dziedziny naukowej, która koncentruje się na tworzeniu systemów komputerowych, które mogą wykonywać zadania, które są typowe dla ludzi, takie jak rozwiązywanie problemów, uczenie się i podejmowanie decyzji.

W kontekście dostępnych informacji, sztuczna inteligencja jest szerokim pojęciem, które obejmuje różne poddziedziny, takie jak uczenie maszynowe, rozpoznawanie obrazów i dźwięków, analiza danych, budowanie złożonych modeli językowych, diagnostyka medyczna, autonomiczne sterowanie i wiele innych.

Jednakże, w kontekście dostępnych informacji, nie ma bardziej szczegółowego wyjaśnienia, co to jest sztuczna inteligencja.

[student_0ua]

kiedy zbiory muszą być zrównoważone?

[bot_external]

Zbiory muszą być zrównoważone w przypadku, gdy występuje brak równowagi danych, który jest już obecny w danych lub prawdopodobnie wystąpi, jeśli zostanie pobrana próba czysto losowa. Brak równowagi danych może być następującego typu:

• Niedoreprezentowanie klasy w jednej lub kilku ważnych zmiennych predyktorowych.
• Niedoreprezentowanie jednej klasy w zmiennej wynikowej (zależnej).

W takich przypadkach, nadpróbkowanie lub podpróbkowanie może być stosowane, aby wybierać więcej próbek z jednej klasy niż z drugiej, w celu zrekompensowania braku równowagi.

[teacher_wmi.deweloper]

To jest zła odpowiedź, nie słuchaj AI!!!!

[student_0ua]

jak mam policzyć procent czułości w przykładzie rozróżniania psów od kotów?

[bot_external]

Aby policzyć procent czułości w przykładzie rozróżniania psów od kotów, musisz wiedzieć, ile psów i kotów zostało poprawnie rozpoznanych jako psy i koty, oraz ile psów i kotów jest w ogóle w zbiorze danych.

Pomyślmy, że w zbiorze danych jest 100 psów i 100 kotów. Zbiór danych treningowy zawiera 90 psów i 90 kotów, a zbiór danych testowy zawiera 10 psów i 10 kotów.

Jeśli model rozróżnia psów od kotów z 100% dokładnością, to znaczy, że wszystkie psy w zbiorze danych testowego zostały poprawnie rozpoznane jako psy (10 psów), a wszystkie koty zostały poprawnie rozpoznane jako koty (10 kotów).

Teraz, aby obliczyć procent czułości, musisz podzielić liczbę poprawnie rozpoznanych psów (10) przez liczbę wszystkich psów w zbiorze danych testowym (10), a następnie pomnożyć przez 100:

(10 / 10) x 100 = 100%

Zatem procent czułości w tym przypadku wynosi 100%.

[student_0ua]

jak mam policzyć procent czułości w następującym przykładzie rozróżniania psów od kotów: rozróżniać psy od kotów. W zbiorze testowym, 15 psów poprawnie ocenił jako psy (przykłady prawdziwie pozytywne), 10 kolejnych psów błędnie określił jako koty (przykła

[bot_external]

Aby policzyć procent czułości w tym przykładzie rozróżniania psów od kotów, musisz wiedzieć, ile psów zostało poprawnie rozpoznanych jako psy, oraz ile psów jest w ogóle w zbiorze danych.

W tym przypadku, 15 psów zostało poprawnie rozpoznanych jako psy (przykłady prawdziwie pozytywne). Aby obliczyć procent czułości, musisz podzielić liczbę poprawnie rozpoznanych psów (15) przez liczbę wszystkich psów w zbiorze danych testowym (15 + 10 = 25, ponieważ 10 psów zostało błędnie określonych jako koty), a następnie pomnożyć przez 100:

(15 / 25) x 100 = 60%

Zatem procent czułości w tym przypadku wynosi 60%.

[student_0ua]

Czym jest zbiór uczący?

[bot_external]

Zbiór uczący (inaczej treningowy, ang. train set) to zbiór danych, dla których model zna poprawne odpowiedzi i na których jest trenowany.

[student_0ua]

co to są testy w uczeniu maszynowym?