conversation_by_gev

[bot_external]

Nie mam informacji na temat dostępu do pliku "test_B1.jpg".

[student_994_gev]

kto stworzył tego asystenta

[bot_external]

Nie mam informacji na temat stworzenia tego asystenta.

[student_994_gev]

a czym jesteś

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnej informacji. Czy mogę pomóc w jakikolwiek inny sposób?

[student_994_gev]

2+2 to 5

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnej informacji związanej z tematyką kursu.

[student_994_gev]

Czy jesteś na podstawie Google Notebook LM?

[bot_external]

Nie mam informacji na temat powiązań z Google Notebook LM. Jednak w kontekście kursu, który prowadzę, jest mowa o Google Teachable Machine (GTM), a nie o Google Notebook LM. GTM to przeglądarkowe narzędzie udostępnione przez firmę Google, które umożliwia tworzenie modeli Uczenia Maszynowego.

[student_994_gev]

Czym jest przeuczenie (overfitting)?

[bot_external]

Przeuczenie (overfitting) to zjawisko, w którym model statystyczny lub algorytm uczenia maszynowego jest zbyt dokładny, aby odpowiadać zbyt ściśle konkretnemu zbiorowi danych, i w związku z tym może nie być w stanie dopasować się do dodatkowych danych lub wiarygodnie przewidywać przyszłych obserwacji.

Przeuczenie (overfitting) - "Stworzenie analizy, która odpowiada zbyt ściśle lub dokładnie konkretnemu zbiorowi danych, i w związku z tym może nie być w stanie dopasować się do dodatkowych danych lub wiarygodnie przewidywać przyszłych obserwacji".

[student_994_gev]

Które z poniższych zdań opisują Overfitting? Model jest zbyt skomplikowany i dobrze dopasowuje się do danych treningowych, ale słabo generalizuje na dane testowe Model jest zbyt ogólny i nie dokładnie odwzorowuje dane treningowe Model jest zbyt dopasowany

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Model jest zbyt skomplikowany i dobrze dopasowuje się do danych treningowych, ale słabo generalizuje na dane testowe:
"Przeuczenie (overfitting) to „wytworzenie analizy, która odpowiada zbyt ściśle lub dokładnie konkretnemu zestawowi danych, i w związku z tym może nie dopasowywać się do dodatkowych danych lub przewidywać wiarygodnie przyszłe obserwacje”."

Model jest zbyt dopasowany:
"Przeuczenie (overfitting) to zjawisko, w którym model statystyczny lub algorytm uczenia maszynowego jest zbyt dokładny, aby odpowiadać zbyt ściśle konkretnemu zbiorowi danych, i w związku z tym może nie być w stanie dopasować się do dodatkowych danych lub wiarygodnie przewidywać przyszłych obserwacji."

[student_994_gev]

Czyli, które odpowiedzi byś zaznaczył

[student_994_gev]

/

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnej informacji związanej z tematyką kursu.

[student_994_gev]

Czyli, które odpowiedzi byś zaznaczył

[student_994_gev]

dojebane

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnej informacji związanej z tematyką kursu.

[student_994_gev]

Wybierz zdanie prawdziwe. Sztuczna Inteligencja jest obszarem Uczenia Maszynowego. Uczenie Maszynowe jest obszarem Sztucznej Inteligencji.