conversation_by_gev

[student_994_gev]

Dopasuj: przewidywanie trendów giełdowych na podstawie danych interfejs użytkownika sterowany głosem zautomatyzowany system produkcji w fabryce. Do : analiza i klasyfikacja danych automatyczna nawigacja i sterowanie rozpoznawanie mowy

[student_994_gev]

Nie wiem czy prowadzący mają dostęp do mojego Asystenta, nie zamierzam się gryźć w język mimo to. Działa słabo, specjalnie moje prompty nie są najłatwiejsze, żeby go sprawdzać. Notebooklm robi to o wiele lepiej

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Zrozumiałem, że masz problemy z Asystentem. Nie martw się, jest to normalne. Asystent jest tutaj, aby pomóc ci w nauce, ale może potrzebować czasu, aby się dostosować do twoich potrzeb. Jeśli masz trudności z korzystaniem z Asystenta, proszę o podanie więcej szczegółów o tym, co jest niejasne lub nie działa poprawnie. Będę w stanie pomóc ci w rozwiązaniu problemu.

[student_994_gev]

Połącz: dane spoza klas przypadek graniczny między klasami nierówna liczebność klas. Z: dodanie klasy wraz z odpowiednią liczbą przykładów utworzenie klasy pośredniej dodanie przykładów do mniej licznej klasy

[student_994_gev]

Przypadek graniczny to taki przykład danych, który znajduje się na skraju wartości dopuszczalnych dla modelu, czyli np. ma najwyższe lub najniższe możliwe wartości w zbiorze uczącym. Występuje wtedy, gdy model musi decydować, czy dana próbka w ogóle należy

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Przeuczenie - inaczej: nadmierne dopasowanie (ang. overfitting) to zjawisko polegające na tym, że model za bardzo dostosowuje się do danych treningowych, w efekcie czego nie jest w stanie poprawnie radzić sobie z danymi testowymi, których "nie widział" w czasie uczenia się.

Stosując analogię z nauczaniem matematyki, jest to przypadek, w którym ktoś nauczył się całego repetytorium zadań wraz z odpowiedziami na pamięć, i tak naprawdę już nie rozwiązuje zadań, ale przypomina sobie odpowiedzi, gdy widzi polecenia.

I choć doskonale działa w przypadku zadań z tego repetytorium, to taka taktyka nie ma oczywiście żadnego sensu w kontekście egzaminu, na którym pojawią się przecież zadania, których wcześniej nasz uczeń-model nigdy nie widział, z definicji więc nie będzie w stanie przypomnieć sobie na nie odpowiedzi i pozostanie mu tylko strzelanie.

[student_994_gev]

Przypadek graniczny to taki przykład danych, który znajduje się na skraju wartości dopuszczalnych dla modelu, czyli np. ma najwyższe lub najniższe możliwe wartości w zbiorze uczącym. Występuje wtedy, gdy model musi decydować, czy dana próbka w ogóle należy

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Przeuczenie - inaczej: nadmierne dopasowanie (ang. overfitting) to zjawisko polegające na tym, że model za bardzo dostosowuje się do danych treningowych, w efekcie czego nie jest w stanie poprawnie radzić sobie z danymi testowymi, których "nie widział" w czasie uczenia się.

Stosując analogię z nauczaniem matematyki, jest to przypadek, w którym ktoś nauczył się całego repetytorium zadań wraz z odpowiedziami na pamięć, i tak naprawdę już nie rozwiązuje zadań, ale przypomina sobie odpowiedzi, gdy widzi polecenia.

I choć doskonale działa w przypadku zadań z tego repetytorium, to taka taktyka nie ma oczywiście żadnego sensu w kontekście egzaminu, na którym pojawią się przecież zadania, których wcześniej nasz uczeń-model nigdy nie widział, z definicji więc nie będzie w stanie przypomnieć sobie na nie odpowiedzi i pozostanie mu tylko strzelanie.

[student_994_gev]

Czy to zdanie jest prawdziwe? Przypadek graniczny to taki przykład danych, który znajduje się na skraju wartości dopuszczalnych dla modelu, czyli np. ma najwyższe lub najniższe możliwe wartości w zbiorze uczącym. Występuje wtedy, gdy model musi decydować,

[bot_external]

Nie, to zdanie nie jest prawdziwe. Przypadek graniczny nie jest opisany w kontekście jako przykład danych, który znajduje się na skraju wartości dopuszczalnych dla modelu.

[student_994_gev]

Czy to zdanie jest fałszywe? Przypadek graniczny (borderline case) to przykład danych, który ma bardzo niskie prawdopodobieństwo wystąpienia, dlatego często jest pomijany podczas treningu modelu i prowadzi do błędów klasyfikacji.

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Przypadek brzegowy to problem lub sytuacja, która występuje tylko przy ekstremalnym (maksymalnym lub minimalnym) parametrze operacyjnym.

[student_994_gev]

Powtórzę pytanie, CZY TO ZDANIE JEST FAŁSZYWE? Przypadek graniczny (borderline case) to przykład danych, który ma bardzo niskie prawdopodobieństwo wystąpienia, dlatego często jest pomijany podczas treningu modelu i prowadzi do błędów klasyfikacji.

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Nie, zdanie nie jest fałszywe. Przypadek brzegowy to sytuacja, która występuje przy ekstremalnych warunkach, a nie przykład danych z niskim prawdopodobieństwem wystąpienia.

[student_994_gev]

Czy to prawda? Epoka (ang. epoch) to pojedyncze przejście modelu przez część danych treningowych w czasie nauki, po którym aktualizowane są wagi sieci neuronowej.

[bot_external]

Nie, to zdanie nie jest prawdziwe. Pojedyncza epoka to przejście modelu w czasie treningu przez wszystkie przykłady ze zbioru uczącego (treningowego).

[student_994_gev]

Czy to fałsz? Epoka (ang. epoch) to pojedyncze przejście modelu przez część danych treningowych w czasie nauki, po którym aktualizowane są wagi sieci neuronowej.

[bot_external]

Nie, to zdanie nie jest prawdziwe. Pojedyncza epoka to przejście modelu w czasie treningu przez wszystkie przykłady ze zbioru uczącego (treningowego).

[student_994_gev]

Czyli fałsz?

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Nie, to zdanie nie jest fałszem. Pojedyncza epoka to przejście modelu przez wszystkie przykłady ze zbioru uczącego, a nie przez część danych.