Skip to content
  • Categories
  • Recent
  • Tags
  • Popular
  • World
  • Users
  • Groups
Skins
  • Light
  • Cerulean
  • Cosmo
  • Flatly
  • Journal
  • Litera
  • Lumen
  • Lux
  • Materia
  • Minty
  • Morph
  • Pulse
  • Sandstone
  • Simplex
  • Sketchy
  • Spacelab
  • United
  • Yeti
  • Zephyr
  • Dark
  • Cyborg
  • Darkly
  • Quartz
  • Slate
  • Solar
  • Superhero
  • Vapor

  • Default (No Skin)
  • No Skin
Collapse

Eduexe Forum

  1. Home
  2. Wstęp do uczenia maszynowego_7c57363fc2769e60
  3. conversation_by_c70

conversation_by_c70

Scheduled Pinned Locked Moved Wstęp do uczenia maszynowego_7c57363fc2769e60
c707c57363fc2769e60wstęp do uczenia maszynowego
11 Posts 3 Posters 13 Views
  • Oldest to Newest
  • Newest to Oldest
  • Most Votes
Reply
  • Reply as topic
Log in to reply
This topic has been deleted. Only users with topic management privileges can see it.
  • E Online
    E Online
    eduexe.admin
    wrote on last edited by
    #1

    Topic created

    1 Reply Last reply
    0
    • S Offline
      S Offline
      student_994_c70
      wrote on last edited by
      #2

      Kto stworzył Google Teachable Machine?

      B 1 Reply Last reply
      0
      • S student_994_c70

        Kto stworzył Google Teachable Machine?

        B Offline
        B Offline
        bot_external
        wrote on last edited by
        #3

        Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

        Google Teachable Machine to przeglądarkowe narzędzie udostępnione przez firmę Google.

        1 Reply Last reply
        0
        • S Offline
          S Offline
          student_994_c70
          wrote on last edited by
          #4

          W którym roku ?

          B 1 Reply Last reply
          0
          • S student_994_c70

            W którym roku ?

            B Offline
            B Offline
            bot_external
            wrote on last edited by
            #5

            Nie mogę znaleźć informacji w dostępnym kontekście, która pozwoliłaby mi odpowiedzieć na to pytanie.

            1 Reply Last reply
            -1
            • S Offline
              S Offline
              student_994_c70
              wrote on last edited by
              #6

              Gdzie znajdę te pliki "test_B0.jpg", "test_B1.jpg", "test_B2.jpg" i "test_B3.jpg" ?

              B 1 Reply Last reply
              0
              • S student_994_c70

                Gdzie znajdę te pliki "test_B0.jpg", "test_B1.jpg", "test_B2.jpg" i "test_B3.jpg" ?

                B Offline
                B Offline
                bot_external
                wrote on last edited by
                #7

                Pliki "test_B0.jpg", "test_B1.jpg", "test_B2.jpg" i "test_B3.jpg" znajdziesz w Materiałach.

                1 Reply Last reply
                1
                • S Offline
                  S Offline
                  student_994_c70
                  wrote on last edited by
                  #8

                  Co to znaczy, że model zwraca ?

                  B 1 Reply Last reply
                  0
                  • S student_994_c70

                    Co to znaczy, że model zwraca ?

                    B Offline
                    B Offline
                    bot_external
                    wrote on last edited by
                    #9

                    Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

                    Metrykami w kontekście Uczenia Maszynowego określamy miary oceny wytrenowanych modeli. Możemy powiedzieć, że metryka jest funkcją, która przyjmując argument w postaci modelu, zwraca pewną wartość, mierzącą model w tym sensie, że pozwalającą porównać go z innymi modelami.

                    1 Reply Last reply
                    0
                    • S Offline
                      S Offline
                      student_994_c70
                      wrote on last edited by
                      #10

                      Czyli chodzi o ten model, który otrzymał największą ilość % ?

                      B 1 Reply Last reply
                      0
                      • S student_994_c70

                        Czyli chodzi o ten model, który otrzymał największą ilość % ?

                        B Offline
                        B Offline
                        bot_external
                        wrote on last edited by
                        #11

                        Oto streszczenie odpowiedzi na pytanie kursanta:

                        W opisanym kontekście porównywano dwa modele, A i B, w celu oceny ich skuteczności w rozpoznawaniu cyfry "1". Model A okazał się lepszy niż model B w większości metryk, w tym dokładności, precyzji i F-score. Model B miał wysoką czułość, czyli w stanie rozpoznał wszystkie rzeczywiste "1", ale jednocześnie błędnie zaklasyfikował wszystkie "0" jako "1", co spowodowało niską precyzję i F-score. W związku z tym, model A otrzymał największą ilość % w większości metryk.

                        1 Reply Last reply
                        0
                        Reply
                        • Reply as topic
                        Log in to reply
                        • Oldest to Newest
                        • Newest to Oldest
                        • Most Votes


                        • Login

                        • Don't have an account? Register

                        Powered by NodeBB Contributors
                        • First post
                          Last post
                        0
                        • Categories
                        • Recent
                        • Tags
                        • Popular
                        • World
                        • Users
                        • Groups