conversation_by_2gp

[student_994_2gp]

Czy sztuczna inteligencja jest obszarem Uczenia Maszynowego?

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Uczenie Maszynowe (UM, ang. Machine Learning - ML) - obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli w ich wypadku - ekspozycję na dane.

[student_994_2gp]

Rozwiń mocniej temat

[student_994_2gp]

od czego zależy wielkość wsadu?

[bot_external]

Odpowiedź na to pytanie zawarta jest w następujących cytatach:

"Ogólnie rzecz ujmując, wielkość wsadu to rozmiar porcji treningowej, czyli liczba przykładów, jaką model otrzymuje na raz do trenowania w pojedynczej iteracji swojego działania."

"Co do zasady, im większa wielkość wsadu, tym więcej zasobów obliczeniowych jest potrzebnych, by ukończyć pojedynczą epokę. Jednocześnie jednak, potrzeba mniej epok, by osiągnąć zadowalające efekty uczenia się."

[student_994_2gp]

s474011

[bot_external]

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

[student_994_2gp]

Przypomnij mi najważniejsze wzory z działu metryk?

[bot_external]

Najważniejsze wzory z działu metryk to:

• Dokładność (accuracy) - miara ogólnej poprawności modelu, ale może być niewiarygodna w przypadku dużych różnic liczebności między klasami.
• Precyzja (precision) - najważniejsza metryka, gdy głównym celem modelu jest ograniczenie liczby przypadków fałszywie pozytywnych.
• Czułość (recall) - najważniejsza metryka, gdy głównym celem modelu jest wykrycie jak największej liczby przykładów z jednej klasy.
• F-score - uniwersalna metryka, która łączy precyzję i czułość, umożliwiając porównanie modeli.

Te metryki są obliczane na podstawie macierzy pomyłek i pozwalają ocenić jakość modelu.

[student_994_2gp]

A jak je obliczyć?

[bot_external]

Aby obliczyć F-score, najpierw musimy obliczyć precyzję modelu oraz jego czułość. Następnie podstawiamy obie wartości do wzoru i obliczamy F-score.

Precyzja (precision) jest stosunkiem poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytywne.

F-score obliczamy jako średnią harmoniczną precyzji (precision) i czułości (recall).

[student_994_2gp]

Co to jest średnia harmoniczna?

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Średnia harmoniczna to rodzaj średniej, jedna ze średnich pitagorejskich. Jest to najbardziej odpowiednia średnia dla stosunków i wskaźników, takich jak prędkości, i zwykle używana jest tylko dla argumentów dodatnich. Średnia harmoniczna to odwrotność średniej arytmetycznej odwrotności liczb, to znaczy uogólniona średnia f z f(x) = 1/x.

Średnia harmoniczna jest zawsze najmniejsza z trzech średnich pitagorejskich, podczas gdy średnia arytmetyczna jest zawsze największa z nich, a średnia geometryczna znajduje się zawsze pomiędzy nimi.

[student_994_2gp]

Policz proszę podane przez ciebie średnie na przykładach

[bot_external]

Średnia harmoniczna to rodzaj średniej, jedna ze średnich pitagorejskich. Jest to najbardziej odpowiednia średnia dla stosunków i wskaźników, takich jak prędkości, i zwykle używana jest tylko dla argumentów dodatnich. Średnia harmoniczna to odwrotność średniej arytmetycznej odwrotności liczb, to znaczy uogólniona średnia f z f(x) = 1/x.

Średnia harmoniczna jest zawsze najmniejsza z trzech średnich pitagorejskich, podczas gdy średnia arytmetyczna jest zawsze największa z nich, a średnia geometryczna znajduje się zawsze pomiędzy nimi.

Średnia arytmetyczna to odwrotność średniej arytmetycznej odwrotności liczb, to znaczy uogólniona średnia f z f(x) = 1/x.

Średnia geometryczna to średnia arytmetyczna odwrotności liczb, to znaczy uogólniona średnia f z f(x) = 1/x.