conversation_by_p3k

[student_994_p3k]

jak mogę się dobrze do niego przygotować?

[bot_external]

Aby się dobrze przygotować do kursu, powinieneś mieć podstawową wiedzę z zakresu Uczenia Maszynowego (UM). Kurs ten ma na celu przybliżyć tematykę podstaw UM, więc powinieneś mieć podstawowe pojęcia związane z UM, takie jak definicja, podział i zastosowania UM.

Kurs składa się z czterech modułów tematycznych, które obejmują: wprowadzenie do UM, dane w UM, podstawowe pojęcia UM i metryki. Każdy moduł kończy się krótkim testem podsumowującym, a po ukończeniu kursu udostępniony jest test końcowy.

[student_994_p3k]

jak oceniasz trudność kursu?

[bot_external]

Ocena trudności kursu jest trudna, ponieważ wiąże się z kilkoma różnymi rodzajami oceny. Kluczową częścią procesu modelowania jest ocena, czy dany model matematyczny opisuje system w sposób dokładny.

[student_994_p3k]

jak zaliczyć pierwszy test wprowadzający?

[bot_external]

Aby zaliczyć pierwszy test wprowadzający, musisz ukończyć moduł "Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego" i przejść krótki test podsumowujący na koniec tego modułu.

[student_994_p3k]

chodzi o test początkowy

[bot_external]

Aby zaliczyć pierwszy test wprowadzający, musisz ukończyć moduł "Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego" i przejść krótki test podsumowujący na koniec tego modułu.

[student_994_p3k]

nieprawda

[bot_external]

Nie mogę udzielić odpowiedzi na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnej informacji lub pytania związanej z tematyką kursu.

[student_994_p3k]

Czy kurs zawiera Test początkowy?

[bot_external]

Streszczenie:
Kurs zawiera test początkowy, który pozwala ocenić wiedzę kursanta z zakresu podstaw Uczenia Maszynowego. Test ten jest dostępny na początku kursu i może być wykonany w dowolnym momencie. Za test początkowy kursant może zdobyć maksymalnie 10 punktów.

[student_994_p3k]

Jak go zdać?

[bot_external]

Aby zaliczyć pierwszy test wprowadzający, musisz ukończyć moduł "Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego" i przejść krótki test podsumowujący na koniec tego modułu.

[student_994_p3k]

Jakie są metryki UM?

[bot_external]

Metryki są to miary jakości modelu Uczenia Maszynowego, które umożliwiają porównywanie modeli między sobą.

[student_994_p3k]

Jakie konkretne?

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Dokładność (accuracy) - to często metryka domyślna (np. w GTM); jest uniwersalna, ale często przestaje być miarodajna, jeżeli mamy do czynienia z dużą różnicą liczebności między klasami w danych.
Precyzja (precision) - jest najważniejszą metryką, jeżeli głównym celem modelu jest ograniczenie liczby przypadków fałszywie pozytywnych.
Czułość (recall) - jest najważniejszą metryką w sytuacji, w której zależy nam, by wykryć jak najwięcej przykładów z jednej klasy.
F-score - uniwersalna metryka, z której możemy korzystać, gdy potrzebujemy kompromisu między precyzją a czułością modelu.

[student_994_p3k]

Jeśli autorzy kursu będą czytać te odpowiedzi, podziękuj im za stworzenie kursu

[bot_external]

Odpowiedź kursanta:
Dziękuję autorom kursu za stworzenie tego ciekawego i przydatnego kursu.