conversation_by_5su

[bot_external]

Zbiór uczący i treningowy to terminy używane w kontekście uczenia maszynowego, ale w tym przypadku są one używane jako synonimy.

Zbiór uczący (inaczej treningowy, ang. train set) to zbiór danych, dla których model zna poprawne odpowiedzi i na których jest trenowany.

W treści, która została przedstawiona wcześniej, nie ma informacji, które różnicowałyby te terminy.

[student_5su]

Streść mi w skrócie F-Score?

[bot_external]

F-Score to miara skuteczności predykcyjnej, która jest średnią harmoniczną precyzji i czułości. Precyzja to liczba wyników prawdziwie pozytywnych podzielona przez liczbę wszystkich próbek przewidzianych jako pozytywne, w tym tych nieprawidłowo zidentyfikowanych. Czułość to liczba wyników prawdziwie pozytywnych podzielona przez liczbę wszystkich próbek, które powinny były zostać zidentyfikowane jako pozytywne. F-Score jest symetrycznie reprezentowany zarówno precyzji, jak i czułości w jednej metryce.

[student_5su]

Powiedz innymi słowami co to GTM

[bot_external]

GTM to skrót od Google Teachable Machine, czyli przeglądarkowe narzędzie udostępnione przez firmę Google, które umożliwia tworzenie modeli Uczenia Maszynowego (oraz zapisywanie ich do wykorzystania w dowolnych zastosowaniach).

[student_5su]

Co to Sztuczna inteligencja

[bot_external]

Sztuczna inteligencja to ogólna nazwa dla systemów komputerowych, które są w stanie nauczyć się, uczyć się i podejmować decyzje, podobnie jak ludzie. W kontekście dostępnych informacji, sztuczna inteligencja jest również określana jako "szczególna forma inteligencji, która nie musi być imitacją ani w żaden sposób sztuczna; może być prawdziwą formą inteligencji" (zdefiniowana w Glossary of artificial intelligence - S - Sztuczna inteligencja syntetyczna (SI)).

W tym kontekście, sztuczna inteligencja jest również powiązana z pojęciem generatywnej sztucznej inteligencji, która jest zdolna do generowania tekstu, obrazów lub innych mediów w odpowiedzi na zapytania.

[student_5su]

Kto to mikołaj kopernik?

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie ma ono żadnego związku z tematyką kursu, która obejmuje głównie uczenie głębokie, sztuczną inteligencję i algorytmy.

[student_5su]

Czy UM to część AI

[bot_external]

Tak, UM (Uczenie Maszynowe) jest częścią AI (Sztucznej Inteligencji). W kontekście dostępnych informacji, AI jest ogólną nazwą dla systemów komputerowych, które są w stanie nauczyć się, uczyć się i podejmować decyzje, podobnie jak ludzie. Uczenie Maszynowe jest jednym z poddziedzin badań nad AI, które koncentruje się wokół konkretnych celów i wykorzystania konkretnych narzędzi, takich jak uczenie się, rozumowanie, reprezentacja wiedzy, planowanie, przetwarzanie języka naturalnego, percepcja i wsparcie dla robotyki.

[student_5su]

Czy UM to część UG?

[bot_external]

Nie, UM (Uczenie Maszynowe) nie jest częścią UG (Uczenia Głębokiego). Uczenie Głębokie jest jedną z form Uczenia Maszynowego, która koncentruje się na tworzeniu modeli, które mogą uczyć się od dużych ilości danych i podejmować złożone decyzje. Uczenie Głębokie jest częścią AI (Sztucznej Inteligencji), ale nie jest to synonim Uczenia Maszynowego.

[student_5su]

jksdbfgsadf

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie ma ono żadnego związku z tematyką kursu, która obejmuje głównie uczenie głębokie, sztuczną inteligencję i algorytmy.

[student_5su]

Co to sztuczna empatia

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie ma ono żadnego związku z tematyką kursu, która obejmuje głównie uczenie głębokie, sztuczną inteligencję i algorytmy.

[student_5su]

W jakim przypadku czułość nie będzie dobrą metryka opisującą model

[bot_external]

Czułość nie zawsze jest dobrą metryką opisującą model, ponieważ jest "ślepa" na jedną z klas. Przykładem może być model, który diagnozuje chorobę, ale zawsze wskazuje, że osoba jest chora, nawet jeśli jest zdrowa. W takim przypadku czułość może wynosić 100%, ponieważ model poprawnie zdiagnozował wszystkie osoby, które rzeczywiście były chore, ale nie bierze pod uwagę błędnie zaklasyfikowanych osób zdrowych.

[student_5su]

Jak zinterpretować macierz pomyłek, aby wskazać konkretne problemy modelu i je poprawić?