conversation_by_5su

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?

bot_external

Macierz pomyłek jest podstawą do obliczania metryk, które pomagają ocenić jakość modelu. Zawiera informacje o tym, ile przykładów ze zbioru testowego zostało zaklasyfikowanych przez model prawidłowo do właściwej klasy, a ile nie.

Aby zinterpretować macierz pomyłek i wskazać konkretne problemy modelu, należy rozważyć następujące elementy:

Liczba prawidłowych klasyfikacji (TP, TN): Im więcej przykładów zostało zaklasyfikowanych prawidłowo, tym lepszy model.
Liczba błędnych klasyfikacji (FP, FN): Im mniej błędnych klasyfikacji, tym lepszy model.
Relacja między TP, TN, FP i FN: Im większa różnica między TP i FP, lub między TN i FN, tym większe problemy modelu.

Przykładowo, jeśli model diagnozuje chorobę, ale zawsze wskazuje, że osoba jest chora, nawet jeśli jest zdrowa, to czułość modelu może wynosić 100%, ale precyzja może być bardzo niska. W takim przypadku macierz pomyłek wskazuje, że model ma problem z fałszywie pozytywnymi wynikami.

Aby poprawić model, należy rozważyć następujące kroki:

Zwiększenie złożoności modelu: Dodanie więcej cech lub parametrów może pomóc modelowi lepiej rozróżniać klasy.
Użycie innego algorytmu: Jeśli obecny algorytm nie jest w stanie uchwycić wzorców w danych, może być konieczne wypróbowanie innego.
Zwiększenie ilości danych treningowych: Jeśli model jest niedouczony z powodu braku danych, zwiększenie ilości danych treningowych może pomóc.
Regularyzacja: Regularyzacja może pomóc zapobiec przeuczeniu i poprawić dokładność modelu.

Macierz pomyłek jest ważnym narzędziem w ocenie jakości modelu i pomaga wskazać konkretne problemy, które należy rozwiązać.

Eduexe Forum

conversation_by_5su