conversation_by_5su
-
Co to Sztuczna inteligencja
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.
-
Kto to mikołaj kopernik?
-
Kto to mikołaj kopernik?
Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie ma ono żadnego związku z tematyką kursu, która obejmuje głównie uczenie głębokie, sztuczną inteligencję i algorytmy.
-
Czy UM to część AI
-
Czy UM to część AI
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.
-
Czy UM to część UG?
-
Czy UM to część UG?
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.
-
jksdbfgsadf
-
jksdbfgsadf
Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie ma ono żadnego związku z tematyką kursu, która obejmuje głównie uczenie głębokie, sztuczną inteligencję i algorytmy.
-
Co to sztuczna empatia
-
Co to sztuczna empatia
Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie ma ono żadnego związku z tematyką kursu, która obejmuje głównie uczenie głębokie, sztuczną inteligencję i algorytmy.
-
W jakim przypadku czułość nie będzie dobrą metryka opisującą model
-
W jakim przypadku czułość nie będzie dobrą metryka opisującą model
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.
-
Jak zinterpretować macierz pomyłek, aby wskazać konkretne problemy modelu i je poprawić?
-
Jak zinterpretować macierz pomyłek, aby wskazać konkretne problemy modelu i je poprawić?
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.
-
Jak zbudowana jest macierz pomyłek
-
Jak zbudowana jest macierz pomyłek
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.
Macierz pomyłek jest zbudowana z czterech części:
- Część A: kanarki poprawnie zaklasyfikowane przez model jako kanarki
- Część B: kanarki błędnie zaklasyfikowane przez model jako wróble
- Część C: wróble błędnie zaklasyfikowane przez model jako kanarki (w tym przypadku nie było takich przypadków)
- Część D: wróble poprawnie zaklasyfikowane przez model jako wróble
Ta struktura macierzy pomyłek pozwala na obliczenie metryk, takich jak precyzja i kompletność, które pomagają ocenić jakość modelu.
-
Jak zbudowana jest macierz pomyłek
-
Kim jestes
-
jdsfsd