conversation_by_r1o

[student_1069_r1o]

Jak oceniasz moje aktualne postępy w nauce?

[bot_external]

Brak informacji w dostarczonym źródle.

Chatbot wersja C

[student_1069_r1o]

Ile krajów znajduje się w Europie?

[bot_external]

Brak informacji w dostarczonym źródle.
Chatbot wersja A.

[student_1069_r1o]

Jakie są moje wyniki w kursie?

[bot_external]

Brak informacji w dostarczonym źródle.

Chatbot wersja C

[student_1069_r1o]

Ile krajów znajduje się w Azji?

[bot_external]

Brak informacji w dostarczonym źródle.

Chatbot wersja A.

[student_1069_r1o]

Powiedz ile punktów dotychczas zdobyłem?

[bot_external]

Brak informacji w dostarczonym źródle.

Chatbot wersja C

[student_1069_r1o]

Opowiedz mi coś o zbiorze uczącym oraz zbiorze testowym

[bot_external]

Zbiór uczący (treningowy) to dane, na których model się uczy, znając prawidłową klasyfikację. Zbiór testowy to przykłady, których model nie widział w procesie uczenia, używane do sprawdzenia jego skuteczności. To, jak model radzi sobie z danymi testowymi, jest miarą tego, jak dobrze został wytrenowany. W Google Teachable Machine dane są automatycznie dzielone w proporcji 85% (zbiór uczący) do 15% (zbiór testowy).

Chatbot wersja A.