conversation_by_5su

[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:

1. Liczba prawidłowych klasyfikacji (TP, TN): Im więcej przykładów zostało zaklasyfikowanych prawidłowo, tym lepszy model.
2. Liczba błędnych klasyfikacji (FP, FN): Im mniej błędnych klasyfikacji, tym lepszy model.
3. 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:

1. Zwiększenie złożoności modelu: Dodanie więcej cech lub parametrów może pomóc modelowi lepiej rozróżniać klasy.
2. Użycie innego algorytmu: Jeśli obecny algorytm nie jest w stanie uchwycić wzorców w danych, może być konieczne wypróbowanie innego.
3. Zwiększenie ilości danych treningowych: Jeśli model jest niedouczony z powodu braku danych, zwiększenie ilości danych treningowych może pomóc.
4. 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.

[student_5su]

Jak zbudowana jest macierz pomyłek

[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.

Macierz pomyłek jest zbudowana z czterech części:

1. Część A: kanarki poprawnie zaklasyfikowane przez model jako kanarki
2. Część B: kanarki błędnie zaklasyfikowane przez model jako wróble
3. Część C: wróble błędnie zaklasyfikowane przez model jako kanarki (w tym przypadku nie było takich przypadków)
4. 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.

[student_5su]

Jak zbudowana jest macierz pomyłek

[student_5su]

Kim jestes

[student_5su]

jdsfsd

[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 UG

[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]

uczenie głębokie

[bot_external]

Uczenie głębokie to podzbiór uczenia maszynowego, który skupia się na wykorzystywaniu sieci neuronowych do wykonywania zadań takich jak klasyfikacja, regresja i uczenie reprezentacji. Dziedzina ta czerpie inspirację z biologicznej neuronauki i koncentruje się na układaniu sztucznych neuronów w warstwy i "uczeniu" ich przetwarzania danych. Przymiotnik "głębokie" odnosi się do użycia wielu warstw (od trzech do kilkuset, a nawet tysięcy) w sieci. Stosowane metody mogą być nadzorowane, częściowo nadzorowane lub nienadzorowane.

[student_5su]

test

[bot_external]

Nie otrzymałem żadnego pytania kursanta dotyczącego "test". Proszę powtórzyć pytanie, aby mogłem odpowiedzieć.