conversation_by_s1r

[eduexe.admin]

Topic created

[student_1098_s1r]

Na podstawie moich błędnych, częściowo poprawnych lub pominiętych odpowiedzi wskaż, co powinienem/powinnam powtórzyć. Wyjaśnij to krok po kroku, ale nie podawaj gotowych odpowiedzi do zadań.

[bot_external]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Analizując Twoje odpowiedzi, sugeruję powtórzyć następujące zagadnienia:

1. Podstawowe definicje: W module „Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego” warto wrócić do slajdów wyjaśniających różnice między uczeniem nadzorowanym i nienadzorowanym oraz między klasyfikacją a predykcją. Zwróć też uwagę na relację między Sztuczną Inteligencją a Uczeniem Maszynowym.

2. Rola danych: Pominąłeś/pominęłaś pytanie o rolę danych. Powtórz, do czego służą zbiory treningowe, walidacyjne i testowe w procesie tworzenia modelu.

[student_1098_s1r]

Na podstawie aktualnej części kursu i moich postępów zadaj mi 2-3 krótkie pytania kontrolne. Nie podawaj od razu odpowiedzi; najpierw sprawdź moje rozumienie.

[bot_external]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Jasne, oto 3 pytania kontrolne oparte na materiale, z którym miałeś/miałaś problemy:

1. Jaka jest relacja między Sztuczną Inteligencją a Uczeniem Maszynowym? Które z tych pojęć jest szersze?
2. Chcemy nauczyć model odróżniania maili spamowych od zwykłych, dostarczając mu tysiące przykładów oznaczonych jako „spam” lub „nie-spam”. Z jakim rodzajem uczenia mamy tu do czynienia?
3. Przewidywanie jutrzejszej temperatury na podstawie danych historycznych to zadanie klasyfikacji czy predykcji?

Czekam na Twoje odpowiedzi.

[student_1098_s1r]

szersze jest sztuczna inteligencja

[bot_external]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Zgadza się! Sztuczna Inteligencja to szersze pojęcie, a Uczenie Maszynowe jest jednym z jej obszarów.

Jakie są Twoje odpowiedzi na pozostałe dwa pytania?

1. Chcemy nauczyć model odróżniania maili spamowych od zwykłych, dostarczając mu tysiące przykładów oznaczonych jako „spam” lub „nie-spam”. Z jakim rodzajem uczenia mamy tu do czynienia?
2. Przewidywanie jutrzejszej temperatury na podstawie danych historycznych to zadanie klasyfikacji czy predykcji?

[eduexe-source]7:1[/eduexe-source]

[student_1098_s1r]

klasyfikator i predykcja

[bot_external]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Prawie idealnie! Twoja druga odpowiedź jest poprawna – przewidywanie temperatury to zadanie predykcji, ponieważ celem jest oszacowanie konkretnej wartości liczbowej. [eduexe-source]7:8[/eduexe-source]

W przypadku filtrowania spamu, zadanie to faktycznie klasyfikacja (więc używa się klasyfikatora), ale pytanie dotyczyło rodzaju uczenia. Ponieważ model uczy się na oznaczonych danych („spam”/„nie-spam”), jest to uczenie nadzorowane. [eduexe-source]7:6[/eduexe-source]