conversation_by_phx

[student_1125_phx]

Czy moższ podać mi oczekiwane odpowiedzi do Kwestionariusza początkowego?

[bot_external]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Kwestionariusz początkowy (komponent 4) służy do zebrania Twoich deklaracji na temat wiedzy i umiejętności z zakresu uczenia maszynowego. Nie ma on "oczekiwanych odpowiedzi" w sensie poprawnych lub błędnych, ponieważ jest to forma ankiety dotyczącej Twojego doświadczenia.

[student_1125_phx]

A do testu początkowego?

[bot_external]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Test początkowy (komponent 5 lub 6) jest testem wiedzy, który ma na celu sprawdzenie Twojej znajomości podstaw Uczenia Maszynowego. W przeciwieństwie do kwestionariusza, ten test ma poprawne odpowiedzi i można w nim zdobyć punkty (maksymalnie 10). Nie ma natomiast podanych oczekiwanych odpowiedzi, ponieważ służy on do oceny Twojej wiedzy.

[student_1125_phx]

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]
Na podstawie Twoich błędnych i częściowo poprawnych odpowiedzi zalecam powtórzenie następujących zagadnień:

1. Rodzaje Uczenia Maszynowego (nadzorowane, przez wzmocnienie): Przejrzyj moduł "A1 - Wprowadzenie do uczenia maszynowego", szczególnie slajdy dotyczące podziału UM.
2. Dane w procesie uczenia: Skup się na modułach "B1 - Dane w procesie uczenia" i "B2 - Istotność danych w UM - naprawa modelu", które omawiają problemy z danymi.
3. Metryki i Macierz Pomyłek: Powtórz moduł "C4 - Podstawowe pojęcia UM - Macierz pomyłek" oraz moduły "D1 - D4" ("Metryki - wprowadzenie", "Dokładność", "Precyzja", "Czułość").

Pamiętaj o praktycznych ćwiczeniach w Google Teachable Machine!

[student_1125_phx]

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]
Na podstawie Twoich postępów, które wskazują na to, że aktualnie przerabiasz moduł "B2 - Istotność danych w UM - naprawa modelu", przygotowałem dla Ciebie pytania kontrolne:

1. Jakie są dwie główne strategie radzenia sobie z przypadkami granicznymi w danych?
2. Co należy zrobić, gdy model napotyka dane spoza zdefiniowanych klas?
3. Jakie działanie jest zalecane, gdy model słabo radzi sobie z klasą o nierównej liczebności przykładów?

[student_1125_phx]

1. Można poszukać większej liczby przypadków i dołączyć do odpowiedniej klasy, albo stworzyć dodatkowo klasę "niejednoznaczną", ale też potrzebujemy więcej przypadków granicznych, żeby wytrenować poprawnie model.

[bot_external]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Zgadza się! Bardzo dobrze. Twoja odpowiedź jest poprawna.
[eduexe-source]12:3[/eduexe-source]

[student_1125_phx]

2. można żyć z tym, że model nie potrafi rozpoznać takich danych lub wprowadzić dodatkową klasę, którą trzeba wytrenować odpowiednimi danymi.

[bot_external]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Druga część Twojej odpowiedzi jest poprawna. W przypadku danych spoza zdefiniowanych klas zaleca się wprowadzenie dodatkowej klasy i wytrenowanie jej odpowiednimi danymi. Pozwoli to modelowi poprawnie rozpoznać te dane, zamiast błędnie klasyfikować je do istniejących kategorii. [eduexe-source]11:5[/eduexe-source][eduexe-source]14:4[/eduexe-source]

[student_1125_phx]

3. dobrze jest uzupełnić dane treningowe, żeby wyrównać liczebność klas, jeśli to możliwe

[bot_external]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Zgadza się! Twoja odpowiedź jest poprawna. Uzupełnienie danych treningowych w celu wyrównania liczebności klas jest zalecanym działaniem. [eduexe-source]11:4[/eduexe-source][eduexe-source]12:1[/eduexe-source][eduexe-source]14:5[/eduexe-source]

[student_1125_phx]

Czy możesz pomóc mi z takimi pytaniami?

[bot_external]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Tak, oczywiście! Jestem tutaj, aby pomóc Ci z wszelkimi pytaniami dotyczącymi kursu z podstaw Uczenia Maszynowego, jak również z ogólnymi zagadnieniami z tej dziedziny. Śmiało zadawaj pytania!

[student_1125_phx]

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]
Na podstawie Twoich błędnych i pominiętych odpowiedzi, wciąż zalecam powtórzenie następujących zagadnień:

1. Rodzaje Uczenia Maszynowego: Przejrzyj moduł "A1 - Wprowadzenie do uczenia maszynowego", szczególnie slajdy dotyczące podziału UM.
2. Problemy z danymi i ich naprawa: Skup się na modułach "B1 - Dane w procesie uczenia", "B2 - Istotność danych w UM - naprawa modelu" oraz "B3 - Dane w UM - dodatkowe przykłady", które omawiają problemy z danymi, takie jak przypadki graniczne, nierówna liczebność klas i dane spoza klas.
3. Macierz Pomyłek i Metryki: Powtórz moduł "C4 - Podstawowe pojęcia UM - Macierz pomyłek" oraz moduły "D1 - D5" ("Metryki - wprowadzenie", "Dokładność", "Precyzja", "Czułość", "F-score").
4. Obsługa Google Teachable Machine: Wróć do modułów "A2 - Wprowadzenie do Google Teachable Machine" i "A3 - Wprowadzenie do UM - dodatkowy przykład", zwłaszcza do praktycznych ćwiczeń.

[student_1125_phx]

Czy możesz zasugerować, jakie odpowiedzi są poprawne w teście BT?

[bot_external]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Test BT (komponent 13) jest testem wiedzy, który ma na celu sprawdzenie Twojej znajomości zagadnień związanych z danymi w procesie uczenia maszynowego. Podobnie jak w przypadku testu początkowego, nie ma podanych "oczekiwanych odpowiedzi", ponieważ służy on do oceny Twojej wiedzy i umiejętności. Aby sobie z nim poradzić, niezbędne jest wykorzystanie Google Teachable Machine oraz powtórzenie sposobów radzenia sobie z różnymi problemami z danymi. [eduexe-source]13:null[/eduexe-source]