conversation_by_tom

[eduexe.admin]

[student_tom]

czym jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te na podstawie dostarczonych im danych budują model matematyczny, który potrafi podejmować decyzje czy prognozować rezultaty bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do danego celu przez człowieka.

Główne elementy uczenia maszynowego to:

• dane - duże zbiory danych używane do trenowania i testowania działania modelu
• model - matematyczna reprezentacja problemu, uczona na podstawie danych
• algorytm - zestaw reguł i procedur używany do uczenia modelu na podstawie danych
• funkcja straty - funkcja używana do oceny, jak dobrze model działa - im niższa strata, tym lepszy model
• optymalizacja - proces dopasowywania parametrów modelu w celu minimalizacji funkcji straty

Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów i dźwięków, analiza danych, budowanie złożonych modeli językowych, diagnostyka medyczna, autonomiczne sterowanie i wiele innych.

[student_tom]

czym jest precision i jak to jest po polsku

[bot_external]

Precision to miara, która określa, jak dobrze model klasyfikuje przypadki pozytywne. Jest to stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytywne.

W języku polskim precision jest tłumaczony jako "precyzja".

[student_tom]

czym jest f1?

[bot_external]

F1 to miara, która określa, jak dobrze model klasyfikuje przypadki pozytywne. Jest to średnia harmoniczna precyzji i czułości. W języku polskim F1 jest tłumaczony jako "wynik F1".

Wynik F1 jest symetryczną reprezentacją zarówno precyzji, jak i czułości w jednej metryce. Im wyższy wynik F1, tym lepszy model klasyfikacyjny.

Wynik F1 jest obliczany na podstawie precyzji i czułości testu, gdzie precyzja to liczba wyników prawdziwie pozytywnych podzielona przez liczbę wszystkich próbek przewidzianych jako pozytywne, a czułość to liczba wyników prawdziwie pozytywnych podzielona przez liczbę wszystkich próbek, które powinny były zostać zidentyfikowane jako pozytywne.

Najwyższa możliwa wartość wyniku F wynosi 1,0, co wskazuje na doskonałą precyzję i czułość, a najniższa możliwa wartość to 0, jeśli precyzja lub czułość wynosi zero.

[student_tom]

czym jest uczenie maszynowe

[bot_external]

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te na podstawie dostarczonych im danych budują model matematyczny, który potrafi podejmować decyzje czy prognozować rezultaty bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do danego celu przez człowieka.

Główne elementy uczenia maszynowego to:

• dane - duże zbiory danych używane do trenowania i testowania działania modelu
• model - matematyczna reprezentacja problemu, uczona na podstawie danych
• algorytm - zestaw reguł i procedur używany do uczenia modelu na podstawie danych
• funkcja straty - funkcja używana do oceny, jak dobrze model działa - im niższa strata, tym lepszy model
• optymalizacja - proces dopasowywania parametrów modelu w celu minimalizacji funkcji straty

Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów i dźwięków, analiza danych, budowanie złożonych modeli językowych, diagnostyka medyczna, autonomiczne sterowanie i wiele innych.