conversation_by_pw7

[student_1130_pw7]

pokaż mi jakiś przykład żebym mogła sprawdzić czy rozumiem

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Przyjrzyjmy się następującej sytuacji: trenujesz model rozpoznawania obrazów. Na wykresie funkcji straty zauważasz, że dla zbioru uczącego (treningowego) wartość straty systematycznie maleje i osiąga bardzo niski poziom. Natomiast dla zbioru testowego, po pewnym czasie, wartość straty przestaje maleć, a nawet zaczyna rosnąć. Jakie zjawisko w uczeniu maszynowym to ilustruje? [eduexe-source]17:4[/eduexe-source]

[student_1130_pw7]

to model przeuczony

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Tak, masz rację. Sytuacja, w której dla zbioru uczącego wartość straty systematycznie maleje, a dla zbioru testowego przestaje maleć lub zaczyna rosnąć, świadczy o tym, że model jest przeuczony. Oznacza to, że model zbyt mocno dopasował się do danych treningowych i nie radzi sobie dobrze z nowymi, niewidzianymi wcześniej danymi testowymi. [17:4]

[student_1130_pw7]

ok, a teraz model niedouczony, pokaż jakiś wykres

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
W przypadku modelu niedouczonego (underfitting), na wykresie funkcji straty, krzywe straty dla zbioru uczącego i testowego są blisko siebie, ale utrzymują się na wysokim poziomie, lub funkcja straty dla zbioru uczącego maleje bardzo wolno. Oznacza to, że model jest zbyt prosty, aby skutecznie radzić sobie z danymi ze zbioru uczącego. [17:6]

[student_1130_pw7]

wykres please

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Nie mogę wyświetlić wykresu, ponieważ jestem asystentem tekstowym i nie mam możliwości prezentowania grafik.

Mogę jednak ponownie opisać, jak wygląda wykres funkcji straty dla modelu niedouczonego. W przypadku modelu niedouczonego (underfitting), na wykresie funkcji straty, krzywe straty dla zbioru uczącego i testowego są blisko siebie, ale utrzymują się na wysokim poziomie, lub funkcja straty dla zbioru uczącego maleje bardzo wolno. Oznacza to, że model jest zbyt prosty, aby skutecznie radzić sobie z danymi ze zbioru uczącego. [17:6]

[student_1130_pw7]

ok

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Cieszę się, że to zrozumiałaś/eś! Podsumowując, model przeuczony zbyt mocno dopasowuje się do danych treningowych, przez co słabo radzi sobie z nowymi danymi, natomiast model niedouczony jest zbyt prosty, by skutecznie uczyć się z danych.

Jeśli chcesz utrwalić sobie te i inne podstawowe pojęcia Uczenia Maszynowego, możesz wrócić do komponentu 'C5 - Podstawowe pojęcia UM - dodatkowe przykłady' [20:1], gdzie znajdziesz ich krótkie podsumowanie.

[student_1130_pw7]

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_eduexe]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Aby poprawić swoje zrozumienie kursu, skup się na następujących obszarach, które sprawiły Ci trudność w ostatnich zadaniach i testach:

1. Podstawy Google Teachable Machine i typy problemów UM:

   • Powtórz prawidłową kolejność kroków przy tworzeniu modelu w GTM. Zwróć uwagę na to, które problemy (klasyfikacja, predykcja) można rozwiązać w GTM. [9:3][9:4][9:5][9:6][9:7][7:8][10:10]
   • Przejrzyj, jak GTM automatycznie dzieli dane na zbiór uczący i testowy oraz jak oblicza się wielkość zbioru testowego. Skup się na proporcjach podziału. [15:4][15:9]

2. Problemy z danymi i ich naprawa:

   • Ponownie przeanalizuj różne typy problemów z danymi, takie jak dane spoza klas, przypadki graniczne i nierówna liczebność klas. Zrozum, jak każdy z nich wpływa na model. [11:2][11:4][11:5][13:4]
   • Powtórz metody radzenia sobie z tymi problemami, w tym dodawanie klas, uzupełnianie brakujących danych i wprowadzanie klas pośrednich. [12:1][12:3]
   • Szczególnie zwróć uwagę na analizę zachowania modelu przy różnych plikach testowych w kontekście tych problemów. [13:3][13:4][13:5]

3. Parametry treningu modelu (epoki, wsad, współczynnik uczenia) i ocena dopasowania:

   • Upewnij się, że rozumiesz, jak oblicza się liczbę wsadów potrzebnych do ukończenia jednej epoki. [16:5][16:6]
   • Powtórz, jakie są konsekwencje zbyt wysokiego współczynnika uczenia. [16:7][16:8]
   • Przeanalizuj ponownie wykresy funkcji straty, aby poprawnie rozróżniać modele przeuczone i niedouczone. Zwróć uwagę na zachowanie krzywych dla zbioru uczącego i testowego. [17:4][17:6][17:7]

4. Macierz pomyłek i podstawowe metryki:

   • Utrwal interpretację macierzy pomyłek, w szczególności jak odczytywać z niej błędne klasyfikacje. [18:2][18:4][19:2]
   • Przejrzyj podstawowe metryki oceny modelu (dokładność, precyzja, czułość), których definicje sprawiły Ci trudność w początkowym teście. [21:1][22:1][23:1][24:1]

[student_1130_pw7]

dużo tego

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Rozumiem, że lista zagadnień do powtórki wydaje się obszerna. Pamiętaj, że status Twojego kursu to "ZALICZONY", co już jest dużym osiągnięciem! Nie musisz wszystkiego powtarzać od razu. Proponuję, abyś zaczęła/zaczął od przejrzenia podsumowania podstawowych pojęć w komponencie 'C5 - Podstawowe pojęcia UM - dodatkowe przykłady' [20:1]. To dobry punkt wyjścia, by uporządkować wiedzę, a następnie skupić się na konkretnych obszarach, które chcesz wzmocnić.

[student_1130_pw7]

podaj mi interpretację macierzy pomyłek

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Macierz pomyłek (lub tablica pomyłek) to narzędzie do oceny modelu, które pokazuje, ile przykładów testowych zostało poprawnie i błędnie sklasyfikowanych. Dla problemu dwuklasowego dzieli się na cztery części:

• True Positive (TP): przypadki poprawnie zaklasyfikowane jako pozytywne.
• True Negative (TN): przypadki poprawnie zaklasyfikowane jako negatywne.
• False Positive (FP): przypadki błędnie zaklasyfikowane jako pozytywne.
• False Negative (FN): przypadki błędnie zaklasyfikowane jako negatywne. [18:2][21:2]

[student_1130_pw7]

a jak to się ma do oceny modelu

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Macierz pomyłek jest podstawą do oceny modelu, ponieważ na jej podstawie oblicza się różne metryki (miary oceny), które pozwalają określić, jak dobrze model radzi sobie z klasyfikacją. Pokazuje ona liczbę poprawnie i błędnie zaklasyfikowanych przypadków, co intuicyjnie wskazuje, że modele z większą liczbą trafionych ocen (True Positive i True Negative) i mniejszą liczbą błędów (False Positive i False Negative) są lepsze. [21:2]

[student_1130_pw7]

a jakie miary wylicza się z macierzy pomyłek?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Z macierzy pomyłek wylicza się takie miary oceny modelu jak:

1. Dokładność (Accuracy) – stosunek poprawnie zaklasyfikowanych przykładów do wszystkich przykładów testowych. [22:1]
2. Precyzja (Precision) – stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków sklasyfikowanych jako pozytywne. [23:1]
3. Czułość (Recall) – stosunek przykładów prawdziwie pozytywnych do wszystkich pozytywnych przykładów w rzeczywistości. [24:1]
4. F-score – średnia harmoniczna precyzji i czułości. [25:1][25:2]

Macierz pomyłek jest podstawą do obliczania tych metryk, które pozwalają ocenić jakość wytrenowanego modelu. [20:1][21:2]