conversation_by_ggs
-
Dostałem w teście 8/10 punktów. Czemu nie 10? Co zrobiłem źle?
-
Dostałem w teście 8/10 punktów. Czemu nie 10? Co zrobiłem źle?
[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Dostałeś 8/10 punktów w teście początkowym. Oznacza to, że poprawnie odpowiedziałeś na 4 z 5 pytań, a jedno pytanie było błędne.Błędnie odpowiedziałeś na pytanie o techniki oceny jakości modelu uczenia maszynowego. W tym pytaniu prawidłowe odpowiedzi to "Współczynnik determinacji (R²)" oraz "Krzywa ROC (Receiver Operating Characteristic)". Ty wybrałeś "Współczynnik determinacji (R²)" oraz "Zbiór danych testowych". Błąd polegał na tym, że "Zbiór danych testowych" jest zbiorem danych używanym do testowania modelu, a nie techniką oceny jego jakości [eduexe-source]15:3[/eduexe-source]. Pominąłeś również poprawną odpowiedź "Krzywa ROC (Receiver Operating Characteristic)". Metryki są miarami oceny jakości modelu [eduexe-source]21:1[/eduexe-source].
-
Po co mi dajesz linki do komponentów, które nie są dostepne?
-
Po co mi dajesz linki do komponentów, które nie są dostepne?
[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Kolejne elementy kursu stają się widoczne i dostępne w miarę Twoich postępów. Oznacza to, że niektóre komponenty są początkowo ukryte i pojawiają się dopiero po wykonaniu określonych zadań lub ukończeniu poprzednich części kursu. [eduexe-source]1:1[/eduexe-source] -
No to po co o nich teraz mówisz?
-
No to po co o nich teraz mówisz?
[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Mówię o nich, abyś miał pełniejszy obraz struktury kursu i wiedział, co Cię czeka. Kolejne elementy kursu stają się widoczne i dostępne w miarę Twoich postępów, co pozwala na stopniowe przyswajanie wiedzy i umiejętności. [eduexe-source]1:1[/eduexe-source] -
Podsumuj aktualną część kursu i wskaż najważniejsze rzeczy, które powinienem/powinnam zapamiętać.
-
Podsumuj aktualną część kursu i wskaż najważniejsze rzeczy, które powinienem/powinnam zapamiętać.
[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Aktualna część kursu wprowadza w podstawy Uczenia Maszynowego (UM) i narzędzie Google Teachable Machine (GTM). Najważniejsze jest, aby zapamiętać, że UM to obszar Sztucznej Inteligencji, gdzie algorytmy uczą się z danych [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]. Kluczowe elementy UM to dane, model, algorytm, funkcja straty i optymalizacja [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]. Kurs koncentruje się na uczeniu nadzorowanym i zadaniach klasyfikacji [eduexe-source]7:6[/eduexe-source][eduexe-source]7:8[/eduexe-source]. GTM to przeglądarkowe narzędzie do tworzenia modeli UM bez kodowania, które będziesz wykorzystywać do praktycznych ćwiczeń, ucząc się definiować klasy, ładować dane i trenować modele [eduexe-source]8:1[/eduexe-source][eduexe-source]8:3[/eduexe-source]. -
Mów do mnie po angielsku
-
Mów do mnie po angielsku
[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Okay, from now on, I will communicate with you in English. -
Podsumuj moje dotychczasowe postępy w kursie. Wskaż, co zostało wykonane, a co jeszcze wymaga pracy.
-
Podsumuj moje dotychczasowe postępy w kursie. Wskaż, co zostało wykonane, a co jeszcze wymaga pracy.
[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Okay, I will summarize your progress in English.You have spent approximately 11.4 minutes in the course so far. You have visited the "Start" component [eduexe-source]1:1[/eduexe-source] and downloaded the course materials [eduexe-source]1:2[/eduexe-source]. You also completed the "Initial Questionnaire" [eduexe-source]4:0[/eduexe-source] and the "Initial Test" [eduexe-source]6:0[/eduexe-source], scoring 8 out of 10 points. Your current overall score is 8 points, and the course completion status is "INCOMPLETE".
Most of the course content still awaits your attention. You have not yet started the main modules covering Machine Learning Introduction, Data in Machine Learning, Basic ML Concepts, and Metrics, nor their associated partial tests. The total estimated time to complete the entire course is about 120 minutes [eduexe-source]1:1[/eduexe-source].
-
Wróćmy do polskiego.
-
Wróćmy do polskiego.
[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Zrozumiałem. Od teraz będę komunikować się z Tobą po polsku. -
Podsumuj moje dotychczasowe postępy w kursie. Wskaż, co zostało wykonane, a co jeszcze wymaga pracy.
-
Podsumuj moje dotychczasowe postępy w kursie. Wskaż, co zostało wykonane, a co jeszcze wymaga pracy.
[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Twoje dotychczasowe postępy: spędziłeś w kursie 12.95 minut. Odwiedziłeś komponent "Start" [eduexe-source]1:1[/eduexe-source], pobrałeś materiały do kursu [eduexe-source]1:2[/eduexe-source], wypełniłeś "Kwestionariusz początkowy" [eduexe-source]4[/eduexe-source] i ukończyłeś "Test początkowy" [eduexe-source]6[/eduexe-source], zdobywając 8 z 10 punktów. Obecnie jesteś w module "Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego" i znajdujesz się w komponencie "A1 - Wprowadzenie do uczenia maszynowego" [eduexe-source]7[/eduexe-source].Do wykonania pozostały: dalsze części modułu "Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego" (m.in. "A2 - Wprowadzenie do Google Teachable Machine" [eduexe-source]8[/eduexe-source] i test "AT - Wprowadzenie do UM - Test" [eduexe-source]9[/eduexe-source]), a także moduły "Dane w procesie UM" (m.in. "B1 - Dane w procesie uczenia" [eduexe-source]11[/eduexe-source] i test "BT - Dane w procesie uczenia - Test" [eduexe-source]13[/eduexe-source]), "Podstawowe pojęcia UM" (m.in. "C1 - Podstawowe pojęcia UM - Zbiór uczący i zbiór testowy" [eduexe-source]15[/eduexe-source] i test "CT - Podstawowe pojęcia UM - Test" [eduexe-source]19[/eduexe-source]) oraz "Metryki" (m.in. "D1 - Metryki - wprowadzenie" [eduexe-source]21[/eduexe-source] i test "DT - Metryki - test" [eduexe-source]28[/eduexe-source]). Na koniec czeka Cię "Kwestionariusz końcowy" [eduexe-source]27[/eduexe-source] i "Zadanie końcowe" [eduexe-source]36[/eduexe-source]. Całkowity szacowany czas kursu to 120 minut, więc pozostało Ci około 107 minut pracy.
-
Wyjaśnij mi najważniejsze pojęcia z aktualnej części kursu prostym językiem. Odwołuj się do materiałów kursu.
-
Wyjaśnij mi najważniejsze pojęcia z aktualnej części kursu prostym językiem. Odwołuj się do materiałów kursu.
[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
W aktualnej części kursu ("A1 - Wprowadzenie do uczenia maszynowego") poznajesz podstawy Uczenia Maszynowego (UM).Najważniejsze pojęcia to:
- Uczenie Maszynowe (UM) – obszar Sztucznej Inteligencji, gdzie algorytmy uczą się z danych, tworząc modele matematyczne do podejmowania decyzji lub prognozowania bez bycia wprost zaprogramowanym. [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]
- Główne elementy UM – to dane (do trenowania i testowania), model (matematyczna reprezentacja problemu), algorytm (zestaw reguł do uczenia modelu), funkcja straty (ocena działania modelu) i optymalizacja (dopasowanie parametrów modelu). [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]
- Rodzaje UM – wyróżniamy uczenie nadzorowane (model dostaje prawidłowe odpowiedzi), nienadzorowane (model sam odkrywa wzorce) i przez wzmacnianie (model uczy się przez interakcje i system kar/nagród). Kurs skupia się na uczeniu nadzorowanym. [eduexe-source]7:6[/eduexe-source]
- Problemy UM nadzorowanego – to predykcja (przewidywanie wartości liczbowej) i klasyfikacja (przypisywanie obiektu do klasy). W tym kursie skupiamy się na klasyfikacji. [eduexe-source]7:8[/eduexe-source]
-
Podsumuj aktualną część kursu i wskaż najważniejsze rzeczy, które powinienem/powinnam zapamiętać.
-
Podsumuj aktualną część kursu i wskaż najważniejsze rzeczy, które powinienem/powinnam zapamiętać.
[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
W aktualnej części kursu "A1 - Wprowadzenie do uczenia maszynowego" kluczowe jest zrozumienie, że Uczenie Maszynowe (UM) to gałąź AI, gdzie algorytmy uczą się z danych, tworząc modele do podejmowania decyzji [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]. Pamiętaj o głównych elementach UM: danych, modelu, algorytmie, funkcji straty i optymalizacji [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]. Kurs skupia się na uczeniu nadzorowanym, szczególnie na zadaniach klasyfikacji [eduexe-source]7:6[/eduexe-source][eduexe-source]7:8[/eduexe-source].