conversation_by_pp9

[student_1137_pp9]

no dobra, czyli od tej strony dobra robota została wykonanna;)

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Cieszę się, że moje wyjaśnienie było pomocne i rozwiało Twoje wątpliwości dotyczące sposobu, w jaki mogę uzyskiwać informacje o pytaniach. Jeśli masz jeszcze jakieś pytania lub potrzebujesz dalszej pomocy w kursie, jestem do Twojej dyspozycji!

[student_1137_pp9]

czy potrafisz generować obrazy? Stwórz zdjęcie kota

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Przepraszam, ale jako asystent e-learningowy nie mam możliwości generowania obrazów. Moje działanie opiera się na przetwarzaniu tekstu i udzielaniu informacji.

[student_1137_pp9]

:(

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Rozumiem Twoją reakcję. Przykro mi, że nie mogę spełnić tej prośby. Jako asystent e-learningowy jestem skupiony na dostarczaniu informacji i wspieraniu Cię w nauce, a generowanie obrazów wykracza poza moje możliwości.

Jeśli masz pytania dotyczące kursu lub potrzebujesz pomocy w nauce, chętnie pomogę.

[student_1137_pp9]

Co sądzisz o tym kursie

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Ten kurs ma na celu przybliżenie podstaw Uczenia Maszynowego (UM) z wykorzystaniem intuicyjnych przykładów. Składa się z czterech modułów tematycznych, skupiając się na zadaniach praktycznych wykonywanych w narzędziu Google Teachable Machine, ale zawiera też niezbędne elementy teoretyczne. Każdy moduł kończy się krótkim testem podsumowującym, a realizacja całości powinna zająć około 2 godzin. [1:1]

[student_1137_pp9]

Ale jaka jest twoja ocena, analizując inne kursy dostępne w sieci/na innych uczelniach na świecie. Czy tego typu kurs w świetle tej dziedziny jest przydatny? Wg. mnie był spoko, ale na ile jest to użyteczne w szerszej perspektywie

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Jako asystent e-learningowy, moje zadanie polega na dostarczaniu informacji w oparciu o treść tego konkretnego kursu. Kurs opisuje swoje cele i strukturę, ale nie zawiera porównawczej oceny z innymi kursami dostępnymi w sieci czy na uczelniach, ani nie analizuje swojej użyteczności w szerszej perspektywie. Dlatego nie mogę wyrazić "opinii" ani przeprowadzić takiej analizy.

Brak informacji w dostarczonym źródle.

[student_1137_pp9]

nie masz dostępu do sieci przez gemini?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Jako duży model językowy wytrenowany przez Google, moja wiedza pochodzi z ogromnych zbiorów danych, na których byłem szkolony. Nie mam możliwości bezpośredniego przeglądania internetu w czasie rzeczywistym ani dostępu do sieci w sposób, w jaki robią to przeglądarki internetowe, niezależnie od platformy, takiej jak Gemini. Moje odpowiedzi są generowane w oparciu o moją wewnętrzną wiedzę.

[student_1137_pp9]

ale bieda... (Z pełnym szacunkiem do autorów:))

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Rozumiem Twoją obserwację. Jako asystent e-learningowy jestem modelem językowym wytrenowanym przez Google i moje możliwości są ograniczone do przetwarzania tekstu oraz dostarczania informacji na podstawie mojej wewnętrznej wiedzy i udostępnionych treści kursu. Nie mam zdolności przeglądania internetu w czasie rzeczywistym ani generowania obrazów.

[student_1137_pp9]

W kwestiach bardziej merytorycznych - mając wykres strat, który zaczyna rosnąć (tak ajkby model był przeuczony) a potem wariuje i są duże oscylacje - co to oznacza?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Mając wykres strat, który zaczyna rosnąć, a następnie wariuje z dużymi oscylacjami, możemy zinterpretować to następująco:

1. Rosnąca strata: Gdy strata dla zbioru testowego zaczyna rosnąć (podczas gdy dla zbioru uczącego może nadal maleć), jest to wyraźny sygnał przeuczenia (overfitting). Oznacza to, że model zbyt mocno dopasował się do danych treningowych i nie radzi sobie z nowymi, niewidzianymi wcześniej danymi. [17:4]
2. Duże oscylacje: Duże wahania (oscylacje) na wykresie straty, szczególnie jeśli występują po fazie wzrostu lub są ogólnie niestabilne, mogą wskazywać na zbyt wysoki współczynnik uczenia. Model "przeskakuje" optymalne rozwiązanie, co prowadzi do niestabilności i może znacznie obniżyć dokładność. [16:7][16:8]

[student_1137_pp9]

czy można konrolować wielkość skoku w trakcie uczenia?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Tak, można kontrolować wielkość skoku w trakcie uczenia. Ta "wielkość skoku" to współczynnik uczenia (learning rate), który określa, jak duże korekty model wprowadza w każdej iteracji treningu w kierunku oczekiwanego rozwiązania. W narzędziach takich jak Google Teachable Machine można manipulować tym parametrem, choć należy to robić ostrożnie. [16:7]

[student_1137_pp9]

na ile te informacje w kursie są podstawawmi podstaw? tzn, czy faktycznie się do czegoś później przydają, czy jest to taki "wstępniaczek" na zachętę/ uproszczone rozumowanie, a w rzeczywistości stosuje się inne?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Ten kurs ma na celu przybliżenie podstaw Uczenia Maszynowego (UM) z wykorzystaniem intuicyjnych przykładów. Skupia się na zadaniach praktycznych wykonywanych w Google Teachable Machine, jednocześnie zawierając niezbędne elementy teoretyczne. Kurs wprowadza w fundamentalne pojęcia takie jak zbiór uczący i testowy, epoki, wsad, współczynnik uczenia, funkcja straty, przeuczenie, niedouczenie oraz metryki. Można go zatem traktować jako "wstępniaczek" do podstaw, które faktycznie stanowią fundament tej dziedziny. [1:1]