conversation_by_l2i

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Wykres sugerujący przeuczenie pokazuje, że dla zbioru uczącego wartość funkcji straty (błędu) systematycznie maleje, ponieważ model zbyt dobrze dopasowuje się do danych, na których się uczy. Jednocześnie, dla zbioru testowego, wartość straty przestaje maleć, a nawet zaczyna rosnąć. Dzieje się tak, ponieważ model traci zdolność do poprawnego radzenia sobie z nowymi danymi, których nie widział podczas treningu. [eduexe-source]17:4[/eduexe-source]

[student_1136_l2i]

okej ale dlaczcego akurat wykres ma taki ksztalt czemu najpierw maleje a potem rosnie dla testowych

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Dla zbioru testowego wykres funkcji straty najpierw maleje, ponieważ model początkowo uczy się ogólnych wzorców z danych treningowych, co pozwala mu lepiej radzić sobie również z danymi, których jeszcze nie widział. Jednak w miarę dalszego treningu model zaczyna zbyt dokładnie dopasowywać się do specyficznych cech i "szumu" w zbiorze uczącym (czyli "zapamiętywać" odpowiedzi), zamiast uczyć się generalizować. Te zapamiętane specyfiki nie występują w nowych danych testowych, co powoduje, że model popełnia na nich więcej błędów, a funkcja straty dla zbioru testowego zaczyna rosnąć. [eduexe-source]17:4[/eduexe-source]

[student_1136_l2i]

Podaj krótki przykład, który pomoże mi lepiej zrozumieć aktualny temat kursu.

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Wyobraź sobie ucznia, który uczy się do egzaminu z matematyki. Jeśli nauczy się on na pamięć wszystkich zadań z repetytorium wraz z odpowiedziami, to będzie doskonale rozwiązywał zadania, które już widział. Jednak na egzaminie, gdzie pojawią się nowe zadania (choć podobne), jego "pamięciowe" podejście zawiedzie, bo nie będzie umiał zastosować wiedzy do nowych problemów – to jest właśnie przeuczenie. Model zbyt dobrze zapamiętał dane uczące, ale stracił zdolność do radzenia sobie z nowymi danymi. [eduexe-source]17:4[/eduexe-source]

[student_1136_l2i]

Podsumuj moje dotychczasowe postępy w kursie. Wskaż, co zostało wykonane, a co jeszcze wymaga pracy.

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Spędziłeś w kursie około 96 minut, zdobywając 19 punktów (status: Zaliczone, kurs nieukończony).

Wykonano: Moduły A, B i C zostały przerobione. Obecnie jesteś w module D, w komponencie [eduexe-source]21:1[/eduexe-source] ("Metryki - wprowadzenie").

Do pracy: Pozostało ukończenie Modułu D (w tym test). Masz niepoprawne odpowiedzi w testach z modułów B [eduexe-source]13:1[/eduexe-source] i C [eduexe-source]19:1[/eduexe-source] oraz quizach w komponentach [eduexe-source]15:9[/eduexe-source] i [eduexe-source]16:8[/eduexe-source]. Przed Tobą także Zadanie Końcowe.

[student_1136_l2i]

Podsumuj aktualną część kursu i wskaż najważniejsze rzeczy, które powinienem/powinnam zapamiętać.

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Aktualna część kursu omawia funkcję straty oraz zjawiska przeuczenia i niedouczenia. Zapamiętaj:

• Funkcja straty: Mierzy błąd modelu; celem treningu jest jej minimalizacja. Idealny model ma stratę 0. [eduexe-source]17:2[/eduexe-source]
• Przeuczenie (overfitting): Model zbyt mocno dopasowuje się do danych uczących, tracąc zdolność do generalizacji na nowe dane. Na wykresie strata dla zbioru uczącego maleje, a dla testowego przestaje maleć lub rośnie. [eduexe-source]17:4[/eduexe-source]
• Niedouczenie (underfitting): Model jest zbyt prosty lub za mało wytrenowany, by skutecznie uczyć się z danych. [eduexe-source]17:6[/eduexe-source]

[student_1136_l2i]

Podsumuj aktualną część kursu i wskaż najważniejsze rzeczy, które powinienem/powinnam zapamiętać.

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Aktualna część kursu omawia funkcję straty oraz zjawiska przeuczenia i niedouczenia. Zapamiętaj:

• Funkcja straty: Mierzy błąd modelu; celem treningu jest jej minimalizacja. Idealny model ma stratę 0. [eduexe-source]17:2[/eduexe-source]
• Przeuczenie (overfitting): Model zbyt mocno dopasowuje się do danych uczących, tracąc zdolność do generalizacji na nowe dane. Na wykresie strata dla zbioru uczącego maleje, a dla testowego przestaje maleć lub rośnie. [eduexe-source]17:4[/eduexe-source]
• Niedouczenie (underfitting): Model jest zbyt prosty lub za mało wytrenowany, by skutecznie uczyć się z danych. [eduexe-source]17:6[/eduexe-source]