conversation_by_al9
-
czym jest uczenie maszynowe
-
czym jest uczenie maszynowe?
-
czym jest f1?
-
czym jest f1?
-
czym jest uczenie maszynowe?
-
czym jest uczenie maszynowe?
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.
-
czym jest f1?
-
czym jest f1?
F1 to miara skuteczności predykcyjnej, która jest średnią harmoniczną precyzji i czułości. Precyzja to liczba wyników prawdziwie pozytywnych podzielona przez liczbę wszystkich próbek przewidzianych jako pozytywne, w tym tych nieprawidłowo zidentyfikowanych, a czułość to liczba wyników prawdziwie pozytywnych podzielona przez liczbę wszystkich próbek, które powinny były zostać zidentyfikowane jako pozytne. Wynik F1 jest symetrycznie reprezentowany zarówno precyzję, jak i czułość w jednej metryce.
-
czym jest f1
-
czym jest f1
F1 to miara skuteczności predykcyjnej, która jest średnią harmoniczną precyzji i czułości. Precyzja to liczba wyników prawdziwie pozytywnych podzielona przez liczbę wszystkich próbek przewidzianych jako pozytywne, w tym tych nieprawidłowo zidentyfikowanych, a czułość to liczba wyników prawdziwie pozytywnych podzielona przez liczbę wszystkich próbek, które powinny były zostać zidentyfikowane jako pozytne. Wynik F1 jest symetrycznie reprezentowany zarówno precyzję, jak i czułość w jednej metryce.
-
jak działa metryka f1?
-
jak działa metryka f1?
Metryka F1 to miara skuteczności predykcyjnej, która jest średnią harmoniczną precyzji i czułości. Precyzja to liczba wyników prawdziwie pozytywnych podzielona przez liczbę wszystkich próbek przewidzianych jako pozytywne, w tym tych nieprawidłowo zidentyfikowanych, a czułość to liczba wyników prawdziwie pozytywnych podzielona przez liczbę wszystkich próbek, które powinny były zostać zidentyfikowane jako pozytne. Wynik F1 jest symetrycznie reprezentowany zarówno precyzję, jak i czułość w jednej metryce.
Warto zauważyć, że metryka F1 jest czasami krytykowana za brak symetrii, co oznacza, że może zmieniać swoją wartość, gdy etykietowanie zbioru danych jest zmieniane. Jednak istnieją również metryki, takie jak P4, które są czasami wskazywane jako symetryczne rozszerzenie F1.