conversation_by_3xa

[student_1136_3xa]

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

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
W ramach uczenia nadzorowanego, które jest jedną z głównych kategorii Uczenia Maszynowego, model uczy się na podstawie danych, którym dostarczono prawidłowe odpowiedzi (etykiety wynikowe). Przykładem może być nauka rozróżniania zdjęć psów i kotów, gdzie model otrzymuje zdjęcia podpisane jako "pies" lub "kot", aby nauczyć się je klasyfikować. [eduexe-source]7:6[/eduexe-source]

[student_1136_3xa]

Problemy uczenia maszynowego

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
W uczeniu maszynowym nadzorowanym wyróżniamy dwa podstawowe problemy:

1. Predykcja – przewidywanie konkretnej wartości liczbowej, np. ceny mieszkań.
2. Klasyfikacja – przypisywanie obiektu do jednej z określonych klas, np. odróżnianie zdjęć psów i kotów.
   [eduexe-source]7:8[/eduexe-source]

[student_1136_3xa]

Określenie na podstawie zdjęcia rentgenowskiego, czy kość jest złamana, czy nie, to przykład zadania...

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Określenie na podstawie zdjęcia rentgenowskiego, czy kość jest złamana, czy nie, to przykład zadania klasyfikacji. Polega ono na przypisaniu obiektu (zdjęcia rentgenowskiego) do jednej z określonych klas (złamanie / brak złamania). [eduexe-source]7:8[/eduexe-source][eduexe-source]7:9[/eduexe-source]

[student_1136_3xa]

Czy dla pliku "test_A3_2.jpg" model poprawnie rozpoznał ptaka na zdjęciu?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Brak informacji. Nie widzę, żebyś odpowiedział na to pytanie w kursie.

[student_1136_3xa]

Podsumowanie tematu

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Na podstawie ostatniego przykładu w Google Teachable Machine, podsumowując, łatwo jest zbudować prosty model Uczenia Maszynowego, który rozróżnia obrazki należące do różnych klas. Jest to typowy przykład zadania klasyfikacji. [eduexe-source]10:10[/eduexe-source]

[student_1136_3xa]

Jak oceniasz swoje kompetencje w obszarze Uczenia Maszynowego

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Zgodnie z Twoją odpowiedzią w kwestionariuszu początkowym (Component 4), oceniasz swoje kompetencje w obszarze Uczenia Maszynowego jako raczej słabe.

[student_1136_3xa]

a ty?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Jako asystent AI nie posiadam własnych kompetencji ani odczuć. Moim zadaniem jest wspieranie Cię w nauce i dostarczanie informacji na temat kursu, które pomogą Ci zrozumieć Uczenie Maszynowe.

[student_1136_3xa]

od 0 do 10 jak ci moi odpowiedzi

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Obecnie Twój wynik w kursie to 20 punktów. Biorąc pod uwagę maksymalną liczbę 30 punktów do zdobycia w ukończonych dotąd częściach, Twoje odpowiedzi można ocenić na około 6.7 w skali od 0 do 10. Pamiętaj, że kurs jest jeszcze nieukończony, więc masz możliwość poprawy swojego wyniku. [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]