conversation_by_4ki

[student_4ki]

Co to jest precyzja

[bot_external]

Precyzja to kolejna metryka, którą można wykorzystać do opisu jakości modelu Uczenia Maszynowego. Definiuje się ją jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytywne.

[student_4ki]

czym jest f1

[bot_external]

Miara F1, znana również jako wynik F lub zbalansowany wynik F, to średnia harmoniczna precyzji i kompletności. Jest obliczana według następującego wzoru:

F1 = 2 / (recall^-1 + precision^-1) = 2 * (precision * recall) / (precision + recall) = 2 * TP / (2 * TP + FP + FN)

Gdzie:

• TP to liczba prawdziwie pozytywnych wyników
• FP to liczba nieprawidłowo zidentyfikowanych wyników
• FN to liczba wyników, które nie zostały zidentyfikowane jako pozytywne

Miara F1 jest symetryczna wobec precyzji i kompletności, co oznacza, że reprezentuje zarówno precyzję, jak i kompletność w jednej metryce.

[student_4ki]

czym sąpearwdziwe pozytywy

[student_4ki]

czym jest uczenie maszynowe

[bot_external]

Uczenie maszynowe to dziedzina zajmująca się programami, które mogą automatycznie poprawiać swoje wyniki w wykonywaniu danego zadania. Główne elementy uczenia maszynowego to dane, model, algorytm, funkcja straty i optymalizacja. Dane są używane do trenowania i testowania modelu, który jest matematyczną reprezentacją problemu. Algorytm jest zestawem reguł i procedur, który jest używany do uczenia modelu na podstawie danych. Funkcja straty jest używana do oceny, jak dobrze model działa, a optymalizacja jest procesem dopasowywania parametrów modelu w celu minimalizacji funkcji straty.

[student_4ki]

czym są prawdziwe pozytywy

[student_4ki]

czym jest f1

[bot_external]

Miara F1, znana również jako wynik F lub zbalansowany wynik F, to średnia harmoniczna precyzji i kompletności. Jest obliczana według następującego wzoru:

F1 = 2 / (recall^-1 + precision^-1) = 2 * (precision * recall) / (precision + recall) = 2 * TP / (2 * TP + FP + FN)

Gdzie:

• TP to liczba prawdziwie pozytywnych wyników
• FP to liczba nieprawidłowo zidentyfikowanych wyników
• FN to liczba wyników, które nie zostały zidentyfikowane jako pozytywne

Miara F1 jest symetryczna wobec precyzji i kompletności, co oznacza, że reprezentuje zarówno precyzję, jak i kompletność w jednej metryce.

[student_4ki]

czym jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe to dziedzina zajmująca się programami, które mogą automatycznie poprawiać swoje wyniki w wykonywaniu danego zadania. Główne elementy uczenia maszynowego to dane, model, algorytm, funkcja straty i optymalizacja. Dane są używane do trenowania i testowania modelu, który jest matematyczną reprezentacją problemu. Algorytm jest zestawem reguł i procedur, który jest używany do uczenia modelu na podstawie danych. Funkcja straty jest używana do oceny, jak dobrze model działa, a optymalizacja jest procesem dopasowywania parametrów modelu w celu minimalizacji funkcji straty.

[student_4ki]

jaki jest sens życia?

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie ma ono związku z tematyką kursu, która dotyczy uczenia głębokiego i sztucznej inteligencji.

[student_4ki]

czym jest uczenie głębokie?

[bot_external]

Uczenie głębokie to podzbiór uczenia maszynowego, który skupia się na wykorzystywaniu sieci neuronowych do wykonywania zadań takich jak klasyfikacja, regresja i uczenie reprezentacji. Dziedzina ta czerpie inspirację z biologicznej neuronauki i koncentruje się na układaniu sztucznych neuronów w warstwy i "uczeniu" ich przetwarzania danych. Przymiotnik "głębokie" odnosi się do użycia wielu warstw (od trzech do kilkuset, a nawet tysięcy) w sieci. Stosowane metody mogą być nadzorowane, częściowo nadzorowane lub nienadzorowane.

[teacher_wmi.deweloper]

Nie pytaj o treści nie związane z kursem!

[student_4ki]

czym jest uczenie maszynowe

[student_4ki]

co to jest f1

[bot_external]

Miara F1, znana również jako wynik F lub zbalansowany wynik F, to średnia harmoniczna precyzji i kompletności. Jest obliczana według następującego wzoru:

F1 = 2 / (recall^-1 + precision^-1) = 2 * (precision * recall) / (precision + recall) = 2 * TP / (2 * TP + FP + FN)

Gdzie:

• TP to liczba prawdziwie pozytywnych wyników
• FP to liczba nieprawidłowo zidentyfikowanych wyników
• FN to liczba wyników, które nie zostały zidentyfikowane jako pozytne

Miara F1 jest symetryczna wobec precyzji i kompletności, co oznacza, że reprezentuje zarówno precyzję, jak i kompletność w jednej metryce.