conversation_by_lif

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Problemy klasyfikacji to np. odróżnianie zdjęć psów i kotów, rozpoznawanie mowy, rozpoznawanie chorób na podstawie symptomów czy rozpoznawanie pisma. [eduexe-source]7:8[/eduexe-source][eduexe-source]7:4[/eduexe-source]
Problemy predykcji to np. przewidywanie cen mieszkań, przewidywanie trendów na rynkach finansowych oraz aproksymacja nieznanej funkcji na podstawie próbek. [eduexe-source]7:8[/eduexe-source][eduexe-source]7:4[/eduexe-source]

[student_1137_lif]

Czy mozna w przyblizeniu ustalic, ile potrzeba przykladow dla kazdej z klas, zeby przypadki testowe bybly rozpoznawane z wysoka dokladnoscia?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Nie ma jednej uniwersalnej liczby przykładów, która zapewni wysoką dokładność, ponieważ zależy to od złożoności problemu, zmienności danych i wybranego algorytmu. Ważne jest jednak, aby każda klasa miała wystarczającą i zbalansowaną liczbę przykładów w zbiorze uczącym, aby model mógł nauczyć się wzorców i nie ignorował mniej licznych klas. Zbyt mała liczba przykładów dla danej klasy znacząco obniża zdolność modelu do jej poprawnego rozpoznawania. [eduexe-source]11:3[/eduexe-source][eduexe-source]11:4[/eduexe-source][eduexe-source]14:2[/eduexe-source][eduexe-source]15:7[/eduexe-source]

[student_1137_lif]

Uzupelnilem model o dane dla mniej liczebnych klas, ale to zepsulo klasyfikacje przypadkow, ktore poprzednio byly poprawnie klasyfikowane, dlaczego?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Twoja obserwacja jest bardzo trafna i wskazuje na częsty problem w uczeniu maszynowym. Dodanie danych dla mniej liczebnych klas może zakłócić klasyfikację wcześniej poprawnie rozpoznawanych przypadków z kilku powodów:

1. Przeuczenie na nowych danych: Model mógł nadmiernie dopasować się do nowo dodanych przykładów, traktując je jako dominujące wzorce. Nawet jeśli intencją było zbalansowanie, model mógł "nauczyć się na pamięć" specyficznych cech nowych przykładów, co negatywnie wpłynęło na jego zdolność generalizacji dla innych klas. [eduexe-source]17:4[/eduexe-source]
2. Zmiana granic decyzyjnych: Dodanie nowych danych zmienia ogólny rozkład zbioru uczącego, co prowadzi do przesunięcia granic decyzyjnych modelu. To, co wcześniej było wyraźnym wzorcem dla jednej klasy, może teraz zostać zinterpretowane inaczej.
3. Jakość nowych danych: Nowo dodane dane mogły być niskiej jakości, zawierać szum, błędy lub być niereprezentatywne dla danej klasy, co wprowadziło zamieszanie w procesie uczenia.

Ważne jest, aby dbać nie tylko o ilość, ale i jakość oraz reprezentatywność dodawanych przykładów. Problem nierównej liczebności klas omówiony jest w kursie. [eduexe-source]11:4[/eduexe-source][eduexe-source]14:5[/eduexe-source]

[student_1137_lif]

W kursie wspomniano, ze nie uzywa zbioru testowego nie uzywa sie do uczenia, dlaczego? Czy nie moznaby najpierw przetestowac, a potem nauczyc?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Zbiór testowy nie jest używany do uczenia, ponieważ jego celem jest obiektywna ocena, jak dobrze model radzi sobie z nowymi, nieznanymi danymi. Gdyby model uczył się na zbiorze testowym, mógłby po prostu zapamiętać odpowiedzi, zamiast uczyć się ogólnych wzorców. W ten sposób nie bylibyśmy w stanie stwierdzić, czy model rzeczywiście nauczył się generalizować, czy tylko "ściągał".

Można to porównać do egzaminu: zbiór uczący to zadania z repetytorium, które rozwiązujesz, aby opanować materiał, a zbiór testowy to zadania egzaminacyjne, których nie widziałeś wcześniej, a które służą do sprawdzenia Twojej faktycznej wiedzy. [eduexe-source]15:3[/eduexe-source]

[student_1137_lif]

Czy wspolczynnik uczenia jest parametrem algorytmu gradientowego?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Tak, współczynnik uczenia (ang. learning rate) jest parametrem. Określa on, jak duże kroki model będzie wykonywał w kierunku poprawnego rozwiązania podczas treningu, korygując otrzymany wynik w kierunku wyniku oczekiwanego. [eduexe-source]16:7[/eduexe-source][eduexe-source]20:1[/eduexe-source]

[student_1137_lif]

Wspolczynnik uczenia(plus inne czynniki) okresla, o ile przeskalowac dlugosc kroku przejscia z obecnego puntu obliczanego w iteracji algorytmu gradientowego, prawda?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Tak, Twoje rozumienie jest poprawne. Współczynnik uczenia (learning rate) określa wielkość kroku, o jaki model koryguje otrzymany wynik w kierunku wyniku oczekiwanego podczas treningu. [eduexe-source]16:7[/eduexe-source]

[student_1137_lif]

Czy sa jakies sposoby na odpowiednie dobieranie wspolczynnika uczenia?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Współczynnik uczenia (learning rate) należy dobrać eksperymentalnie. Zbyt mała wartość tego parametru może znacznie wydłużyć proces treningu modelu, ponieważ będzie on wykonywał zbyt małe kroki w kierunku optymalnego rozwiązania. Z kolei zbyt duża wartość może sprawić, że model będzie "przeskakiwał" przez optymalne rozwiązanie, nigdy go nie osiągając. [eduexe-source]16:7[/eduexe-source]

[student_1137_lif]

Mowisz eksperymentalnie, a czy teoria metmatyki ma jakies narzedzia do ustalania odpowiedniej wartosci?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Kurs podkreśla, że optymalną wartość współczynnika uczenia należy dobrać eksperymentalnie. Zbyt mała wartość wydłuża trening, a zbyt duża może sprawić, że model "przeskoczy" optymalne rozwiązanie. W kursie nie ma informacji o teoretycznych narzędziach matematycznych do ustalania tej wartości. [eduexe-source]16:7[/eduexe-source]

[student_1137_lif]

Nie ma w kursie, ale czy ty mozesz odpowiedziec wykorzysujac wiedze spoza kursu?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Tak, choć kurs skupia się na eksperymentalnym doborze, istnieją metody z matematycznym podłożem. Należą do nich:

1. Plany uczenia (learning rate schedules): Funkcje matematyczne zmniejszające współczynnik uczenia w czasie treningu (np. wykładniczo, liniowo).
2. Adaptacyjne optymalizatory: Algorytmy takie jak Adam czy RMSprop, które automatycznie dostosowują współczynnik uczenia dla każdego parametru modelu na podstawie statystyk gradientów.
   Te metody wykorzystują teorię optymalizacji do efektywniejszego znajdowania optymalnej wartości.

[student_1137_lif]

Poprosze o szczegoly - nie boj sie uzywac formalnej matematyki

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Pewnie, oto szczegóły dotyczące metod dobierania współczynnika uczenia, które wykorzystują teorię matematyki:

1. Plany uczenia (Learning Rate Schedules): To funkcje matematyczne, które dynamicznie zmieniają współczynnik uczenia (η) w trakcie treningu (t). Celem jest rozpoczęcie od większych kroków, aby szybko zbliżyć się do optimum, a następnie zmniejszanie ich, by precyzyjnie dostroić model i uniknąć oscylacji.

   • Spadek wykładniczy (Exponential Decay): η_t = η_0 * exp(-k * t), gdzie η_0 to początkowy współczynnik, k to stała spadku.
   • Spadek odwrotnie proporcjonalny do czasu (Inverse Time Decay): η_t = η_0 / (1 + decay_rate * t), gdzie decay_rate kontroluje szybkość spadku.

2. Adaptacyjne optymalizatory: Algorytmy te automatycznie dostosowują współczynnik uczenia indywidualnie dla każdego parametru modelu (θ_i) na podstawie statystyk gradientów z poprzednich iteracji (g_t).

   • RMSprop (Root Mean Square Propagation): Normalizuje gradienty, dzieląc je przez pierwiastek kwadratowy z wykładniczo ważonej średniej kwadratów przeszłych gradientów.
     v_t = β * v_{t-1} + (1 - β) * g_t^2
θ_{t+1} = θ_t - η / (√v_t + ε) * g_t
     gdzie v_t to średnia kwadratów gradientów, β to współczynnik zaniku, ε to mała stała zapobiegająca dzieleniu przez zero.
   • Adam (Adaptive Moment Estimation): Łączy idee RMSprop i AdaGrad, przechowując zarówno wykładniczo ważoną średnią przeszłych gradientów (pierwszy moment, m_t), jak i kwadratów gradientów (drugi moment, v_t), a następnie koryguje je o błąd początkowy.
     m_t = β_1 * m_{t-1} + (1 - β_1) * g_t
v_t = β_2 * v_{t-1} + (1 - β_2) * g_t^2
m̂_t = m_t / (1 - β_1^t) (korekta biasu)
     v̂_t = v_t / (1 - β_2^t) (korekta biasu)
     θ_{t+1} = θ_t - η * m̂_t / (√v̂_t + ε)
     gdzie β_1, β_2 to współczynniki zaniku dla momentów.

Te zaawansowane metody pozwalają na bardziej efektywne i stabilne znajdowanie optymalnych parametrów modelu.

[student_1137_lif]

powiedz mi wiecej o proporcjach podzialu na zbiory uczace i testowe. Dlaczego przyjelo sie 80:20 lub 85:15?