conversation_by_4ki

[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.

[student_4ki]

ddsadas

[bot_external]

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