conversation_by_4ki
-
czym sąpearwdziwe pozytywy
-
czym jest uczenie maszynowe
-
czym jest uczenie maszynowe
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.
-
czym są prawdziwe pozytywy
-
czym jest f1
-
czym jest f1
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.
-
czym jest uczenie maszynowe?
-
czym jest uczenie maszynowe?
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.
-
jaki jest sens życia?
-
jaki jest sens życia?
Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie ma ono związku z tematyką kursu, która dotyczy uczenia głębokiego i sztucznej inteligencji.
-
czym jest uczenie głębokie?
-
czym jest uczenie głębokie?
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.
-
Nie pytaj o treści nie związane z kursem!
-
czym jest uczenie maszynowe
-
co to jest f1
-
co to jest f1
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.
-
ddsadas
-
ddsadas
Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie ma ono związku z tematyką kursu, która dotyczy uczenia głębokiego i sztucznej inteligencji.
-
czym jest uczenie maszynowe?
-
czym jest uczenie maszynowe?
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.