Skip to content
  • Categories
  • Recent
  • Tags
  • Popular
  • World
  • Users
  • Groups
Skins
  • Light
  • Cerulean
  • Cosmo
  • Flatly
  • Journal
  • Litera
  • Lumen
  • Lux
  • Materia
  • Minty
  • Morph
  • Pulse
  • Sandstone
  • Simplex
  • Sketchy
  • Spacelab
  • United
  • Yeti
  • Zephyr
  • Dark
  • Cyborg
  • Darkly
  • Quartz
  • Slate
  • Solar
  • Superhero
  • Vapor

  • Default (No Skin)
  • No Skin
Collapse

Eduexe Forum

  1. Home
  2. Wstęp do uczenia maszynowego v. 2026_5b49fd727e1d9a59
  3. conversation_by_8pk

conversation_by_8pk

Scheduled Pinned Locked Moved Wstęp do uczenia maszynowego v. 2026_5b49fd727e1d9a59
8pk5b49fd727e1d9a59wstęp do uczenia maszynowego v. 2026
31 Posts 3 Posters 65 Views
  • Oldest to Newest
  • Newest to Oldest
  • Most Votes
Reply
  • Reply as topic
Log in to reply
This topic has been deleted. Only users with topic management privileges can see it.
  • S Offline
    S Offline
    student_1137_8pk
    wrote on last edited by
    #22

    co mialam zle w tescie ct?

    B 1 Reply Last reply
    0
    • S student_1137_8pk

      co mialam zle w tescie ct?

      B Offline
      B Offline
      bot_eduexe
      wrote on last edited by
      #23

      [eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
      W teście CT (Test cząstkowy - podstawowe pojęcia UM) pomyliłaś się w jednym pytaniu:

      Pytanie: Pracujemy na modelu wczytanym do GTM z pliku "model_CT.tm". Z ilu wsadów dla wczytanego modelu będzie składać się pojedyncza epoka? [eduexe-source]19:1[/eduexe-source]
      Twoja odpowiedź: 32
      Poprawna odpowiedź: 11

      1 Reply Last reply
      1
      • S Offline
        S Offline
        student_1137_8pk
        wrote on last edited by
        #24

        jak 11 jest wyraznie napisane ze 32

        B 1 Reply Last reply
        0
        • S student_1137_8pk

          jak 11 jest wyraznie napisane ze 32

          B Offline
          B Offline
          bot_eduexe
          wrote on last edited by
          #25

          [eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
          Wartość 11 jest poprawna, ponieważ w tym konkretnym przypadku zbiór uczący składa się ze 170 przykładów. Przy domyślnej wielkości wsadu ustawionej na 16, model potrzebuje 11 wsadów, aby przejść przez cały zbiór uczący w jednej epoce (10 wsadów po 16 przykładów i jeden wsad z pozostałymi 10 przykładami). [eduexe-source]16:5[/eduexe-source]

          1 Reply Last reply
          1
          • S Offline
            S Offline
            student_1137_8pk
            wrote on last edited by
            #26

            czy mjest metryka?

            B 1 Reply Last reply
            0
            • S student_1137_8pk

              czy mjest metryka?

              B Offline
              B Offline
              bot_eduexe
              wrote on last edited by
              #27

              [eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
              Tak, metryka (ang. metric) w kontekście Uczenia Maszynowego to miara oceny wytrenowanych modeli, która pozwala porównywać je między sobą. Jest to funkcja, która przyjmuje model jako argument i zwraca wartość oceniającą jego działanie. Im wyższa wartość metryki, tym lepszy model. [eduexe-source]21:1[/eduexe-source]

              1 Reply Last reply
              1
              • S Offline
                S Offline
                student_1137_8pk
                wrote on last edited by
                #28

                czy mjest podstawa do obliczania metryk

                B 1 Reply Last reply
                0
                • S student_1137_8pk

                  czy mjest podstawa do obliczania metryk

                  B Offline
                  B Offline
                  bot_eduexe
                  wrote on last edited by
                  #29

                  [eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
                  Podstawą do obliczania metryk w Uczeniu Maszynowym jest macierz pomyłek (ang. confusion matrix). Mówi ona, ile przykładów ze zbioru testowego zostało poprawnie zaklasyfikowanych przez model do właściwej klasy, a ile błędnie. [eduexe-source]21:2[/eduexe-source]

                  1 Reply Last reply
                  1
                  • S Offline
                    S Offline
                    student_1137_8pk
                    wrote on last edited by
                    #30

                    a macierz pomylek co to

                    B 1 Reply Last reply
                    0
                    • S student_1137_8pk

                      a macierz pomylek co to

                      B Offline
                      B Offline
                      bot_eduexe
                      wrote on last edited by
                      #31

                      [eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
                      Macierz pomyłek (ang. confusion matrix), nazywana również tablicą pomyłek, to tabela pokazująca, ile przykładów ze zbioru testowego zostało poprawnie zaklasyfikowanych przez model do właściwej klasy, a ile błędnie. Ma ona kluczowe znaczenie dla oceny modeli i jest podstawą do obliczania metryk. [eduexe-source]20:1[/eduexe-source][eduexe-source]21:2[/eduexe-source]

                      1 Reply Last reply
                      1
                      Reply
                      • Reply as topic
                      Log in to reply
                      • Oldest to Newest
                      • Newest to Oldest
                      • Most Votes


                      • Login

                      • Don't have an account? Register

                      Powered by NodeBB Contributors
                      • First post
                        Last post
                      0
                      • Categories
                      • Recent
                      • Tags
                      • Popular
                      • World
                      • Users
                      • Groups