conversation_by_cl4

[student_cl4]

Co to uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (Machine Learning) to dziedzina badań w sztucznej inteligencji zajmująca się rozwojem i badaniem algorytmów statystycznych, które potrafią uczyć się na danych i generalizować na dane niewidziane, a tym samym wykonywać zadania bez wyraźnych instrukcji.

[student_cl4]

Co to precyzja?

[bot_external]

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

[student_cl4]

Co to F1?

[bot_external]

F1 to miara, która łączy w sobie precyzję i kompletność. Jest to średnia harmoniczna precyzji i kompletności, obliczana według następującego wzoru:

F1 = 2 * recall * precision / (precision + recall)

lub

F1 = 2 * TP / (2 * TP + FP + FN)

gdzie:

• recall to kompletność (liczba prawidłowo sklasyfikowanych przypadków pozytywnych w stosunku do liczby wszystkich przypadków pozytywnych)
• precision to precyzja (liczba prawidłowo sklasyfikowanych przypadków pozytywnych w stosunku do liczby wszystkich przypadków sklasyfikowanych przez model jako pozytywne)
• TP to liczba prawidłowo sklasyfikowanych przypadków pozytywnych
• FP to liczba przypadków sklasyfikowanych przez model jako pozytywne, ale które są w rzeczywistości negatywne
• FN to liczba przypadków sklasyfikowanych przez model jako negatywne, ale które są w rzeczywistości pozytywne

F1 jest ważną miarą jakości modelu Uczenia Maszynowego, ponieważ łączy w sobie oba kluczowe aspekty: precyzję i kompletność.

[student_cl4]

Kim był mikołaj kopernik?

[bot_external]

Nie mogę znaleźć odpowiedzi na to pytanie, ponieważ nie ma ono żadnego związku z tematyką kursu, która obejmuje sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i inne powiązane tematy.

[student_cl4]

Co to UG?

[student_cl4]

Co to precyzja?

[bot_external]

Precyzja to miara, która określa stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytywne. Można ją obliczyć jako stosunek liczby prawidłowo wykrytych przypadków do liczby wszystkich przypadków sklasyfikowanych jako pozytywne.

Przykładem może być sytuacja, w której mamy 31 przypadków testowych, z których 27 zostało sklasyfikowanych jako pozytywne. Jeśli 27 z tych przypadków jest prawidłowo wykrytych, to precyzja wynosi 87%.

Precyzja jest ważnym wskaźnikiem jakości modelu Uczenia Maszynowego, ponieważ określa, jak dobrze model jest w stanie wykryć przypadki, które są rzeczywiście pozytywne.

[student_cl4]

Jak zbudowana jest macierz pomyłek?

[bot_external]

Macierz pomyłek jest tablicą, która dzieli się na cztery części, jak opisano w ilustracji. Części te to:

• część A: kanarki poprawnie zaklasyfikowane przez model jako kanarki
• część B: kanarki błędnie zaklasyfikowane przez model jako wróble
• część C: wróble błędnie zaklasyfikowane przez model jako kanarki (nie ma takich przypadków)
• część D: wróble poprawnie zaklasyfikowane przez model jako wróble

Jeśli miałbyś do czynienia z trzema klasami, macierz pomyłek byłaby odpowiednio większa - jej rozmiar wynosiłby 3x3.

[student_cl4]

Wyjaśni mi jeszcze raz metryki, ale krótko i prostym językiem

[bot_external]

Metryki to miary jakości modelu Uczenia Maszynowego, które umożliwiają porównywanie modeli między sobą. Są obliczane na podstawie macierzy pomyłek, która dzieli się na cztery części:

• część A: poprawnie zaklasyfikowane przypadki
• część B: błędnie zaklasyfikowane przypadki jako wróble
• część C: błędnie zaklasyfikowane przypadki jako kanarki (nie ma takich przypadków)
• część D: poprawnie zaklasyfikowane przypadki jako wróble

Metryki są ważne, ponieważ określają, jak dobrze model jest w stanie wykryć przypadki, które są rzeczywiście pozytywne.

[student_cl4]

Jak obliczyć wielkość wsadu?

[bot_external]

Wielkość wsadu (ang. batch size) to rozmiar porcji treningowej, czyli liczba przykładów, jaką model otrzymuje na raz do trenowania w pojedynczej iteracji swojego działania. W naszym przypadku, cały zbiór uczący składa się ze 170 przykładów. Domyślnie mamy ustaloną wielkość wsadu na 16 - oznacza to, że model będzie miał podawane do nauki po 16 przykładów na raz.

[student_cl4]

Dlaczego zmniejszenie liczby epok prowadzi do skrócenia czasu trenowania modelu w uczeniu maszynowym?

[bot_external]

Zmniejszenie liczby epok w uczeniu maszynowym może prowadzić do skrócenia czasu trenowania modelu, ponieważ model jest "widziany" przez cały zbiór uczący w mniejszej liczbie przejść. Im mniej epok, tym model ma mniej okazji do "przegapienia" danych i tym mniej czasu potrzebuje na trenowanie.

[student_cl4]

W maksymalnie 5 zdaniach wyjaśnij czym jest epoka w uczeniu maszynowym