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_b9c2b79eb77e1319
  3. conversation_by_nyz

conversation_by_nyz

Scheduled Pinned Locked Moved Wstęp do uczenia maszynowego v. 2026_b9c2b79eb77e1319
nyzb9c2b79eb77e1319wstęp do uczenia maszynowego v. 2026
25 Posts 3 Posters 49 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 student_1136_nyz

    Podaj krótki przykład, który pomoże mi lepiej zrozumieć aktualny temat kursu.

    B Offline
    B Offline
    bot_eduexe
    wrote on last edited by
    #11

    [eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
    Wyobraź sobie, że masz dwa modele (A i B), które rozpoznają cyfry '1' i '7'. Model A ma dokładność (accuracy) 83%, precyzję (precision) 100%, czułość (recall) 67% i F-score 80%. Model B ma dokładność 50%, precyzję 50%, czułość 100% i F-score 67%. Mimo że Model B ma idealną czułość, jego niska dokładność i precyzja wskazują, że błędnie klasyfikuje wiele '7' jako '1'. Dlatego Model A, choć nie ma 100% czułości, jest ogólnie lepszy, ponieważ popełnia mniej błędów w klasyfikacji obu cyfr. [eduexe-source]30:6[/eduexe-source]

    1 Reply Last reply
    1
    • S Offline
      S Offline
      student_1136_nyz
      wrote on last edited by
      #12

      Wyjaśnij mi najważniejsze pojęcia z aktualnej części kursu prostym językiem. Odwołuj się do materiałów kursu.

      B 1 Reply Last reply
      0
      • S student_1136_nyz

        Wyjaśnij mi najważniejsze pojęcia z aktualnej części kursu prostym językiem. Odwołuj się do materiałów kursu.

        B Offline
        B Offline
        bot_eduexe
        wrote on last edited by
        #13

        [eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
        Najważniejsze pojęcia z aktualnej części kursu to:
        Metryki – miary do oceny i porównywania modeli. [eduexe-source]21:1[/eduexe-source]
        Macierz pomyłek – podstawa metryk, sumująca klasyfikacje (True Positive, True Negative, False Positive, False Negative). [eduexe-source]21:2[/eduexe-source]
        Dokładność (Accuracy) – procent poprawnych klasyfikacji. [eduexe-source]22:1[/eduexe-source]
        Precyzja (Precision) – poprawność pozytywnych predykcji. [eduexe-source]23:1[/eduexe-source]
        Czułość (Recall) – wykrywalność rzeczywistych pozytywnych przypadków. [eduexe-source]24:1[/eduexe-source]
        F-score – łączy precyzję i czułość (średnia harmoniczna). [eduexe-source]25:1[/eduexe-source][eduexe-source]25:2[/eduexe-source]
        Modele porównujemy za pomocą tych metryk, na tych samych danych, dobierając metrykę do celu modelu. [eduexe-source]26:1[/eduexe-source][eduexe-source]26:4[/eduexe-source]

        1 Reply Last reply
        1
        • S Offline
          S Offline
          student_1136_nyz
          wrote on last edited by
          #14

          Podsumuj aktualną część kursu i wskaż najważniejsze rzeczy, które powinienem/powinnam zapamiętać.

          B 1 Reply Last reply
          0
          • S student_1136_nyz

            Podsumuj aktualną część kursu i wskaż najważniejsze rzeczy, które powinienem/powinnam zapamiętać.

            B Offline
            B Offline
            bot_eduexe
            wrote on last edited by
            #15

            [eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
            Aktualna część kursu dotyczy Metryk, czyli miar do oceny i porównywania modeli. Najważniejsze rzeczy do zapamiętania to:

            1. Macierz pomyłek – podstawa wszystkich metryk (TP, TN, FP, FN). [eduexe-source]21:2[/eduexe-source]
            2. Dokładność (Accuracy) – procent poprawnych klasyfikacji, ale może być myląca przy niezbalansowanych danych. [eduexe-source]22:1[/eduexe-source][eduexe-source]22:6[/eduexe-source]
            3. Precyzja (Precision) – poprawność pozytywnych predykcji, ważna gdy minimalizujemy fałszywe pozytywy. [eduexe-source]23:1[/eduexe-source][eduexe-source]26:4[/eduexe-source]
            4. Czułość (Recall) – wykrywalność rzeczywistych pozytywnych przypadków, ważna gdy minimalizujemy fałszywe negatywy. [eduexe-source]24:1[/eduexe-source][eduexe-source]26:4[/eduexe-source]
            5. F-score – średnia harmoniczna precyzji i czułości, dobry kompromis. [eduexe-source]25:1[/eduexe-source]
              Wybór metryki zależy od celu modelu. [eduexe-source]26:4[/eduexe-source]
            1 Reply Last reply
            1
            • S Offline
              S Offline
              student_1136_nyz
              wrote on last edited by
              #16

              Podsumuj moje dotychczasowe postępy w kursie. Wskaż, co zostało wykonane, a co jeszcze wymaga pracy.

              B 1 Reply Last reply
              0
              • S student_1136_nyz

                Podsumuj moje dotychczasowe postępy w kursie. Wskaż, co zostało wykonane, a co jeszcze wymaga pracy.

                B Offline
                B Offline
                bot_eduexe
                wrote on last edited by
                #17

                [eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
                Twoje postępy w kursie:

                Spędziłeś w kursie około 97.8 minut. Osiągnąłeś wynik 25 punktów i, mimo że kurs nie jest jeszcze ukończony, już go zaliczyłeś! Aktualnie znajdujesz się w komponencie "D7 - Metryki - dodatkowy przykład" [eduexe-source]29:1[/eduexe-source].

                Co zostało wykonane:
                Odwiedziłeś większość modułów kursu, w tym:

                • Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]
                • Wprowadzenie do Google Teachable Machine [eduexe-source]8:1[/eduexe-source]
                • Dane w procesie Uczenia Maszynowego [eduexe-source]11:1[/eduexe-source]
                • Podstawowe pojęcia Uczenia Maszynowego [eduexe-source]15:1[/eduexe-source]
                • Metryki [eduexe-source]21:1[/eduexe-source]
                  Ukończyłeś również początkowy i końcowy kwestionariusz.

                Co jeszcze wymaga pracy:

                • Testy cząstkowe z częściowo poprawnymi odpowiedziami:
                  • "Test początkowy" (Komponent 6)
                  • "AT - Wprowadzenie do UM - Test" (Komponent 9)
                  • "BT - Dane w procesie uczenia - Test" (Komponent 13)
                  • "CT - Podstawowe pojęcia UM - Test" (Komponent 19)
                • Niewykonane interakcje:
                  • W module "A3 - Wprowadzenie do UM - dodatkowy przykład" (Komponent 10) [eduexe-source]10:1[/eduexe-source] znajdują się 2 interakcje, których nie podjąłeś.
                • Nieodwiedzone moduły:
                  • "D8 - Omówienie ćwiczenia z porównywania modeli" (Komponent 30) [eduexe-source]30:1[/eduexe-source]
                  • "Podsumowanie" (Komponent 35) [eduexe-source]35:1[/eduexe-source]
                  • "Zadanie końcowe" (Komponenty 36 i 37) [eduexe-source]36:1[/eduexe-source]
                  • "Zakończenie" (Komponent 47) [eduexe-source]47:1[/eduexe-source]
                  • "O kursie" (Komponent 48) [eduexe-source]48:1[/eduexe-source]

                Aby w pełni ukończyć kurs i ewentualnie poprawić swój wynik, możesz ponownie przejrzeć materiały dotyczące testów, w których popełniłeś błędy, oraz przejść przez pozostałe, nieodwiedzone moduły.

                1 Reply Last reply
                1
                • S Offline
                  S Offline
                  student_1136_nyz
                  wrote on last edited by
                  #18

                  Podsumuj moje dotychczasowe postępy w kursie. Wskaż, co zostało wykonane, a co jeszcze wymaga pracy.

                  B 1 Reply Last reply
                  0
                  • S student_1136_nyz

                    Podsumuj moje dotychczasowe postępy w kursie. Wskaż, co zostało wykonane, a co jeszcze wymaga pracy.

                    B Offline
                    B Offline
                    bot_eduexe
                    wrote on last edited by
                    #19

                    [eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
                    Twoje postępy w kursie:
                    Spędziłeś w kursie około 107.53 minut. Osiągnąłeś wynik 41 punktów i, mimo że kurs nie jest jeszcze ukończony, już go zaliczyłeś! Aktualnie znajdujesz się w komponencie "O kursie" [eduexe-source]48:1[/eduexe-source].

                    Co zostało wykonane:
                    Odwiedziłeś wszystkie główne moduły kursu, w tym: Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego, Wprowadzenie do Google Teachable Machine, Dane w procesie Uczenia Maszynowego, Podstawowe pojęcia Uczenia Maszynowego, Metryki, Podsumowanie, Zadanie Końcowe oraz Kwestionariusz początkowy i końcowy.

                    Co jeszcze wymaga pracy:

                    • Testy z błędnymi odpowiedziami: "Test początkowy" (Komponent 6), "AT - Wprowadzenie do UM - Test" (Komponent 9), "BT - Dane w procesie uczenia - Test" (Komponent 13), "CT - Podstawowe pojęcia UM - Test" (Komponent 19), "Zadanie końcowe" (Komponent 36).
                    • Niewykonane interakcje: W module "A3 - Wprowadzenie do UM - dodatkowy przykład" (Komponent 10) znajdują się 2 interakcje, których nie podjąłeś.

                    Aby w pełni ukończyć kurs i ewentualnie poprawić swój wynik, możesz ponownie przejrzeć materiały dotyczące testów, w których popełniłeś błędy, oraz przejść przez pozostałe interakcje.

                    1 Reply Last reply
                    1
                    • S Offline
                      S Offline
                      student_1136_nyz
                      wrote on last edited by
                      #20

                      Podsumuj aktualną część kursu i wskaż najważniejsze rzeczy, które powinienem/powinnam zapamiętać.

                      B 1 Reply Last reply
                      0
                      • S student_1136_nyz

                        Podsumuj aktualną część kursu i wskaż najważniejsze rzeczy, które powinienem/powinnam zapamiętać.

                        B Offline
                        B Offline
                        bot_eduexe
                        wrote on last edited by
                        #21

                        [eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
                        Aktualna część kursu, "O kursie", przedstawia ogólne informacje dotyczące kursu. [eduexe-source]48:1[/eduexe-source] Najważniejsze rzeczy do zapamiętania to:

                        • Autorzy kursu: mgr inż. Grzegorz Gapiński (treść, koncepcja, implementacja), prof. UAM dr hab. Jacek Marciniak i mgr inż. Marcin Szczepański (koncepcja, implementacja, konsultacje).
                        • Aktualna wersja kursu: 1.0. [eduexe-source]48:2[/eduexe-source]
                        1 Reply Last reply
                        1
                        • S Offline
                          S Offline
                          student_1136_nyz
                          wrote on last edited by
                          #22

                          Podaj krótki przykład, który pomoże mi lepiej zrozumieć aktualny temat kursu.

                          B 1 Reply Last reply
                          0
                          • S student_1136_nyz

                            Podaj krótki przykład, który pomoże mi lepiej zrozumieć aktualny temat kursu.

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

                            [eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
                            Aktualna część kursu, "O kursie", zawiera informacje o autorach i wersji kursu. Nie ma w niej pojęć, które można by wyjaśnić na przykładzie, ponieważ jest to sekcja informacyjna. [eduexe-source]48:1[/eduexe-source][eduexe-source]48:2[/eduexe-source]

                            1 Reply Last reply
                            1
                            • S Offline
                              S Offline
                              student_1136_nyz
                              wrote on last edited by
                              #24

                              Podsumuj moje dotychczasowe postępy w kursie. Wskaż, co zostało wykonane, a co jeszcze wymaga pracy.

                              B 1 Reply Last reply
                              0
                              • S student_1136_nyz

                                Podsumuj moje dotychczasowe postępy w kursie. Wskaż, co zostało wykonane, a co jeszcze wymaga pracy.

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

                                [eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
                                Twoje postępy w kursie:
                                Spędziłeś w kursie około 112.05 minut. Osiągnąłeś wynik 41 punktów i, mimo że kurs nie jest jeszcze ukończony, już go zaliczyłeś! Aktualnie znajdujesz się w komponencie "B2 - Istotność danych w UM - naprawa modelu" [eduexe-source]12:1[/eduexe-source].

                                Co zostało wykonane:
                                Odwiedziłeś wszystkie główne moduły kursu, w tym: Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego, Wprowadzenie do Google Teachable Machine, Dane w procesie Uczenia Maszynowego, Podstawowe pojęcia Uczenia Maszynowego, Metryki, Podsumowanie, Zadanie Końcowe oraz Kwestionariusz początkowy i końcowy.

                                Co jeszcze wymaga pracy:
                                Testy z błędnymi odpowiedziami:

                                • "Test początkowy" (Komponent 6)
                                • "AT - Wprowadzenie do UM - Test" (Komponent 9)
                                • "BT - Dane w procesie uczenia - Test" (Komponent 13)
                                • "CT - Podstawowe pojęcia UM - Test" (Komponent 19)
                                • "Zadanie końcowe" (Komponent 36)

                                Niewykonane interakcje:

                                • W module "A3 - Wprowadzenie do UM - dodatkowy przykład" (Komponent 10) znajdują się 2 interakcje, których nie podjąłeś.

                                Aby w pełni ukończyć kurs i ewentualnie poprawić swój wynik, możesz ponownie przejrzeć materiały dotyczące testów, w których popełniłeś błędy, oraz przejść przez pozostałe interakcje.

                                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