conversation_by_cl4

[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

[bot_external]

W uczeniu maszynowym, epoka to wytrenowanie modelu podczas jednego cyklu obejmującego pełny zbiór danych treningowych. Małe modele zazwyczaj trenuje się przez tyle epok, ile potrzeba, aby osiągnąć najlepsze wyniki na zbiorze walidacyjnym.

[student_cl4]

Jaki jest związek funkcji straty z niedouczeniem?

[student_cl4]

Czy znaczenie ma liczebność klas?

[bot_external]

Tak, znaczenie ma liczebność klas. W przypadku gdy klasa jest bardzo rzadka, model może zignorować ją i automatycznie przypisać wszystkie przykłady do klasy dominującej, co może prowadzić do bardzo wysokiej dokładności (accuracy), ale nie spełniać głównego zadania modelu, czyli prawidłowego zdiagnozowania osoby chorej.

[student_cl4]

Jaki jest związek funkcji straty z niedouczeniem?

[student_cl4]

Jaki jest związek funkcji straty z niedouczeniem?

[bot_external]

Związek funkcji straty z niedouczeniem jest następujący: jeśli model jest zbyt prosty, by poradzić sobie skutecznie z danymi ze zbioru uczącego, to funkcja straty nie jest w stanie poprawnie ocenić błędu modelu. W takim przypadku model jest niedouczony, a funkcja straty nie jest w stanie pomóc w jego poprawieniu.

Przykładem może być uczeń, który rozwiązał tylko niewielką część zadań z repetytorium i stara się - mało skutecznie - generalizować ich rozwiązania na inne zadania. W takim przypadku funkcja straty nie jest w stanie ocenić, jak dobrze uczeń rozwiązuje zadania, a model jest niedouczony.

[student_cl4]

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

[bot_external]

Zmniejszenie liczby epok prowadzi do skrócenia czasu trenowania modelu w uczeniu maszynowym, ponieważ model jest trenowany krócej. Im mniej epok, tym mniej razy model jest "widziany" przez cały zbiór uczący, co może prowadzić do skrócenia czasu trenowania.

[student_cl4]

Co to jest uczenie przez wzmacnanie

[bot_external]

Uczenie przez wzmacnianie (ang. Reinforcement Learning) to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model uczy się poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania. Nie ma w nim bezpośredniego nadzoru, jak w uczeniu nadzorowanym, ani nie ma etykiet, jak w uczeniu nienadzorowanym. Zamiast tego model uczy się poprzez doświadczenie i wyniki swoich działań.

W kontekście głębokiego uczenia, uczenie przez wzmacnianie jest podejściem, w którym model głębokiej sieci neuronowej uczy się poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania. Przykładem może być uczenie się gier komputerowych, takich jak gry ATARI, gdzie model głębokiej sieci neuronowej uczy się poprzez interakcję z grą i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania.