conversation_by_cl4

[bot_external]

W uczeniu przez wzmacnianie (reinforcement learning), kary i nagrody są przyznawane za działania agenta w celu uczenia się poprzez doświadczenie i wyniki swoich działań. Nagrody są przyznawane za poprawne działania, natomiast kary za błędne. System ten pozwala agentowi na uczenie się poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania.

Przykładem systemu kar i nagród w uczeniu przez wzmacnianie jest uczenie się gier komputerowych, takich jak gry ATARI. W tym przypadku model głębokiej sieci neuronowej uczy się poprzez interakcję z grą i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania.

W RL, nagrody i kary są często reprezentowane jako sygnały nagrody, które są przyznawane za poprawne działania i kary za błędne. Sygnał nagrody może być liczbowy lub symboliczny, a jego wartość może być zależna od kontekstu i celu uczenia się.

[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 ug?

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "ug" w dostępnym kontekście.

[student_cl4]

co to machine learning

[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]

streść mi metryki

[bot_external]

Metryki to miary jakości modelu Uczenia Maszynowego, które umożliwiają porównywanie modeli między sobą. W naszym kursie omawiamy cztery kluczowe metryki:

1. Dokładność (accuracy) - miara ogólnej jakości modelu, która określa, jak często model poprawnie sklasyfikuje przykłady.
2. Precyzja (precision) - miara jakości modelu, która określa, jak często model poprawnie sklasyfikuje przykłady pozytywne.
3. Czułość (recall) - miara jakości modelu, która określa, jak często model wykryje przykłady pozytywne.
4. F-score - uniwersalna miara jakości modelu, która łączy w sobie precyzję i czułość.

Te metryki są obliczane na podstawie macierzy pomyłek, która przedstawia wyniki porównania modelu z rzeczywistymi danymi.

[student_cl4]

zbiór uczący vs testowy

[bot_external]

Zbiór uczący (train set) i zbiór testowy (test set) to dwa podstawowe pojęcia w Uczeniu Maszynowym. Zbiór uczący zawiera przykłady, na których model się uczy, znając z góry prawidłową klasyfikację. Zbiór testowy to zbiór przykładów, których model nie wykorzystał w procesie uczenia się, wykorzystywany do przetestowania modelu.

Zbiór uczący powinien być znacząco większy od zbioru testowego, aby model mógł skutecznie klasyfikować. Zbiór testowy powinien być jakościowo reprezentatywny dla całości danych i wystarczająco duży, aby można było ocenić, czy model poprawnie (lub błędnie) sklasyfikował przykłady.

Przykładem może być zbiór zdjęć kanarków i wróbli. Zbiór uczący może zawierać zdjęcia kanarków i wróbli, podpisane jako kanarki i wróble. Zbiór testowy może zawierać niepodpisane zdjęcia ptaków, które model nie widział w procesie uczenia się.

Warto zauważyć, że zbiór testowy nie powinien być używany do trenowania modelu, tylko do oceny jego wydajności.

[student_cl4]

test

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "test" w dostępnym kontekście. Proszę powtórzyć pytanie lub podać więcej informacji, aby mogłem odpowiedzieć.

[student_cl4]

fdsadsafa

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "fdsadsafa" w dostępnym kontekście. Proszę powtórzyć pytanie lub podać więcej informacji, aby mogłem odpowiedzieć.

[student_cl4]

gfdsgfs

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "gfdsgfs" w dostępnym kontekście. Proszę powtórzyć pytanie lub podać więcej informacji, aby mogłem odpowiedzieć.

[student_cl4]

co to precyja

[bot_external]

Precyzja (ang. precision) to miara jakości modelu Uczenia Maszynowego, która określa, jak często model poprawnie sklasyfikuje przykłady pozytywne. Definiuje się ją jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytywne.

[student_cl4]

streść mi macierz pomyłek