conversation_by_a59
-
Dlaczego odpowiedni dobór i przygotowanie danych jest niezwykle ważne?
-
Dlaczego odpowiedni dobór i przygotowanie danych jest niezwykle ważne?
Odpowiedni dobór i przygotowanie danych jest niezwykle ważne, ponieważ bez nich uczenie maszynowe nie byłoby możliwe. Dane są podstawą uczenia maszynowego, a ich jakość ma bezpośredni wpływ na jakość modelu. Dobra jakość danych gwarantuje, że model będzie mógł uczyć się efektywnie i dokładnie, natomiast złe dane mogą prowadzić do niewłaściwych wyników lub nawet do niepowodzenia modelu.
Przykładem tego jest analiza regresji, w której założenie konkretnej postaci relacji między zmiennymi niezależnymi a zmienną zależną jest niezwykle ważne. Im lepsze dane, tym lepsze założenie postaci relacji, a tym samym lepsze wyniki modelu.
-
Co się stanie, gdy dane będą słabej jakości i będzie ich niewystarczająco?
-
Co się stanie, gdy dane będą słabej jakości i będzie ich niewystarczająco?
Gdy dane będą słabej jakości i będzie ich niewystarczająco, model uczenia maszynowego może nie być w stanie efektywnie uczyć się i dokładnie przewidywać wyniki. Słabe dane mogą prowadzić do niewłaściwych wyników lub nawet do niepowodzenia modelu.
Przykładem tego jest sytuacja, w której mamy do czynienia z rzadką chorobą, dotykającą tylko 1% populacji. Jeśli przykłady uczące i testowe zostały zaś dobrane idealnie losowo, to w zbiorze testowym znalazło się 99 osób zdrowych i jedna osoba chora. W takim przypadku model uczenia maszynowego może nie być w stanie poprawnie rozpoznać osób chorego, ponieważ klasa zdecydowanie mniejsza zostanie najpewniej zignorowana.
W takim przypadku, model może osiągnąć wysoką dokładność, ale będzie praktycznie bezużyteczny, ponieważ nie będzie w stanie spełnić swojego zasadniczego celu, czyli zdiagnozować osób chorych.
-
Jaki podział danych treningowych i testowych jest najlepszy?
-
Jaki podział danych treningowych i testowych jest najlepszy?
Podział danych treningowych i testowych w proporcji 85:15 jest najlepszym wyborem w przypadku Google Teachable Machine. Jest to automatycznie przydzielany podział danych przez GTM, który pozwala na efektywne uczenie się modelu i ocenę jego dokładności.
-
A w przypadku własnego modelu CNN w np. PyTorch?
-
A w przypadku własnego modelu CNN w np. PyTorch?
W przypadku własnego modelu CNN w PyTorch, podział danych treningowych i testowych nie jest automatycznie przydzielany przez GTM, jak w przypadku Google Teachable Machine. Zazwyczaj, w przypadku modeli CNN, podział danych treningowych i testowych jest przydzielany w proporcji 80:20 lub 90:10, w zależności od potrzeb i celów modelu.
Proporcja 80:20 oznacza, że 80% danych jest używanych do treningu modelu, a 20% do testowania. Proporcja 90:10 oznacza, że 90% danych jest używanych do treningu modelu, a 10% do testowania.
Warto zauważyć, że podział danych treningowych i testowych powinien być losowy i niezależny od danych samego modelu. Im większa różnica między danymi treningowymi i testowymi, tym lepsza jest ocena dokładności modelu.
W przypadku własnego modelu CNN w PyTorch, można użyć bibliotek takich jak scikit-learn lub TensorFlow, aby automatycznie przydzielić podział danych treningowych i testowych.
-
Jak zapobiegać przeuczeniu?
-
Jak zapobiegać przeuczeniu?
Zapobieganie przeuczeniu jest ważnym aspektem uczenia maszynowego. W kontekście strukturalnego ryzyka minimalizacji, zapobieganie przeuczeniu może być osiągnięte poprzez włączenie kary regularyzacyjnej do optymalizacji. Kara regularyzacyjna może być implementowana w postaci formy brzytwy Ockhama, która preferuje prostsze funkcje nad bardziej złożonymi.
Popularną karą regularyzacyjną jest kwadrat normy euklidesowej wag, znaną również jako normę L2. Inne normy obejmują normę L1, ∑j|βj|, oraz "normę" L0, która jest liczbą niezerowych βj. Kara regularyzacyjna będzie oznaczona przez C(g).
Problem optymalizacji uczenia się nadzorowanego polega na znalezieniu funkcji g, która minimalizuje J(g) = Remp(g) + λC(g). Parametr λ kontroluje kompromis między obciążeniem a wariancją. Im większa wartość λ, tym model będzie miał wysokie obciążenie i niską wariancję.
Dodatkowo, w kontekście sztucznej inteligencji, regularyzacja jest zbiorem technik, takich jak dropout, wczesne zatrzymywanie oraz regularyzacja L1 i L2, mających na celu zmniejszenie przeuczenia i niedouczenia podczas trenowania algorytmu uczenia się.
-
Jaki rozmiar ma macierz pomyłek
-
Jaki rozmiar ma macierz pomyłek
Nie mogę znaleźć informacji o rozmiarze macierzy pomyłek w dostępnym kontekście.
-
Jaki rozmiar ma macierz pomyłek zależnie od ilości klas
-
Jaki rozmiar ma macierz pomyłek zależnie od ilości klas
Nie mogę znaleźć informacji o rozmiarze macierzy pomyłek w dostępnym kontekście.
-
Jak obliczyć dokładność modelu UM?
-
Jak obliczyć dokładność modelu UM?
Dokładność (ang. Accuracy) modelu Uczenia Maszynowego (UM) to stosunek poprawnie zaklasyfikowanych przez model przykładów testowych do wszystkich przykładów testowych. Im większa wartość dokładności, tym lepiej - jeżeli model będzie się zawsze mylił, dokładność wyniesie 0, natomiast jeżeli wszystkie testowe przypadki zostaną zaklasyfikowane poprawnie, dokładność wyniesie 1.
Aby obliczyć dokładność modelu UM, należy podzielić liczbę poprawnie zaklasyfikowanych przykładów testowych przez ogólną liczbę przykładów testowych.
Przykład: Jeśli model UM zaklasyfikował 88 przykładów testowych poprawnie spośród 100, to dokładność modelu wyniesie 88/100 = 0,88.
-
Jak obliczyć F-Score?
-
Jak obliczyć F-Score?
F-Score obliczamy jako średnią harmoniczną precyzji (precision) i czułości (recall). Aby obliczyć F-Score, należy najpierw obliczyć precyzję i czułość modelu.
Precyzja to liczba poprawnie rozpoznanych przez model przykładów pozytywnych (przykłady prawdziwie pozytywne) podzielona przez liczbę wszystkich przykładów rozpoznanych przez model jako pozytywne.
Czułość to liczba poprawnie rozpoznanych przez model przykładów pozytywnych (przykłady prawdziwie pozytywne) podzielona przez liczbę wszystkich przykładów, które powinny być rozpoznane jako pozytyny.
Po obliczeniu precyzji i czułości, podstawiamy obie wartości do wzoru i obliczamy F-Score.
Przykład: Jeśli model ma precyzję 80% i czułość 80%, to F-Score wyniesie 0,8.
-
Jak obliczyć precyzję
-
Jak obliczyć precyzję
Precyzja to liczba poprawnie rozpoznanych przez model przykładów pozytywnych (przykłady prawdziwie pozytywne) podzielona przez liczbę wszystkich przykładów rozpoznanych przez model jako pozytywne.
Aby obliczyć precyzję, należy podzielić liczbę poprawnie rozpoznanych przez model przykładów pozytywnych przez liczbę wszystkich przykładów rozpoznanych przez model jako pozytywne.
Przykład: Jeśli model rozpoznał 27 przykładów jako pozytywne i wszystkie one były prawdziwie pozytywne, to precyzja modelu wyniesie 27/27 = 1, czyli 100%.