conversation_by_4mq

[student_4mq]

To dlaczego przytoczyłeś termin papugi?

[bot_external]

Odpowiedź na pytanie kursanta:

Przytoczyłem termin "papuga" w kontekście wyjaśnienia pochodzenia słowa "stochastyczna papuga". W tekście "Stochastic parrot - Etymology" wyjaślono, że słowo "papuga" odnosi się do zdolności papug do naśladowania ludzkiej mowy, bez rozumienia jej znaczenia. To właśnie ta analogia została wykorzystana przez autorów artykułu "O niebezpieczeństwach stochastycznych papug: Czy modele językowe mogą być zbyt duże?" do opisania ograniczeń dużych modeli językowych.

[student_4mq]

Jakie mogą być problemy z danymi poza obecnością danych spoza klas, przypadkami granicznymi oraz nierówną liczebnością klas?

[bot_external]

Odpowiedź na pytanie kursanta:

Problemy z danymi, poza obecnością danych spoza klas, przypadkami granicznymi oraz nierówną liczebnością klas, mogą obejmować:

• Błędy w danych: mogą one wynikać z błędów w procesie gromadzenia danych, takich jak błędy w czytaniu czy zapisywaniu danych.
• Duplikaty danych: mogą one powodować powtarzanie się danych, co może wpłynąć na jakość modelu.
• Brak danych: mogą one powodować, że model nie będzie mógł się nauczyć na pewnych danych.
• Dane nieprawidłowo znormalizowane: mogą one powodować, że model nie będzie mógł się nauczyć na pewnych danych.
• Dane z nieprawidłowymi wartościami: mogą one powodować, że model nie będzie mógł się nauczyć na pewnych danych.

Wszystkie te problemy mogą wpłynąć na jakość modelu i jego zdolność do przewidywania wyników.

[student_4mq]

Doprecyzuj: "Dane nieprawidłowo znormalizowane: mogą one powodować, że model nie będzie mógł się nauczyć na pewnych danych."

[bot_external]

Odpowiedź na pytanie kursanta:

"Dane nieprawidłowo znormalizowane" oznacza, że dane zostały znormalizowane w sposób niepoprawny, co może powodować, że model nie będzie mógł się nauczyć na pewnych danych. Przykładem może być sytuacja, w której dane zostały znormalizowane do zakresu od 0 do 1, ale niektóre dane mają wartości poza tym zakresie. W takim przypadku model może nie być w stanie przewidzieć wyników dla tych danych, ponieważ nie zostały one prawidłowo znormalizowane.

Przykładem może być również sytuacja, w której dane zostały znormalizowane do zakresu od 0 do 1, ale niektóre dane mają wartości bardzo bliskie 0 lub 1. W takim przypadku model może nie być w stanie rozróżnić między tymi danymi a danymi, które zostały prawidłowo znormalizowane.

W obu przypadkach, dane nieprawidłowo znormalizowane mogą powodować, że model nie będzie mógł się nauczyć na pewnych danych, co może wpłynąć na jakość modelu i jego zdolność do przewidywania wyników.

[student_4mq]

A który z błędów jest najbardziej problematyczny?

[bot_external]

Odpowiedź na pytanie kursanta:

Najbardziej problematyczny błąd w danych jest przeuczenie (overfitting). Przeuczenie występuje, gdy model jest zbyt dobrze dopasowany do danych szkoleniowych i nie jest w stanie ogólniejszego opisu danych testowych. W takim przypadku model może być bardzo dokładny w opisaniu danych szkoleniowych, ale nie będzie w stanie przewidzieć wyników dla danych testowych.

Przeuczenie jest szczególnie problematyczne w przypadku, gdy dostępna jest niewielka teoria, która mogłaby kierować analizą, a także gdy istnieje duża liczba modeli do wyboru. W takim przypadku przeuczenie jest realnym zagrożeniem, ponieważ model może być zbyt specyficzny dla danych szkoleniowych i nie będzie w stanie ogólniejszego opisu danych testowych.

Przykładem przeuczenia może być sytuacja, w której model jest zbyt dobrze dopasowany do danych szkoleniowych i nie jest w stanie przewidzieć wyników dla danych testowych. Na przykład, jeśli model jest używany do przewidywania wyników dla pacjentów z chorobą, a dane szkoleniowe są bardzo specyficzne dla jednego pacjenta, model może być zbyt dobrze dopasowany do tych danych i nie będzie w stanie przewidzieć wyników dla innych pacjentów.

[student_4mq]

Bardziej chodziło mi o błędy wcześniej wymienione, dotyczące samych danych (ich liczebności, konstrukcji itp.)

[bot_external]

Odpowiedź na pytanie kursanta:

Najbardziej problematyczny błąd w danych, spośród tych, które zostały wcześniej wymienione, jest nierówna liczebność klas. Nierówna liczebność klas może powodować, że model będzie miał trudności z nauczeniem się na danych, które są rzadkie lub mało reprezentatywne. W takim przypadku model może być zbyt dobrze dopasowany do danych, które są częste, ale nie będzie w stanie ogólniejszego opisu danych, które są rzadkie.

Przykładem nierówna liczebności klas może być sytuacja, w której model jest używany do przewidywania wyników dla pacjentów z chorobą, a dane szkoleniowe są bardzo niezrównoważone. Na przykład, jeśli dane szkoleniowe zawierają 99% pacjentów z chorobą A i 1% pacjentów z chorobą B, model może być zbyt dobrze dopasowany do danych z chorobą A i nie będzie w stanie ogólniejszego opisu danych z chorobą B.

W takim przypadku model może być zbyt specyficzny dla danych z chorobą A i nie będzie w stanie przewidzieć wyników dla pacjentów z chorobą B. W rezultacie, model może nie być w stanie ogólniejszego opisu danych i będzie miał trudności z nauczeniem się na danych, które są rzadkie lub mało reprezentatywne.

[eduexe.admin]

[student_4mq]

Jeśli istnieją zbiory testowe i treningowe, to czym jest zbiór walidacyjny?

[student_4mq]

Jeśli istnieją zbiory testowe i treningowe, to czym jest zbiór walidacyjny?

[student_4mq]

Jeśli istnieją zbiory testowe i treningowe, to czym jest zbiór walidacyjny?

[student_4mq]

Jeśli istnieją zbiory testowe i treningowe, to czym jest zbiór walidacyjny?

[student_4mq]

Jeśli istnieją zbiory testowe i treningowe, to czym jest zbiór walidacyjny?

[student_4mq]

Jeśli istnieją zbiory testowe i treningowe, to czym jest zbiór walidacyjny?

[student_4mq]

Czym jest zbiór walidacyjny?

[bot_external]

Odpowiedź na pytanie kursanta:

Zbiór walidacyjny (ang. validation set) to zbiór danych, który jest używany do oceny jakości modelu w czasie uczenia się. Jest to zbiór danych, który jest niezależny od zbioru szkoleniowego (train set) i zbioru testowego (test set). Zbiór walidacyjny służy do oceny, jak dobrze model radzi sobie z danymi, które nie są używane do uczenia się.

Zbiór walidacyjny jest często używany wraz z zbiorem testowym do oceny jakości modelu. Zbiór walidacyjny jest używany do oceny, jak dobrze model radzi sobie z danymi, które nie są używane do uczenia się, podczas gdy zbiór testowy jest używany do oceny, jak dobrze model radzi sobie z danymi, które nie są używane do uczenia się i nie są znane modelowi.

Przykładem użycia zbioru walidacyjnego może być sytuacja, w której model jest używany do przewidywania wyników dla pacjentów z chorobą. Zbiór szkoleniowy zawiera dane dla 90% pacjentów, zbiór testowy zawiera dane dla 5% pacjentów, a zbiór walidacyjny zawiera dane dla 5% pacjentów. Model jest używany do przewidywania wyników dla pacjentów z chorobą, a zbiór walidacyjny jest używany do oceny, jak dobrze model radzi sobie z danymi, które nie są używane do uczenia się.

[student_4mq]

A jaką najlepiej proporcję zastosować między tymi trzema zbiorami?