conversation_by_pdb

[bot_external]

Odpowiedź na to pytanie jest niejednoznaczna, ponieważ nie ma w kontekście żadnych informacji o tym, czy istnieje możliwość stworzenia modelu idealnego. Jednak można powiedzieć, że w praktyce model idealny jest niemożliwy do stworzenia, ponieważ zawsze istnieją przypadki, w których model może się mylić.

W jednym z przykładów w materiałach jest mowa o modelu, który na 100 przykładach testowych ocenił poprawnie 90, ale popełnił błąd w jednym przypadku. To pokazuje, że nawet najlepsze modele mogą się mylić, a więc model idealny jest niemożliwy do stworzenia.

[student_pdb]

jak to uczenie działa? jak trenuje się taki model?

[bot_external]

Odpowiedź na to pytanie jest zawarta w materiałach. W praktyce uczenie maszynowe polega na budowaniu modelu matematycznego z danych wejściowych. Dane te są dzielone na trzy zbiory: treningowy, walidacyjny i testowy.

Model jest początkowo dopasowywany na zbiorze treningowym, który jest zbiorem przykładów używanym do dopasowania parametrów modelu. Model jest trenowany na zbiorze treningowym przy użyciu metody uczenia nadzorowanego, na przykład przy użyciu metod optymalizacji, takich jak spadek gradientowy lub stochastyczny spadek gradientowy.

Następnie dopasowany model jest używany do przewidywania odpowiedzi dla obserwacji w drugim zbiorze danych, zwanym zbiorem walidacyjnym. Zbiór walidacyjny zapewnia bezstronną ocenę modelu dopasowanego do zbioru treningowego.

Ostatnim etapem jest użycie modelu do przewidywania odpowiedzi dla obserwacji w zbiorze testowym. Zbiór testowy jest zbiorem danych używanym do zapewnienia bezstronnej oceny końcowego modelu dopasowanego do zbioru treningowego.

W przykładzie z materiałów pokazano, jak trenować model na zbiorze treningowym i używać go do przewidywania odpowiedzi dla obserwacji w zbiorze testowym.

[student_pdb]

czy zbior testowy to moze byc 2 zdjecia?

[bot_external]

Nie, zbiór testowy nie może być zbyt mały. W przykładzie z materiałów jest mowa o tym, że zbiór testowy powinien być wystarczająco duży, aby móc ocenić, czy model poprawnie (lub błędnie) klasyfikuje przykłady. Jeśli zbiór testowy składałby się tylko z dwóch przypadków, nie dałoby się ocenić, czy model poprawnie (lub błędnie) je zaklasfikował, bo był dobrze wytrenowany, czy zwyczajnie strzelał i miał szczęście (lub pecha).

[student_pdb]

a czy zbior treningowy z miliona zdjec nie jest zbyt duzy?

[bot_external]

Odpowiedź na to pytanie jest niejednoznaczna, ponieważ nie ma w kontekście żadnych informacji o tym, czy zbiór treningowy o milione zdjęć jest zbyt duży. Jednak w przykładzie z materiałów jest mowa o tym, że zbiór treningowy powinien być znacząco większy od zbioru testowego. Nie ma jednak informacji o tym, jak duży powinien być zbiór treningowy.

W przykładzie z materiałów jest mowa o tym, że zbiór testowy powinien być wystarczająco duży, aby móc ocenić, czy model poprawnie (lub błędnie) klasyfikuje przykłady. Nie ma jednak informacji o tym, jak duży powinien być zbiór treningowy.

Jednak w innym przykładzie z materiałów jest mowa o tym, że Google Teachable Machine automatycznie dzieli dane na zbiór uczący i zbiór testowy w proporcji 85:15. Nie ma jednak informacji o tym, czy zbiór treningowy o milione zdjęć jest zbyt duży w tym przypadku.

W związku z tym, nie mogę udzielić precyzyjnej odpowiedzi na to pytanie.

[student_pdb]

czym jest metryka

[bot_external]

Metryka to miara jakości modelu Uczenia Maszynowego, która umożliwia porównywanie modeli między sobą. W kontekście, którym dyskutujemy, metryki są obliczane na podstawie macierzy pomyłek.

[student_pdb]

a jak mierzymy ta jakosc modelu

[bot_external]

Metryki są miarą jakości modelu Uczenia Maszynowego, która umożliwia porównywanie modeli między sobą. W kontekście, którym dyskutujemy, metryki są obliczane na podstawie macierzy pomyłek.

W materiałach jest mowa o czterech głównych metrykach:

1. Dokładność (accuracy) - to często metryka domyślna, która określa, jak często model poprawnie klasyfikuje przykłady.
2. Precyzja (precision) - to metryka, która określa, jak często model poprawnie klasyfikuje przykłady z jednej klasy.
3. Czułość (recall) - to metryka, która określa, jak często model poprawnie klasyfikuje przykłady z jednej klasy, nawet jeśli są one rzadkie.
4. F-score - to uniwersalna metryka, która łączy precyzję i czułość modelu.

Metryki te są ważne, ponieważ pozwalają ocenić jakość modelu i porównywać go z innymi modelami. Warto zwrócić uwagę, że każda metryka ma swoje wady i zalety, i zależy od celu, jaki chcemy osiągnąć.