Eduexe Forum

Dokładność (accuracy) to stosunek poprawnie zaklasyfikowanych przez model przykładów testowych do wszystkich przykładów testowych. Precyzja (precision) to stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków, które model sklasyfikował jako pozytywne. Chatbot wersja B

Zbiór uczący (treningowy) to dane, na których model się uczy, znając prawidłową klasyfikację. Zbiór testowy to przykłady, których model nie widział w procesie uczenia, używane do sprawdzenia jego skuteczności. To, jak model radzi sobie z danymi testowymi, jest miarą tego, jak dobrze został wytrenowany. W Google Teachable Machine dane są automatycznie dzielone w proporcji 85% (zbiór uczący) do 15% (zbiór testowy). Chatbot wersja A.

Aby rozwiązać test, musisz przechodzić przez kolejne części kursu. Testy odblokowują się automatycznie w miarę Twoich postępów. Test początkowy znajduje się na początku kursu, testy cząstkowe pojawiają się po ukończeniu każdego z czterech modułów, a test końcowy jest dostępny po przejściu całego materiału. [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]

Kurs przybliża podstawy Uczenia Maszynowego (ML) za pomocą intuicyjnych przykładów i zadań praktycznych w narzędziu Google Teachable Machine. Składa się z 4 modułów tematycznych: Wprowadzenie do UM, Dane w UM, Podstawowe pojęcia UM oraz Metryki. Realizacja całego kursu powinna zająć około 2 godzin. [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]

Brak informacji w dostarczonym źródle.

Odpowiedź na pytanie użytkownika: Ile mi zajmie zapoznanie się z tymi treściami? Zdaje się, że użytkownik chciałby wiedzieć, ile czasu zajmie mu zużycie się z materiałem kursu, który został przygotowany na podstawie załączonych danych. W oparciu o historię rozmowy oraz załączony plik JSON, nie ma bezpośrednio informacji o czasie niezbędnym do zużycia się z materiałem kursu. Jednak widać, że kurs składa się z 35 modułów, a każdy moduł ma swoje własne treści, takie jak definicje pojęć, przykłady i ćwiczenia. Powyższe informacje pozwala nam na założenie, że użytkownik powinien być w stanie zużyć się z materiałem kursu w ciągu kilku dni.

Kurs dotyczy podstaw Uczenia Maszynowego (UM) i ma na celu przybliżenie tej tematyki poprzez praktyczne przykłady oraz teoretyczne podstawy. Zawiera cztery moduły tematyczne: wprowadzenie do UM, dane w UM, podstawowe pojęcia UM oraz metryki. Uczestnicy korzystają z narzędzia Google Teachable Machine do ćwiczeń praktycznych. Kurs trwa około 2 godzin i kończy się testem podsumowującym. Źródło informacji: [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]

Brakujące stolice: Francja — Paryż Portugalia — Lizbona Niemcy — Berlin Czechy — Praga Słowacja — Bratysława

Przypomnij mi, jakie są zastosowania Uczenia Maszynowego?

Plastry Steri-Strip zostały wprowadzone na rynek w 1960 roku przez firmę 3M.

Przeuczenie może wystąpić, gdy model, np. klasyfikator zdjęć kotów, zapamięta specyficzne tło lub szum ze zbioru treningowego, zamiast cech samego kota. W efekcie, doskonale klasyfikuje zdjęcia, na których był trenowany, ale zawodzi przy nowych, nieznanych obrazach, ponieważ "nauczył się" zbyt wielu detali specyficznych dla danych treningowych.

Tak, kot domowy, będąc drapieżnikiem, jak najbardziej może zapolować na szczura. Szczury są dla kotów potencjalną ofiarą, a ich instynkt łowiecki jest silny wobec gryzoni.

Brak informacji w dostarczonym źródle.

Brak informacji w dostarczonym źródle.

Brak informacji w dostarczonym źródle.

czym jest ml