Eduexe Forum

Uczenie Maszynowe (UM, ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (AI), który skupia się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te budują modele matematyczne na podstawie danych, co pozwala im podejmować decyzje lub prognozować rezultaty bez bezpośredniego programowania. UM jest stosowane w rozpoznawaniu obrazów, analizie danych, diagnostyce medycznej i wielu innych dziedzinach. [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]

Uczenie maszynowe (UM, ang. Machine Learning - ML) - obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli w ich wypadku - ekspozycję na dane. Algorytmy te na podstawie dostarczonych im danych budują model matematyczny, który potrafi podejmować decyzje czy prognozować rezultaty bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do danego celu przez człowieka. Główne elementy Uczenia Maszynowego to: dane - duże zbiory danych używane do trenowania i testowania działania modelu, model - matematyczna reprezentacja problemu, uczona na podstawie danych, algorytm - zestaw reguł i procedur używany do uczenia modelu na podstawie danych, funkcja straty - funkcja używana do oceny, jak dobrze model działa - im niższa strata, tym lepszy model, optymalizacja - proces dopasowywania parametrów modelu w celu minimalizacji funkcji straty.

Nie, w Google Teachable Machine nie możesz zmienić procentowego rozkładu na zbiór uczący i testowy. Jak pisze: "W Google Teachable Machine, dane są zawsze automatycznie dzielone na zbiór uczący i zbiór testowy w proporcji 85:15 - nie da się ręcznie zmienić tej proporcji."

Zgodnie z dostarczonym źródłem, europejskie rasy kotów opisane w materiale to: British Shorthair (Brytyjski Krótkowłosy): Pochodzi z Wielkiej Brytanii. [eduexe-source]11:2[/eduexe-source] Norwegian Forest cat (Norweski Leśny): Pochodzi z Europy Północnej (Norwegia). [eduexe-source]11:3[/eduexe-source] European Shorthair (Europejski Krótkowłosy): Pochodzi ze Szwecji. [eduexe-source]11:4[/eduexe-source] Scottish Fold: Nazwa wskazuje na Szkocję jako pochodzenie. [eduexe-source]11:5[/eduexe-source]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta: W sensie uczenia maszynowego, masz rację, że nie możemy określić dokładnością, co robimy dokładnie. Dokładność w uczeniu maszynowym to miara, jak blisko nasze modeli przewidywań są prawdziwymi wartościami.

Dokładność (accuracy) jest często metryką domyślną (np. w GTM); jest uniwersalna, ale często przestaje być miarodajna, jeżeli mamy do czynienia z dużą różnicą liczebności między klasami w danych.

Singapura to najmniejsza rasa kota, wyróżniająca się dużymi oczami i uszami, pręgowanym futrem oraz tępym ogonem. Rasa ta została podobno zapoczątkowana przez trzy "koty ściekowe" sprowadzone z Singapuru w latach 70. XX wieku. [eduexe-source]13:3[/eduexe-source]

Nieliniowa nawigacja w Eduexe, szczególnie w połączeniu z regułami, umożliwia dostosowanie ścieżki kursu do potrzeb użytkownika. Dzięki niej, linki "Jump-to" mogą prowadzić do spersonalizowanych treści, np. wyświetlając informacje o rasach kotów tylko, jeśli dany region został wybrany w kwestionariuszu. [eduexe-source]29:1[/eduexe-source] [eduexe-source]9:3[/eduexe-source]

Tak, w Stanach Zjednoczonych koty domowe były drugim najpopularniejszym zwierzęciem domowym w 2017 roku, z 95,6 milionami kotów i około 42 milionami gospodarstw domowych posiadających co najmniej jednego kota [eduexe-source]2:5[/eduexe-source]. Są one również głównym drapieżnikiem dzikiej fauny [eduexe-source]4:2[/eduexe-source]. Około 80% kotów domowych w USA jest wykastrowanych [eduexe-source]4:2[/eduexe-source]. Rasa Maine Coon pochodzi ze stanu Maine w USA [eduexe-source]10:2[/eduexe-source], a rasa Sphynx ma również związek z USA [eduexe-source]10:4[/eduexe-source].

W kursie wymieniono następujące rasy kotów domowych: Maine Coon, Sphynx, British Shorthair, Norwegian Forest cat, European Shorthair, Scottish Fold, Egyptian Mau, Siamese, Singapura oraz Japanese Bobtail. Różne rejestry rozpoznają około 60 ras kotów. [eduexe-source]2:1[/eduexe-source][eduexe-source]10:2[/eduexe-source][eduexe-source]10:4[/eduexe-source][eduexe-source]11:2[/eduexe-source][eduexe-source]11:3[/eduexe-source][eduexe-source]11:4[/eduexe-source][eduexe-source]11:5[/eduexe-source][eduexe-source]12:2[/eduexe-source][eduexe-source]13:2[/eduexe-source][eduexe-source]13:3[/eduexe-source][eduexe-source]13:4[/eduexe-source]

Uczenie Maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli w ich wypadku - ekspozycję na dane.

Eduexe to platforma do tworzenia kursów e-learningowych, która wykorzystuje gotowe biblioteki elementów interaktywnych. Kursy w Eduexe buduje się z komponentów takich jak obiekty edukacyjne, testy, autotesty i ankiety. [eduexe-source]1:1[/eduexe-source][eduexe-source]18:1[/eduexe-source][eduexe-source]19:1[/eduexe-source]

W kursie poznajemy następujące rasy kotów: Maine Coon [eduexe-source]10:2[/eduexe-source]: Jest to duża, udomowiona rasa kota o charakterystycznym wyglądzie fizycznym i cennych umiejętnościach łowieckich. Jest jedną z najstarszych naturalnych ras w Ameryce Północnej i oficjalnym kotem stanu Maine. Znany jest jako "delikatny olbrzym", charakteryzuje się bujną kryzą, solidną budową kości, prostokątnym kształtem ciała oraz długim, puszystym ogonem. Ma inteligenty, zabawny i łagodny charakter, często przypisywane są mu cechy "psa". Kot Sphynx [eduexe-source]10:4[/eduexe-source]: Rasa kota znana z braku sierści. Jej skóra powinna mieć teksturę zamszu, ponieważ posiada delikatne włoski lub może być całkowicie bezwłosa. Koty te mają wąską, długą głowę i błoniaste łapy. Ich skóra ma kolor, jaki miałoby ich futro, a wszystkie typowe kocie znaczenia mogą być widoczne na skórze. Brytyjski Kot Krótkowłosy (British Shorthair) [eduexe-source]11:2[/eduexe-source]: Udoskonalona wersja tradycyjnego brytyjskiego kota domowego, o wyraźnie krępej budowie ciała, gęstej sierści i szerokiej twarzy. Najbardziej znana odmiana to "British Blue" z jednolitym szaroniebieskim futrem i pomarańczowymi oczami. Jest to jedna z najstarszych znanych ras kotów. Norweski Kot Leśny (Norwegian Forest cat) [eduexe-source]11:3[/eduexe-source]: Rasa kota domowego pochodząca z Europy Północnej. Jest przystosowana do bardzo zimnego klimatu, z długą, błyszczącą, wodoodporną sierścią wierzchnią i wełnistym podszerstkiem zapewniającym izolację. To duży, silny kot, podobny do Maine Coona, z długimi nogami, puszystym ogonem i krzepkim ciałem. Europejski Kot Krótkowłosy (European Shorthair) [eduexe-source]11:4[/eduexe-source]: Rasa kota pochodząca ze Szwecji. Termin ten był również używany w odniesieniu do zwykłych kotów domowych w Europie, co powodowało pewne zamieszanie, ponieważ koty rasowe tej rasy również powinny przypominać typowe koty domowe w Europie. Scottish Fold [eduexe-source]11:5[/eduexe-source]: Rasa kota domowego z naturalną dominującą mutacją genetyczną, która wpływa na chrząstki w całym ciele, powodując, że uszy są "złożone", zagięte do przodu i w dół w kierunku przodu głowy, co nadaje kotu wygląd często opisywany jako "sowia". Egipski Mau [eduexe-source]12:2[/eduexe-source]: Uważany za jedną z ras protoplastów współczesnego kota domowego. Jest najszybszym z kotów domowych, z dłuższymi tylnymi nogami i unikalnym płatem skóry rozciągającym się od boku do tylnego kolana, co pomaga w bieganiu, umożliwiając dalsze wyciąganie nóg. Mausy osiągają prędkość ponad 48 km/h. Są znane z lojalnego, zabawnego i przyjaznego charakteru. Kot Syjamski (Siamese cat) [eduexe-source]13:2[/eduexe-source]: Jedna z pierwszych wyraźnie rozpoznanych ras kotów azjatyckich. Charakteryzuje się niebieskimi oczami w kształcie migdałów, trójkątnym kształtem głowy, dużymi uszami, wydłużonym, smukłym i umięśnionym ciałem oraz różnymi formami umaszczenia typu point. Kot Singapura (Singapura cat) [eduexe-source]13:3[/eduexe-source]: Najmniejsza rasa kota, znana z dużych oczu i uszu, pręgowanej sierści i tępego ogona. Japoński Bobtail (Japanese Bobtail) [eduexe-source]13:4[/eduexe-source]: Rasa kota domowego z niezwykłym, krótkim ogonem, bardziej przypominającym ogon królika niż innych kotów. Rasa ta jest znana w Japonii od wieków i często pojawia się w tradycyjnym folklorze i sztuce. Ogólnie, około 60 ras kotów jest uznawanych przez różne rejestry kotów [eduexe-source]2:1[/eduexe-source]. Rozwój ras kotów rozpoczął się w połowie XIX wieku [eduexe-source]2:9[/eduexe-source].

W kursie demonstracyjnym Eduexe informacja o kotach i notacji matematycznej jest połączona w celu zademonstrowania różnorodnych funkcjonalności platformy Eduexe. Głównym celem kursu jest pokazanie, jak wyglądają i jak tworzy się kursy e-learningowe przy użyciu gotowych, interaktywnych bibliotek elementów dostępnych w Eduexe (oparłem się na: komponent 1, slideId 1; komponent 1, slideId 2). Koty są głównym tematem merytorycznym tego demonstracyjnego kursu (oparłem się na: komponent 2, slideId 3). Informacje o kotach służą jako treść, za pomocą której demonstrowane są możliwości platformy. W kontekście notacji matematycznej, kurs wykorzystuje temat kotów do zaprezentowania zaawansowanych funkcjonalności Eduexe: Demonstracja Slajdu z Treścią Matematyczną: Kurs przedstawia przykład analizy zjawiska akustycznego, jakim jest miauczenie kotów, wykorzystując wzory matematyczne. Pokazuje, jak obliczyć, ile kotów musiałoby miauczeć, aby osiągnąć poziom hałasu pociągu (oparłem się na: komponent 6, slideId 3). Ten konkretny slajd jest przykładem "Text slide with mathematical content" (slajdu tekstowego z treścią matematyczną), który demonstruje możliwość wzbogacania treści o poprawnie sformatowane równania matematyczne za pomocą notacji LaTeX, przetwarzane przez bibliotekę MathJax (oparłem się na: komponent 6, slideId 4; komponent 23, slideId 1). Demonstracja Slajdu z Kodem Programistycznym: Kontynuując ten sam przykład z obliczeniami dotyczącymi miauczenia kotów, kurs prezentuje, jak można zaimplementować te obliczenia za pomocą kodu programistycznego w Pythonie (oparłem się na: komponent 7, slideId 1; komponent 7, slideId 2). Jest to przykład użycia "Code slide" (slajdu z kodem), który umożliwia włączanie fragmentów kodu programistycznego w czytelny sposób, z automatycznym formatowaniem i kolorowaniem (oparłem się na: komponent 7, slideId 3; komponent 24, slideId 1). Podsumowując, informacja o kotach stanowi kontekst merytoryczny, który pozwala na praktyczne i angażujące zademonstrowanie, w jaki sposób platforma Eduexe radzi sobie z zaawansowanymi typami treści, takimi jak notacja matematyczna i kod programistyczny. Pokazuje to wszechstronność platformy w tworzeniu różnorodnych kursów e-learningowych.

Odpowiedź na to pytanie jest zawarta w pierwszym fragmencie tekstu, który opisuje eksperyment z modelem rozpoznający psy i koty. W tym eksperymencie, model został wytrenowany tylko na rozróżnianiu psów i kotów, bez dostępu do danych o samochodach. Wynik 100% kot nie wynika z faktu, że model rozpoznaje samochód jako kota. Wynika on z faktu, że model nie ma w swojej bazie danych informacji o samochodach i nie wie, że samochód nie jest kotem. Model nie ma możliwości rozpoznania samochodu jako takiego, ponieważ nie został wytrenowany na to. W tym przypadku, model zdecydował się na klasę "kot", ponieważ nie ma innej możliwości, a klasa "pies" nie pasuje do danych wejściowych. Nie ma żadnych danych, które by wskazywały, że samochód jest kotem, ale brak danych o samochodach powoduje, że model nie może wykluczyć tej możliwości.

Uczenie maszynowe to dziedzina zajmująca się programami, które mogą automatycznie poprawiać swoje wyniki w wykonywaniu danego zadania.

Brak informacji w dostarczonym źródle.

Na podstawie analizy załączonego pliku JSON, w dostarczonym źródle nie opisano żadnych ras kotów występujących w Australii. (Odniesienie: komponent 14, slideId 2)

Uczenie ze wzmacnianiem to sposób uczenia modelu, w którym model otrzymuje nagrodę lub karę za swoje działania w dynamicznym środowisku. Celem jest znalezienie najlepszych działań, które maksymalizują nagrodę. To jest podobne do uczenia się w świecie rzeczywistym, gdzie model musi podejmować decyzje w oparciu o wyniki swoich działań.