Skip to content

Eduexe Forum
  • E

    conversation_by_ofd

    Wstęp do uczenia maszynowego_3f8e7a2bf897aab5 ofd 3f8e7a2bf897aab5 wstęp do uczenia maszynowego
    15
    0 Votes
    15 Posts
    15 Views
    B
    [eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent] Epoka (ang. epoch) to jedno pełne przejście modelu w czasie treningu przez wszystkie przykłady ze zbioru uczącego. Zazwyczaj potrzeba wielu epok, aby dobrze wytrenować model. Wsad (ang. batch size) to liczba przykładów treningowych (porcja danych), jaką model otrzymuje na raz do przetworzenia w pojedynczej iteracji. Zbiór uczący jest dzielony na takie porcje, czyli wsady. [eduexe-source]componentId:16:slideId:3[/eduexe-source] [eduexe-source]componentId:16:slideId:5[/eduexe-source] [eduexe-source]componentId:20:slideId:1[/eduexe-source]
  • E

    conversation_by_xld

    Wstęp do uczenia maszynowego_3f8e7a2bf897aab5 xld 3f8e7a2bf897aab5 wstęp do uczenia maszynowego
    9
    0 Votes
    9 Posts
    8 Views
    B
    [eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent] Dane są niezbędne, aby uczenie maszynowe było możliwe, a ich odpowiedni dobór i przygotowanie są niezwykle ważne. Jakość i reprezentatywność danych bezpośrednio wpływają na skuteczność modelu. W kursie omówiono kilka problemów związanych z danymi, takich jak nietypowe przypadki testowe (graniczne), nierówna liczebność klas czy dane spoza zdefiniowanych klas, które mogą negatywnie wpłynąć na proces uczenia. [eduexe-source]11:1[/eduexe-source]