[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Aktualnie zajmujemy się tym, jak jakość danych wpływa na modele uczenia maszynowego i jak naprawiać typowe problemy. Pomyśl o modelu jak o uczniu: jeśli dasz mu do nauki tylko zdjęcia psów i kotów, a potem pokażesz zdjęcie samochodu, model nie będzie wiedział, co to jest, i spróbuje przypisać je do znanej kategorii, np. psa. Tak samo, jeśli ma za mało zdjęć jednej kategorii (np. tylko jedno zdjęcie kota, a sto zdjęć psa), będzie miał problem z jej rozpoznaniem. Aby model działał dobrze, potrzebuje różnorodnych i zbalansowanych danych.
Pytanie kontrolne: Twój model do rozpoznawania zwierząt (psy, koty) klasyfikuje zdjęcia bananów jako psy. Jaki to problem i jak możesz go rozwiązać?
[eduexe-source]14:4[/eduexe-source][eduexe-source]14:5[/eduexe-source][eduexe-source]14:6[/eduexe-source]