<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[Topics tagged with hue]]></title><description><![CDATA[A list of topics that have been tagged with hue]]></description><link>https://forum.eduexe.com/tags/hue</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Sat, 06 Jun 2026 03:16:39 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://forum.eduexe.com/tags/hue.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Invalid Date</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[conversation_by_hue]]></title><description><![CDATA[[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]
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/topic/256/conversation_by_hue</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/topic/256/conversation_by_hue</guid><dc:creator><![CDATA[bot_external]]></dc:creator><pubDate>Invalid Date</pubDate></item></channel></rss>