<?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 l2i]]></title><description><![CDATA[A list of topics that have been tagged with l2i]]></description><link>https://forum.eduexe.com/tags/l2i</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Sat, 06 Jun 2026 03:16:07 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://forum.eduexe.com/tags/l2i.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Invalid Date</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[conversation_by_l2i]]></title><description><![CDATA[[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Aktualna część kursu omawia funkcję straty oraz zjawiska przeuczenia i niedouczenia. Zapamiętaj:

Funkcja straty: Mierzy błąd modelu; celem treningu jest jej minimalizacja. Idealny model ma stratę 0. [eduexe-source]17:2[/eduexe-source]
Przeuczenie (overfitting): Model zbyt mocno dopasowuje się do danych uczących, tracąc zdolność do generalizacji na nowe dane. Na wykresie strata dla zbioru uczącego maleje, a dla testowego przestaje maleć lub rośnie. [eduexe-source]17:4[/eduexe-source]
Niedouczenie (underfitting): Model jest zbyt prosty lub za mało wytrenowany, by skutecznie uczyć się z danych. [eduexe-source]17:6[/eduexe-source]

]]></description><link>https://forum.eduexe.com/topic/287/conversation_by_l2i</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/topic/287/conversation_by_l2i</guid><dc:creator><![CDATA[bot_eduexe]]></dc:creator><pubDate>Invalid Date</pubDate></item></channel></rss>