Eduexe Forum

Oto odpowiedź na Twoje pytanie. Długość trwania rozmowy jest określana przez liczbę postów, które zostały napisane w naszej rozmowie. Według Twojego oświadczenia, przekroczyliśmy 60 postów. To oznacza, że nasza rozmowa trwa już ponad 60 postów.

Zbiór walidacyjny (validation set) to zbiór danych składający się z przykładów, używany do dostrajania hiperparametrów (tj. architektury) modelu. Nazywany jest czasem również zbiorem deweloperskim lub "zbiorem dev". Przykładem hiperparametru dla sztucznych sieci neuronowych jest liczba ukrytych jednostek w każdej warstwie. Zbiór walidacyjny powinien mieć taki sam rozkład prawdopodobieństwa jak zbiór danych treningowych. Aby uniknąć przeuczenia, gdy jakikolwiek parametr klasyfikacji wymaga dostrojenia, konieczne jest posiadanie zbioru walidacyjnego oprócz zbioru treningowego i zbioru testowego. Zbiór walidacyjny funkcjonuje jako hybryda: jest danymi treningowymi wykorzystywanymi do testowania, ale nie jako część treningu niskiego poziomu ani jako część testowania końcowego. Podstawowy proces wykorzystania zbioru walidacyjnego do wyboru modelu (jako część zbioru danych treningowych, zbioru walidacyjnego i zbioru danych testowych) jest następujący: Różne sieci są trenowane poprzez minimalizację odpowiedniej funkcji błędu zdefiniowanej w odniesieniu do zbioru danych treningowych. Wydajność sieci jest następnie porównywana poprzez obliczenie funkcji błędu przy użyciu niezależnego zbioru walidacyjnego. Wybierana jest sieć o najmniejszym błędzie w odniesieniu do zbioru walidacyjnego. Podejście to nazywane jest metodą wydzielania. Ponieważ ta procedura sama w sobie może prowadzić do pewnego przeuczenia na zbiorze walidacyjnym, wydajność wybranej sieci powinna zostać potwierdzona poprzez pomiar jej wydajności na trzecim, niezależnym zbiorze danych zwanym zbiorem testowym.

czym jst ml?

W tym kursie omawiane są podstawy Uczenia Maszynowego (UM) z wykorzystaniem intuicyjnych przykładów, skupiając się na zadaniach praktycznych wykonywanych w zewnętrznym narzędziu - Google Teachable Machine.

Metryka F1 to miara skuteczności predykcyjnej, która jest średnią harmoniczną precyzji i czułości. Precyzja to liczba wyników prawdziwie pozytywnych podzielona przez liczbę wszystkich próbek przewidzianych jako pozytywne, w tym tych nieprawidłowo zidentyfikowanych, a czułość to liczba wyników prawdziwie pozytywnych podzielona przez liczbę wszystkich próbek, które powinny były zostać zidentyfikowane jako pozytne. Wynik F1 jest symetrycznie reprezentowany zarówno precyzję, jak i czułość w jednej metryce. Warto zauważyć, że metryka F1 jest czasami krytykowana za brak symetrii, co oznacza, że może zmieniać swoją wartość, gdy etykietowanie zbioru danych jest zmieniane. Jednak istnieją również metryki, takie jak P4, które są czasami wskazywane jako symetryczne rozszerzenie F1.

podaj informacje o macierzy pomyłek

odpowiedz nauczyciela

ag

xdhdrhdr

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 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 Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów i dźwięków, analiza danych, budowanie złożonych modeli językowych, diagnostyka medyczna, autonomiczne sterowanie i wiele innych.

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera żadnych informacji związanych z tematyką kursu. Czy chcesz zadać pytanie związane z Large Language Model, attention mechanism, context window, automatycznymi pojazdami, rozpoznawaniem obiektów lub danymi?

Jak podzielić dane na treningowe i testowe?

Czemu nie dostawałeś odpowiedzi wcześniej? Zgodnie z opisem w treści, istnieją pewne zadania, których żaden LLM nie może rozwiązać, przynajmniej nie bez użycia zewnętrznych narzędzi lub dodatkowego oprogramowania. Jednym z powodów, dla którego nie mogłem odpowiedzieć na twoje pytanie wcześniej, jest to, że nie zawiera ono żadnego związku z tematyką kursu, która dotyczy uczenia głębokiego i sztucznej inteligencji.

Nie otrzymałem żadnego pytania kursanta. Proszę powtórzyć pytanie, aby mogłem odpowiedzieć.

Nie mogę znaleźć żadnego powiązania pomiędzy Twoim pytaniem a tematyką kursu. Proszę powtórzyć pytanie, aby mogłem odpowiedzieć na podstawie dostępnych informacji.

Uczenie maszynowe (Machine Learning) to dziedzina badań w sztucznej inteligencji zajmująca się rozwojem i badaniem algorytmów statystycznych, które potrafią uczyć się na danych i generalizować na dane niewidziane, a tym samym wykonywać zadania bez wyraźnych instrukcji.

F1 to metryka będąca kompromisem pomiędzy precyzją a czułością. Jest to średnia harmoniczna precyzji i czułości. W naszym przypadku, dla modelu rozróżniającego psy od kotów, F1 wynosi 60%, ponieważ obie metryki bazowe (precyzja i czułość) również wynoszą 60%.

opisz wizualizację danych