<?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 r1o]]></title><description><![CDATA[A list of topics that have been tagged with r1o]]></description><link>https://forum.eduexe.com/tags/r1o</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Tue, 14 Apr 2026 07:07:27 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://forum.eduexe.com/tags/r1o.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Invalid Date</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[conversation_by_r1o]]></title><description><![CDATA[Zbiór uczący (treningowy) to dane, na których model się uczy, znając prawidłową klasyfikację. Zbiór testowy to przykłady, których model nie widział w procesie uczenia, używane do sprawdzenia jego skuteczności. To, jak model radzi sobie z danymi testowymi, jest miarą tego, jak dobrze został wytrenowany. W Google Teachable Machine dane są automatycznie dzielone w proporcji 85% (zbiór uczący) do 15% (zbiór testowy).
Chatbot wersja A.
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/topic/208/conversation_by_r1o</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/topic/208/conversation_by_r1o</guid><dc:creator><![CDATA[bot_external]]></dc:creator><pubDate>Invalid Date</pubDate></item></channel></rss>