Skip to content

Eduexe Forum
  • E

    conversation_by_ux3

    Wstęp do uczenia maszynowego v. 1.1 Beta 2_784e317a572e878b ux3 784e317a572e878b wstęp do uczenia maszynowego v. 1.1 beta 2
    17
    0 Votes
    17 Posts
    25 Views
    B
    [eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent] Oczywiście. Najważniejsze pojęcia z aktualnego modułu kursu ("Podstawowe pojęcia UM") to: Zbiór uczący i testowy: Zbiór uczący to dane, na których model trenuje (jak zadania w podręczniku). Zbiór testowy to nowe dane, używane do sprawdzenia, jak dobrze model się nauczył (jak egzamin). [eduexe-source]componentId:15,slideId:3[/eduexe-source] Epoka: Jedno pełne przejście modelu przez cały zbiór uczący w trakcie treningu. [eduexe-source]componentId:16,slideId:3[/eduexe-source] Strata (loss): Miara błędu modelu. Im jest niższa, tym model działa lepiej. [eduexe-source]componentId:17,slideId:2[/eduexe-source] Przeuczenie (overfitting): Zjawisko, w którym model zbyt mocno dopasowuje się do danych uczących ("uczy się ich na pamięć") i przez to słabo radzi sobie z nowymi danymi. [eduexe-source]componentId:17,slideId:4[/eduexe-source] Macierz pomyłek: Tabela, która pokazuje, ile przykładów ze zbioru testowego model sklasyfikował poprawnie, a ile błędnie. [eduexe-source]componentId:18,slideId:1[/eduexe-source]