Eduexe Forum

Nie, w Google Teachable Machine nie możesz zmienić procentowego rozkładu na zbiór uczący i testowy. Jak pisze: "W Google Teachable Machine, dane są zawsze automatycznie dzielone na zbiór uczący i zbiór testowy w proporcji 85:15 - nie da się ręcznie zmienić tej proporcji."

Odpowiedź na pytanie kursanta: Nie, przyspieszające zmiany nie są bezpośrednio powiązane z trendowaniem. Przyspieszające zmiany to pojęcie opisujące szybsze tempo zmian technologicznych w historii, które może sugerować szybsze i bardziej dogłębne zmiany w przyszłości.

Oto odpowiedź na pytanie kursanta: Metryki są to miary jakości modelu Uczenia Maszynowego, które umożliwiają porównywanie modeli między sobą. Cztery omawiane przez nas metryki obliczane są na podstawie macierzy (tablicy) pomyłek.

Uczenie maszynowe to dziedzina zajmująca się programami, które mogą automatycznie poprawiać swoje wyniki w wykonywaniu danego zadania.

czym jest ml

Nie mogę znaleźć informacji w kontekście, która odpowiadałaby na Twoje pytanie. Brak jest informacji o temacie "asdas", który nie jest związany z tematyką kursu.

Uczenie przez wzmacnianie to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model uczy się poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania. Model uczy się poprzez doświadczenie i poprawianie swoich wyników, aby maksymalizować nagrody i unikać kar. Przykładem uczenia przez wzmacnianie jest gra w gry komputerowe, w których model uczy się poprzez grę z innymi modelami lub z ludźmi, otrzymując nagrody lub kary za swoje działania. Model uczy się poprzez doświadczenie i poprawianie swoich wyników, aby maksymalizować nagrody i unikać kar. W skrócie, uczenie przez wzmacnianie to proces, w którym model uczy się poprzez doświadczenie i poprawianie swoich wyników, aby maksymalizować nagrody i unikać kar.

Dane testowe to dane, które są używane do przetestowania modelu po jego wytrenowaniu, aby ocenić jego skuteczność i dokładność.

Odpowiedź na to pytanie jest zawarta w kontekście. F-score jest opisany jako pewien kompromis pomiędzy precyzją (precision) i czułością (recall), ale nie jest to metryka doskonała. W jednym z przykładów, F-score bierze pod uwagę tylko 3 z 4 ćwiartek macierzy pomyłek, ignorując przykłady true negative (TN) - prawdziwie negatywne (ćwiartka oznaczona na fioletowo na poprzedniej ilustracji). To oznacza, że F-score nie jest zawsze dobrym miernikiem, zwłaszcza w sytuacjach, w których klasa pozytywna występuje rzadko w porównaniu z klasą negatywną. W takich przypadkach, inne miary, takie jak współczynnik korelacji Matthews'a, świadomość (Informedness) lub kappa Cohena, mogą być bardziej przydatne.

Odpowiedź na to pytanie jest zawarta w kontekście dostępnym. W sekcji "Metryki w kontekście Uczenia Maszynowego" czytamy: "precyzja (precision) - jest najważniejszą metryką, jeżeli głównym celem modelu jest ograniczenie liczby przypadków fałszywie pozytywnych - przykładowo, diagnozujemy chorobę, na którą jest tylko jeden lek, i ma niechciane efekty uboczne, w związku z czym chcemy mieć pewność, że nie będziemy niepotrzebnie podawać go osobom zdrowym - precyzja naszego modelu powinna być jak najwyższa" Z tego opisu wynika, że precyzja (precision) jest uważana za najskuteczniejszą metrykę w przypadkach, w których głównym celem modelu jest ograniczenie liczby przypadków fałszywie pozytywnych.

Jeśli nie masz modelu z rzadkimi przypadkami, powinieneś skorzystać z precyzji (precision). Precyzja jest najważniejszą metryką, jeśli głównym celem modelu jest ograniczenie liczby przypadków fałszywie pozytywnych. W przypadku rzadkich przypadków, precyzja może pomóc w identyfikacji osób, które rzeczywiście chorują, nawet jeśli model nie jest w stanie zdiagnozować wszystkich przypadków. Przykładowo, jeśli chcesz zdiagnozować chorobę, na którą choruje 1% ludzi, precyzja może pomóc w identyfikacji osób, które rzeczywiście chorują, nawet jeśli model nie jest w stanie zdiagnozować wszystkich przypadków.

Odpowiedź na to pytanie nie jest jednoznacznie zawarta w dostępnym kontekście. Kontekst opisuje dokładność (accuracy), precyzję (precision) i czułość (recall) jako ważne koncepcje w ocenie modeli, ale nie zawiera informacji o tym, czy wartości tych miar powinny być podobne. Jednak w jednym z poprzednich przykładów, opisano sytuację, w której model miał 99% dokładności, ale 0% czułości. Oznacza to, że model poprawnie zaklasyfikował 99% przykładów, ale nie wykrył żadnych przykładów z klasy, którą miał wykryć. W tym przypadku model ma wysoką dokładność, ale niską czułość. W innym przykładzie, opisano sytuację, w której model miał 99% precyzji, ale 0% dokładności. Oznacza to, że model poprawnie zaklasyfikował 99% przykładów, ale nie ma żadnych przykładów, które byłyby błędnie zaklasyfikowane. W tym przypadku model ma wysoką precyzję, ale niską dokładność. Z powyższych przykładów wynika, że wartości dokładności, precyzji i czułości mogą być różne, nawet jeśli model ma wysoką dokładność lub precyzję. Nie ma więc żadnych wskazówek, by wartości tych miar były podobne.

F-score to miara, która stanowi pewien kompromis pomiędzy precyzją (precision) i czułością (recall). Jest to miara, która ocenia model bardziej obiektywnie niż każda z tych dwóch metryk z osobna. F-score bierze pod uwagę tylko 3 z 4 ćwiartek macierzy pomyłek, ignorując przykłady true negative (TN) - prawdziwie negatywne.

Macierz pomyłek (ang. confusion matrix) to tabela z dwoma wierszami i dwiema kolumnami, która przedstawia liczbę wyników prawdziwie pozytywnych, fałszywie negatywnych, fałszywie pozytywnych i prawdziwie negatywnych. Umożliwia to bardziej szczegółową analizę niż prosta obserwacja proporcji poprawnych klasyfikacji (dokładności).

Wzory na recall i F-score są następujące: Recall (Czułość) = TP / (TP + FN) F-score = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall) lub F-score = (1 + β^2) * Precision * Recall / (β^2 * Precision + Recall) gdzie: TP to liczba prawdziwie pozytywnych przykładów (przykłady, które zostały sklasyfikowane jako pozytywne i są rzeczywiście pozytywne) FN to liczba fałszywie negatywnych przykładów (przykłady, które zostały sklasyfikowane jako negatywne, ale są rzeczywiście pozytywne) Precision to precyzja modelu (liczba prawdziwie pozytywnych przykładów / liczba przykładów sklasyfikowanych jako pozytywne) Recall to czułość modelu (liczba prawdziwie pozytywnych przykładów / liczba rzeczywiście pozytywnych przykładów) β to parametr, który określa wagę, jaką przyznaje się precyzji w stosunku do czułości.

Odpowiedź na to pytanie jest możliwa, ponieważ w kontekście znajduje się informacja o chatbotach. Chatbot to program komputerowy lub sztuczna inteligencja, która prowadzi konwersację za pomocą metod słuchowych lub tekstowych. Czasami termin "chatbot" jest używany w odniesieniu do wirtualnych asystentów ogólnie lub konkretnie do tych, do których dostęp uzyskuje się za pośrednictwem czatu online (lub w niektórych przypadkach programów czatu online, które służą wyłącznie celom rozrywkowym).

Współczesnym przykładem zastosowania uczenia przez wzmacnianie jest systemy gier wideo, które wykorzystują uczenie przez wzmacnianie do uczenia się strategii gry i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. Przykładem takiego systemu jest AlphaGo, który wygrał z mistrzem świata w go w 2016 roku. AlphaGo wykorzystał uczenie przez wzmacnianie do uczenia się strategii gry w go i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym, co pozwoliło mu wygrać z mistrzem świata.

Odpowiedź na to pytanie jest zawarta w kontekście. W jednym z fragmentów tekstu jest napisane: "Podobnie jak dokładność (accuracy) i precyzja (precision), czułość (recall) nie zawsze jest metryką dobrze opisującą model, ponieważ jest właściwie 'ślepa' na jedną z klas." Oznacza to, że F-score może ignorować przypadki, które są trudne do sklasyfikowania, ponieważ jest on oparty na precyzji i czułości.