Eduexe Forum

Aby stworzyć model Uczenia Maszynowego, który przewiduje cenę za metr kwadratowy mieszkania na podstawie odległości od centrum miasta, wielkości mieszkania, odległości od przedszkola/szkoły i liczby pokojów w mieszkaniu, musimy zdefiniować problem jako zadanie klasyfikacji. Zadanie klasyfikacji polega na przypisaniu danego obiektu do jednej z określonych klas. W tym przypadku klasami będą różne ceny za metr kwadratowy mieszkania. Aby stworzyć model, musimy: Zbierać dane wejściowe, takie jak: odległość od centrum miasta wielkość mieszkania (w metrach kwadratowych) odległość od przedszkola/szkoły liczba pokojów w mieszkaniu Zdefiniować klasę cen za metr kwadratowy mieszkania (np. 0-1000, 1001-2000, 2001-3000 itd.) Trening modelu za pomocą danych wejściowych i klas cen Używać modelu do przewidywania ceny za metr kwadratowy mieszkania na podstawie danych wejściowych W kontekście dostarczonych informacji, nie ma informacji o tym, jak powinien być zdefiniowany model, czy jakie algorytmy uczenia maszynowego powinny być użyte. Jednak ogólna struktura procesu jest opisana powyżej.

Zgodnie z dostępnym kontekstem, model zazwyczaj trenuje się przez tyle epok, ile potrzeba, aby osiągnąć najlepsze wyniki na zbiorze walidacyjnym.

Dokładność jest miarą, która pokazuje, jaki procent wszystkich przykładów został poprawnie sklasyfikowany przez model. Prawda.

Precyzja to miara, która określa, jak blisko są pomiary względem siebie. Inaczej mówiąc, precyzja mierzy, jak dobrze model rozróżnia pomiędzy prawdziwymi i fałszywymi wynikami. Precyzja jest definiowana jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytywne. W praktyce oznacza to, że precyzja modelu wskazuje, jak często model poprawnie rozpoznaje przypadki, które rzeczywiście są pozytywne. Przykładem może być diagnozowanie chorób. Precyzja modelu w tym przypadku mógłby być określona jako stosunek prawidłowych diagnoz do wszystkich diagnoz, które zostały zrobione, oraz liczby diagnoz, które zostały zrobione, ale były nieprawidłowe. W naszym przykładzie z ilustracji, aby obliczyć precyzję, bierzemy liczbę prawidłowo wykrytych chorób, czyli 27, i dzielimy przez liczbę wszystkich osób sklasyfikowanych przez model jako chore, czyli 31. Otrzymujemy w zaokrągleniu 87%.

Czułość nie zawsze jest dobrą metryką, ponieważ jest "ślepa" na jedną z klas. Przykładem jest model, który diagnozuje chorobę i zawsze wskazuje, że osoba jest chora. Choć jego czułość wynosi 100%, co oznacza, że poprawnie zdiagnozował wszystkie chore osoby, to jego dokładność wynosi jedynie 50%, co oznacza, że błędnie zaklasyfikował wszystkie zdrowe osoby jako chore.

Wsad to technika przetwarzania danych, która polega na przetwarzaniu danych w małych porcjach, zamiast jednoczesnego przetwarzania całego zbioru danych. Jest to technika stosowana w przypadku dużych zbiorów danych, które nie pasują do pamięci RAM komputera.

Nierówny rozmiar klas w zbiorze uczącym może być spowodowany przez różne czynniki, takie jak: Rzadkość występowania jednej z klas w danych, np. choroba, o której mowa w przykładzie z chorobą i zdrowiem. Nieprawidłowe podziałanie danych na klasy, np. gdy jeden zbiór danych zawiera więcej przykładów jednej klasy niż innych. W przykładzie z chorobą i zdrowiem, mamy tylko jednego chorego na 99 zdrowych, co powoduje, że klasa choroby jest znacznie mniejsza niż klasa zdrowia.

Informatyka kwantowa to wykorzystanie zjawisk mechaniki kwantowej, takich jak superpozycja i splątanie, do przeprowadzania obliczeń. Jest to nowa dziedzina informatyki, która wykorzystuje właściwości mechaniki kwantowej, takie jak zdolność do istnienia w wielu stanach jednocześnie (superpozycja) i połączenie wielu cząstek w jeden obiekt kwantowy (splątanie), do przetwarzania i przechowywania informacji. Informatyka kwantowa ma potencjał do przeprowadzania obliczeń o wyższej skali i szybkości niż klasyczne komputery, co może mieć zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak kryptografia, optymalizacja, symulacja fizyczna i inne. Jednym z przykładów informatyki kwantowej jest komputer kwantowy, który jest urządzeniem, które wykorzystuje zjawiska mechaniki kwantowej do przeprowadzania obliczeń. Komputery kwantowe mają potencjał do przeprowadzania obliczeń o wyższej skali i szybkości niż klasyczne komputery, co może mieć zastosowanie w wielu dziedzinach. W kontekście sztucznej inteligencji, informatyka kwantowa może być wykorzystana do tworzenia nowych algorytmów i modeli, które będą mogły wykorzystać właściwości mechaniki kwantowej do przetwarzania i przechowywania informacji. To może mieć zastosowanie w dziedzinach takich jak uczenie maszynowe, rozpoznawanie obrazów i inne.

W przypadku przykładów z psami i kotami, najbardziej kluczową metryką oceny jest czułość (recall). Czułość mierzy ilość prawdziwie pozytywnych przypadków (np. psów lub kotów) wykrytych przez model w stosunku do ogólnej liczby prawdziwie pozytywnych przypadków. W przypadku systemu rozpoznającego psy i koty, czułość jest najważniejsza, ponieważ chcemy, aby model wykrywał jak najwięcej prawdziwie pozytywnych przypadków (np. psów lub kotów), nawet jeśli to oznacza, że model popełnia błędy fałszywie pozytywne (np. wykrywa koty, które nie są rzeczywiście obecne). Przykładem może być system wykrywający psy w zdjęciach. Jeśli system ma 95% czułości, to oznacza, że prawie zawsze wykrywa psy w zdjęciach, ale może popełniać błędy fałszywie pozytywne (np. wykrywa koty, które nie są rzeczywiście obecne). Warto zauważyć, że w przypadku systemów rozpoznających psy i koty, precyzja (precision) również jest ważna, ponieważ chcemy uniknąć błędów fałszywie pozytywnych. Jednak w przypadku systemów, które mają za zadanie wykryć jak najwięcej prawdziwie pozytywnych przypadków, czułość jest najważniejsza.

jaki jest wzor na fscorer

Metryki są miarą jakości modelu Uczenia Maszynowego, która umożliwia porównywanie modeli między sobą. W kontekście, którym dyskutujemy, metryki są obliczane na podstawie macierzy pomyłek. W materiałach jest mowa o czterech głównych metrykach: Dokładność (accuracy) - to często metryka domyślna, która określa, jak często model poprawnie klasyfikuje przykłady. Precyzja (precision) - to metryka, która określa, jak często model poprawnie klasyfikuje przykłady z jednej klasy. Czułość (recall) - to metryka, która określa, jak często model poprawnie klasyfikuje przykłady z jednej klasy, nawet jeśli są one rzadkie. F-score - to uniwersalna metryka, która łączy precyzję i czułość modelu. Metryki te są ważne, ponieważ pozwalają ocenić jakość modelu i porównywać go z innymi modelami. Warto zwrócić uwagę, że każda metryka ma swoje wady i zalety, i zależy od celu, jaki chcemy osiągnąć.

Czułość mikro (ang. micro recall) to miara, która określa, jak dobrze model klasyfikacyjny jest w stanie wykryć wszystkie przykłady danej klasy. Jest to miara, która jest obliczana jako stosunek liczby prawidłowo sklasyfikowanych przykładów danej klasy do liczby wszystkich przykładów danej klasy. W przeciwieństwie do czułości makro (ang. macro recall), która jest obliczana jako średnia harmoniczna czułości dla wszystkich klas, czułość mikro jest obliczana dla każdej klasy osobno. Przykładem użycia czułości mikro może być sytuacja, w której mamy model klasyfikacyjny, który jest używany do przewidywania wyników dla pacjentów z chorobą. W tym przypadku, czułość mikro może być używana do oceny, jak dobrze model jest w stanie wykryć wszystkie przykłady pacjentów z chorobą. Warto zauważyć, że czułość mikro jest często używana w klasyfikacji binarnej, podczas gdy czułość makro jest często używana w klasyfikacji wieloklasowej.

W oparciu o dostępne informacje, nie ma określonej proporcji podziału zbioru uczącego i testowego. W jednym z fragmentów tekstu, opisującym Google Teachable Machine, podano, że dane są automatycznie dzielone na zbiór uczący i zbiór testowy w proporcji 85:15. Jednak w innym fragmencie tekstu podano, że istnieją inne proporcje, takie jak 20:80 lub 10:90, a nawet mniejsze proporcje przy bardzo dużych zbiorach danych.

Tak, to prawidłowa definicja F-score. F-score to średnia harmoniczna precyzji i czułości, która jest obliczana według następującego wzoru: F-score = 2precyzjarecall/(precyzja + recall) To samo zostało opisane w tekście jako: F1 = 2precisionrecall/(precision + recall) lub F1 = 2TP/(2TP + FP + FN) gdzie TP to liczba prawdziwych pozytywnych, FP to liczba fałszywych pozytywnych, a FN to liczba fałszywych negatywnych.

Nie mogę znaleźć informacji w dostępnym kontekście, która byłaby odpowiedzią na to pytanie.

W pierwszym module kursu będziemy omawiać "Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego" (definicję, podział i zastosowania UM). To znaczy, że będziemy rozpoczynać podróż przez świat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, omawiając podstawowe pojęcia i koncepcje, które będą fundamentem dalszych modułów kursu.

Precyzja to liczba poprawnie rozpoznanych przez model przykładów pozytywnych (przykłady prawdziwie pozytywne) podzielona przez liczbę wszystkich przykładów rozpoznanych przez model jako pozytywne. Aby obliczyć precyzję, należy podzielić liczbę poprawnie rozpoznanych przez model przykładów pozytywnych przez liczbę wszystkich przykładów rozpoznanych przez model jako pozytywne. Przykład: Jeśli model rozpoznał 27 przykładów jako pozytywne i wszystkie one były prawdziwie pozytywne, to precyzja modelu wyniesie 27/27 = 1, czyli 100%.

Definicja uczenia maszynowego to: "Uczenie Maszynowe (UM, ang. Machine Learning - ML) - obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli w ich wypadku - 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."

Odpowiedź na pytanie kursanta: Przykładem, w którym F1 jest najlepsze, jest sytuacja, w której zależy nam na znalezieniu kompromisu pomiędzy precyzją i czułością. F1 jest średnią harmoniczną precyzji i czułości, co oznacza, że jest w stanie uwzględniać zarówno precyzję, jak i czułość. Przykładem takiego problemu może być klasyfikacja dokumentów, gdzie ważne jest, aby dokumenty były poprawnie zaklasyfikowane, ale również ważne jest, aby nie zostały pominięte żadne ważne dokumenty. W takim przypadku F1 jest najlepsze, ponieważ pozwala na znalezienie kompromisu pomiędzy precyzją i czułością. Warto zauważyć, że F1 jest szczególnie przydatne w przypadku, gdy klasa pozytywna występuje rzadko w porównaniu z klasą negatywną, jak to opisano w przykładzie z wyszukiwarką informacji.