conversation_by_e6o

[student_e6o]

"Odpowiedz krótko jak dla dzbana, czy istnieje jakaś liczba danych treningowych w uczeniu maszynowym, po których model można uznać za przeuczony?"

[bot_external]

W kontekście dostępnym nie ma jednoznacznej informacji o liczbie danych treningowych, po których model można uznać za przeuczony.

[student_e6o]

dasdsa

[bot_external]

Nie mogę znaleźć odpowiedzi na to pytanie w kontekście dostępnym.

[student_e6o]

Co to uczenie maszyno?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane.

[student_e6o]

Co to F-Score

[student_e6o]

Co to accuracy?

[bot_external]

Accuracy to kolejna metryka, którą można wykorzystać do opisu jakości modelu Uczenia Maszynowego. Definiujemy ją jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytywne.

[student_e6o]

podział na zbiór treningowy i testowy

[bot_external]

Podział danych na zbiór treningowy i testowy jest ważnym krokiem w procesie uczenia maszynowego. Zbiór treningowy (ang. train set) zawiera przykłady, na których model się uczy, znając z góry prawidłową klasyfikację. Zbiór testowy (ang. test set) to zbiór przykładów, których model nie wykorzystał w procesie uczenia się, wykorzystywany do przetestowania modelu.

W naszym przypadku, zbiór treningowy będzie zawierał zdjęcia kanarków podpisanych jako kanarki oraz zdjęcia wróbli podpisanych jako wróble. Zbiór testowy będzie zawierał niepodpisane zdjęcia ptaków z obydwu kategorii. Model konfrontowany jest z przykładami z tego zbioru, aby ocenić, jak dobrze się on nauczył i na ile jest skuteczny w klasyfikowaniu nowych danych.

[student_e6o]

a walidacyjny?

[bot_external]

W kontekście dostępnym, zbiór walidacyjny (validation set) nie jest bezpośrednio wspomniany. Jednak w opisie konsekwencji przetrenowania modelu, mowa jest o słabej wydajności na zbiorze walidacyjnym. Można więc wnioskować, że zbiór walidacyjny jest używany do oceny jakości modelu, ale bezszczegółowe informacje o jego roli w procesie uczenia maszynowego nie są dostępne.

[student_e6o]

kjdfasbnksjfas

[bot_external]

Nie mogę znaleźć odpowiedzi na to pytanie w kontekście dostępnym.

[student_e6o]

a ty działasz?

[bot_external]

Odpowiedź na Twoje pytanie jest prosta: nie działam. Jestem asystentem edukacyjnym w kursie e-learningowym na temat uczenia głębokiego i sztucznej inteligencji.

[student_e6o]

Jaka dzisiaj pogoda?

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie ma w kontekście żadnych informacji o pogodzie. Kontekst dotyczy głównie głębokiego uczenia, danych, diagnozy medycznej i automatycznie sterowanych pojazdów.