conversation_by_e6o

[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.