conversation_by_vt4

[student_918_vt4]

Kiedy accuracy będzie lepszą metryką niż precision?

[bot_external]

Zgodnie z informacjami przedstawionymi w kursie, accuracy będzie lepszą metryką niż precision w sytuacji, w której zależy nam na wykryciu jak największej liczby przykładów z jednej klasy, a nie na ograniczeniu liczby przypadków fałszywie pozytywnych.

W takim przypadku, czułość (recall) jest najważniejszą metryką, a accuracy może być używana jako miara ogólnej jakości modelu. Przykładem może być sytuacja, w której model jest używany do wykrycia choroby, na którą jest tylko jeden lek, i ma niechciane efekty uboczne. W takim przypadku, precyzja modelu powinna być jak najwyższa, aby uniknąć niepotrzebnych podań leku osobom zdrowym.

[student_918_vt4]

Kiedy używać zbioru walidacyjnego?

[bot_external]

Zgodnie z informacjami przedstawionymi w kursie, zbiór walidacyjny (validation set) jest używany do dostrojenia parametrów i optymalizacji wydajności modelu. Jest to zbiór danych, który jest używany do sprawdzenia, czy model jest w stanie dobrze przewidywać wyniki, zanim zostanie użyty do oceny dokładności modelu na zbiorze testowym.

W tym kontekście, zbiór walidacyjny jest używany do:

1. Dostrojenia parametrów: Użytkownik może dostroić parametry modelu, takie jak wagi cech lub liczba warstw, aby uzyskać najlepsze wyniki na zbiorze walidacyjnym.
2. Optymalizacji wydajności: Zbiór walidacyjny jest używany do sprawdzenia, czy model jest w stanie dobrze przewidywać wyniki, a także do optymalizacji wydajności modelu.

Przykładem może być sytuacja, w której model jest używany do rozpoznawania zdjęć ptaków. Zbiór walidacyjny może zawierać zdjęcia ptaków, które nie są używane do trenowania modelu, ale są używane do sprawdzenia, czy model jest w stanie dobrze rozpoznawać zdjęcia ptaków.

[student_918_vt4]

Na czym polega uczenie ze wzmacnianiem?

[bot_external]

Uczenie ze wzmacnianiem (Reinforcement Learning) to interdyscyplinarna dziedzina uczenia maszynowego i sterowania optymalnego, która zajmuje się tym, jak inteligentny agent powinien podejmować działania w dynamicznym środowisku, aby zmaksymalizować sygnał nagrody.

Główną różnicą między uczeniem ze wzmacnianiem a innymi paradygmatami uczenia maszynowego, takimi jak uczenie nadzorowane i nienadzorowane, jest to, że uczenie ze wzmacnianiem nie wymaga przedstawiania oznaczonych par wejście-wyjście i nie wymaga wyraźnego korygowania suboptymalnych działań. Zamiast tego, nacisk kładziony jest na znalezienie równowagi między eksploracją (niezbadanego terytorium) a eksploatacją (aktualnej wiedzy) w celu zmaksymalizowania skumulowanej nagrody.

Poszukiwanie tej równowagi znane jest jako dylemat eksploracji i eksploatacji. Środowisko jest zazwyczaj przedstawiane w formie Markowskiego procesu decyzyjnego (MDP), ponieważ wiele algorytmów uczenia ze wzmacnianiem wykorzystuje techniki programowania dynamicznego.

[student_918_vt4]

Ale napisz jednym zdaniem.

[bot_external]

Precyzja będzie lepszą metryką niż accuracy w sytuacji, w której zależy nam na ograniczeniu liczby przypadków fałszywie pozytywnych, a nie na wykryciu jak największej liczby przykładów z jednej klasy.

[student_918_vt4]

Pytałem o uczenie ze wzmacnianiem

[bot_external]

Uczenie ze wzmacnianiem (Reinforcement Learning) to interdyscyplinarna dziedzina uczenia maszynowego i sterowania optymalnego, która zajmuje się tym, jak inteligentny agent powinien podejmować działania w dynamicznym środowisku, aby zmaksymalizować sygnał nagrody.

[student_918_vt4]

Ale napisz tak żeby to uczeń zrozumiał

[bot_external]

Uczenie ze wzmacnianiem to sposób uczenia modelu, w którym model otrzymuje nagrodę lub karę za swoje działania w dynamicznym środowisku. Celem jest znalezienie najlepszych działań, które maksymalizują nagrodę. To jest podobne do uczenia się w świecie rzeczywistym, gdzie model musi podejmować decyzje w oparciu o wyniki swoich działań.